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企业数据指标与标签体系和应用场景建设方案
在当今数字化时代，企业数据指标与标签体系的建设以及应用场景的拓展，对于企业的发展至关重要。以下是一份关于企业数据指标与标签体系和应用场景建设方案的详细介绍。
一、目标：灵活赋能业务
（一）自上而下业务目标拆解
企业需要从整体战略出发，将业务目标进行细致拆解，确保各个层级和部门都明确自身的任务和方向。
（二）自下而上自由组件开发
同时，鼓励基层团队根据实际业务需求，自主开发相关的数据组件，以更好地满足业务的灵活性和多样性。
通过这种方式，企业可以将业务目标与数据指标和标签体系紧密结合，实现数据对业务的精准赋能。
二、路径：数字化转型三年建设路径
（一）能力构建阶段
第一阶段：基础构建期
组建开发和产品团队、架构和运营团队以及算法团队等，提升企业的数字组织能力。
加强数据治理，包括数据安全体系和数据质量体系建设。
搭建基础平台，如离线数据采集、标签工厂、数据地图等，初步建立指标体系 1.0 和基础商品洞察模型等。
第二阶段：应用推广期
进一步提升数字化业务能力，如实现智能铺补调货、智能商情、智能人效等功能。
加强数据分析能力建设，包括多场景 OLAP 引擎、自助取数等。
完善指标体系，推出指标体系 2.0，并拓展标签应用场景。
第三阶段：应用深化期
深化数据智能能力，如进行数据挖掘、深度学习等。
强化业务创新能力，实现敏捷业务创新，如营销自动化、销量预测等。
丰富消费者标签体系和商品标签体系，建立门店画像、导购画像等。
第四阶段：智能创新期
持续创新数据智能能力，成为行业数字化变革的标杆企业。
（二）时间周期与目标
企业在数字化转型过程中，要明确各个阶段的时间周期，并以数据驱动业务增长为核心目标，不断优化和提升自身的数字化能力。
三、方法：数据指标 & 标签和应用场景建设
（一）数据智能应用平台
ODS 层 - 原始数据
包含会员数据、订单数据、埋点数据、商品数据、门店数据等多种原始数据。
CDM 层 - 预置行业数据模型
设有多种事实表，如交易域、积分域、优惠券域等事实表，以及不同类型的事实表，包括累计快照事实表、聚集型事实表等。
同时还有维度表，如商品维度、渠道维度、地域维度等。
ADS 层 - 预置标签表、数据分析主题表
包括 CDP 标签表，用于人群绩效、标签计算、人群画像等，以及 BI 业务分析表，用于拉新效果分析、销售转化分析等。
（二）数据中台
数据中台在整个体系中起着关键作用，它整合了各种数据资源，为企业提供了强大的数据支持。通过数据中台，企业可以实现智能订货评估模型、商品搭配模型、精准调货等功能，同时还能进行消费者分析模型优化、AIPL 模型应用等，从而更好地了解消费者、商品和门店的情况。
四、不同业务域的指标和标签体系及应用场景
（一）消费者域
指标和标签体系
涵盖消费者自然及社会属性标签（如性别、年龄、职业等）、购买与偏好标签（如商品偏好、消费日偏好等）、消费行为与态度标签（如累计购买件数、价格敏感度等）、消费渠道偏好标签（如曾经购买过的渠道类型等）以及会员属性与权益标签（如会员等级、积分信息等）。
业务场景
消费者全生命周期管理
包括消费者从潜客、新客、老客到沉睡用户、流失用户的各个阶段管理。
通过搭建消费者全生命周期管理体系，企业可以根据消费者不同阶段的行为特征，制定相应的运营策略，如在引入期进行新客引流，在成长期提升消费者活跃度，在成熟期提高消费者忠诚度，在休眠期进行唤醒策略，在流失期进行召回等。
消费者洞察分析
基于消费者的指标和标签体系，企业可以深入了解消费者的需求、偏好和行为习惯，从而为产品设计、营销策略制定等提供依据。
（二）商品域
指标和标签体系
包括商品属性标签（如工艺、面料、色系等）、运营属性标签（如上市年份、季节、折扣性质等）、设计类标签（如是否 KV 款、是否有追单等）等。
业务场景
商品洞察分析
分析商品整体布局和消化情况、对销售及会员拉新贡献情况，以及畅滞销商品风格特征情况等。
辅助运营快速了解商品价值、库存安全性、风格特点，进而调整商品运营策略与效率。
（三）渠道域
指标和标签体系
包含运营属性标签（如县级市 / 区人口、县级市 / 区房价等）、调研属性标签（如门店销售等级、盈亏门店标签等）、基础属性标签（如门店名称、门店店龄等）等。
业务场景
门店业务运营
包括门店定位矫正、全域销售管控、库存 / 成本管控等。
通过对门店的指标和标签分析，企业可以提供门店开 / 闭店决策支持，全方位监控门店生意情况，降本增效。
五、指标和标签开发方法论
（一）One ID 架构打通多业态多渠道数据
整合多方数据
整合一方行为数据（如 POS 数据、自有线下渠道数据等）、二方和三方数据（如合作伙伴数据、行业数据等），通过 OneID 技术体系实现全域数据的打通。
建立统一账号体系和标签体系
构建 OneID 统一账号体系和 GProfile 全域标签体系，以便更好地识别消费者，提升消费者体验。
（二）建立驱动增长的标签体系
人群细分和营销内容洞察类标签
总计 12 个标签组，涵盖 200 + 一级标签、1000 + 末级标签，包括时间标签组、门店渠道标签组、品类 \ 商品偏好标签组等。
指标类标签
分解会员交易增长关键途径 & 动作的指标类标签，如根据半年消费金额进行计算的 V1 - V5 标签等。
（三）基于业务场景的标签设计与开发
确认业务目标和流程
首先要明确业务目标，梳理业务流程，识别业务痛点与诉求。
设计数据指标和标签
根据业务需求，设计相关的数据指标和标签，如产品偏好标签、渠道偏好标签、时机偏好标签等。
设计多维分析场景
构建多维分析场景，以便更好地对数据进行分析和应用。
洞察 - 策略 - 投放
通过对数据的洞察，制定相应的营销策略，并进行有效的投放。
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其他PPT参考
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