品牌數(shù)據(jù)銀行作為消費者資產(chǎn)平臺，有效融合了全域渠道消費者數(shù)據(jù)，為品牌精細(xì)化分層運營提供了有力支持。本文將深入探討阿里品牌數(shù)據(jù)銀行的能力與運用，從初識品牌數(shù)據(jù)銀行開始，逐步揭示其融合、分析、激活與應(yīng)用四大模塊的功能與特點。

上個系列篇《 阿里達(dá)摩盤：一文掌握阿里達(dá)摩盤的6大能力！》，我們介紹了達(dá)摩盤DMP，接下來我們一起來探究阿里的品牌數(shù)據(jù)銀行的能力。

一、初識品牌數(shù)據(jù)銀行

品牌數(shù)據(jù)銀行是阿里推出的消費者資產(chǎn)平臺，融合了阿里全域渠道消費者數(shù)據(jù)以及品牌自有數(shù)據(jù)，助力品牌進(jìn)行精細(xì)化分層運營。

品牌數(shù)據(jù)銀行的數(shù)據(jù)包含阿里系消費者數(shù)據(jù)，如支付寶、阿里媽媽、天貓、菜鳥驛站、餓了么等；以及品牌自有的消費者數(shù)據(jù)，如站外媒體曝光、品牌的粉絲會員等。

如下圖，看阿里系商家工具的對比，包含品牌數(shù)據(jù)銀行、達(dá)摩盤、客戶運營平臺、生意參謀。從整體來看品牌數(shù)據(jù)銀行，是從品牌的維度來看消費者的數(shù)據(jù)，而達(dá)摩盤等主要是從店鋪維度；另外數(shù)據(jù)銀行能力包含品牌全網(wǎng)消費者數(shù)據(jù)回流，數(shù)據(jù)范圍和應(yīng)用范圍比達(dá)摩盤、生意參謀更廣。

品牌數(shù)據(jù)銀行由4A模型發(fā)展而來，即Aggregation融合、Analysis分析、Activation激活、Application應(yīng)用，提供鏈路流轉(zhuǎn)分析、自定義分析、會員粉絲分析等功能模塊，幫助品牌快速、便捷地進(jìn)行消費者運營，沉淀品牌消費者資產(chǎn)。

如下圖，阿里品牌數(shù)據(jù)銀行主要包含融合沉淀、分析診斷、數(shù)據(jù)激活、應(yīng)用定制4大模塊。

接下來，我們來揭開數(shù)據(jù)銀行各個模塊神秘的面紗。

二、Aggregation融合

1、消費者資產(chǎn)

為了幫助品牌持續(xù)沉淀消費者數(shù)據(jù)，還原消費者旅程，洞察品牌與消費者的親疏關(guān)系，并持續(xù)深化與消費者關(guān)系，品牌數(shù)據(jù)銀行提供了AIPL方法，來劃分消費者分層。

消費者資產(chǎn)模塊，包含消費者分析、全鏈路分析、鏈路流轉(zhuǎn)分析。

消費者分析：劃分了活躍消費者、消費者資產(chǎn)、活躍消費者對標(biāo)、消費者周增長率、潛客-顧客比、關(guān)系周加深率。

全鏈路分析：劃分A認(rèn)知-I興趣-P購買-L忠誠，看不同階段的消費者人群整體變化趨勢。

鏈路流轉(zhuǎn)分析：劃分認(rèn)知、興趣、購買、忠誠用戶，在初始和結(jié)束階段的人群流轉(zhuǎn)。

消費者資產(chǎn)模塊是品牌數(shù)據(jù)銀行早期就有的能力，其核心在于AIPL模型。選擇合適的用戶分層，并圍繞分層制定一定的轉(zhuǎn)化策略，對于消費者資產(chǎn)平臺而言至關(guān)重要。例如阿里有AIPL用戶分層模型、京東有4A模型、字節(jié)有O-5A模型，這些模型本身比較淺顯易懂，其背后對應(yīng)的營銷轉(zhuǎn)化策略會更為復(fù)雜、重要。感興趣的朋友可以加數(shù)據(jù)交流群一起探討。

2、數(shù)據(jù)融合

品牌在發(fā)展過程中，會積累多方會員數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)融合模塊進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)融合模塊包含上傳人群、上傳標(biāo)簽、一方人群、一方標(biāo)簽等。

該模塊主要能更好地幫助商家用好自有數(shù)據(jù)。

三、Analysis分析

分析診斷模塊，從粉絲會員、到商品分析，再到場景運營、活動沉淀分析、品牌增長分析等多視角進(jìn)行深度分析。

1、場景運營

場景運營劃分了新客拓展、高潛人群促轉(zhuǎn)化、老客運營促復(fù)購、會員招募與運營、活動人群再營銷、新品運營策略等。將一些核心的運營方式場景化，可以十分直觀地給運營人員賦能。

場景運營是上新的能力，在分析的基礎(chǔ)上，加入了更多運營策略模板，提升產(chǎn)品的易用性，這對我們做畫像的人群推薦具有較大借鑒意義。

2、粉絲會員分析

粉絲會員分析，主要包含品牌會員、店鋪會員，分析活躍會員、不活躍會員、購買會員、活躍未購會員。

3、商品分析

商品分析，構(gòu)建人-商品之間的關(guān)系，分析單品上消費者行為。并進(jìn)一步分析該單品的總互動人數(shù)、新增品牌認(rèn)知、興趣、購買、忠誠人數(shù)。

在用戶分群過程中，我們劃分的群體越多，運營人員反而越不知道怎么用，難以形成比較體系化的策略。而品牌數(shù)據(jù)銀行做的比較好的是，使用了AIPL模型，將其貫穿至整個產(chǎn)品體系、分析體系、運營體系，從而發(fā)揮出數(shù)據(jù)產(chǎn)品的最大價值。

4、活動沉淀分析

活動沉淀分析，沉淀了消費者的活動數(shù)據(jù)，分析活動前1天和活動結(jié)束當(dāng)天，消費者總量、品類購買力、消費者轉(zhuǎn)化力數(shù)據(jù)，以及活動的拉新和留存效果分析。

營銷活動在各大品牌促銷應(yīng)用上十分廣泛，要統(tǒng)計好活動帶來的效果，則需做好活動數(shù)據(jù)的回流、渠道數(shù)據(jù)歸因等。這是重點也是難點，后續(xù)文章進(jìn)一步研究。

5、自定義人群分析

還有比較基礎(chǔ)的模塊就是自定義人群分析，這主要是人群圈選模塊，劃分了以場圈人、以貨圈人、屬性圈人、IP粉絲圈人幾種方式。這跟《阿里達(dá)摩盤：圈選人群、渠道沉淀人群、智能迭代人群…》構(gòu)建方式類似。

通常屬性圈人是人群圈選中較為常用的模塊，需要結(jié)合一定的業(yè)務(wù)場景，例如在電商場景下，基于人-貨-場的模型，可拓展成以貨圈人、以場圈人等。在長租場景下，基于房-客模型，則為以房圈人。

四、Activation激活

數(shù)據(jù)激活主要是數(shù)據(jù)應(yīng)用，根據(jù)品牌需求，將目標(biāo)人群推送至鉆展等多渠道。

這里的對接，分了很多渠道，包括阿里媽媽、CRM、策略中心、天貓營銷平臺、高德、支付寶、本地生活等等。

五、Application應(yīng)用

應(yīng)用模塊主要包含應(yīng)用市場和數(shù)據(jù)工廠。例如在應(yīng)用市場能力上，品牌方可根據(jù)不同營銷場景，訂購服務(wù)商已打包好的完整解決方案。

場景運營策略需要一定的數(shù)據(jù)分析和營銷經(jīng)驗才能得出，服務(wù)商可將其進(jìn)行售賣，進(jìn)行商業(yè)變現(xiàn)。由此也可看出消費者資產(chǎn)平臺中，營銷策略的重要性。