2017年-Talkingdata_【T112017-新消费分会场】卓越集团大数据应用的实践与思考_18页_13mb

卓越集团大数据应用实践与思考总结

核心内容

卓越集团通过大数据分析，探索数据驱动业务的常态化应用，旨在提升营销效率、降低成本、增强客户满意度，并通过精准运营实现用户数据的持续价值挖掘。核心内容包括：用户数据运营、大数据平台建设、业务场景模型构建、多渠道拓客策略、客群画像分析及职住分布研究等。

主要观点

• 数据驱动业务：通过用户数据持续运营，实现从潜客挖掘、精准触达到成交转化的闭环。
• 多维数据分析：利用线上线下行为、地理位置、APP活跃度、职住分布等多维度数据，构建完整的客户画像。
• 精准营销策略：结合大数据分析结果，制定差异化的营销活动和拓客策略，提升客户转化率。
• 平台与合作：借助第三方数据和平台资源，如滴滴打车、腾讯云、阿里云等，实现数据互补和触达优化。
• 多业态整合：通过统一的数据管理平台，整合零售、物业、资产管理等多业态数据，提升运营效率。

关键信息

一、用户数据持续运营

• 目标：完成数据驱动业务的探索与常态化应用。
• 数据分层：
  • 用户/目标层：包括潜客、访客、成交客、进店客、会员、业主等。
  • 场景/模型层：基于项目数据进行精准运营、模型建模、客群洞察。
  • 平台/通道层：涵盖卓越集团云客、公众号、第三方平台等数据收集与触达渠道。

二、客群画像分析

1. 到访客群画像

• 线上行为：集中在社交、网购、出行、影音、资讯、游戏、金融理财等领域。
• 线下偏好：主要集中在罗湖区、福田区、龙岗区，其中龙岗区为到访客户最爱区域。
• 样本量：采集筛选后匹配到2952个TDD图像数据时段。

2. 成交客群画像

• 线上行为：与到访客群相似，但更倾向于网购、出行、资讯等。
• 线下偏好：集中在龙岗中心区、南山区、福田区。
• 样本量：提供6812个电话号码，匹配1405个TDID。

3. 竞品客群画像

• 竞品：龙光城。
• 重叠数据：卓越与龙光城到访客户重叠TDID为399个。
• 数据采集方式：POI采集、地理围栏、移动探针等。

三、大数据平台应用

• 平台功能：
  • 客户数据整合与分析。
  • 客户触点识别与触达优化。
  • 多业态数据统一管理。
• 平台优势：
  • 产品成熟，尤其在前端可视化。
  • 支持分级管理，如项目、业态、单店三级。

四、拓客与巡展策略

• 重点拓客区域：
  • 小区、企业。
• 拓客方式：
  • 企业招待、园区公示栏、线上广告投放、APP推送等。
• 巡展策略：
  • 时间：12月26日至1月20日，每日10:00-20:00。
  • 形式：现场派发礼品、邀约洽谈、留电登记、停车场广告等。

五、APP活跃度分析

• 工作日Top50 APP：微信、QQ、支付宝、手机淘宝、滴滴打车等。
• 周末Top50 APP：与工作日相似，但增加了一些娱乐和出行类APP。
• APP活跃度趋势：社交、网购、出行类APP使用频率较高，反映出客户偏好。

六、职住分布与动线分析

• 居住地与工作地：集中在两个狭长地带，多为传统商业区。
• 动线分析：客户多在工作日前往商业区，周末则在住宅区活动。
• 客群分群：
  • 人群Ⅰ（快餐、咖啡店、中餐）：占比48%。
  • 人群Ⅱ（服务配套、时装服饰）：占比38%。
  • 人群Ⅲ（火锅、中餐）：占比13%。
  • 人群Ⅳ（儿童、休闲娱乐）：占比18%。

七、城市宏观与市场指标

• 城市选择：基于房价增长现状，筛选出17个目标城市。
• 城市指标：
  • 人口、经济、产业、市场等22个指标。
  • 人口总规模、日间人口、通勤半径、公交覆盖等。

八、数据应用与合作模式

• 合作渠道：包括滴滴打车、腾讯云、阿里云等，用于广告触达、数据交换。
• 数据应用方向：
  • 活动营销：如投资、健康、旅游类活动。
  • 客户分群：基于APP活跃度、消费习惯、行为规律进行精准识别。
  • 低频与高频交易客户区分：低频交易客户对触达依赖性更高。

展望与建议

• 未来方向：探索大数据在资产管理、物业服务等多领域的应用。
• 建议：
  • 在中部综合区、南山区、龙岗中心区、罗湖区等区域加大获客力度。
  • 优化客户触达与内容运营，提升客户粘性。
  • 推动多业态数据统一管理与应用，完善数据应用制度。

总结

卓越集团通过大数据分析，深入挖掘用户行为与偏好，构建精准营销策略与客户运营体系，实现数据驱动业务增长。未来将继续完善大数据平台，拓展合作渠道，推动多业态整合与统一运营，提升整体业务效率与客户满意度。