企业数字化升级从15年到现在出现了非常多的成型模式:
15年企业线上线下一体化的理念,企业通过线上运营和线下的业务联动;实现数字化驱动业务流程;
16年是企业的会员全生命周期运营, 企业将用户数字化资产基础搭建,实现新的零售模式;
18年是数字化增长house运营体系; 企业可以搭建数字化组织的运营能力架构;
19年的用户数字化,服务数字化,业务数字化的理念; 通过数字化的能力实现企业的全链路设计;
2020年,数字化概念火爆全行业,短视频和直播的能力帮助企业搭建私域运营全体系;
在这个过程中,大大小小的企业通过传统运营模式升级为数字化运营模式。
数字化转型的企业现在有以下几种类型:
现有的商业模式非常稳定,需要全链路数字化提升效率;实现高效盈利;
在现有成熟稳定的模式上,利用数字化能力整合行业资源;实现模式升级;
通过数字化运营的方式提升用户流量,积累数据资产。
不同类型的企业,在数字化升级中亟需解决的问题不同,我们遇到的情况有以下几种:
1)业务链条中断问题
很多企业以往都在通过信息化系统管理企业的销售流程,财务流程,产品库存流程,但是这些流程并没有办法打通,无法在各个业务链条中自动流转;所以会导致有些流程需要人工来做关联和处理,大大影响了企业效率。
2)数据孤岛问题
没有统一的数据资产中心,用户数据在各个第三方插件或SaaS工具上;业务数据在ERP,CRM,而通过数据驱动企业提效时,数字统一性是最基础的要求,数据孤岛会导致我们的数据无法流转,无法产生价值,只是信息而已。
3)用户服务端缺失问题
数字化时代,我们可以通过和用户建立连接,实现和用户的互动;没有用户的互动,无法持续让用户在平台上产生价值,所以在数字化升级过程中,其实是将所有的业务流程和用户服务流程打通补全,保证全业务链条从用户端,业务端是想通的。
全平台的的用户数据,业务数据,运营数据等全都沉淀并且为用户服务赋能。用户的运营也是企业数字化升级需要重点补课的部分。
4)无法实现个性化业务流程
“每个企业的数字化升级路径一定是个性化的,哪怕同一个行业,卖产品的方法和策略也是不同的,服务客户的流程也是不同的;经营方式也是不同的,所以企业的数字化模式也是有个性化部分的”
这是我通过服务不同行业不同需求的客户总结出来的结论。
数字化需要赋能与业务才能发挥价值,对此,每个企业都要寻找企业的核心“运营性业务”,这个业务一定是企业商业模式中的关键一环,通过数字化工具实现功能,提升效率,聚合资源等,通过这个打通的环节实现企业数字化盈利。
不管何种问题,最终都会聚焦到一个关键环节:数据。
2021年,数据驱动增长的概念已经非常成熟,非常多的企业已经亟需通过数据驱动业增长,企业搭建CDP,可以实现业务全链路打通,并通过数据驱动业务增长。
一、什么是CDP?
企业现有的竞争力新增一个评判维度,称为:数据资产力。
数据资产力包括不限于:有效粉丝量,粉丝CLV,标签维度丰富度,标签精细度,有效成交转化路径数,数据分析能力,预测能力分析有效性,数据可视化有效力,数据分析决策力等等,代表了企业的数字化竞争力。
不同企业处于不同的数字化阶段,但是最终竞争力都是靠数据价值来提现企业数字化竞争力。
CDP的搭建可以增强企业的数据资产力。
什么是CDP? David Raab 2013 年首次 提出了 (Customer Data Platform)CDP 的概念,其定义为:CDP 的目标是汇集所有客户数据并 将数据存储在统一的、可多部门访问的数据平台中,让企业各个部门都可 以轻松使用。
CDP是企业存储的用户数据的汇总中心,通过所有用户数据的存储,加工和处理后,将这些数据应用在用户运营和业务驱动,最终提升企业盈利效率。
二、CDP的核心价值
CDP的价值核心:1、用户数据的统一汇总和存储 2、数据加工和处理 3、数据的应用
1. 用户数据的统一汇总和存储
企业现在和用户的交互触点趋势呈现多渠道和多形式;这种情况企业存留的数据呈现碎片化。
所有和用户相关的数据如何汇总存储?
如何识别用户为统一用户?
用户数据中心通过建立用户的唯一识别ID,在不同渠道的数据绑定为用户的统一ID上;记录用户的原始数据:包括不限于:用户的静态数据,动态交互行为数据,消费行为数据,以及可预测或匹配计算的兴趣属性,渠道数据等。
通过存储大量的用户的数据,为第二步建立基础。
2. 数据的加工和处理
企业在建立企业自己的数据中心时,数据维度有多种,此时需要结合企业运营目标,搭建企业的用户标签体系和用户画像体系;要结合用户的经营目标设计算法模型。
标签体系分为多维度:公域渠道标签,基础属性标签,消费能力标签,兴趣标签,转化成功度标签,忠诚度标签,互动力标签等;这些标签需要结合运营的转化路径来设计,又分为通用型标签和个性化标签。
个性化标签和业务紧密结合。例如一个医美品牌在做会员标签体系设计时,会结合用户购买的产品类型进行标识客户的医美方案承受度;
一个健康服务品牌,会依据用户的复购品牌定义用户的对健康的重视程度标签;
一个珠宝品牌可以通过用户的购买产品品类及频次定义客户的消费能力标签;
这些个性化标签维度和业务深度结合,在数据使用时,也能赋能业务。实现用户精准营销。
3. CDP数据的应用场景
数据只有被有效应用才能产生价值。
数据的有效存储和合理加工处理后,在应用层面才能发挥最大效能。
企业在数据应用层面,最常应用的场景有两个:
对内提升经营效率;通过对现有的数据分析,辅助企业做经营决策;
对外提升用户的运营价值,可以实现分层精准运营,提升运营效率。
在经营决策场景中,不同渠道的投入产出比数据可以让企业判断在做渠道投入时是否可以提升投放价格。
在营销策略场景中,成交转化率和7日内成交量可以辅助判断对本品牌更有效的活动策略。
在用户私域运营过程中,通过用户CLV分析可以计算企业预期收入变化情况。
三、企业建立CDP过程中可能遇到的问题
数据可以产生价值,但是并不是所有的企业都可以立即搭建CDP,企业搭建CDP过程中可能会遇到哪些问题?
1. 业务模式不清晰,希望通过CDP来解决商业模式问题
商业模式的问题不能通过任何的工具和平台来解决。
如果企业在本身业务发展还不稳定,或者业务机制还没有梳理好,建议先打好内功;这个过程中可以先进行用户数据的统一存储的流程并行;逐步积累基础数据。
2. 希望购买一套标准化软件完全适配企业数字化流程
企业数字化升级一定有个性化部分。企业需要选择的数字化工具一定是有一定的运营基础,有完整自洽的产品运营理念,有成熟的技术团队支持,以及有成熟的开发团队支持;和这样的团队合作,梳理企业的数字升级的过程,搭建企业CDP。
3. 认为搭建CDP是一个短期项目
搭建企业CDP是一个长期工程;没有结束,只有更优化\更适合的解决方案。
企业在搭建CDP过程中,需要明确自己的预期以及整体的计划节奏,数据运营是一种思维方式,是一种组织能力,需要企业为组织注入数据思维解决问题的能力和思维习惯。