构建“私域流量池”，先从构建“数据池”开始。

流量池思维的诞生迅速取代了“增长黑客”，被视为营销界流量玩法的新宗旨。随后，一股疯狂的科普浪潮席卷了朋友圈，看了看。在对流量池有了初步的了解之后，每个人都在寻找建立流量池的方法。流量池需要数据基础才能达到运营、探索数据价值、带来更多流量的目的 强而快的系统。本期我将分享一些关于“构建数据池”的想法。为什么企业需要数据池？企业或多或少都有自己的客户数据，但很难回答“我们拥有什么数据”、“我们掌握的数据能反映客户的真实情况”、“不同部门使用的数据维度是否一致”等问题。1.我们可以一起看看企业有哪些数据？第一方数据交易订单数据：从ERP、CRM、电子商务系统中产生的各种交易信息。包括卡券、订单、购物车、退货订单。行为数据：微信、网站上的客户App、各种第一方触点产生的大量行为数据，如小程序。比如关注微信，提交表格，访问页面等等。产品等业务对象数据：这些数据不是客户数据，而是与分析密切相关。例如，库存和产品价格是许多零售客户分析所必需的数据点。外部工具产生的数据：现代营销依赖于许多外部工具，如注册表、电子邮件、微课堂、微店等系统产生的大量数据。第二方数据合作系统发回的数据：例如，客户在发送电子邮件、短信后是否有阅读、点击等。合作媒体数据：广告、视频、门户、垂直媒体等提供的数据。第三方数据供应商提供的数据，如数据平台、运营商等。2.企业把数据放在哪里？每个业务部门都依赖于客户数据的不同方面，他们都有自己的应用场景。销售部门依赖CRM（客户关系管理平台），售后部门主要关注客户服务系统，营销部门关注微信平台，数据分析团队使用数据仓库或客户行为分析工具。每个部门都有自己的主要系统，每个系统都有不同的关注点，针对不同阶段的客户，所以他们看到的当然是不同的。就像盲人触摸大象一样，每个部门只看到自己关注的部分，而不是客户的完整性。不同部门使用的工具产生新的、孤立的、片面的客户数据，无法快速同步。分裂的数据对操作构成了巨大的挑战。比如一个企业想做一个客服小程序，发现Billing数据在ERP，订单信息在电商系统，行为数据在网站后台。企业虽然要做的功能很简单，但是需要三个开发人员从三个不同的系统中取值。在理解了不同系统的取值规则后，还需要写很多逻辑来合并。然后，下次做另一个小程序时，我们必须重复上述步骤。。。因此，企业需要以数据池为基础，以确保后续流量运行。需要明确的是，数据池不是产品，可以理解为企业的一类数据资产。第二，我还有其他数据工具，可以作为数据池吗？答案是，没有。1.“行为分析工具”能成为数据池吗？很多人会问，“行为分析工具”也会收集客户的行为数据，并提供可扩展的数据结构。那么“数据池”有什么区别呢？其核心区别在于数据的粒度。例如，企业有多个应用。存储“数据池”时，数据会根据不同的应用程序分类存储在一起。查看时，可以看到各种渠道的数据流入流出，也可以根据不同的渠道切割一个人。然而，“行为分析工具”通常建议您隔离每个应用程序的数据，因为其设计目的不是跨渠道数据集成。2.“数据湖”能用作数据池吗？需要强调的是，“数据池”不同于传统意义上的数据湖。“数据池”只关注客户数据的收集，可以大规模统一、标准化和激活这些客户数据资产。通过“数据池”收集的数据不是简单的合并，而是可以通过切片保存各种渠道的数据。数据湖是一个存储大量原始非结构化和结构化数据的库，因此不了解IT的人很难使用数据湖。以前的业务系统无法替代“数据池”，它是企业存在运营流量而重组的数据资产。对于企业来说，“行为分析工具”收集的数据和“数据湖”是不同类型的数据资产，但不适用于构建流量池的场景。三、如何构建数据池？1.没有相对完整的全渠道数据打开数据障碍，会阻碍操作。因此，企业需要共享数据源，连接每个渠道上的每一个客户互动，从微信到网站，从商店到ERP，支付服务，客户服务系统，甚至CRM。然后将数据传输到各部门使用的系统。这样，数据就可以在系统和部门之间流动，打破公司的“部门墙”，让每个人都能对客户有全面的了解，也有助于建立基于数据和事实的文化。节约开发成本，提高运营效率，让团队更加专注。2.处理各种重复记录、字段缺失和跨系统数据值的不匹配一直是一个困扰操作的问题。因此，企业需要在整个组织中实施一般的数据标准，定义构成良好数据的内容，并从源中删除错误数据，使整个企业相信数据是正确的。3.构建上述两个步骤的画像可以说是数据准备阶段，其次应该是数据洞察阶段。企业可以将收集到的分散的客户属性和行为数据转换为标签，为每个客户打上独特的“品牌”，如他们最喜欢的产品类别、购买频率等，并分析和统计这些特征，挖掘潜在的价值信息，概述客户肖像。贴上标签后，企业还可以根据自定义的业务条件对标签进行分组，这样在与客户沟通时就可以知道该说什么，为客户提供独特的体验。4.管理完整行为数据客户的行为数据可以很好地补充客户肖像。随着客户与企业互动渠道的激增，知道客户的偏好往往是不够的，有时可能需要知道客户的行为发生在什么时候，以便更准确地对症下药。企业可以在不同阶段制定运营策略，充分挖掘客户生命周期的价值，捕捉客户的完整行为数据，敏锐洞察客户意图。拥有完整的行为数据后，企业还可以为同类客户预设有针对性的运营策略。数据池是流量池的数据基础，因此高质量的数据至关重要。高质量的数据是分析决策和精细化运营的重要参考，使企业能够更好地为客户服务，从而探索数据价值，带来更多的流量。