数据化转型如何助力品牌业务增长?

文摘   2024-09-30 21:00   江苏  

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波塞冬成立于2013年,业务范围涵盖了钓鱼、野营、登山、徒步等多种户外活动所需装备用品,在美国亚马逊平台上,波塞冬已经在淡水渔具类目中名列前茅,年营收接近可观的数字。2022年波塞冬开始在国内布局,从0到1在国内市场起步的过程中,他们遇到了许多挑战和困难:

数据获取

随着公司业务发展,渠道的全面铺设,全域电商数据分散和数据量大的特点,使得业务数据孤岛化的问题愈发严重,及时、准确、高效的获取数据成为一个难题。

数据加工

不同平台货架电商及兴趣电商数据口径有差异;
人工收集、汇总、清洗数据难度大;

同一数据源重复加工,耗时费力易出错。

数据分析

业务人员数据分析能力匮乏,缺乏数据驱动文化;

优秀的数据分析方法和框架难沉淀复用、共享效率低。

数据赋能

业务数据的预测、呈现、监控及复盘未能形成高效的闭环,难以赋能业务增长。

今天带大家来深入分析波塞冬做了哪些、成功路上又得到哪些助力以及如何成功数字化转型的传奇经历。
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数字化转型案例分享

首先解决的就是数据收集问题。他们在本地部署了数据仓库,利用RPA机器人、API连接器以及填报录入,通过这三种方式帮助他们及时、准确、高效地获取数据源。
其次,他们利用帆软的BI公共数据支撑平台,结合自助数据集进行更新,实现了高效的数据清洗加工和数据共享。针对同一数据源需要重复加工的问题,他们在BI平台中通过拖拉拽的形式固定保存数据处理步骤,并设置定时更新,从而大大减少了繁琐的数据加工操作。
此外,他们还与帆软合作定制了符合公司业务实际的数据分析主题包,并结合自助分析功能,实现了优秀的数据分析方法和框架的高效复用和共享。

运营管理流程赋能业务增长

仅仅拥有先进的BI系统是不够的。真正赋能业务增长,还需结合运营管理流程
那么,具体是如何实现的呢?以他们公司为例,每年下半年,他们会着手制定接下来3到5年的战略规划并进行推演。在此基础上,他们设定分月、分渠道的销售目标,并进行详细的预算拆解。这包括但不限于各渠道、各店铺的营销费用、市场推广费用等各项预算的分配。同时,他们还整合了BI系统的多项功能板块,如行业趋势分析、业绩目标测算及预算管理等,以支持他们的决策过程。
通过定期的周会、月会及季度会,他们结合BI系统进行复盘分析。首先,他们预测本月能够完成的业绩,并拆解业绩差距;随后,他们实施监控预警机制,及时调整运营策略。这一过程始终遵循目标导向与数据驱动的原则,确保他们的业务决策既具前瞻性又具实操性。
最后一个策略是“小步快跑”,这尤其适用于内容电商领域,因为那里的调整节奏极快。他们可能每隔几个礼拜就需要全面更新内容,迅速进行测评,直到找到并撤出那些表现不佳的部分,即实现所谓的“局部最优解”。这一过程中,他们充分利用数据来赋能业务增长。

BI 的发展与应用

基于个人思考和对公司需求了解,我认为未来BI在以下几个方面发挥重要作用:
首先,是产品的全生命周期管理。近年来,他们公司在供应链建设上投入了大量精力,包括自建工厂。从产品的研发立项、测试生产到最终出货,整个流程都需要详细的数据核算。同时,他们还需要对产品开发后的销售数据进行全面追踪,以进行项目ROI(投资回报率)的核算。这将有助于他们更精准地掌握产品表现,优化资源配置。
其次,是品牌人群资产的运营管理。这是我近期特别关注的一个领域。过去,我们可能过于注重流量和转化率,但随着品牌的发展,积累品牌人群资产变得尤为重要。我们可以借鉴字节跳动等公司的科学营销方法论,通过BI实时监控不同市场营销活动和投放的效果。特别是要关注5A人群中的B3种草人群看他们是否因我们的营销活动而有所增长。这将有助于我们及时调整市场营销策略和方向,提升品牌影响力和用户忠诚度。
最后,是私域用户的运营管理。他们目前拥有大约10万精准调研用户的社群,这是一笔非常宝贵的财富,也是企业竞争力的重要体现。然而,如何提高这些私域用户的 LLTV(用户生命周期价值)是一个有待解决的问题。由于私域和公域的数据逻辑和分析框架存在差异,他们需要运用深度数据分析来驱动决策。通过BI工具,他们可以更深入地挖掘私域用户的行为模式和消费习惯,从而制定更加精准和有效的运营策略,提升用户的长期价值。

本文摘录于帆软最新《消费零售行业数据建设白皮书2.0》

该书汇集了行业大咖的洞见,深入分析了消费零售行业的痛点与思考,并通过精品案例展示了数据建设在优化用户体验、营销策略和提升业务效率方面的巨大潜力。

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