上一篇我們講到跨境出海品牌的數字化思維與價值意義，故事不能只講一半，今天小創來填落地的坑啦！這篇內容我們結合已服務的頭部出海品牌轉型經驗，梳理出成功背后的關鍵數字化能力，以及相應的應用場景與落地工具，盡可能將數字化轉型降維解析，以使得更多品牌理解并因地制宜地構建出自增長的核心競爭力。

零售業的本質在于向每個消費者提供所需的個性化商品或服務，尤其在消費者主權時代，每個消費者都是獨立的核心。因此，對于跨境出海企業來講，對消費者的深度洞察是銷售的起點，也是提供滿足消費者需求和用戶體驗的商品和服務的核心。

消費者大數據來源于會員系統、Facebook等社交及營銷系統、訂單系統、售后服務系統、基于位置的服務系統等，收集這些數據，并將其與客戶互動歷史記錄、在線行為和外部數據相結合，應用分析來揭示每個客戶的當前活動、愿望和需求。將這些洞察轉化為行動，可以使企業在競爭激烈的市場中脫穎而出。但是，這無法通過單一的系統或流程實現。企業必須從組織內外部收集盡可能多的可用信息，然后使用這些信息來提高對客戶互動的洞察力和行動力。

我們稱之為“消費者深度洞察”的一系列能力可以通過CDP來實現的同時，需要人員、流程和技術的緊密配合。以跨境出海業務為例，在遵守嚴苛的GDPR及CCPA國際隱私法規前提下，如果有效地引導用戶反饋信息，同時利用創略NEXUS平臺繪制消費者畫像和分析消費者偏好，清晰消費者需求什么、喜歡什么、受什么影響、如何做決定，從而為跨境出海企業調整營銷策略、進行個性化內容推薦、優化產品設計、精準投放廣告等提供支持，這一系列的關聯舉措顯得至關重要。

1.場景化應用示例：【交互式調研】通過交互式調研，繪制消費者畫像

① 通過不同渠道，從關鍵用戶那里獲取反饋：跨境出海企業可以沿著消費者旅程（Customer Journey），找到用戶觸點和關鍵體驗點（即關鍵時刻-MOT），在這些點上設置與客戶喜好和特征發掘相關的獎勵調研問卷，并且設計附有邏輯的問題結構來識別用戶和傾聽用戶聲音，同時無縫對接Surveymonkey、Google forms等調研問卷工具，實時獲取用戶的反饋信息。

② 轉換和分析結構化或非結構化的反饋數據：創略NEXUS CDP對收集到的用戶反饋數據，通過創建標簽任務，將數據實時動態地轉換為標簽資產，并結合用戶畫像、產品數據等信息，開展業務洞察的分析，例如用戶好感度、關鍵問題點、業務驅動因素等。同時可應用創略NEXUS IQ的算法能力驅動個性化內容推薦。

如今在數字化技術所驅動的消費者全景視野下，零售業以消費者為中心的運營成為可能，即從過去的“流量運營” 向“消費者運營”進行轉型。這意味著區分消費人群、洞察消費者需求成為實現銷售閉環的核心基礎。跨境電商企業初期，即流量運營時代，以GMV為出發點，專注于流量導入及購買行為的促成。在此過程中商家通過廣告投放等方式增加購買行為，但是購買行為產生背后的原因不得而知。當初期的購買行為累積到一定程度后，品牌逐漸產生了一部分忠實的客戶群，企業開始注重對這部分群體的維護和再度轉化。最終，隨著整個生態和體系的不斷完善，消費者購買行為的閉環可以被清晰拆解。形成認知、興趣、 購買、忠誠四部分，即AIPL工具。用來顯示整體的消費者所處路徑階段并進行一定程度的消費者行為分析。

那么，作為跨境電商企業，在消費者所處的不同路徑階段，如何通過精確的個性化方式與每個客戶進行互動，必須尋找一種方法，將廣告、營銷和品類管理連接起來，開展精確營銷，并在合適的時機通過合適的媒體（數字化廣告、推送通知、SMS、EDM、店內信息或印刷材料）與其開展互動，讓客戶發現這些營銷活動很有吸引力，值得參與或購買。成功的標準在于是否能夠了解不斷變化的生活需求并實時影響客戶行為、實現營銷支出的高額回報、增加銷量和提高客戶滿意度。

① 根據不同產品品類，進行派樣人群的分析和圈選：

• a樣品價值不高的產品（如美妝、個護、家清、食品等行業產品），第一步可根據CDP數據中的歷史派樣成功人群的畫像特征，進一步拆分派樣人群中的正品轉化人群，進行人群特征對比分析。
• b樣品價值較高的產品（如3C、首飾等行業產品），第一步則可以選取CDP數據中帶有忠實粉絲標簽或超級用戶標簽的客戶數據作為活動參與人群。

*針對派樣人群畫像，結合派發渠道、派發產品和派發機制（如訂閱郵件、關注轉發、免費派樣、抽取名額等）做派樣人群圈選建議，提高活動成功率。

② 擴大推廣范圍和聲量，監測投放結果及洞察受眾：

• a根據活動回流數據進行受眾分析和甄選，進行二次營銷，擴大新品推廣范圍。

• b對件單價較高的新品，則可以引導KOC分享專業測評，鼓勵轉介紹及帶動新客。

③ 持續精細化運營，維護客戶粘性：

通過新品體驗活動以及新品受眾推廣，不斷積累運營數據，新品的消費者畫像會越來越清晰，此時可再結合CDP數據，從多種維度（如：基本屬性、活動偏好、消費行為、產品行為、互動觸點等）對存量客戶進行了再次分層沉淀（如品類復購周期外老客、高品質老客、折扣敏感型老客等人群），并通過CRM的會員積分和老客權益對不同客群進行自動化營銷運營，維護客戶粘性，培育更多忠誠客戶。

① 利用SDK及全埋點方式，在企業官網或App端將公域引流的用戶數據進行抓取，專門對跳轉鏈接進行解析和確認數據來源，并將粉絲的相關信息以標簽的形式鎖定，形成包含公域相關信息及完整用戶旅程的私域數據。

② 當用戶在Facebook中瀏覽到品牌商廣告帖（Post）并跳轉到品牌官網成為粉絲，Facebook廣告所投放的Audience屬性被Nexus后臺立即關聯，并打上標簽。

③ 當粉絲在一段時間內未完成購買，將被Nexus分層、圈定和選入特定人群包，在合適的時候被智能推送到可再次觸達該粉絲，且有近期活躍記錄的Facebook生態系統內工具，例如Facebook Post, Instagram, WhatsApp, Messenger Bot等,  并在粉絲再次登入品牌官網時，展示個性化頁面，增加轉化成功率。

3.場景化應用示例：【商品推薦】通過購物籃分析，有效識別交叉銷售及向上銷售機會

① 通過創略NUXUS CDP的數據資產，向NEXUS IQ輸入會員數據、商品數據及交易數據：通常包括一定周期內有購買行為的會員數據及其交易訂單數據用于關聯算法分析，還包括不同渠道的商品SKU數據用于商品屬性的聯合分析。

② 通過NEXUS IQ關聯算法模型挖掘客戶購買的商品間的相互聯系，計算客戶購買某種商品或商品組合時也會購買另外一種商品等規則，以及不同規則的有效性評估。對具有復雜屬性的商品品類，還可以用于聯合分析計算不同品類屬性之間的偏好關系，并進行分析測算和校驗調優。

③ 利用發現的規則模型可以配置各種商品的組合布局，制定商品組合銷售策略，增加交叉銷售或向上銷售的機會：通過實時計算產生的商品組合可靈活配置發布到Facebook、Google、Shopify、APP、WEB 等渠道的產品Feed流、猜你喜歡，熱門推薦，購物籃組合推薦等欄位，提高組合轉化，驅動ROI增長。