《2018企业数字化能力调研报告》及企业自测工具发布
蒙牛消费者大数据洞察可视化
2018-08-29  来源:CIO发展中心

本文由:CIO发展中心根据蒙牛集团项目经理万雁俊在“走进“智慧”蒙牛”会议上的演讲整理

社会的所有行为都可以通过网络数据来表现,在8月9日CIO发展中心联合蒙牛集团举办的走进“智慧”蒙牛会议上,蒙牛项目经理万雁俊就消费者大数据从蒙牛消费者数字化平台架构、面临的问题解决方案总体思路、蒙牛消费者数据结构、营销标签、蒙牛消费者洞察体系、数据采集整体技术方案、消费者洞察可视化七个方面进行了详尽的分享。

万雁俊

蒙牛集团项目经理万雁俊

一、蒙牛消费者数字化平台架构

应用层:以消费者为中心,服务于消费者,如线上的销售,营销互动,品牌传播,社交媒体、客户服务等;

服务层:卓越运营,IT打造的服务中台;

数据层:今天重点讲的一层。对外营销,媒体投放,营销互动,第三方数据等,包含业务领域、电商领域、数字营销等,各数据都汇总至此。

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二、面临的问题解决方案总体思路

面临的问题:

系统多种多样,数据特别繁多;

数据散落在各个应用系统,造成数据孤岛;

整体数字化运营体系缺失,各业务单元对数据分析理解参差不齐。

解决方案思路:

数据需集成与处理;

对数据进行整合与分析;

构建全集团洞察分析体系。

解决方案:

采集“人”:以“人”的视角进行数据采集,构建消费者全域数据中心;

识别“人”:跨屏跨域唯一辨识,多ID归因识别;

分析“人”:基于用户的标签分析,行为分析与关系分析,洞察框架驱动运营。

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三、蒙牛消费者数据结构

蒙牛消费者整体数据结构,包含基本信息、会员信息、特征信息、营销互动、交易数据和消费者行为数据等。前三者为消费者最基本的信息,行为数据非常重要。消费者的购买方式、消费喜好、营销偏好、交易数据、消费者分享、消费轨迹等等,都是基于线上、线下的活动,和消费者在互动过程中积累的数据,从不同的维度形成一个消费者360度整体的一个思路,全面对消费者进行洞察。通过多重数据和标签,就可全面分析其消费特征,结合其消费偏好,打上标签。

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四、蒙牛消费者洞察体系

通过采集、分析消费者线上行为轨迹,可以知道“这个人是谁?”,为后期业务进行消费者行为深入研究及进行人群精准化投放,提供重要数据来源。通过业务标签,不断积累更新,标签越来越丰富,这样对于消费者才理解的更清楚。

这些标签总共分为四大类:

自然属性:人的肉体存在及其特征。如:性别、年龄等;

社会属性:在实践活动中产生的社会关系的总和。职位、学历、所在城市等;

兴趣偏好:对非物化对象的内在心里向往。如兴趣偏好;

行为消费偏好:对物化对象的需求与偏好。如对什么品牌感兴趣,对牛奶口味有哪些偏好等。

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五、蒙牛消费者洞察总体技术架构

通过数据采集,品牌营销活动、电商平台、三方交易平台、媒体平台及内外部系统,形成统一的消费者全域数据,通过OneID,形成自然人的统一ID识别与连接,并聚合不同业务领域的用户行为,通过关系中心,形成统一ID之间的关系网络,并结合标签中心为业务赋能,如:营销评估、个性化推荐、人群管理、消费者画像等。

六、数据采集整体技术方案

数据采集整体技术方案中,包括一些APP,网页、H5及小程序等都是通过采集工具实时传输到系统中处理。采集整合是洞察的基础。

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七、消费者洞察可视化

营销可视化监控:从用户触达到效果评估的全生命周期监控,对营销互动的资源配置就可以快速调整。

活动主题分析:从用户、渠道、产品的维度深度分析业务发展情况,支撑业务发展跟踪。此次扫码活动相比较历届扫码活动有所提升吗?对于这类活动未来的风险点在哪里?是否还存在其他机会?

标签沉淀:基于标签分类、单个标签等维度分析各标签的用户规模,并构建面向个人的全息画像。

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八、CNY活动概述—访客旅程

用户通过扫描二维码,进入网页,互动,抽奖。消费者线上扫码访问到活动平台,在整个活动流程,首先使用营销工具为其打上标签与身份特征,活动数据实时呈现。通过定义参与不同业务过程的价值分值,这样便可以清楚看到不同的媒体渠道带来的渠道价值。另外结合时间维度、每一周、每一天、每小时结合用户行为与渠道分布等交叉组合呈现输出,都可以触发业务人员的场景设计的想象。

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通过分析数据。这次活动中,超六成为女性,25-34岁,学历较高,同时大部分有子女,孩子为学龄前儿童;在有子女的人群中,有车人群占到七成,与全网做匹配,发现这部分人群爱网购,京东、淘宝利用率位居榜首;其次喜爱观看偏女性生活视频,大部分人优先选择腾讯、优酷和爱奇艺。它与之投放策略相辅相成 。通过分析,将这部分人群做相应的快速速写,引发业务人员一定的思考,对于后期媒体投放等都将有明确的参考作用。