虽然中国电商市场在不断增长，但是由于新兴电商平台和品牌的不断涌现，以及受新冠疫情的影响，获客成本随之攀升，且天猫服饰类目的增长率趋缓。在此背景下，天猫开始通过“数据银行”运用大数据技术。

平野雄太(Yuta Hirano)

Acting Department Director, EC Sales Department, transcosmos China

         阿里巴巴于2017年发布了新的营销服务——“全域营销(Uni-Marketing)”。其核心服务就是“数据银行(Databank)”。本文对在中国电商市场营销中愈加重要的“数据银行”的运用方法进行解读。

| 通过“数据银行”运用大数据

         中国的零售市场不断扩大，其中电子商务规模在2019年已经达到10万亿元人民币。电商转化率从2015的13%增长至24%。

         随着电商平台和开展电商业务的品牌不断增加，市场竞争加剧，获客成本攀升。受新冠疫情影响，2018年第一季度的获客单价为207元，但2020年同期已经上升至812元。

         另外，天猫平台上表现亮眼的服饰类目中，2018年的最大增长率接近37%，到2019年增长率则下降至8%，增长速度变缓。

         在此背景下，天猫战略从原来的店铺引流广告工具优化，转为通过“数据银行”实施大数据运用。

天猫平台的营销发展历程

(图片由transcosmos China制作)

推动大数据运用的“数据银行”是什么

         “数据银行”是为品牌方全面提供消费者数据管理的商业智能仪表盘(数据可视化分析工具)，是阿里巴巴集团持有的所有品牌的数字营销数据和消费者购买历史数据相结合的、综合的营销应用系统。

         品牌方为了掌握消费者的生命周期有必要进行数据库管理(阿里巴巴集团旗下电商平台存储的商家的消费者数据，包括消费者兴趣及其他生活方式相关的数据等)。换而言之，就是客户关系管理系统(CRM)。

         “数据银行”的最大优势就是拥有6亿人的数据，可以连接阿里巴巴旗下的其他平台用户，并且可以保存和利用消费数据以外的其他信息。

         能够进行大数据分析的“数据银行”，于2018年开始向公众开放，品牌方可以通过“数据银行”进行相关问题分析。不过，其使用方法涉及方方面面，对于品牌和TP(天猫服务商)等用户而言，难以实施有效的改善措施。

         针对企业无法很好地运用“数据银行”这一情况，天猫于2019年发布“FAST”品牌健康度指标，旨在针对生意增长提供明确的消费者运营指标，以衡量品牌生意健康度。不仅如此，天猫还发布了品牌增长战略指标“GROW”。仅通过天猫最近一年的动向，我们也可以感受到阿里巴巴对于强化数据分析能力的重视。

| 支持大数据运用的“FAST”和“GROW”是什么

         接下来为大家介绍一下“GROW”和“FAST”：

         所谓“GROW”和“FAST”，是为了方便企业有效利用“数据银行”而制定的一种衡量指标和分析模型，主要目的是为了简化“数据银行”的使用方法。

         “GROW”通过分析市场、行业类别和品牌状况，确定市场品牌的“渗透力(获客能力)”、“复购力”、“价格力”、“新品力”，把握品牌潜力，支持品牌战略的制定。

         “FAST”是指从品牌消费者的“可运营人群总量”、“人群关系加深率”、“高价值会员总量”、“高价值会员活跃度”中分析品牌现状、洞察消费者增长的关键节点，帮助品牌制定并实施促销策略。

“GROW”和“FASTer”的内容

(图片由transcosmos China制作而成)

         “FASTer”是指基于洞察品牌的整体消费者情况的“FAST”，增加了以天猫旗舰店为主的衡量指标，是“FAST”的进阶版。

         虽然“GROW”是一个“数据银行”的分析标准，但是目前只有天猫类目的TOP品牌使用“策略中心”，品牌方有必要使用“策略中心”对市场和行业品类进行分析。

         “FAST”的消费者分析能够通过“数据银行”进行，但是具体的消费者策略实施及建立促销模拟需使用天猫广告管理工具“阿里妈妈”和“Uni-Desk”等。

         通过使用各种工具，可以实施“GROW”和“FAST”相关的各种数据分析。但是使用这些工具的企业用户必须具备深厚的知识和娴熟的技能，并且对“数据银行可以完成的事情”和“用户可以完成的事情”进行区分。于是，“GROW”和“FAST”应运而生。

使用“数据银行”时应用到的营销工具

(图像由transcosmos China制作而成)

         数据营销的实施方法可大致分为以下5步：

         1. 分析品牌的行业类别和品牌情况，把握品牌现状和潜力；

         2. 根据分析结果，确定目标消费者人群和重点商品；

         3. 根据确定的目标消费者人群和重点商品，制定品牌战略；

         4. 从制定的战略中，洞察不同消费者群体感兴趣的类目商品、喜欢的KOL等，进行深入挖掘，制定短期的执行策略；

         5. 实施制定好的策略，并及时执行PDCA。

         可见，产品营销并不是从哪个阶段进行“GROW”，再从哪个阶段开始进行“FAST”，而是从各个角度深入挖掘并审视整个行业市场和品牌状况，并制定有针对性的战略。

         通过“数据银行”实施的推广活动，可对触达的消费者进行分析，因此品牌方在实施营销策划的同时，需要同步分析消费者，并循序渐进地实现改善，这一点也很重要。

transcosmos China的数据营销成功案例

         在此，介绍一下transcosmos China运用“GROW”和“FAST”，帮助某运动服饰品牌成功进行“618”大促的案例。

transcosmos China针对客户制定的营销方案

(图片由transcosmos China制作而成)

         针对品牌的销售额目标，transcosmos China根据现有顾客带来的销售额进行销售额预测，计算出所需的新客数量。通过掌握品牌的市场定位、市场潜力，以及对市场和品牌的分析，制定消费者策略和商品策略，并以此实施营销策略。最终目标达成率破纪录、达到410%。

         这个范例完全体现了运用数据进行精准营销和选品的效果！

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         中国是大数据行业高度发达的国家，在中国发展零售业务，需要注重商品力、品牌力，以及和平台、代理商的对接和零售业绩等。在到处都是数据的当今社会，企业的分析能力及基于分析结果的执行能力和验证能力至关重要。