CDP驱动复购率增长46%,开启咖啡新零售时代


3月25日、26日,雷锋网·鲸犀将举办2021鲸犀产业数字峰会,就“数智商业新势能"主题邀请各位相聚上海,探索一系列企业数字化的问题。

 

在这次峰会上将首发《零售数智转型 · 需求洞察报告》。

 

针对此报告,雷锋网·鲸犀将对零售数字化行业中数十家TOP级企业进行拜访、研究,用最详尽的一手内容详解在数字时代,各个技术赋能厂商如何利用解决方案赋能零售企业数字化转型。

 

其中,创略科技是鲸犀拜访其中一家企业,本文是鲸犀邀请了创略科技CEO杨臣韵,一起聊聊数据治理的重要性。


 文 | 梁程敏 


在“一切都被记录,一切都被分析”的数据化时代,数据体量正在呈指数级增长。


据国际数据公司(IDC)和数据存储公司希捷(Seagate)开展的一项研究显示,2018年全球新产生的数据量为33ZB(1ZB等于1万亿GB),其中中国产生7.6ZB,美国产生6.9ZB,超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量;预计到2025年,全球产生的新数据有望增至175ZB,中国将产生48.6ZB。

 

在互联网快速普及、物联网加速渗透的背景下,数据量的爆炸性增长也得益于以下几个领域的技术发展:


  • 智能终端设备的使用和普及,使得个人行为数据被广泛采集且深度挖掘;

  • 针对人体生理信号和生物信息的采集,必然产生巨量数据;

  • 通过各种传感设备的应用,大自然中发生的点滴变化都会事无巨细地被翻译成数据;

  • 大型的科学研究也将产生海量数据。


企业在数字化转型过程中,面对指数级增长的数据,如何打破数据孤岛,从结构化数据,以及图像、语音、网络、空间轨迹和时间序列等在内的非结构化数据中提取出有用的、可以量化或分类的信息,从而有效地进行客户数据治理及应用?


基于这些问题的思考,鲸犀与创略科技联合创始人及总裁杨辰韵进行了一场深度对话,共同探讨:企业如何基于数据及AI技术,来优化客户生命周期管理,从而实现..价值最大化,构筑企业核心竞争力。


01

数字化创新,直击零售行业痛点


杨辰韵告诉鲸犀,创略科技目前已经和各领域众多标杆客户达成合作,以某国际知名咖啡品牌为例。


该咖啡品牌从2018年开始就在筹备数字化转型,却遭遇诸多痛点难以有效实施:


  • 拉新和复购的双重考验。2018年面对瑞幸的迅猛扩张和其凶煞来袭的..,该品牌不仅需要不断开拓新客户,同时也要对已购客户进行精准..,提升用户体验实现复购,以实现增长。这就需要及时获取客户的各触点数据,并进行深入分析挖掘。而在转型前,该公司的数据采集和治理,都需要由IT人员参与,耗时可能长达1个月甚至更久。


  • 私域运营难。该品牌发现很多顾客很少通过官方APP点单,而是通过美团、饿了么等渠道下单,这就造成用户行为和购买数据大多存储在第三方点餐..,品牌无法获取和利用。在这种情况下,很难积累私域流量并盘活维护老客户。


  • 品牌自身数据系统繁多且相互独立,各系统数据无法共享,公司内部数据孤岛现象林立,迫切需要将数据打通,并进行集中统一管理。


基于以上诸多..、运营等方面的痛点,该品牌选定与创略科技合作,希望通过数据中台CDP的搭建和应用,快速解决这些问题。


02

全渠道全触点整合数据

构建“人货场合一”数据魔方


创略科技根据该咖啡品牌的实际情况,给出了有针对性的数据技术解决方案。


首先,创略科技通过NEXUS CDP,对该咖啡品牌的一方和三方数据进行采集、打通、整合,并将所得数据存储于企业数据湖。


通过对全渠道数据进行有效地清洗、分析,基于自身的数据特点,构建“人货场合一”的数据魔方,并基于此建立360度用户画像和多维标签体系,进行客群细分。


基于精准的用户画像,创略科技企业级客户数据中台NEXUS CDP融合AI技术,通过包括 RFM 客户价值模型、..计分模型、交叉销售模型、流失预警模型、沉睡客户唤醒模型在内的业务模型,自动生成最佳..方案,比如 SKU 的个性化推荐、品类个性化推荐、根据用户行为推荐优惠券等。


创略科技NEXUS CDP还助力该咖啡品牌进行数据的实时更新及同步,完成数据应用闭环,高效全面地解决了阻碍其实现增长的诸多痛点问题。


03

基于全客户生命周期价值打造个性化..

获客&复购&留存无死角覆盖


该咖啡品牌通过创略科技NEXUS CDP建立实现了全域数据应用,这不仅加强了消费者与品牌间的沟通互动,提升了客户参与度,更帮助其为客户提供个性化的..和服务,提升用户的购买和使用体验,增强客户黏度,为业务增长奠定了基础。


通过NEXUS CDP,该咖啡品牌能够基于核心数据,围绕客户全生命周期,在各阶段提供针对性的精准..解决方案,最大化提升..能力和发挥数据价值。


  • 在获客拉新阶段,充分利用企业内外部数据信息,根据目标客户人群特征,在数据库中进行人群扩散,找到相似人群,快速扩充潜客体量,实现精准获客。


  • 在复购阶段,通过聚类等算法,找出购买产品相似的用户,进行产品信息的交叉推送;通过AI智能..推荐,基于已购客户的各维度数据训练模型,预测复购可能性,基于复购概率,实现差异化..,提升复购转化。


例如,基于用户的食品搭配特征预测客户食品购买倾向,进行加购食品的推荐,建立并不断优化这套交叉销售模型,实现了增购率高达46%。


  • 在留存阶段,基于已流失会员各维度数据训练模型,预测现有会员的流失等级或概率,进行差异化维护和挽回。而针对沉睡用户,通过沉睡客户价值分层模型,对沉睡客户进行价值等级划分,针对不同等级客户,投入差异化唤醒资源。 


04

双方合作机遇与挑战并存


谈及到双方合作过程中会遇到的难点,杨辰韵表示:“每个品牌的实际应用场景不同,以餐饮行业为例,连锁和非连锁的..场景有很大差异,外资和国有品牌的受众群体也各有不同。而创略科技从行业经验和人才储备来讲都有一定优势,无论什么样的困难,我们都有信心解决。”


比如,有些企业客户的技术和业务部门的跨部门高效合作,创略科技会安排专门的客户经理和项目经理跟进协调;又比如针对企业客户对新..的使用和数据运营,创略科技会提供有计划性的..等。


鲸犀认为,零售行业的数字化转型最终要回归到商业本质,进而重构“人货场”的商业模式。无论什么体量、什么类型的零售企业,都应从自身实际情况出发,高效管理和应用数据,深入洞察用户行为,实现精准..和精细化运营,才能在数字化建设的道路上从容应对每一次挑战。




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