1. 飞鹤奶粉-中国销量遥遥领先
近日，中国飞鹤获日本JIPM评审委员会颁发的全球卓越制造大奖TPM奖，成为全球为数不多获得该奖项的婴幼儿奶粉企业之一。作为中国婴幼儿奶粉第一品牌，中国飞鹤已连续三年入围乳制品创新大奖，旗下高端婴幼儿奶粉“星飞帆”连续5年摘得世界食品品鉴大会金奖，如今再摘得全球卓越制造奖“TPM奖”，这标志着其从生产管理到制法工艺再到产品，都获得了国际专业认可与推崇，并为全球乳业发展贡献出“中国智慧”。
飞鹤乳业注重企业信息化、数字化建设，紧跟信息化数据化的发展脚步，在乳业产品生产、运输、渠道管理、销售管理为一体的背景下，也积累沉淀了大量消费者资产数据。因此这些数据资产的变现，就成为信息化部门的一大要务。
2. 项目背景
在消费者全面经营分析上，飞鹤存在以下数据问题：
- 数据分散
大量的消费者相关的事实数据、行为数据散落在多个系统，数据源的不统一导致数据就是零散的孤岛；零散数据不仅无法统一全局分析消费者数据，甚至可能导致一些错误的分析结果。 - 用户群体划分口径不同
消费者运营管理方式多样且环节较多，不同运营业务方对消费者生命周期划分和侧重点也不尽相同，对消费者的群体细分不能达到整体层面上的统一，影响企业各业务环节的有效衔接。 - 无法即时获取所需分析
由于业务库的分散，而数据安全又至关重要，导致数据使用流程十分复杂，各业务环节不能达到高效地使用数据，数据使用上存在一定的滞后性。
那么，消费者全面经营分析要怎么做？怎样才能快速高效把握消费者生命周期？
经过初期调研分析，结合当前企业数据量大且分散的现状，最终选定阿里云的Dataphin来实现数据源的相关集成和体系化构建管理；并使用Quick BI产品做数据的可视化分析展示，（其中消费者全生命周期分析就是其中的一大功能模块），最终构建出如图所示架构。
2.1消费者全生命周期体系化框架设计思路
对于飞鹤这种掌握着一定消费者信息的零售型企业，考虑从以下几个方面洞察重点环节：
- 整合散落在各个系统的消费者数据，统一消费者生命周期阶段划分的标准。
- 全面盘点当前消费者资产，为各个渠道、各个业务线提供事实依据。
- 洞察各阶段消费者偏好，解答运营人员的三个问题（客户价值、客户主观需求、客户客观需求）。
- 识别关键转化环节消费者价值与偏好，指导业务运营人员在拉新、营销活动策略、老客复购环节做出针对性策略。
- 沉睡/流失客群洞察分析。
2.2消费者全生命周期数据产品功能模块
根据上述设计，将此数据产品的功能模块设计为四个模块：消费者生命周期总览、消费者偏好分析、消费者价值分析、沉睡/流失洞察。
3.主题分析与数据建模介绍
3.1 主题分析
示例一：消费者生命周期现状与趋势
- 页面名称：消费者生命周期概览之现状与趋势
- 页面内容：以全局视角，宏观总览飞鹤集团消费者资产情况。从当前各阶段用户总量，到近一段时间的增长趋势，方便产品用户直观了解消费者资产现状，为管理决策层分配资源提供数据依据。
- 结合QuickBI功能满足业务需求：
（1）筛选条件内容设定满足业务统计基本需求，多条件组合筛选能够实现交叉统计数据指标，筛选条件的形式设定需满足业务逻辑需求，如统计指标走势时，时间筛选条件为时间区间形式。
（2）做到筛选条件设定能够方便BI使用者，减少选择复杂度并提高效率，如对于多层级筛选条件（如渠道）设置为业务相关的筛选形式，满足易用性原则。
示例二：沉睡客户识别
- 页面名称：沉睡洞察之沉睡客户识别
- 页面内容：与CRM沉睡/流失客户运营管理联动，其一能够帮助客户运营人员了解客户流失总体情况，包括各地区不同客群的流失情况，各渠道来源客群的流失情况，为流失客群挽回整体策略提供支持；其二，通过自定义流失条件查询，实现业务方灵活查询需关注客群的整体情况与特征，为个性化挽回策略提供数据支持。
- 结合QuickBI功能满足业务需求：
（1）多类型仪表盘应用，数据展示样式丰富多彩。通过仪表盘查看目前沉睡总人数，以及当前占比，从而判断沉睡用户是否在正常范围内，是否需要大举措来做唤醒。词云图可以快速发现当前沉睡用户最关注的关键问题是哪些，为沉睡用户的挽回设计针对性措施。条形图TOP10可以帮助运营管理人员发现历史用户最关注的商品，从而结合词云设计策略挽回用户。
（2）图表联动：环形饼图点击会员等级，联动到这类用户的历史浏览情况图表中，可以找到高价值用户的问题点，在策略设计上改变自己的优先级。
更多：结合QuickBI满足业务需求示例
（1）组件筛选的灵活性原则
不同运营业务方有自己的业务规则，对于无法统一标准的字段，给定开放式的阀值筛选条件，为不同业务人员提供自定义的条件筛选功能，如对于“沉睡消费者”，不同业务部门或者同一业务部门在不同时期，沉睡时长标准不统一，提供不等式形式的筛选条件供业务方灵活使用。
（2）图表下钻探查分析
QuickBI的图表下钻功能，既能满足多种需求用户在数据分析维度层级上的需求，也使页面呈现更加简洁化，如下图为描述各地区消费者总量与增长模块，其中点击图1饼图的扇形或者图2的折线，均可下钻至对应地区下一层级的地区对比，由于本案例场景中地区有三个层级的从属关系，故可原处三级下钻，满足不同用户的查看分析数据的需求，既从宏观上呈现一级地区的消费者规模对比，也能通过下钻展示具体地区下的微观表现。
（3）Tab设置一目了然
在消费者偏好概览中，将消费者群体按生命周期阶段进行细分，针对不同的消费者群体，通过Tab功能的设置，能够对细分群体分别分析，也简化了页面的长度和复杂程度，如下图为消费者消费偏好分析，通过Tab功能设置将潜客转化和老客复购在消费习惯偏好方面进行区分，支持业务对细分群体进行差别营销。
3.2 QuickBI数据建模让数据处理人员更高效
数据模型建立和使用
每一个成功人士的背后都有另一个人在默默支持，就像QuickBI可视化分析展示前台的背后，总有一个数据建模的后台在默默支撑。
QuickBI数据建模只需两步，轻松搞定数据从无到有（获取数据），从有到优（创建数据集）；易学习易操作，可视化方式让没有变成能力的数据人也可轻松搞定。
- 数据源支持
（1）云数据库：支持各种云数据库-RDS、ADB、Hive、Presto...
（2）自建数据源：常用主流数据源均支持-MySQL、SQL server、Oracle、vertica...
（3）本地文件：Excel、CSV均支持，同时也可对追加上传。
- 数据集管理
（1）在数据集的管理页面，可以对选中的数据集进行快速分析、编辑、重命名、字段扩展、重定义等操作，快速构建主题分析模型。
（2）提供在线表关联实现灵活分析；提供行级数据访问权限控制，实现高度数据安全的控制。
4.使用现状&客户寄语
存量上百TB级，日增百GB级的大数据量，在飞鹤信息部手中游刃有余；QuickBI助力飞鹤乳业信息部实现20人服务业务1000余人，业务分析诉求的多元化，在QuickBI中也能一站式搞定；为企业节省大量人力，效率翻倍提升。
消费者生命周期管理，是企业整体运营的核心与基础，对消费者全生命周期的探索式分析，帮助飞鹤把握消费者每一次与品牌触达的要点信息，在消费者拉新、促活、增加正向收益、减少负向收益（维护成本）、延长消费者生命周期运营环节给予准确有效的数据参考价值，进而指导销售运营、提高营销的精准度、提升消费者总体价值。
同时QuickBI使用上的简单灵活，结合其高性能海量数据查询、体系的安全管控机制、丰富的数据可视化特性，大大提升了飞鹤乳业各类数据分析在最后一公里的效率。
