数据融合的魔力：为品牌带来实际生意成效增长

作品信息

作品描述

背景

可口可乐希望提升旗下各品牌重度（每周）消费者的数量。面对中国市场14亿消费者群体，如何精准找到并高效触达潜在消费人群，促进重度消费人群的增长，是面临的关键挑战。

数据是解决挑战的关键。然而，中国市场数据的碎片化、数据合规的复杂性，以及由此造成的第一方数据利用不足，是我们的重大障碍：
1.数据孤岛导致受众行为数据分散：单个消费者拥有至少10个受众ID，行为数据分散在不同媒体平台上，受众行为无法整合，难以全面了解受众偏好
2.前后端行为数据割裂：前端浏览等兴趣偏好数据，与后端购买行为数据割裂
3.一方数据利用不足：可口可乐拥有20亿设备ID的一方数据库，包含丰富的媒体行为数据，却无法与生意挂钩

目标

以品牌生意为出发点，建立数据驱动的人群资产模型。利用跨平台的大数据融合，在最大化媒介效率的基础上，招募更多重度消费者，提升销售转化。

创意

1.基于真实购买行为数据的人群建模：可口可乐70%的线上生意贡献来自京东，通过跟京东科技的数据合作，获得种子人群在京东平台的真实购买行为。基于真实购买行为对受众人群进行精准分层，定义出重度消费人群、潜在消费者和无效消费者，构建起基于真实消费行为的WINR受众分层模型。
2.多维数据精准定位分品牌的定制化细分人群：基于分品牌个性化诉求，从品牌策略出发，定位品牌核心竞品，深度挖掘品牌、竞品和品类购买行为，进一步将消费者归类为10个细分人群组，其中包括1个重度消费者人群、7个潜力消费者人群和2个无效消费者人群
3. 算法技术放大种子人群，落地到实际投放中，实现规模化影响

结果

1. 转化效率提升：通过多维数据建模，转化效率相较于同期非建模人群有了极大地提升，销售转化成本降低60%，媒介投资回报率提升35%
2. 人群触达更加精准：对于重度消费者和潜在消费者的精准触达浓度提升了5倍
3. 人群资产累积：成功搭建WINR品牌人群分层模型，建立起重度消费者、潜力消费者和无效消费者三大人群和十大细分人群，共计沉淀人群资产3.3亿

分析

搭建在线数据看板，联动投放前端展现点击数据和后链路销售转化数据，实现数据T+1回流，实时监测建模人群在实际投放中的转化表现，并不断对模型进行调优，转化成本在活动周期内降幅达75%。

投后产出全链路人群画像洞察，包括基础人口信息、兴趣行业偏好和购买行为倾向等，用以丰富品牌人群定位，赋能后续活动人群优化和长期品牌建设。