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发展背景

数字化消费规模逐年递增,网上零售额在社会消费品中的贡献率近30%。伴随零售业态的发展,技术应用程度不断纵深,经营、成本、疫情等因素驱动品牌私域布局。

私域数智化是私域的高阶发展阶段,基于完善的数字化架构,智能技术进一步赋能洞察、营销与运营环节,实现企业增长。

增长痛点零售行业数据分析报告怎么写:附格式及万能通用模板

道:缺乏成熟完备的方法论体系,团队内存在认知不齐的现象,复合型人才缺乏。

场:受限于场的生态与技术环境,营销及运营成本高,数据回流欠丰富,品牌较难与平台实现生态共建。

器:缺乏整体规划导致系统冗余或工具效用重合。

术:运营目标庞杂,执行层面临挑战。

增长策略

选平台:去中心化平台具备数据沉淀及生态优势。

用工具:厘清需求,整体规划,技术服务商功能覆盖全链路,私域建站赋能数据沉淀与转化,一物一码链接线下场景与线上流量,SCRM与MA聚焦用户精细化运营及营销,CDP为私域数智化后链路赋能。

重运营:以CLV为目标,构建量化目标体系,善用智能模块。

贯渠道:实现渠道的联动与打通,私域数智化反哺全域经营。

未来趋势

企业侧:一方数据资产内在优势及应用优势并存,是体验升、精细运营等的基础,具有长期价值。

平台侧:基于品牌对私域基建的需求,去中心化平台兼具流量及技术壁垒,是私域数智化的重要渠道。

技术侧:智能技术的进步加之品牌目标的深化,未来技术将向预测、决策方向纵深。

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中国数字经济发展现状

产业数字化发展蓬勃,数字化消费规模可观

2020年我国数字经济规模为39.2万亿,在GDP中的贡献率达38.6%,数字经济在三大产业的渗透率逐年提升,其中第三产业的数字化渗透率蕞高。从数字经济内部结构看,产业数字化占比占据绝对优势,数字技术赋能传统行业产能增长。同时,数字化消费潜力逐年提升,中国网上零售额近五年CAGR达16.1%,在社会消费品总额中占据重要地位。

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零售行业数字化发展历程

零售业态升变迁,技术应用不断纵深

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品牌主私域布局驱动因素

战略转型、获客成本、精细运营、经营瓶颈是主要驱动因素

多重因素共同推动品牌私域布局:私域助力企业渠道上云、数据沉淀与策略制定,与企业内部数字化转型的战略相契合;公域平台营销及获客成本总体呈上升趋势,品牌主面临成本与效用的博弈;用户浏览碎片化、消费习惯线上化促使品牌主重视存量用户精细化运营;私域布局推动产品、营销、运营与技术的迭代,服务企业经营,为品牌主解决增长瓶颈。

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私域布局及发展形态

智能化阶段数字化基建完善,是私域发展的高阶阶段

私域布局及发展形态可划分为三个阶段,私域起步阶段营销及运营粗放,多通过社群链接用户,前期起量快,没有或少有数据沉淀。私域发展阶段品牌主通过人工+工具的方式开展私域运营,企业运营颗粒度与运营效率提升,部分模块实现智能化。私域高阶阶段以智能技术的深度应用为标志,数字化基建完善,数据沉淀维度丰富,智能技术应用贯穿企业经营全链路。

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概览

道、场、器、术指导品牌私域数智化增长

道指方法论,全局指导私域数智化的开展;场指承载私域数智化布局的媒体平台或渠道;器指私域工具,场与器之间能够实现生态共建;术指实操运营方式,工具的应用为品牌运营提效,运营实践指导私域工具的功能迭代。数据沉淀于私域场景内,通过处理分析赋能企业策略制定。本部分将从道、场、器、术四个维度拆解零售品牌主私域数智化布局及增长痛点。

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道:私域数智化方法论

品牌初涉私域,缺乏成熟完备的方法论体系

谋定而后动,私域数智化布局以诊断企业当前状况为起点,而后推进搭建与组织工作。诊断环节:部分零售企业入局私域时,对内外部因素预判不足,缺乏经验与方法论。组织层面:私域数智化的战略地位影响团队分工及协同,对于体量较大且经营重心为线下渠道的零售企业,拉齐员工私域认知是主要痛点。人才储备:IT与业务的复合型人才存在市场供给缺口。

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场:私域数智化布局平台

营销及运营成本高,较难实现用户资产的有效沉淀

零售品牌主一般呈现多渠道经营态势,其面临的私域渠道痛点包括:部分公域平台中心化程度高,数据围墙花园效应明显,数据回流维度不能满足品牌的需求;受限于场的技术开放程度,品牌较难与平台实现私域生态的深度合作与共建;营销及经营成本升高压缩品牌利润空间,同时实时掌握平台生态迭代需要投入一定的人力成本。

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器:私域数智化工具应用

欠缺整体规划导致工具耦合性差,无法支撑企业持续增长

以时间维度划分,准备期主要痛点为中小零售品牌技术水平有限、第三方解决方案定制化程度不高;运行期,企业已初步启用私域工具,聚焦系统的耦合性与工具功能重合问题;稳定期,品牌与工具的磨合程度提高,此时的痛点由“体验”转为“效果”,成本与收益的平衡、目标重新定向与工具的适配性、工具的可持续效用是品牌主的重点关注因素。

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术:私域数智化运营方式

整体及各环节目标庞杂,精细化运营执行不易

运营是私域数智化布局及增长的落地环节。按用户消费链路拆解私域增长目标,获客成本、沉淀方式是引流与沉淀环节的重点;运营与洞察环节聚焦圈层划分及精细化运营;渠道转化及营销节点是消费与转化环节的核心;品牌主在复购与裂变环节关注裂变情况及激励设置。综上,整体与细分环节均面临复杂多样的目标,精细化运营在执行层具有难度。

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品牌主私域数智化基建全景

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选平台

去中心化导向的平台选择

品牌自建渠道对流量享有绝对主导权,但部分品牌成熟度尚待提高,需要依托公域生态补给流量与资源,去中心化平台在技术环境、平台属性及变现生态层面具备较大优势。去中心化平台基础设施完备,包括社交、内容、支付、直播等多产品矩阵;私域触点多,生态开放程度高,能够与技术服务商共同拓展服务边界;变现链路通畅,可联通各营销与运营场景。

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用工具

技术服务商能力贯穿私域经营全链路

技术服务商的赋能模块贯穿引流与沉淀、运营与洞察、转化与裂变全流程,同时支持后链路运营与营销,为私域运营提供支持保障。品牌主视角下排名前五的赋能功能包括:输出用户洞察、多渠道数据打通、营销自动化、用户资源维护、提升裂变与复购。总体来看,除提升传统运营流程效率外,工具补足了人工运营的盲点,使数据打通、自动化营销成为可能。

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品牌主需求及预算驱动的工具应用

技术服务商是私域数智化布局的核心角色,目前市场玩家呈现如下特征:其一,单点环节的服务商与全链路服务商共存,这需要企业在布局及测试环节厘清需求,并结合预算情况选择私域工具,避免系统冗余;其二,随企业需求的迭代,技术服务商产品能力不断纵深;其三,以某环节为核心功能的服务商,逐渐拓展上游及下游环节,为品牌主创造更大价值。

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重运营

存量用户是企业的核心竞争力

庞大的活跃会员群体及线上线下良好互动分列企业核心竞争力前两位,表明在流量红利趋缓的当下,存量用户的盘活运营具有较大价值,以会员为中心的私域数据体系是企业宝贵的数据资产。从企业收集消费数据的用途看,数据的价值贯穿产品研发、服务改善、经营优化、用户运营等多个场景,用户为王的零售阶段,数据积累及分析使品牌更好地感知用户需求。

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挖掘用户全生命周期价值的运营准则

贯彻用户为王,零售品牌主在私域运营中应重视用户全生命周期价值的挖掘。企业应结合运营环节及目标搭建量化评价体系,并以市场、竞对、企业历史数据进行参照。智能客服、图像语义识别、智能标签等数智化功能模块能够辅助企业指标体系的搭建及高效运营。长期来看,运营力的提升与私域数智化基建相互促进,有助于企业深耕会员体系,构建一方资产。

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贯渠道

私域反哺全域的数据能力

部分零售企业覆盖产品类别广、渠道复杂,尤其对于传统零售企业来讲,线下渠道对GMV的贡献仍然很突出。因此,渠道的融合与打通将更大程度地发挥数据的价值。品牌主可通过小中台或CDP等工具实现数据的采集、清洗与整合,完成标签体系的搭建及用户圈层的划分,进一步应用于数据分析、广告投放、用户CLV挖掘、企业策略制定等后链路场景。

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整合解决方案 — 营销云平台

一站式解决方案,旨在打通数据及运营全链路

腾讯的营销云平台是整合式解决方案,旨在打通数据及运营全链路,实现私域精细化运营。营销云平台为品牌主带来四重核心价值:AI及大数据赋能智能营销,实现人、内容、渠道、场景及目标的蕞佳匹配;打通多渠道触点,形成数据闭环,构建数据资产;可扩展能力强,易用性强,提升企业运营效率;通过渠道个性化触达,减少打扰次数,优化客户体验。

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依托营销云体系,达成运营与营销升

腾讯的营销云平台协助某品牌整合多渠道触点,积累品牌一方资产,通过CDP对该品牌用户进行圈层划分及打标,具体划分为新手宝妈、家庭主妇、在校学生、都市白领。结合客户所处的转化链路阶段(即潜客、新客、忠客、沉睡/流失),叠加用户四大圈层,分别实施精细化运营及营销策略。基于上述策略,该品牌沉睡用户唤醒、老客复购情况及转化率显著提升。

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零售私域数智化增长未来趋势

企业侧:积累一方数据资产具有长期价值

一方数据资产是品牌基于互动或自有触点,直接从用户端获取、收集的数据。从数据本身看,在个保法规范下,一方数据的收集基于业务场景并获得用户明示同意授权,保障数据来源合规、使用安全及数据质量;从数据应用看,基于一方数据资产的分析与智能处理,可以实现用户体验升,精细化营销并指导企业策略生成,对于企业的经营发展具有长期价值。

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平台侧:去中心化平台是未来开展数智化基建的重要渠道

去中心化平台的生态特征能够较好地满足品牌主的需求:流量端,平台聚合流量可观,能够有效实现引流;数据端,去中心化平台给予品牌主流量控制权,实现一方数据资产的有效沉淀;技术端:技术生态开放,与技术服务商实现生态共建,不断拓展服务边界,丰富私域玩法;增长端:去中心化平台内触点多样,形成用户消费链路闭环,助力企业经营及增长。

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技术侧:技术将更大程度地赋能预测与决策环节

根据2020年、2021年Salesforce对TOP5AI营销场景的调研结果,决策制定场景由第四位上升至第一位,可见广告主视角下,AI在决策制定中的渗透率不断提升。随零售私域的发展,我们观测到三重变化:一方数据的积累在丰富数据体量的同时提升了数据质量,是企业开展分析决策的基础资产;自然语言处理、知识图谱、机器学习等智能技术的发展使“技术人格化”成为可能;品牌不仅寻求运营及营销的提效,更迫切希望技术对战术及战略起到指导作用。综上,未来技术将以深度运营为基础,更大程度地为品牌的预测与决策环节增益。

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