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报告摘要 终端营销和零售环节数字化先行，推动销售业绩增长 · 在存量时代，消费者运营是消费品与零售企业业绩增长的关键所在，而消费者运营需要建立在全面洞察消费者的基础上，客户数据平台作为企业用户运营的最佳工具，助力企业实现消费者价值的深度挖掘。 · 随着消费者购物方式和消费习惯的变迁，消费品与零售企业需要不断加强完善全渠道布局，为消费者提供线上线下无缝融合的购物体验，推动整体业绩增长。 IT基础设施升级，满足业务数字化需求 · 面对快速变化的业务需求，消费品与零售企业需要对IT基础设施进行升级，以满足高并发订单处理、“千人千面”个性化营销等方面的需求。同时，数据作为企业最重要的资产，需要深入挖掘数据资产价值，为业务创造更大的收益。 消费品与零售企业未来呈现全域数字化经营趋势 · 未来数字化的企业形态将走向全域数字化经营，即为消费者提供全渠道服务，同时搭建数字化技术与数据平台、加强数字化运营管理能力，支撑企业实现全链路智能经营管理。
目录 1.数字化重塑消费品与零售企业业务增长 2.数字化运营释放全渠道用户资产价值 3.完善全渠道布局，以数字化加强人、货、场管理 4.IT基础设施升级，为业务数字化提供技术支撑 5.消费品与零售数字化的未来呈现全域数字化经营趋势 关于爱分析 研究咨询服务 法律声明 根据国家统计局数据，受疫情影响，1-10月社会消费品零售总额同比下降5.9%，其中，服饰、餐饮、珠宝等消费品品类收入下滑严重，消费品与零售企业面临业绩下行压力。另一方面，随着消费者数字化程度的加深、全渠道购物习惯的养成，消费者对便捷购物体验、实时配送的要求不断提升。 因此，消费品与零售行业亟需以数字化变革业务流程，比如加强数字化运营提升消费者购买率、打造数字化门店为消费者提供便捷的服务、升级数字化基础设施支撑业务变化需求等，数字化成为消费品与零售企业重塑业务增长的关键驱动力。 通过梳理消费品与零售企业业务价值链及典型数字化场景，爱分析认为，目前消费品与零售行业数字化重心在终端营销和零售环节，原因在于消费品与零售企业的经营模式以消费者为中心，随着获客成本的升高，消费品与零售企业需要增强营销方式上的竞争力。通过数字化营销，消费者将获得更丰富的权益，并提升企业拉新获客和用户留存效果，将直接促进企业营业收入的增长，数字化驱动业绩增长的价值显著。
同时，终端零售场所作为承载消费购物活动的场所，是企业与消费者接触最频繁的场景。作为重要的流量入口，需要企业从选品、库存管理、供应链配送、促销活动管理、便捷支付等方面进行全方位数字化升级，通过布局全渠道业务、优化选品策略为企业创造新的收入来源，通过数字化分析，提升库存周转效率，推动销售额的增长。对于终端零售场所的数字化升级将有效改善经营管理效率、开拓新的流量入口，并带来新的销售增长机会。因此，企业在终端零售的数字化投入也较高。 此外，为满足不断变化的业务流程需求，比如支撑全渠道业务、对高并发订单的处理能力等，消费品与零售企业需要加强数字化中后台建设，升级系统架构，满足前端业务需求。因此，消费品与零售企业在数字化IT基础设施的投入也较高。 根据《2019智慧商业数字化运营调研报告》调研，有91.28%的零售企业认为品牌零售标杆企业的数字化核心优势在于数字化运营体系，其中包括电子会员、中台建设等。这也印证了目前消费品与零售企业的数字化重心在营销&零售环节和IT基础设施升级上。 结合消费品与零售企业当前的数字化特征，报告将聚焦在业务价值链终端的营销&零售环节及IT基础设施升级上，重点探讨消费者运营、私域流量运营、智慧门店、商城建站、终端渠道洞察、中台等数字化场景解决方案，通过剖析各场景数字化解决方案的价值，分享落地实践案例，为消费品与零售企业成功实现数字化转型提供指引。 2.数字化运营释放全渠道用户资产价值 在终端营销环节，消费品与零售企业需要借助数字化方式提升消费者运营效果，最大化单客价值，以下为企业对于消费者运营的核心诉求。 首先，企业对于建设客户数据平台的需求增加，最大化全渠道用户资产价值。针对全渠道用户数据分散割裂的问题，企业需要搭建一套客户数据平台（CDP），将散落在全渠道的用户触点进行收集、整合、处理和分析，建立统一完整的用户画像。 其次，企业需要以数字化的方式对消费者进行全生命周期运营，提升单客价值。CDP平台作为消费者运营的基础，基于对消费者的全面洞察，为个性化营销提供支撑，通过在用户全生命周期地持续运营，促成用户转化复购，提升单客价值。 2.1. 搭建CDP沉淀全渠道用户资产，为存量用户运营奠定基础 在存量时代，消费者运营是消费品与零售企业业绩增长的关键所在，而消费者运营需要建立在全面洞察消费者的基础上。因此，企业对建设CDP的需求增加，通过建设CDP整合全渠道用户数据，获得统一完整的用户画像。 具体而言，企业建设CDP平台的过程可以概括为以下几步： 第一步，数据采集与接入，获取全渠道消费者数据。通过采集线上、线下触点的一、二、三方数据，如CRM客户数据、公众号互动数据、电商购买数据、门店数据、广告投放监测数据等，获取全渠道消费者信息。 第二步，数据整合及分析，构建统一用户画像。通过对数据的清洗和治理，以One ID打通用户在全渠道的数据，构建统一完整的用户画像，生成全方位多维度用户画像标签，如年龄性别特征、历史购买行为、兴趣偏好、媒体偏好、价格偏好、未来行为预测等。 第三步，数据应用创造价值，提升消费者运营效果。在全面用户画像洞察的基础上，根据不同用户特征推送个性化营销活动，延长用户生命周期，促成用户的购买转化和复购。 在CDP落地实践中，衍生出与AI相结合的应用，根据用户所处生命周期不同，结合AI模型预测分析，触发相应的营销策略，达到扩大新客规模、提升用户复购率、降低用户流失率的效果。比如，基于基于流失预警模型，对已流失会员数据进行训练，对现有会员的流失率进行预测和评级，针对不同流失等级会员进行差异化维护和挽回，降低用户流失率。通过对已复购用户的数据进行训练，预测用户接下来的复购可能性，进行复购评级，进行差异化营销，提升用户复购率。 
AI+CDP，赋能品牌深度挖掘用户全生命周期价值 某品牌是国际领先的咖啡连锁企业，在国内180多个城市开设了超过4400家线下门店。进入中国大陆市场20多年来，传统的线下零售门店一直是该品牌最主要的客户触达渠道。但是随着消费者习惯的快速变化，该品牌也在积极布局门店之外其他类型的渠道，包括线上的电商官方旗舰店、外卖平台、小程序到店取货在内的其他O2O场景等等。在渠道扩展过程中，该品牌的客户触点也同步增加。 但是，全渠道下用户触点分散，该品牌在原有的数据平台基础上难以对现有客户数据进行很好的整合梳理，缺乏对客户消费行为和喜好的洞察，无法获得完整的用户画像，也不能基于用户数据进行下一步精细化营销触达。 举例而言，如果一个消费者在不同触点下单，品牌方现有的后端CRM平台因为缺乏拉通，并不能判断是否为同一个消费者，从而进行数据沉淀。在这样的情况下，对同一个客户的喜好、消费行为和习惯数据都缺乏了解，很难对特定客户进行基于数据的精细化个性营销。而在后续客户群体整体分析方面，也缺乏基本的数据平台基础。 面对用户数据资产管理和客户全生命周期精细化运营方面的问题，该品牌考虑上线CDP(Customer Data Platform)平台，对已有沉淀的用户数据以及后续不断新增的用户数据进行有效管理，赋能全渠道用户运营。通过CDP平台，该品牌希望能够以客户为中心，打通所有分散触点的数据源，管理超过1亿人次的客户数据，并为每一位客户建立独立的用户ID，基于数据进行标签、画像，支持后续的智能营销，深入挖掘客户的全生命周期价值。并且，在整体上该品牌也能够通过基于对客户数据的分析洞察，为品牌决策提供支持。 打造“人货店合一”数据魔方，提升精准营销效果 在对十几家CDP平台厂商的方案进行评估分析之后，该品牌最终选择与创略科技合作，搭建自有的CDP客户数据平台。创略科技是一家专注于数据技术和人工智能在营销场景应用的科技公司，是国内第一家提供CDP解决方案的厂商，目前服务超过300多家大中型国内外公司，覆盖金融、旅游、汽车、电商和零售行业。 
在数据整合方面，创略帮助该品牌整合外部数据和内部已有数据，将原有的CRM和其他线下系统数据整合，并将所有数据存储于企业的数据湖。通过对全渠道数据进行有效的清洗、分析，基于该品牌的数据特点，构建了“人货店合一”的数据魔方，生成人货场三方画像并进行关联。 在用户画像层面，包含用户所在城市、会员等级、年龄、性别等信息；在门店画像层面，能够综合分析门店的人车流、货品销售情况、消费群体分布以及其它相关信息；而在货品画像层面，则能够形成包含商品的特征、设计、 功能、价位段、销售状况、销售渠道差异等在内的商品画像。 基于对客户的精准画像，CDP平台能够输出一系列包括 RFM 客户价值模型、营销计分模型、交叉销售模型、流失预警模型、沉睡客户唤醒模型在内的业务模型。通过输出可视化的模型之后利用AI技术自动生成最优方案，建立属于品牌自有的标签体系，输出实质性的信息，比如 SKU 的个性化推荐、品类个性化推荐、根据用户行为推荐优惠券等。同时实现实时数据的同步与更新，完成数据的闭环使用。 
得益于创略CDP平台较高的产品化程度，尽管数据源复杂程度较高，数据量规模庞大，CDP平台的上线只花费了2-3个月的时间。上线之后，也获得了较好的反响。根据该品牌反馈，创略科技将CDP作为数据中心，收集、对接和存储了该品牌在一方、二方和三方数据。这一方面加强了消费者与品牌间的线上线下的互动，形成消费者360度的画像，使其从单一顾客视角，转化成对客户的全面认知；另一方面，帮助该品牌实现个性化的客户服务沟通及精准营销，为该品牌的个性化营销，增强客户参与度和业务增长奠定基础。 通过CDP平台，该品牌得以基于核心数据，围绕客户全生命周期，构建标签画像体系，在各个阶段提供针对性的精准营销解决方案，最大化提升营销能力和价值。 在获客拉新阶段，充分利用企业内外部数据信息，根据目标客户人群特征，在数据库中进行人群扩散，找到最为相似的人群，快速扩充潜客体量，进行精准获客。 在复购阶段，通过AI智能营销推荐，基于已复购客户的各维度数据训练模型，预测客户接下来一段时间内复购的可能性，基于不同的复购概率，实现差异化营销，提升复购转化。对于已购买产品的用户，通过聚类等算法，找出产品之间相似的用户，进行产品信息交叉推送。举例而言，基于用户的食品搭配特征预测客户食品购买倾向，对客户进行食品加购的推荐，建立并不断优化这套交叉销售模型，增购率高达46%。 在留存方面，基于已流失会员各维度数据训练模型，预测现有会员的流失等级或概率，进行差异化维护和挽回。而在沉睡用户的唤醒方面，通过CDP的沉睡客户价值分层模型，该品牌也能对沉睡客户进行价值等级的划分，针对不同等级客户，投入差异化资源。
在实践中，CDP建设面临跨部门协调配合的挑战，项目推进成本较高。CDP建设涉及对跨渠道用户数据的整合，涉及电商、市场、运营、门店管理等不同部门，需要对业绩等相关数据进行披露共享，各部门可能存在数据公开意愿不高的问题，致使项目建设跨部门协调的沟通成本较高。可行的解决思路是通过权限管理限定数据披露范围，减少不必要的数据公开，降低各部门间对数据安全的顾虑，使得项目得以正常推进。
2.2. 围绕消费者全生命周期运营，提升单客价值 CDP平台建设起来后需要在消费者运营中深度应用，才能发挥最大价值。CDP可以实现对全渠道用户数据的洞察，提供个性化营销策略，提升用户复购率、降低用户流失率。同时，用户运营的结果数据回传到CDP中，不断丰富调整用户标签数据，优化营销策略，并提升消费者运营效果。 CDP赋能消费者运营的典型场景包括获客拉新和用户转化留存。在获客拉新上，可以利用CDP中的用户数据，基于Look-Alike算法，挖掘相似用户人群，在多渠道进行营销触达，实现快速扩大新客规模。 在用户转化留存上，根据用户所处生命周期，将用户划分为潜客、会员、购买用户、忠诚用户、流失用户、激活用户等，以自动化营销的方式进行差异化运营，通过持续地运营延长用户生命周期，不断提升用户忠诚度等级，并根据用户营销效果反馈优化营销策略，最终促成用户转化和多次复购、减少用户流失。 
可以看出，企业建设全渠道用户数据平台的价值主要体现在以下两方面。 首先，通过构建消费者运营的用户数据基础，显著提升用户拉新、转化和复购效果。CDP平台建设为消费者运营提供更精准的用户画像数据，更容易促成用户转化和复购，从而带动销量增长。 其次，CDP和MA相结合的解决方案可以实现以低成本获取高收益。由于消费者规模的庞大，依靠人工运营维护消费者的成本较高且脱离实际，结合CDP中的用户标签，以自动化营销的方式不断触达消费者，并根据营销效果不断优化用户画像、调整营销策略，以低成本大幅提升用户购买转化的可能性。 明略科技 恩亿科消费者数据管理平台，赋能零售企业智能化全链路营销 近年来，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑，零售企业普遍面临着较为明显的增长困境。零售企业过去一直赖以增长的营销获客，也因为互联网红利的消失，成本激增，无法满足企业的增长需求。在这样的背景下，基于数据分析、用户洞察的精准营销投放和对存量用户价值的深度发掘，成为企业的主要增长动力。 某大型零售企业拥有众多线上线下的渠道，这些渠道沉淀了大量数据口径不一致的数据。一方面，因为渠道分散，数据收集整理和对渠道进行针对性解读的难度大；另一方面，因为数据量级大、数据口径不一致且存在很多数据流转关系，数据的分析和解读也较为困难且会花费大量时间，无法直接赋能业务实践；此外，存量消费者运营方面，传统的粗放化运营无法满足消费者的需求变化，对消费者价值的深入挖掘需要智能化的技术平台提供支持。 基于这三方面的现状，该企业考虑进行全面的营销数字化升级，通过一整套消费者数据管理平台（CDP平台），实现全域数据驱动的自动化营销，在营销价值链前端的获客和后端的深度运营，实现全链路覆盖，以最终保证企业业绩的增长。 通过建设消费者数据管理平台，该企业能够在整合打通并沉淀全渠道消费数据的基础上，实现精准的消费者洞察，从而提高获客投放的效率和效果。同时基于用户数据和跨渠道营销平台能力，也能够实现全链路消费者智能运营。 明略科技 恩亿科消费者数据管理平台赋能全域数据驱动的自动化营销 该企业最终选择与明略科技 恩亿科合作，建设其自有的消费者数据管理平台，赋能该企业实现数据驱动的全域自动化营销。明略科技是领先的全球企业级数据分析和组织智能服务平台，致力于通过大数据分析挖掘和认知智能技术，推动知识和管理复杂度高的大中型企业进行数字化转型，其旗下恩亿科专注于以深度学习+知识图谱+人机结合的人工智能技术为核心， 驱动企业营销数字化和透明化、消费者运营数智化、企业管理数字化等“智慧商业”模式。 
在数据来源方面，该企业通过消费者数据管理平台在打通企业第一方CRM系统、官网、电商、线上及线下销售、SCRM数据等各渠道的交互触点数据的同时，接入第二方的广告表现数据，并借助明略科技 恩亿科赋能的第三方标签体系，对整体的全渠道、全链路数据进行整合和治理。 而在打通数据源之后，消费者数据管理平台能够进行整体的数据治理，并最终形成围绕单一用户的Super ID体系，通过对跨平台和跨设备的同一用户的智能化识别和管理，按照数据的唯一性与准确度进行顺序排列、逐一判断。形成全渠道客户的档案数据，确保该企业用户数据全面的同时，也保证了用户在所有与该品牌的交互触点获得相同的信息和体验。 而在投放获客端，基于多方数据的打通和治理，该企业能够获得完整的数据画像，基于数据特征进行目标人群属性的识别，为获客投放提供有效的数据支持，确保投放的精准度以降低企业的获客成本。 在消费者深度运营方面，通过消费者数据管理平台，该企业能够基于企业自身营销业务规则设定进行内容生成、渠道选择，最终依据购买倾向或会员属性秒级完成自动化消费者响应，以驱动个性化体验为核心的沟通机制。通过智能化的定向投放营销触达，包括个性化的内容推荐、组合优惠等，针对性触达处在不同阶段的消费者，激励用户完成复购。 此外，该企业的消费者数据平台还具备完善的会员积分体系和用户分群管理。针对企业对于不同活跃度、忠诚度的会员差异化的营销目标，进行差异化的内容触达，并根据营销结果回流，进一步补充会员人群行为，为之后的营销触达提供数据基础。 为了弥补该零售企业线上、线下渠道建设的壁垒，消费者数据管理平台能够实现多个相互转化的O2O场景。 线上到线下引流：通过对消费者习惯、购物需求、喜好、消费者购物旅程等多维度的洞察和认知，推送有针对性的产品推荐、礼券领取、线下活动邀约等拉新和促销信息，将线上高质量流量引流至线下门店，借助门店强交互的优势，最终转化成单； 线下体验数字化：通过赋能导购，在消费者进入门店后，邀请其关注线上平台，使消费者与导购建立绑定关系。在与消费者建立线上关联之后，导购后续可通过多种线上运营手段，如信息推送、产品推荐、粉丝裂变营销等，持续触达客户，通过CDP平台赋能，根据用户标签体系，程序化的与处于不同消费阶段的顾客持续沟通，建立与其更深层次的联系，并最终实现消费者的深度运营； 线下到线上消费者全时交互：通过全渠道购买人群特征洞察及分析，得到人群特征标签属性和渠道优劣数据等，通过平台、媒体等站内、站外公域及私域流量的触达和管理，以及本地化营销的开展，吸引潜在线上消费者进入线下门店并实现购买转化，帮助企业实现新用户的挖掘、触达及获取。
通过消费者数据管理平台的数据管理能力和消费者运营能力，该企业最终实现了整体运营效能的提升。 在数据管理层面，整合品牌全渠道数据资产，打通全域数据，构建专属于该品牌的 Super ID体系，实现消费者多点行为轨迹归一，增强了该企业对消费者各阶段行为的认知，为后续的投放和运营提供了基础保障; 在获客投放方面，基于消费者全链路行为的识别与预测，真正个性化触达消费者，广告投放效果显著提升；在消费者价值的深入挖掘方面，对线上、线下多渠道消费场景和触点，进行针对性沟通运营，并将消费者沉淀至私域流量池中实现消费者全生命周期价值最大化挖掘。
3.完善全渠道布局，以数字化加强人、货、场管理 随着互联网渗透率的提高和消费者习惯的变化，消费线上化、全渠道化趋势不断加深。根据国家统计局数据，2019年实物商品网上零售额在社会消费品零售总额的占比不断攀升，达20.7%，在疫情期间增长至24.3%，消费线上化渗透加速。 
与此同时，线上渠道格局正在发生调整，一方面传统电商遭遇获客成本压力。另一方面，以小程序商城 | 
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