GrowingIO分析云解决方案架构将客户痛点分为感知融合层、数据应用层、业务应用层三个层面。
作为GrowingIO服务最多的行业，本文将从客户痛点出发，通过泛零售行业三个有代表性的客户案例，介绍解决方案的落地实践成果。
一、集团型企业：指标体系+场景咨询，全集团形成数字化统一语言
集团型企业的典型特点是有多个业态、多个品牌，每个业态有多层结构的门店或者部门。
GrowingIO曾服务过一家有多年历史的泛零售头部集团型企业，该客户旗下拥有数十个知名品牌，不同品牌都有各自的小程序和业务评估模式，指标口径不一。
同时该集团有多个经销商，每个经销商又有一套区别于集团的独立的销售系统，导致用户OneID打通困难，急需一套灵活的数据管控模式整合各方数据，提高运营效率。
痛点&需求：
1、复杂的小程序产品矩阵，未能实现统一数据采集及消费者OneID身份识别。
2、集团层面私域渠道缺少统一的数据指标“语言”，导致部门“各说各话”。
3、重金打造的数字化产品缺少价值评估，无法判断真实价值及定位。
4、市场&CRM部门上线的运营活动，缺少深度用户洞察报告。
解决方案：
1、多品牌多触点数据整合
整合私域生态多品牌各触点，完成会员数据、用户行为数据及全域交易数据的收集与OneID数据整合。
比如定位小程序产品矩阵价值，实现集团下品牌统一消费者身份识别，为流量、产品优化提供洞察建议。
2、统一埋点和指标体系
分析师基于业务目标、CLTV（CustomerLifetimeValue客户生命周期价值）规划了私域运营指标KPI体系方案，统一指标口径和埋点方案逻辑，构建集团统一的数据指标“语言”，为各部门形成统一的数据口径认知。
提供陪伴式服务，形成活动洞察报告，基于业务需求持续维护和迭代。
3、业务分析看板搭建
搭建交付多业务场景运营可视化分析看板（单触点&跨触点），在满足业务日常看数用数的基础上，识别用户在各个触点产生的互动行为偏好，定位集团生态私域每个触点的生态定位，帮助品牌优化实现“高价值行为转化”，最大化发挥用户活跃价值，从而提升用户CLTV。
效果：
经过实践，该集团企业的指标利用率达到70%，业务部门可在日常运营中重复使用；客户全年有大量活动，复盘次数多、周期长，通过该解决方案客户活动复盘周期下降55%。
二、跨国企业：整合全域数字资产，打造“体验运营+用户运营”双增长引擎
GrowingIO服务过1500+企业，其中不乏跨国公司。随着用户触点的分散，GrowingIO服务的一家玩具公司在市场营销上的花费攀升，急需拥有基于一方数据的数字资产——标签，去提升营销精准性。
同时该客户也希望将中国的数字化转型的经验和产品商业化输出到其他国家，沉淀一套以用户体验为核心、社会化媒体为载体的消费者运营解决方案。
1、拥有天猫、京东、各类小程序，以及10+经销商，各数据源ID逻辑不同，OneID数据融合难度高。
2、对于可控自开发小程序，缺乏评估体系化质量评估体系和优化迭代的洞察支撑。
4、基于全域数据对消费者的购买概率及金额进行预测，并集合规则标签进行人群圈选和营销。
1、打通OneID
通过研究各数据源ID情况，进行数据清洗，梳理OneID逻辑，打通用户全域渠道数据，获得用户全景视图
2、构建全域标签体系
基于CLTV和AIPL模型（Awareness认知、Interest兴趣、Purchase购买、Loyalty忠诚）构建全域用户标签体系，包含CRM、MA、BI、天猫、京东、经销商体系，实现人群的精细化圈选，赋能私域智能化、差异化营销；同时借助GrowingIO业内领先的埋点采集技术实现行为数据的采集，并完成匿名到实名的数据打通，获得完整用户画像。
3、标签种子用户精准投放
基于CDP(客户数据平台）一方精准人群，借助系统内置三方TGI人群画像进行增补，获得种子人群，用于域外生态lookalike投放，实现降本增效；通过算法预测购买概率，精准圈选人群并进行个性化营销。
同时，梳理出用户前、中、后链路的流转地图，分析互动和交易断点，产出产品用户体验优化建议。
4、得益于中国市场的强劲表现，以及数字化战略咨询的稳步落地。目前集团正处于5年以来最快速的增长中，尤其是去年上半年，其销售额及净利润均创下新高，巩固了自己头部品牌的行业地位。
三、数字化能力薄弱企业：运营陪跑，利用数字化运营工具，实现消费者精细化运营，把数据用起来
泛零售行业有很多历史悠久的传统企业，它们的数字化建设普遍薄弱，同时积累了大量会员数据，当数字化转型浪潮来临，这类企业普遍对数据驱动增长的效果普遍存疑，因为这与他们经过市场验证的营销方式完全不同。
GrowingIO曾服务过一家在全球拥有数万家店铺的大型综合零售企业，调查发现这类企业对数据能力存疑的背后是对数字化产品了解程度偏低，不知如何构建数字化能力。
1、该集团数十年发展历程中积累了2000w+存量会员，会员基数庞大且分散，需要精细化运营。
2、积累了大量历史数据，包含交易数据、商品数据、促销活动数据等，但基于历史数据的业务模型、可赋能的场景等，均处于空白状态。
1、数据中台+标签+CDP+MA，全链路产品赋能企业精细化运营
数据侧：对历史数据进行整合，结合消费者行为数据，实现多源异构数据集成，并通过OneID进行多平台多店铺客户匹配，过程中提供数据安全保障机制。
业务侧：基于底层消费者数据，进行消费者价值评估，识别高价值客户；通过消费者精细化画像，实现消费者差异化策略制定和触达，提升触达转化率。
比如在活动目标人群圈选上，可以根据往期消费行为对人群进行一次细分，如将会员价值等级划分V1-V5，之后通过数字化运营工具根据笔单再对人群进行二次细分，划分为LV1-LV3。
系统侧：支持私有化部署和标签、指标、人群及营销活动的灵活扩展。
2、一场运营陪跑，提升活动ROI，沉淀运营活动模板
构建基于生命周期管理的用户分层运营体系，对不同生命周期阶段进行运营价值分析，进行用户迁移矩阵，定位核心运营人群。
通过RFM模型进行人群洞察，对目标人群细分，最后基于运营目标设计A/B测试，输出运营策略，单场活动的ROI高达12，GMV接近100万。
在目标人群的精准筛选后在营销自动化系统进行权益的发放，并且根据行为事件、人群价值等级等多种方式
进行分流，实现精细化运营。最终实现到店前提频、到店中提笔单和品类渗透的目标，平均笔单价提高近300%，LV1/LV2/LV3三个等级人群的笔单价提升了2.6—4倍不等。