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了存量競争的時代。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着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。
作為全域品牌數字化營銷運營平台，Whale 帷幄聚焦三大場景：全域數字化場景、數據業務場景和營銷驅動場景。通過線上線下全域數據埋點布局，建立和部署數據引擎， 然後根據業務需求部署産品，最終實現精細化運營，在營銷和業務管理中形成閉環，優化業務能力。
在品牌數字化營銷的閉環建設中，「全域數據埋點」不可或缺，它是一種快捷、高效、豐富的數據采集方法。它是指品牌在業務場景中所有與用戶互動的觸點采集數據。在線上，針對網站、APP、小程序内特定用戶行為或事件進行捕獲，處理和發送。在線下，借助 AI 攝像機、傳感器、智慧屏等 IOT 設備，對店外、店内、區域、貨架的用戶軌迹與行為進行捕獲， 處理和分析。全域數據埋點，可幫助品牌針對不同業務場景提供決策支持，進行業務分析、産品優化疊代、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，依然存在着數據采集鍊路較長，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據融合平台
Analytics 分析雲所提供的全域數據平台，是基于 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，并實時做出數據報表、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。
事件分析模型
用以分析用戶行為，事件分析支持通過自定義指标、分組和篩選及多種可視化圖表對用戶行為進行多維分析，結合帷幄 Analytics 的大數據處理能力，能夠幫助我們研究某行為事件的發生對企業所産生的價值影響以及影響程度。
歸因分析模型
歸因分析支持通過自定義待歸因事件、目标事件、歸因模型，便于全方位分析廣告位、推廣位對目标事件的轉化貢獻。
漏鬥分析模型
主要用于分析一個多步驟過程中每一步的轉化與流失情況。帷幄 Analytics 支持自定義漏鬥步驟，通過異常的數據指标找出有問題的環節，從而解決問題，最終達到提升整體轉化的目的。
預測功能模型
通過高性能 AI 預測模型建模時間序列數據，深挖業務數據的内部規律，支持企業做出科學決策。該功能基于事件分析中的時序預測折線圖，用戶使用時隻需要打開開關即可使用，極大的降低了用戶使用預測模型的成本。
用戶路徑模型
用戶路徑支持通過自定義起始事件、終止事件，便于全方位分析特定用戶行為序列分布賦能産品優化。
成分分析模型
分析一個目标用戶由什麼構成的，有哪些成分。帷幄 Analytics 提供自定義成分分析功能，便于快速全盤掌握用戶公共屬性的分布情況，輔助優化運營策略。
02 Analytics 分析雲的六大核心能力
全端數據采集能力 彌補線下業務數據采集痛點
針對品牌所有業務場景進行全端數據采集：具備強大的、全面的數據采集能力，覆蓋線下、移動端、PC端和其他設備等，解決了大部分品牌線下門店終端等業務數據不全的痛點。
全觸點數據采集 将線上線下數據打通融合
覆蓋線上線下的全觸點數據采集：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。
全渠道用戶觸達 實時與用戶互動
可實現全渠道用戶觸達：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。
多種數據分析模型 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、預測模型分析等十多種分析模型，實時、靈活分析業務;其中預測模型可以幫助更好地控制成本、提前規劃部署、精細化運營以及合理設定 KPI，為品牌營銷「降本增效」。
支持多種采集方式 埋點方式靈活結合
支持多種采集方式：全埋點，一般用于收集更多用戶數據作自定義分析等數據挖掘場景。Analytics 分析雲采用的全域埋點是集成 SDK，一鍵完成所有數據采集，簡單、快捷、開發人工成本低;代碼埋點，常用于業務數據複雜的場景。Analytics 分析雲采用的代理埋點支持小程序、Web 和 App 的用戶行為數據采集，可按需求采集數據，業務信息完整，對數據分析更聚焦。
打通全域數據業務場景 讓數據産生實際業務價值
數據的來源主要有三種：服務端自有業務數據、埋點追蹤的行為數據，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等，從而打通全域數據業務場景，持續優化品牌業務能力。
以門店客流運營的業務場景為例，「服務端自有業務數據」的采集是借助 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為進行數據捕獲，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，再基于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為例，需将「服務端自有業務數據」和「埋點追蹤的行為數據」及「三方數據」相結合，将線上線下數據打通，進行全觸點數據采集。因為該連鎖門店衆多，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」采集，才能将線上線下采集的用戶、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，優化營銷運營成本為例。國内知名連鎖餐飲品牌-西貝在全國擁有約 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。由于門店數量大，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采集、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，并通過不同門店的客流标簽推送不同的營銷内容。對于品牌來說，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，真正為品牌實現「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環管理，打通全域數字化場景，讓數據産生實際業務價值。
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及線上埋點工具建立全域數據采集和内容分發體系;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。
在實際應用場景中，Analytics 分析雲可滿足下列常見營銷業務需求。
場景一：廣告渠道優選 大幅提升營銷效率
以某美妝品牌為例，Analytics 分析雲針對該品牌廣告渠道投放場景進行數據采集和分析：分别将所采集到的抖音、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了 21%，大幅提升品牌營銷效率。
Analytics 分析雲可實現全渠道營銷場景分析、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。
場景二：全周期客戶旅程管理 深入優化運營
以某全球知名智能電動汽車品牌為例，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增加了2倍，從而提升了用戶粘性與留存。
以某 500 強快消品牌用戶營銷為例， Analytics 分析雲可幫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，并提升購買轉化率 12%;
Analytics 分析雲幫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。
場景三：産品優化疊代 提升爆款複購率
以某蛋糕行業新晉品牌為例，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 分析雲幫助品牌了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，獲取用戶行為路徑，提升産品順滑度。
場景四：360用戶視圖 實時用戶分析管理
以某啤酒品牌為例，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，借助于 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，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，可幫助品牌發現高價值用戶，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。作為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。
關于Whale帷幄
作為國内專業的全域數字化營銷運營平台，Whale 帷幄通過人工智能 (AI), 大規模物聯網絡 (IoT) 和數據模型 (Data) 的關鍵技術創新，為面向未來的零售品牌提供數據驅動、協作優先、簡單易部署的品牌全域營銷解決方案，旨在賦能零售品牌可持續化的精細運營與精益增長，打通 MarTech「最後一公裡」。目前 Whale 帷幄服務體系已廣泛覆蓋食品飲料、美妝護膚、時尚鞋服、輕奢珠寶、數碼電器、餐飲茶飲、商超便利、汽車服務、醫藥健康等行業。已積累标杆客戶如聯合利華、屈臣氏、西貝、美的、泡泡瑪特、蔚來汽車、家樂福等 300 餘家行業 Top 品牌。公司于2017年成立于杭州，并在上海、深圳、北京設有辦公中心。