數字化運營的前、中、后鏈路分析

如果你對該問題感興趣的話，推薦你看看《2023年數字化運營增長指南2.0：企業數字化案例深度解析》這篇報告，下面是部分摘錄的內容，具體請以原報告為準。

1.AD Hub 實現企業營銷全域全場景拉新

近年來興起的鏈路營銷，代表著一個營銷生態內公域與私域資源的整合，以技 術方式優化的用戶轉化路徑。全域全鏈路營銷，則在鏈路營銷基礎上，增加了 跨生態流轉的可能。AD Hub產品的推出，解鎖了Convertlab Marketing Cloud 上的廣告能力，“一縱一橫”實現了基于數據驅動的全域全鏈路營銷閉環。

一縱代表對用戶的縱深追蹤，貫穿著整個客戶生命周期。數據的跨媒體前中后 鏈路的打通起了至關重要作用。只有打通數據、沉淀數據資產，才能有效地收 集和統一管理在不同觸點的客戶數據，進而了解客戶并為他們量身打造營銷內 容。

一橫則代表跨生態和公私域的場景流打通。在覆蓋不同流量的基礎上構建各類 跨域流轉場景，例如在已點擊人群的跨渠道重定向時呈現相關但不相同的創 意，又例如用戶從廣告導流到公眾號或小程序后，根據這個用戶在不同廣告渠 道點擊的素材來提供個性化的商品和內容。這樣，客戶在觸達任何渠道時，品 牌都可以無縫跨渠道與用戶溝通，創造出一致的用戶體驗。

AD Hub將會把“一縱一橫”能力結合在一起延展到廣告世界，來形成全渠道用戶 運營平面，再在這個平面上提供運營賦能來打造“品牌認知-興趣喚起-行動激發 -深度轉化-保持忠誠-賦能拉新”的用戶旅程，把更多、更優質的客戶從公域帶 到私域，同時讓用戶私域的行為和數據又能賦能公域的拉新，從而實現營銷大 閉環。

AD Hub提供全域全鏈路廣告工具箱（包含Trading Desk/RTA引擎等投放應用； DMP/廣告監測/三方標簽市場等數據應用；素材庫與智能創意等內容應用）， 幫助企業提升新客獲取與老客激活的效率與效果。

AD Hub定位幫助廣告主構建自有廣告營銷生態，期待成為企業與各大媒體/各 大數據生態的高效連接者，共建工具的運用可以深度釋放一方數據、三方數據 與媒體數據能力結合的價值，我們也在持續拓展優秀媒體、數據和內容合作伙 伴，旨在助力品牌構建一個豐富的、可持續進化的自有廣告工具生態。

2.DATA Hub 實現企業數據全鏈路業務性管理

 面對千萬級甚至上億級的用戶數據，光靠跨部門的梳理協調效率是極低的，企 業迫切需要一個中臺，將天貓/京東/公眾號/小程序以及門店線下數據等支離破 碎的數據全部打通，進行高效率的統一管理。但是，這樣的數據平臺并不能完 全解決業務部門的增長需要。一個合格的中臺一定是業務驅動的，且最終要在 業務上體現價值。

基于這樣的設計理念，Convertlab推出了全新的“業務性CDP產品”Data Hub， 包含了數據接入、數據清洗、數據資產、數據應用和數據賦能幾大模塊，分別 對應采集、統一、分析和激活幾個核心能力。

通過數據源管理和數據連接器先將數據孤島的狀態打破，在完成數據接入后進 行數據清洗確保數據整潔。之后再將數據從較為原始的階段推進到具有更清 晰、具有業務含義與洞察的階段，我們稱為搭建One ID體系、形成客戶畫像， 幫助企業從360°全局視角洞察每一個客戶的偏好，甚至洞察客戶與客戶之間、 客戶與商品之間的關系，然后給他們打上標簽、做好分組，再賦能給其他業務 系統，“投其所好”地開展營銷，最后再將營銷后產生的數據回流到CDP，完成 持續加工出更精準的用戶畫像的一整套營銷數據的閉環流轉。

3.DM Hub 實現企業精準營銷自動化

作為Convertlab最早的一款產品，DM Hub已相對成熟，為了它的精細化打磨和 應用深度，Convertlab在近年花了更多時間，使它在場景連通、應用深度和開 放能力上更加優秀。DM Hub圍繞客戶全生命周期進行精準化營銷，為客戶建 立起全渠道的獲客能力，在不同渠道對客戶進行身份識別和匹配，生成精準的 360°客戶畫像，讓品牌真正了解自己的客戶群體。

有了客戶畫像，就可以與客戶進行個性化的營銷互動（Inbound內容互動和Outbound消息觸達），且所有策略都可以通過一個自動流程搭建出來。流程搭 建好并執行后會有對執行結果的統計分析與生成報表，并通過分析洞察發現問 題及時調整策略，以便更好地執行下一場營銷活動，整個過程就構成了一個完 整的營銷閉環。

在內容互動上，DM Hub支持通過微頁面/微信圖文/App或小程序Banner/H5游 戲和官網與客戶進行互動，并記錄客戶的互動行為。在消息觸達上，我們支持 通過短信/郵件/App push/微信模板消息/企微消息等方式與客戶建立溝通。

而通過自動流程編排整個活動策略，主要是由觸發事件、條件判斷和執行動作 這三部分組成。整個流程搭建只需用鼠標拖拽流程組件，就可以快速搭建出一 場營銷活動，非常便捷。通常組織一場復雜營銷活動至少需要15天，而運用自 動流程可以縮短到三天，甚至更短的時間。

關于活動效果查看，可以把收集到的大量活動數據基于數據對象、指標、維 度、時間范圍等進行設置，靈活搭建出所需要的分析看板。除了提供屬性、行 為、訂單和漏斗分析等基礎分析能力外，還提供了一些更加貼合業務場景的高 級分析能力，包括RFM分析、同期群分析、商品組合分析、交叉分析、轉化間 隔分析等等，且多個分析組件可自由組合，更加直觀。

以上內容構建了完整的DM Hub精準化營銷體系，在此基礎上，它的靈活性、 個性化、自動化、行業化和安全等方面也在持續增強。DM Hub今天的產品能 力，是在服務大量客戶的實戰經驗中而獲得的，與其他產品相比，我們并沒有 選擇繞開那些營銷場景最復雜、數據量最大、實施難度最高的客戶，而是與這 些客戶站在一起，去處理更深層次的營銷難題，客戶的支持和陪伴永遠是我們 不斷前進的動力。

4.AI Hub - AI Copilot 實現全鏈路營銷智能化

在完成全鏈路的自動化之后的下一步就是智能化，2021年Convertlab已經開始 研發數據智能引擎，2023年初再次發布，并結合大模型預制了多變量相關性分 析、單變量分析、異常檢測、重要特征AI建議等功能。2023年Convertlab積極擁抱大模型，首批開通Azure OpenAI商用服務權限，將 會加速我們產品智能化進程。首先，在前鏈路，用Copilot模式將AD hub與AI 結 合，可以基于原有數字廣告投放平臺的能力運用客戶行為數據、媒體人群包投 放效果數據構建looklike模型，自動挖掘以防數據高潛力人群包進行廣告投放； 通過現有的AIGC開源大模型的能力，根據客戶需求自動生成營銷文案或者圖片 素材用于創意制作；解讀投放效果，進一步利用媒體投放數據訓練模型，自動 提供廣告在出價、人群、預算等方面的策略建議，不斷優化投放策略。

在中、后鏈路，將CDP、MA產品用AI Copilot模式，通過AI多因素刻畫人群360° 畫像；利用洞察分析AI（聚類算法）分析利用特定規則因素考慮不全面而產生 的特定需求被忽略的問題；在自動化流程中更快速準確地響應消費者需求，通 過任務驅動的多輪對話，更深入地洞察消費者，自動產生實時的用戶反饋和數 據監測，從而幫助品牌制定更有效的營銷策略。

5.CPM 實現企業全鏈路數據合規

《個保法》施行后，企業在開展營銷活動的時候，需要尊重消費者的主觀個人意 愿，獲取個人同意后才允許進行相關數據的采集和處理，消費者也可以根據個人 偏好，來決定企業對其進行的營銷方式和內容，這就需要企業管理用戶的“同意” 與“偏好”信息，國外稱之為Consent & Preference Management，簡稱CPM。

我們可以從兩個層面來理解企業進行CPM的核心任務：同意管理，和偏好管理。

同意管理，就是用戶明確聲明他們愿意與企業共享哪些個人數據，用于何種用 途，企業也會說明清楚收集、處理并存儲這些數據后，將用于何種業務目的。業 務上我們通常把它們稱為“授權同意”或“訂閱”。

偏好管理，就是記錄用戶希望企業通過什么渠道、在什么時間、以怎樣的溝通頻 率、與他們溝通什么內容，并按照用戶的偏好選擇，去動態調整營銷策略。

這兩個核心任務，當然可以通過產品化的方式實現。現在，Convertlab就將正式 推出自己的CPM產品，這是專為滿足企業進行同意與偏好管理的平臺，可實現從 獲得同意、管理同意、優化同意率，到最終服務于用戶請求和營銷策略的全生命 周期管理。