数据中心转型利润中心：数据如何赋能零售行业营销升级？
通过大数据来提升营销效果已经是零售行业不同业态都绕不过去的话题。以往，市场团队在进行投放时需要依靠营销团队和销售团队的经验来判断，这样的营销策略较为粗放，对用户的感知也不精准，一般都是在海量投放后被动的等待营销反馈。不仅浪费了大量营销预算，同时也无法在第一时间纠偏。
若想提升营销投放的精准度，市场营销的思路就需要从经验驱动转变为数据驱动。在经验的基础上，叠加数据驱动，通过实时采集多样化的数据，即时分析制定个性化的精准营销方案，取代大一统的基于经验的方案，并通过数据平台获取及时、全面的营销反馈，进行快速调整。
行业实践表明，海量数据可在以下四个方面为营销提供支持。
一、精确定位目标客户群体
精准营销可以利用用户标签精准定位到需要面对的用户群体进行投放。
任何一个好的营销策略都离不开对目标人群的精准描述。用户画像越清晰，营销投入产出比越高。那么，如何定义这里的“清晰”呢？简单来说，就是要知道一个用户是谁，我们是什么时候、因为什么、从什么渠道知道他的，而他对哪些产品有兴趣，购买过哪些产品，对哪些产品评价较高。有了这些用户信息和画像，就能够预测他对某些渠道和产品的接受程度。
这些用户信息经过处理后，可以形成业务侧能看懂的用户标签。从用户属性来分，有交易属性、账户属性、基础属性、兴趣爱好属性、行为属性等；从标签计算类别来区分，要涵盖统计类标签、规则类标签及挖掘类标签；从时效性来分，需要有离线标签及流式计算类标签。所构建的标签系统需要支持标签的特征库提取、标签权重计算、标签相似度分析以及组合标签和历史标签的归档等功能。最后在标签的综合管理上，要支持即席查询、标签视图与查询以及标签元数据管理。
下面是一些常见的用户标签。下面是一些常见的用户标签：
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基础属性标签：性别、地区、年龄、消费能力。
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交易属性标签：过去7天、30天下单/未下单用户、高频购买用户、大额购买用户。
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账户属性标签：账户余额高/低。
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兴趣爱好标签：用户购买产品类别、用户收藏类别、用户浏览类别。
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行为标签：日活用户、月活用户、未登录用户、门店用户、常客户。
这些标签一般会根据企业业务的不同而调整，但是大致思路是要能够描述一个客户的全面信息，以支持各种数字化运营功能，例如：
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用户收藏了某产品但是没有购买，向其推送该产品的促销信息；
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现有一款针对中年职场女士的产品，应该在哪些区域进行重点推广；
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分析门店和网站用户的活动频率和标签分布，及时发现运营中可能的问题；
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库存产品与活跃用户的标签是否匹配。
我们还可以创建其他上下游业务系统能够使用的数据服务，复用数据标签以进行个性化服务场景的应用开发。例如，将标签结果作为数据服务供其他系统使用，快速落地基于用户画像的应用场景，比如：
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用户短信/邮件触达
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A/B人群投放效果测试
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用户生命周期分组
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筛选目标人群
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高价值用户推荐
二、快速量化营销活动效果
通过打通营销渠道、销售数据、用户行为数据，精准量化市场营销活动的ROI，减少无效市场投放，加大有效渠道的投入，这其中最重要的是"看得清"。
决策者看到的不应该是一个最后聚合归总的数字，而应该是数据背后形成的过程，是可衡量的ROI。在传统的营销执行中，决策者对于自己的营销预算花费在了什么地方存在疑问，例如并不知道哪一半的花费被浪费了。通过汇聚的数据，我们可以看到每个营销活动的具体效果，并且根据这样的洞察不断调整营销策略。
三、市场情况的动态监控
通过对现有客户行为和销售情况的分析，理解市场对企业产品和服务的反馈，快速调整市场和产品策略。
一方面，决策者可以在即将发生错误的临界值之前，及时调整运营策略，及时止损和调整方向。决策者不能等到做月度结算报告的时候才知道自己犯错了，那个时候可能已经晚了，而应该不断在“试错”方案中迭代自己的运营动作，通过一次次小幅的修正逐渐接近真正的目标。当然，还需要机器学习算法来辅助决策者“预测”和“感知”错误的发生。另一方面，决策者可以在客户有需求之前，就通过模型分析来锁定用户群体，把营销活动推送给他们，抢占他们的心智，从而及时影响用户的购买决策。许多优秀的运营方案就是这么“试验出来的”。
四、跨部门的营销协同
各部门间可以共享客户和市场营销数据，进行产品的交叉推送，共享最优的营销渠道，充分发挥数据的价值。
从用标签来实现精准用户画像，到实时反馈量化营销效果，到最后的跨部门营销协同，数据的加持将让营销效率大幅提升，数据中心也因此而变得更加重要。高效的营销不仅可以帮助营销团队节约大量营销预算，甚至通过业绩的增长来实现成本覆盖。
当然，精准用户画像、实时营销反馈、跨部门营销协同等等这些美好的业务愿景的实现，都要基于一个更加先进的数据平台来支持，在下篇文章中我们将重点介绍零售行业湖仓一体平台的实现方法，帮助零售行业与时俱进，形成新一代云原生数据平台。