通过阿里云数据中台读懂消费者,香飘飘实现新客增长3.5倍-阿里云开发者社区

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通过阿里云数据中台读懂消费者,香飘飘实现新客增长3.5倍

简介: 从9月份开始,香飘飘就为此次双11进行营销蓄水,并通过与阿里云数据中台合作,形成一套全域数据中台解决方案,统一运营自身的全域消费者资产,最终在拉新上实现了3.5倍的增长。
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今年双11,香飘飘和泸州老窖联合推出了限定款新品——轻酒精冲泡奶茶“桃醉双拼”,上架后不久,首批货就被年轻的消费者们抢购一空了。

这款新品只是香飘飘爆品策略中的一种。实际上,香飘飘早已在这两年的发展中,拓展出了多品牌战略,除了大家耳熟能详 “绕地球”的香飘飘系列产品,还推出了高端产品线“兰芳园”,以及针对Z时代的“Meco蜜谷”。

三个品牌面向不同的消费层级,因此,从不同维度获取新客,成为香飘飘当下最主要的营销目标。从9月份开始,它就为此次双11进行营销蓄水,并通过与阿里云数据中台合作,形成一套全域数据中台解决方案,统一运营自身的全域消费者资产,最终在拉新上实现了3.5倍的增长。

香飘飘布局数字化:从一杯一码到阿里云数据中台

“阿里云数据中台是我们积累品牌自有数据的原点。”香飘飘互联网事业部总经理ELSA认为,拉新的结果超出预期,这与公司整体布局数字化转型有着很大的关系。

实际上,借力阿里云数据中台,香飘飘运转数年的“一杯一码”项目,有了更大的价值。

所谓一杯一码,就是香飘飘产品杯身上独特的二维码,消费者扫码后有机会获得相应的奖励,如红包、代金券、实物等等。ELSA介绍说,这个项目的初衷,一方面是为了缩短传统模式与消费者的距离,另一方面则是出于营销的考虑,以权益的方式撬动消费者购买转化。

而通过阿里云数据中台,一杯一码的积累得以帮助香飘飘实现全域消费者资产的沉淀,形成一个完整的品牌消费者资产大图,并在后期能够进行精细化运营,精准洞察消费者需求并提供更为完善的服务。

香飘飘对于自身在云上建设数据平台的期望也很清晰,主要体现在三个方面:

首先,针对用户进行全生命周期的管理,“让品牌与消费者的短链接,变成长链接”;其次,优化营销策略,提升精准营销,尤其是拉新的效率;第三,通过阿里云数据中台,可以离用户更近,根据用户的需求,更好地研发新品。

拉升营销效率,实现3.5倍新客增长

在广告和营销投放上,香飘飘是个大胆的行家,在“广告一响,黄金万两”的媒介时代过去之后,它思考的是如何在碎片化、千人千面的信息环境中,不断提升营销效率。

这也是它当下应用阿里云数据中台最主要的场景之一。

此次双11,香飘飘以特约赞助商的身份亮相“天猫双11狂欢夜”(简称猫晚),除了参与到猫晚红包雨中,香飘飘还在“摇一摇一元购”环节投入海量香飘飘的新品盲盒,拉动新客进店。

而在阿里巴巴平台之外,香飘飘对外还进行了大量的营销投放。通过阿里云数据中台核心产品之一Quick Audience,香飘飘不仅能对抖音等阵地的内容营销进行相关效果回流,还能在此基础上进一步识别高潜人群进行二次营销,在整个双11期间,香飘飘通过阿里云数据中台联动阿里妈妈、生意参谋等产品,实现成交转化ROI提升3倍以上。

同时,尽管香飘飘的三个品牌是独立的,但消费者资产相对统一,对于跨品牌的消费者拉新和转化也能非常高效。全盘的拉新布局,让香飘飘的营销效率拉升,也实现了3.5倍的新客获取。

香飘飘的战略级工程:数字化转型的组织保障

ELSA所在的互联网事业部,负责香飘飘的线上销售、互联网营销、用户运营及数据中台管理等工作,可以说是香飘飘整个数字化转型的中枢和先行部队,是集团里的战略化工程。

其中还有一个用户增长部门,它通过专案项目制的方式,以具体业务目标为驱动的同时,也在摸索一个能为整体集团所复用的用户增长闭环。

“理想的闭环就是,基于数据中台,我们根据消费者的需求研发新品,在电商平台试水销售、得到市场初步验证的产品,正式进入销售端,进入销售端后,又能够为经销商提供铺货等策略支持,同时,来自线上线下的消费者也能源源不断地在香飘飘自己的数据中台中沉淀下来。”

在ELSA的设想中,数字化不仅存在于营销这个关键环节,还与销售、供应链等环节贯穿,形成全新的组织协作形态和增长模式。

而数据中台在其中,除了帮助沉淀消费者资产之外,还能够通过打通多系统数据,将原本“只能看”的数据真正盘活起来,去赋能包括供应链、营销、销售甚至是售后的更多业务场景。

就像是一座引擎,为香飘飘提供源源不断地数字化转型动力。

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香飘飘互联网事业部总经理ELSA


数据中台是企业数智化的必经之路,阿里巴巴认为数据中台是集方法论、工具、组织于一体的,“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。

目前正通过阿里云对外输出系列解决方案,包括通用数据中台解决方案零售数据中台解决方案金融数据中台解决方案互联网数据中台解决方案政务数据中台解决方案等细分场景。

其中阿里云数据中台产品矩阵是以Dataphin为基座,以Quick系列为业务场景化切入,包括:

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