解瞭這套方法論，才是真正懂得瞭「數字化」

「數字化」雖然早已寫進幾乎所有企業的戰略目标，但不同消費品牌數字化營銷運營的落地卻參差不齊
。品牌常常面臨著「有設備無運營」、「有運營無分析」、「有分析無結果」的難題。

以至於(yú)品牌管理者疑惑
：收集線上、線下運營數據是否有必要？這些數據究竟要怎麽用，才能真正發(fā)揮出其中的價值，解決實際問題？

在多年來爲 400+ 全球标杆企業服務的過程中，帷幄深入一線落地場(chǎng)景，積累瞭(le)豐富的數據收集與分析經驗
，總結出瞭(le)「CAAFE」方法論，讓數據與業務真正合二爲一，助力品牌在數字化道路上持續精進，觸(chù)及企業根本，帶來商業增長(zhǎng)。

作爲一套完整的數據應用閉(bì)環，「CAAFE」包含消費品牌從數據採(cǎi)集（Collect）到數據分析（Analyze）、措施執行（Act）、反饋優化（Feedback）的全流程，最終實現品牌數字化營銷運營的持續疊代優化（Evolve）。

門店每天有多少過店客流與進店客流？顧(gù)客更願意在哪塊區域停留？直播間 GMV 是多少？進入直播間的觀衆平均停留時長(zhǎng)是多久？

上述數據的採(cǎi)集與分析，對於(yú)企業關注的各個業務維度的優化至關重要。

例如：目前的轉化率與銷售額是否符合預期？應該從何處(chù)著(zhe)手來提升業績？營銷運營過程中還存在哪些問題？有哪些值得沉澱的成功經驗？

因此，數據的採集與分析絕不僅僅是 IT 部門的事情。數據應用的起點和終點，事實上都應該來自業務部門的實際需求與深度思考。

數據採(cǎi)集與分析的價值無法得到釋放，往往是因爲業務部門與數據部門間協同割裂、分工不明。「CAAFE」要做的，正是幫(bāng)助讓企業數字化過程從業務目标出發，高效協同。

落地應用層(céng)面，「CAAFE」通過以下流程方法賦(fù)能品牌數字化運營：

• 梳理業務流程，找到業務關(guān)鍵(jiàn)指标，提出指标需求

業務流程梳理是數字化營銷運營的關鍵起點(diǎn)。例如在門店經營中，這個過程可能包含瞭(le)過店、進店、逛店、洽談
、成交、離店等，每一步都需要更加精細化的拆解。

業務部門需要在流程梳理後，在其中找到相關的業務關鍵指标。指标既包含銷售額(é)等結果指标，也包括諸如進店率、店内駐留時長(zhǎng)等過程指标，爲過程指标與結果指标建立因果關系。

随後，業務部門即可向數據運營團隊(duì)提出關鍵指标需求，以銷售額、利潤率等業務目标爲核心的數字化運營由此啓動(dòng)。

• 埋點收集數據，創建指标

數據團隊基於(yú)業務部門的關鍵指标需求，通過線上、線下數字化工具展開數據埋點(diǎn)。而借助「帷幄有數 Whale Analytics」這樣的工具，數據運營團隊(duì)即可輕松完成指标創(chuàng)建。

• 基於(yú)關鍵指标，閉(bì)環優化業務流程

當(dāng)數據團隊(duì)完成上述工作後，接下來的工作再次回到業務部門手中。業務部門将指标放在業務 dashboard 上，即可快速獲得各項指标結果。

接下來，業務部門即可在看闆上浏覽各項過(guò)程指标與結果指标，展開數據(jù)分析，進行相應的運營優化決策。

當優化策略執行後，業務部門可以據此設置新的關鍵指标，來觀察驗證策略是否有效
，從(cóng)而形成完整的業務數據應用閉(bì)環。

除瞭業務流程「縱向」的持續疊代優化，你也可以将業務流程中的成功檢驗「橫向」複制到其它項目當中。

借助以上落地方案，業務部門與數據團隊高效協作，也從根本上解決瞭(le)上述「有設備(bèi)無運營」、「有運營無分析」、「有分析無結果」的問題。

帷幄注意到，不少品牌往往隻做線上數據收集，忽略線下門店數據收集。而在完成數據收集後(hòu)，因爲缺乏科學的分析模型與工具，無法對(duì)數據展開高效分析。

一套高效的數據分析方法與系統，可以打破數據局限，快速獲(huò)得行動(dòng)反饋，形成可執(zhí)行洞察（Actionable Insights），賦能營銷運營降本增效。

形成可執行的洞察，離不開數據收集階段精準的埋點(diǎn)布局，讓過程指标與結果指标相對應，全鏈路可視化，追根溯源，預測(cè)未來。

借助「帷幄有數 Whale Analytics」，你的數據呈現更加直觀豐富，幫(bāng)你一眼做到心中「有數」。同時，自動預警、卡片服務化、報(bào)告文檔等，讓你的數據分析與應用更加輕松自如，協同更順暢。

最終帶(dài)來的，是更有針對(duì)性的全局數據複盤，賦能營銷運營優化改進。

例如，某知名 3C 品牌 X，希望其實體店在有限空間内實現坪效最大化。而坪效最大化的重要一環(huán)，是制定正確(què)的選品策略。

針對於(yú)此，業務部門提出瞭(le)關鍵指标，包括銷售轉化率等結果指标，以及消費者駐留時間、互動率等過程指标。

借助「帷幄數(shù)智空間(jiān) Whale SpaceSight」，數據團隊即可精準獲取店内客流的逛店路線圖、熱(rè)力圖等數據(jù)。而通過這些行爲數據，業務部門即可快速洞察商品是否吸引用戶，進而優化選品策略，變(biàn)更産(chǎn)品陳列。

優化調整後，業務部門繼續通過採集分析以上各項消費者行爲數據，驗證策略是否得當。在使用 SpaceSight 後三個月内，X 品牌旗下門店消費者駐留交互時間提升 400%，銷售轉化率提升 150%，互動率提升 55.1%。

以「成就商業增長(zhǎng)」爲使命，帷幄将「CAAFE」方法論融入到 4 大産(chǎn)品線中，不斷助力全球衆多标杆品牌打造數字化運營最佳實踐。

帷幄相信，作爲釋放數據價值、賦能業務數據落地的核心方法論，「CAAFE」也将成爲更多品牌成就商業增長的關鍵「抓手」。