數據銀行

品牌消費者數據資產管理中心

數據銀行

三大功能

打通數據孤島,實時融合品牌線上
線下消費者數據資產

消費旅程全鏈路透視,深度洞察、
分析品牌消費者資產

支持品牌將任意洞察結果,人群機
會點轉換為多渠道營銷行動

數據銀行

五大價值

  • I.   還原消費者AIPL全鏈路路徑
  • II.  360度的人群畫像
  • III. 激活多場景營銷活動
  • IV. 線上線下全渠道數據融合
  • V.  持續提升消費者資產
數據銀行

九大場景

全鏈路

  • 1. 品牌高價值新客戶招募
  • 2. 品牌購買及忠誠客戶價值激活
  • 3. 品牌流失人群召回

全媒體

  • 4. 規?;袌龌顒有钏贍I銷
  • 5. 驗證及提升社交內容互動人群價值
  • 6. 第三方渠道消費者回流再營銷
  • 7. 廣告店鋪聯動,個性化千人千面

全渠道

  • 8. 線上激活線下消費者
  • 9. 創造消費者線上線下統一體驗

Miki House

自2018年1月以來,我們開始使用數據庫對數據進行分析并圍繞品牌的潛在和現有客戶進行洞察,同時始終如
一的為客戶針對認知、興趣、購買和忠誠全鏈路中不同階段的消費者人群定制專屬的營銷活動,并取得了優異的
成績和更多的數據。在數據銀行策略投放中,我們比較了不同的方案,并了解了何種策略效果最佳。我們對細節
進行了優化調整,并對調整后的結果進行更多的分析。10個月后,2018年的雙十一,我們可以看到

+118%   消費者總量提升118%
+182%   認知興趣人群點擊率提升182%
+150%   收藏加購率提升150%,
+70%     成交占比提高71%
需求

整個天貓平臺擁有大量原本
mikihouse可以觸達而未觸及的潛
在客戶。mikihouse可以洞察到認
知或已經對品牌表現出興趣的人群
所帶來的前景比購買過的人群要高
得多。該品牌希望有效地與潛在客
戶聯系,同時提高整體轉化率。

解決方案 我們將分析、觸達和解決方案集中在人貨場。



通過數據銀行針對潛在客戶和現有客戶中的認知(A)、興趣(I)、
購買(P)、忠誠(L)(重復購買)4個人群進行細分并分析。
建立和分析關鍵屬性,如人口統計,消費能力和歷史,購買頻率,
人群偏好,互動觸點等。在每個階段進一步細分潛在客戶和現有
客戶,同時識別機會人群并制定相關的營銷計劃。



分析了成功吸引和留住客戶的暢銷產品,并確保它們通過適當
的庫存計劃出現在正確的地方。


制定跨渠道和跨設備營銷戰略和計劃,創建相關內容和創意素
材,并在整個阿里生態系統中開展線上線下活動。

結果

消費者總量 提升118%
認知興趣人群 點擊率提升182%,
收藏加購率提升150%,
成交占比提高71%

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