如何通過Dataphin構建數據中臺新增100萬用戶？

歡迎來到數據中臺小講堂！這一期我們來看看，作為阿里巴巴數據中臺(OneData - OneModel、OneID、OneService)方法論的產品載體，Dataphin如何幫助傳統零售企業實現數字化轉型，并在短時間內新增100萬用戶？

傳統營銷的痛點：數據分散分析難
營銷可謂是零售行業最重要的的業務環節之一，是企業和消費者鏈接的重要紐帶，如何進行更有效的營銷以實現提效降本成為各大企業關注的重點，過程中不得不思考如下幾個方向：
如何維持現有老客戶？
如何識別并觸達目標新客戶？
如何進行客戶畫像以實現人群洞察和個性化推薦？
......

為了更好地回答以上幾個問題，我們需要對企業數據進行全面且深入的分析。然而對于傳統零售企業來說，會面臨一些問題：
數據多以商品為核心，消費行為數據有限，難以進行消費者洞察分析；
不同分銷渠道數據隔離，各業務庫數據獨立采集，沒有統一的數據規范；
難以利用已有數據反哺指導營銷。

結果，大家花了大力氣長時間，搞出來一堆幾乎沒有參考性的數據和結論，營銷結果難以沉淀。boss很生氣，后果很嚴重......

數據中臺帶來的曙光：規范統一，深挖數據價值

這種情況下我們該怎么辦呢？不怕！阿里巴巴數據中臺產品為我們提供了堪稱完美的全套解決方案！
以數據中臺方法論為支撐的新零售業務形態下，企業數據的核心是“人”，即消費者；通過對消費者及其消費行為數據的分析以驅動個性化產品營銷及服務。接下來我們就以一家傳統電子產品零售商H為例，來看看Dataphin及其上下游相關產品是如何幫助H實現數字化轉型，并在短時間內快速實現100萬客戶拉新的吧！

和很多傳統零售企業一樣，H以線下銷售為主且采用多級分銷渠道模式，線上數據多掌握在各大電商平臺手中。在線上購物越來越普遍的今天，H面臨著新客增長緩慢、老客流失增速的嚴重問題。經過深入調研和分析，我們發現H的問題主要來自于：不同分銷環節數據斷層、總體可用數據量少、數據不規范統一、線上線下數據隔離。結合H的業務特性，我們為其制定了以下策略：

• 首先利用Dataphin的數據同步功能，我們幫助H輕松地將來自不同業務庫的數據同步到Dataphin，并根據其業務含義和來源劃分不同的業務板塊和項目，以更好地對數據進行邏輯隔離和物理隔離，實現數據整合；
• 其次，利用Dataphin的數據研發能力，我們幫助H對從生產到倉儲再到銷售的全鏈路業務流程進行了梳理，并從中提煉出可復用的商品類目、型號等維度；采購、下單等業務流程和支付金額、購買數量等原子指標并構建相應邏輯表，實現數據規范與統一；
• 接著，我們借助Dataphin的數據萃取功能，以OneID思想為核心幫助H對現有客戶進行標簽萃取，基于消費行為數據生產出屬性標簽和偏好類標簽（主要是興趣偏好和行業消費偏好），沉淀會員標簽體系，實現消費行為數據萃取與標簽生產；
• 最后，我們通過Dataphin的數據服務模塊幫助H快速配置并生成可直接使用的API，使其能夠簡單快速使用基于以上步驟建立的公共數據中心和萃取數據中心數據，并對接QuickAudience等應用實現智能用戶洞察和人群圈選，拓展現有營銷投放路徑，觸達更多可能目標客戶。

結果是，短短幾個月內，我們幫助H整合了來自ERP、財務、稅務等多個系統的數據；構建了銷售、倉儲、會員、營銷、商品等數據域和會員標簽體系；并建立了商品中心、會員中心、訂單中心、門店中心等共享業務中心。據初步統計，H種子用戶投放曝光的點擊率提升200%，銷售轉化率提升150%，收藏加購、獲粉成本降低約10%，并獲得了100萬新客戶。

是不是被這些轉化效果驚到了？沒錯，作為阿里巴巴數據中臺(OneData - OneModel、OneID、OneService)方法論的產品載體，Dataphin的能力遠遠不止這些。還等什么，快來體驗一下吧～結果可能超乎你想象哦！

結語：
阿里巴巴數據中臺團隊，致力于輸出阿里云數據智能的最佳實踐，助力每個企業建設自己的數據中臺，進而共同實現新時代下的智能商業！
阿里巴巴數據中臺解決方案，核心產品：

Dataphin，以阿里巴巴大數據核心方法論OneData為內核驅動，提供一站式數據構建與管理能力；
Quick BI，集阿里巴巴數據分析經驗沉淀，提供一站式數據分析與展現能力；
Quick Audience，集阿里巴巴消費者洞察及營銷經驗，提供一站式人群圈選、洞察及營銷投放能力，連接阿里巴巴商業，實現用戶增長。

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