SparkX深度探索Google BigQuery技术应用，助力DTC品牌实现个性化精准营销！

文摘 2024-12-04 14:16 广东

随着全球零售市场变化复杂，出海品牌的营销模式也正朝着精细化、定制化和数据化发生深刻转型，但掌握「用户思维」始终是DTC品牌增长的稳定内核。

面对这些复杂的营销难题，仅依赖粗颗粒、有限的、单一维度的数据难以为继，品牌亟需更深层的数据解决方案来实现对用户的深度挖掘，从而建立更深层次的链接，提升生命周期价值（LTV），实现长久稳定的品牌增长。

基于此，SparkX积极扩大Google BigQuery技术在卖家数据中的应用，帮助其整合多渠道的用户级数据的存取，再依托自身数据技术进行多维度分析，从中挖掘营销增长机会，指导精准决策与投放优化，从而建立一套更细颗粒度的广告效果衡量体系。

简单来说，Google BigQuery是 Google Cloud Platform (GCP) 提供的一款AI支持的企业级数据仓储服务平台，能够在秒级时间内对多渠道的海量数据进行复杂的分析操作，同时无缝连接 Google Analytics 4、Google Ads等云生态系统，助力品牌快速获取营销洞察，支持业务决策。

虽然Google BigQuery是数字化营销环境下的有力武器，但如何使用它，将它价值最大化则要依靠专业的数据科学团队和营销团队。SparkX深耕DTC品牌服务多年，具备众多Top品牌成功操盘经验，因此在Google BigQuery的使用上结合了自身成熟的方法论与自研的数据技术，为国内跨境卖家探索出4大类应用场景：

1、多元用户分层，定制人群最佳策略

用户是品牌长久发展的核心，但千人千面需根据不同人群特性来定制化多元化的营销策略，才能实现高效触达。SparkX利用BigQuery的多维数据结合品牌过往数据，首先建立一套合理的量化指标，其次再对人群进行多元分层，如高价值用户、新用户、老用户等，从而更好地进行精细化运营，满足不同用户层级的差异化需求，发挥其最大价值。

（数据来源：多个高客单价客户过去12个月数据）

2、复杂用户行为，建立品牌深度触达

用户浏览行为复杂，触点众多，想要营销效果最大化就需要在TA们的行为轨迹上用其偏好的方式与之链接。我们通过BigQuery追踪用户在浏览/购买旅途中的关键行为，总结来说可以分为浏览、购买和互动，根据行为表现来反哺内容、产品、网站的迭代升级，提升品牌营销效率。

（数据来源：该品牌网站不同详情页过去4个月数据）

3、多线产品分析，优化流量精准布局

产品线众多的品牌，通常要建立的合理的产品策略来带动整体销量，找出不同产品的特性，精准流量布局。借助BigQuery，我们可以从中找出产品与产品、产品与用户之间的关系，实现产品数据的可视化分析，指导优化决策。

4、全流量渠道分析，指导合理预算分配

基于以上这些分析数据，那么到底如何衡量投放的广告有没有效果？上层广告对转化有没有促进作用？不同触点对最终购买决策的影响又是怎样的？借助BigQuery，同样可以对全流量渠道的广告效果进行科学归因，从而指导合理的预算分配，实现降本增效。

AI、大数据等数据技术的快速迭代，推动着数字营销在往更简单、更精准、更科学的方向发展。换句话说，不论处在营销哪个时期，品牌在增长的过程中，其实都没有一套标准的营销公式，但底层逻辑都离不开用户，面对复杂、多触点的用户行为，多维度的、细颗粒度的数据则是精准营销的有效支撑。

通过与全球众多品牌在数字营销创新、品牌建设层面的深度探索，SparkX率先打通了Marketplace与DTC两大生态，可以为品牌提供全渠道的营销策略、以及一套完整的跨渠道数据打通和投放衡量体系，同时结合本土化的创意内容帮助品牌构建全域营销闭环，实现在国际市场的可持续业务增长。

（图为SparkX在Amazon+DTC两大整合生态中数据洞察分析图）

（图为SparkX在DTC生态中数据洞察流程图）

后续，我们会结合具体案例为大家展示Google BigQuery的多元使用场景，如何将繁杂的数据转化为营销价值，以及怎样结合品牌当前的营销挑战，制定更有针对性的精准营销策略。

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SparkX作为一家专业的数字营销解决方案咨询公司，基于丰富的营销经验和合作伙伴资源，我们提供定制化的服务，用于引导及帮助客户实现企业营销业务增长和成功。

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