Analytics 分析雲 | 賦能品牌全域數字化營銷

伴随流量紅利的消失
，品牌營銷已經從增量進入到瞭(le)存量競争的時代。流量成本貴、營銷費用高、拉新成本增加、私域運營效率低等等問題始終困擾著(zhe)各大品牌的市場營銷、運營增長等部門。疫情的沖擊，使得越來越多的企業開始加速數字化轉型的進程，在線上線下數據多融合的趨勢下，各大品牌急需在充滿變數的市場環境中
，摸索出一套行之有效的品牌營銷增長邏輯和路徑——全域品牌數字化營銷運營，來驅動品牌業務增長。

作爲全域品牌數字化營銷運營平台，Whale 帷幄聚焦三大場(chǎng)景：全域數字化場(chǎng)景、數據業務場(chǎng)景和營銷驅動(dòng)場(chǎng)景。通過(guò)線上線下全域數據埋點(diǎn)布局
，建立和部署數據引擎，然後根據業務需求部署産(chǎn)品，最終實現精細化運營，在營銷和業務管理中形成閉(bì)環，優化業務能力。

在品牌數字化營銷的閉(bì)環建設中，「全域數據埋點」不可或缺，它是一種快捷、高效、豐富的數據採(cǎi)集方法。它是指品牌在業務場景中所有與用戶互動的觸點採(cǎi)集數據
。在線上，針對網站、APP、小程序内特定用戶行爲或事件進行捕獲，處理和發送。在線下，借助 AI 攝像機、傳(chuán)感器、智慧屏等 IOT 設備(bèi)，對店外、店内、區域、貨架的用戶軌迹與行爲進行捕獲，處理和分析。全域數據埋點，可幫(bāng)助品牌針對不同業務場景提供決策支持，進行業務分析、産(chǎn)品優化疊代、精細化運營等等
。

其次，對品牌來說，在部署全域數據埋點技術方案時，要考慮保證數據的精準性和完整性，這需要在整體數據基建工程中進行不斷的測試和驗證。與此同時，選擇匹配不同業務指标的數據分析模型進行分析也同樣至關重要。在部分品牌的業務場景中，數據基建工程尚未健全時，依然存在著(zhe)數據採(cǎi)集鏈路較長，效率低，且埋點丢失等情況，從而最終影響業務需求進度。因此，Whale 帷幄推出 Analytics 分析雲，可幫助品牌構建數據根基平台，通過數據驅動全場景的業務分析與決策，結合全渠道精準營銷的行動與反饋，賦能品牌全域數字化營銷。

01 

Analytics分析雲，最全面的線上線下數(shù)據(jù)融合平台

Analytics 分析雲所提供的全域數據平台，是基於(yú) Whale 帷幄開放平台 Whale Open Platform (WOP)系統，搭建的線上線下數據融合平台。Analytics 分析雲是通過 AIoT 和線上數據埋點，收集統一ID（One-ID）的交互數據，並(bìng)實時做出數據報表、通知和分析預測。幫助客戶打造統一的實時數據能力，賦能客戶核心業務流的預測、推薦和自動化能力。

02

Analytics 分析雲(yún)的六大核心能力

全端數據採(cǎi)集能力 彌補(bǔ)線下業務數據採(cǎi)集痛點

針對品牌所有業務場景進行全端數據採(cǎi)集：具備強大的、全面的數據採(cǎi)集能力，覆蓋線下、移動端、PC端和其他設備等，解決瞭(le)大部分品牌線下門店終端等業務數據不全的痛點。

全觸(chù)點數據採(cǎi)集 将線上線下數據打通融合

覆蓋線上線下的全觸(chù)點數據採(cǎi)集：從線下到線上将數據打通，把不同顆粒度的數據進行融合，構建全局統一的用戶 ID 體系
。

全渠道用戶觸(chù)達(dá) 實時與用戶互動

可實現全渠道用戶觸(chù)達(dá)：對接線下門店端架、APP、短信
、郵件等通道，在全渠道與用戶實時互動
，提升品牌全域營銷管理效率
。

多種數(shù)據(jù)分析模型 匹配不同業務指标

針對不同業務指标，提供多種數據分析模型：應用事件分析、漏鬥分析、用戶路徑、預測(cè)模型分析等十多種分析模型，實時、靈活分析業務；其中預測(cè)模型可以幫(bāng)助更好地控制成本、提前規劃部署、精細化運營以及合理設定 KPI，爲品牌營銷「降本增效」。

支持多種採(cǎi)集方式 埋點(diǎn)方式靈活結合

支持多種採(cǎi)集方式：全埋點，一般用於(yú)收集更多用戶數據作自定義分析等數據挖掘場景。Analytics 分析雲採(cǎi)用的全域埋點是集成 SDK，一鍵完成所有數據採(cǎi)集，簡單、快捷、開發人工成本低；代碼埋點，常用於(yú)業務數據複雜的場景。Analytics 分析雲採(cǎi)用的代理埋點支持小程序、Web 和 App 的用戶行爲數據採(cǎi)集，可按需求採(cǎi)集數據，業務信息完整，對數據分析更聚焦。

打通全域數據業務場(chǎng)景 讓數據産(chǎn)生實際業務價值

數據的來源主要有三種：服務端自有業務數據、埋點追蹤的行爲數據，以及第三方數據彙總。Analytics 分析雲正是通過 AIoT 和線上數據埋點，來收集這三類數據，再把不同顆粒度的數據進行融合
，最後進行數據整合分析預測(cè)等，從而打通全域數據業務場(chǎng)景，持續優化品牌業務能力。

以門店客流運營的業務場景爲例
，「服務端自有業務數據」的採(cǎi)集是借助 AI 攝像機、傳感器、智能屏等 AloT 設備，主要是對店内路徑區域内的用戶軌迹和用戶行爲進行數據捕獲，其中包括出入區域客流、平均停留時長、商品交互次數等關鍵數據，再基於(yú)出入口客流分析模型，通過 A/B 測試等數據工具進一步分析陳列内容的營銷效率。

以服務某全球連鎖飲品巨頭爲例，需将「服務端自有業務數據」和「埋點追蹤的行爲數據」及「三方數據」相結合
，将線上線下數據打通，進行全觸點數據採(cǎi)集。因爲該連鎖門店衆多，用戶旅程的監管是運營的巨大挑戰，比如全國門店統一執行的營銷活動管理、門店有多少人在排隊，有幾杯飲品正在制作中，線上訂單和線下産(chǎn)能如何做匹配等等。如果品牌要統覽全域營銷運營的效果，必須在店員小程序、客戶端小程序、客戶端 APP、線下門店終端等私域流量涉及的每一個觸點、每一個渠道都進行「全域數據埋點」採(cǎi)集，才能将線上線下採(cǎi)集的用戶、商品和空間信息整合
，從而實現精細化用戶運營和智能營銷。

以打通全域數據業務場景，優化營銷運營成本爲例。國内知名連鎖餐飲品牌-西貝(bèi)在全國擁有約 4000+ 線下屏幕觸點，平均每塊屏幕每天有超過 1000 個消費者觀看不同時段内推送的營銷内容。由於(yú)門店數量大，屏幕種類多，廣告内容的下發和使用極其複雜，導緻運營成本極高。

而現在，西貝通過 Whale 帷幄 Analytics 分析雲，将線下屏幕觸點和線上小程序的觸點進行數據統一採集、統一運營管理，結合  DAM 數字資産管理系統，總部和店員均可通過 MAP 來同時管理私域流量廣告，並(bìng)通過不同門店的客流标簽推送不同的營銷内容。對於(yú)品牌來說，通過 Analytics 分析雲的全域數據平台，打通全域數據業務場景，通過 MAP 來自動化營銷場景，如建立和運營用戶旅程、動态智能化營銷内容投放、推薦系統等，真正爲品牌實現「降本增效」。

針對不同的業務場景，Analytics 分析雲将線上線下數據融合，協助品牌營銷運營形成閉(bì)環管理，打通全域數字化場景，讓數據産(chǎn)生實際業務價值。

03 

全方位賦能品牌數字化營銷

Analytics 分析雲，首先是通過線下智能化設備(bèi)及線上埋點工具建立全域數據採(cǎi)集和内容分發體系；其次，通過建立和部署數據引擎完成數據的沉澱；然後根據業務需求部署産品（MAP、CDP、CRM等）；最後，通過數據和業務管理閉環，在服務各類客戶的過程中持續優化業務能力。

在實際(jì)應用場(chǎng)景中，Analytics 分析雲可滿足下列常見營銷業務需求。

場(chǎng)景一：廣(guǎng)告渠道優選 大幅提升營銷效率

以某美妝品牌爲例，Analytics 分析雲針對該品牌廣告渠道投放場景進行數據採(cǎi)集和分析：分别将所採(cǎi)集到的抖音、微信小程序、微博等平台的廣告投放後的數據表現，根據廣告投放渠道與營銷活動之間的關聯，進行廣告價值歸因的數據分析，作出數據分析報告，調整媒介渠道組合，繼而幫助品牌在廣告投放效果上提升瞭(le) 21%，大幅提升品牌營銷效率。

Analytics 分析雲可實現全渠道營銷場(chǎng)景分析、渠道質量評估、落地頁分析、商品分析、廣告渠道優選、門店布局陳(chén)列分析、商圈潛力分析等全方位多角度的營銷分析中，全面助力品牌提升營銷運營效率。

場(chǎng)景二：全周期客戶(hù)旅程管理 深入優化運營

以某全球知名智能電動汽車品牌爲例，通過 Analytics 分析雲全方位升級和優化門店營銷客戶旅程，将線下門店商品展示數量提升 3 倍，使得消費者在店内停留的時長(zhǎng)增加瞭(le)2倍，從而提升瞭(le)用戶粘性與留存。

以某 500 強快消品牌用戶營銷爲例， Analytics 分析雲可幫(bāng)助品牌在線上商城進行實時營銷管理監控，通過自動化營銷管理平台，通過短信通知喚醒沉睡用戶，激勵客戶再次青睐，並(bìng)提升購買轉化率 12%；

Analytics 分析雲幫(bāng)助品牌全方位評估活動運營效果；進行精細化運營和用戶分層(céng)管理，優化用戶路徑，提升用戶粘性與留存，助力品牌全流程營銷運營管理。

場(chǎng)景三
：産(chǎn)品優化疊代 提升爆款複購率

以某蛋糕行業新晉品牌爲例，通過 Analytics 分析雲對其暢銷爆款蛋糕的消費者真實使用情況進行分析，幫(bāng)助品牌真正理解消費者在不同消費場景中的選擇偏好，繼而對産品口味進行不斷優化和疊代，精準把握消費者的需求痛點，幫(bāng)助客戶找到産品中的問題，不斷提煉賣點和優化産品展示細節，通過大量 A/B 測(cè)試提升轉化率和複購率，最終使該爆款産品的複購率提升到 40% 以上。

Analytics 分析雲幫(bāng)助品牌瞭(le)解産品真實使用情況，深度下鑽及歸因；通過護具找到産品中的問題，獲取用戶行爲路徑，提升産品順滑度。

場(chǎng)景四：360用戶(hù)視圖 實時用戶(hù)分析管理

以某啤酒品牌爲例，通過 Analytics 分析雲對該品牌進行實時風控管理，實時監控商品毛利，借助於(yú) 360 度用戶視圖，獲取消費者使用偏好、交易情況等信息，進行異常風控監測(cè)，從而減少營銷活動期間的惡意刷單，降低品牌運營損失。

Analytics 分析雲幫(bāng)助品牌實現 360 度用戶視圖，獲取用戶信息、偏好、分布、軌迹、交易情況等用戶信息進行後續分析；靈活的用戶分群，可幫(bāng)助品牌發(fā)現高價值用戶，精細化用戶管理。

在科技、資本與消費升級的共同加持下，線上線下模式融合的全域數字化營銷運營已是大勢所趨，各大品牌、品牌數字化轉型布局正緊鑼密鼓地開展中。作爲全域品牌數字化運營的服務商，Whale帷幄通過人工智能(AI)、大規模物聯網(IoT)、數據模型(Data)的創新，面向品牌和零售品牌提供數字化能力建設和應用層解決方案，高效整合資源，将品牌數字技術、産品業務和經營管理深度融合。通過 Analytics 分析雲幫助品牌将線下、線上業務數據融合，深耕全域流量的精細化運營，重塑品牌的增長模式。