随着各行业数字化转型的逐渐深入, 全域用户精细化运营逐渐成为企业开展业务的共同选择。
随着各行业数字化转型的逐渐深入, 全域用户精细化运营逐渐成为企业开展业务的共同选择。企业通过打通线上线下全渠道、全触点、全链路的用户数据, 从拉新、留存、转化等多环节深入进行数据分析, 实现更精准地用户洞察、触达和营销。
而在实际业务场景中, 企业各渠道用户往往众多, 品牌与用户的触点非常丰富, 用户旅程千差万别, 因此会产生各种各样的用户、设备 ID 标识及对应的行为事件, 潜在用户和存量用户之间的关联关系断裂, 如何将同一个用户在各个不同渠道、生态及业务系统中的身份标识串联起来, 成为了众多企业开展精细化营销和运营的关键。
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企业在全域用户数据打通上, 主要面临两大方面的挑战:
1、各业务系统烟囱化建设
以某餐饮品牌为例, 其各渠道数据包括门店 POS 订单数据、CRM 系统数据、会员体系数据、堂食与外卖小程序数据等, 这些业务系统在引入之初没有考虑跨业务线数据整合的需要, 往往是烟囱式建设。不同业务系统中, 用户数据标准不一致, 同样的用户 ID 标识因为业务重点不一样, 其数据语义各不相同, 导致数据质量各有差异, 线上数据和线下数据往往因为用户体系不同导致数据割裂。
2、缺乏契合业务的用户 ID 体系
过往经营过程中, 企业已经积累大量业务数据, 构建 CDP 时发现缺乏完整的用户 ID 体系和架构。比如很多证券、保险及汽车等企业在打通用户数据上, 面临着诸多难点, 比如各条业务逻辑盘点、跨业务线用户 ID 如何关联、后续用户 ID 如何收集和规范等。
针对此种困境, 神策数据正式推出全域用户关联 (ID-Mapping) 数据治理服务, 为企业提供各个渠道、生态、业务系统中用户 ID 的关联数据治理解决方案, 通过数据治理服务对用户 ID 数据进行梳理、质量探查、关联场景设计, 最终形成用户关联的方案, 通过标准化用户 ID 采集、用户关联校验等动作, 让用户关联更精准、数据更准确, 告别数据烟囱和数据孤岛, 实现跨业务线全域用户 ID 标识统一, 从而有效净化垃圾用户数据, 为 CDP 构建和全域精准营销打好坚实的数据质量基础。
神策全域用户关联 (ID-Mapping) 数据治理服务包含四大关键步骤, 为企业贴身定制契合业务的用户 ID 关联配置方案:
(1) 用户数据现状调研
梳理企业当前用户数据现状, 比如用户体系在各个业务系统中的应用情况、用户关联后的应用场景、用户数据质量现状、产出用户体系与用户数据整体架构等。
(2) 用户体系诊断和设计
依据上一步的调研结果输出对应的用户关联体系的分析, 并设计符合应用场景的用户体系及数据状况。
(3) 用户 ID 关联方案设计
基于客户用户 ID 体系梳理结果, 匹配企业业务对 ID 应用的情况, 进行用户 ID 关联方案设计, 确保不同的用户 ID 能被正确地归纳、合并到统一的用户 ID 下, 并且与业务方达成统一 ID 应用场景模拟及关联方案设计, 最终完成历史数据清洗和迁移方案设计。
(4) 用户 ID 采集方案设计
通过用户 ID 采集方案设计, 确保关联方案能被有效且持续地落实。根据关联方案在各条业务线进行用户数据质量评估, 并针
来源：蓝海前瞻
