數據如何科學預判消費者的預判，先“人”一步？

不同行業不同企業數字基礎不同。因此，企業以數據驅動感知用戶、洞察用戶的構建路徑與目標并不一致，需要企業根據其業務模式、發展階段、組織架構以及組織文化等多個要素，基于當前業務重點確立、拆解階段數據體系推進的核心目標與要點。同時，在規劃階段還需考慮之后生態系統的擴展性、安全性以及數據分析應用的發揮空間。

以零售行業不同階段、規模的企業為例，其以用戶為核心的增長目標存在較大差異，反映在數據規劃中，規劃重點和搭建路徑皆有變動：

• 1.對于傳統零售門店而言，現階段業務的重點目標在于開拓線上渠道，構建全渠道數字化觸點。相對應，數據規劃的重點則為梳理線上線下用戶旅程，記錄、積累運營數據，統一線上線下的用戶標簽體系，以期給予用戶統一的數字化體驗，不斷擴大線上的用戶聲量。

• 2.對于新消費品牌而言，數字化升級的重點則是提升用戶全生命周期價值，以精細化會員運營為主線增加復購、擴大用戶消費群體。相對應，其數據規劃的重點則變為基于用戶旅程構建、應用與積累高價值用戶數據標簽，洞察高意向用戶心聲，探索更多與忠誠會員互動的模式和連接方式，從而擴大目標用戶群體。

搭建靈活、可靠的數據體系，是企業數據要素發揮價值的關鍵環節。以數據為基礎的智能決策，應保障數據完整性與正確性。

從業務視角出發，基于當前階段推進的核心目標與要點，企業要將數據指標落地于具體的業務場景。面對渠道和觸點多元、數據源質量不一的現實問題，企業首要通過搭建基于One-ID的CDP系統盤點舊有數據、積累實時高質量數據源，打通全渠道、全觸點、全鏈路數據。立足全局視角以業務目標為基點對齊數據口徑和業務口徑，后于關鍵業務場景中持續對數據進行開發實施、測試驗證、迭代沉淀數據標簽鏈路及體系。

基于此，再全面構建起基于業務的數據資產閉環積累體系。通過實時的數據標簽體系洞察，企業能夠于業務運營中驗證高價值標簽、尋找與挖掘業務機會，最大化發揮數據資產的價值，逐漸形成為以數據驅動決策的組織文化。

隨著全域數據的積累與豐富的海量數據，基于CDP的數字化分析與決策逐漸從“自動化”走向“智能化”。通過數據建模、分析處理以及預測性分析等數據流判斷業務流程中的機會點與問題點，分析影響因素，利用AI強大的學習能力和區塊鏈等技術的融合發展，企業以數據驅動為出發點轉變決策與組織方式，基于數據構建、設計用戶運營落地場景，解決業務流程中的痛點，不斷提升智能決策水平，精細化組織運營水準。

CDP賦能企業智能營銷/智能運營場景

AI技術的發展與CDP等工具的應用帶來組織決策力的提升和進化，使其不斷適配于數字化升級的運營，相較從前，組織在降本增效的同時更具備靈活性、自主性，將有限的資源投入更專注于組織創新與業務發展的領域。

VUCA時代，在大數據技術更迭與市場環境雙向疊加的數字化浪潮中，企業一方數據將扮演越來越重要的角色。在積累規模化、多樣化的高質量數據基礎之上，企業對自有數據進行闡釋、分析，并將其場景化、轉化為深入的洞察，賦能于業務應用與決策。未來，伴隨著機器學習、區塊鏈以及具備強AI能力的技術商業化落地發展，海量的數據將具備流通價值，作為企業生產要素與資源的一手數據將給予企業更廣闊的發展生態。