策略篇 | 解码标签落地与应用,这些技能你get了吗雪之女王剧情介绍

数字经济时代,数字技术成为驱动新一轮产业变革浪潮的引擎,这不仅关乎技术,更关乎消费者与企业的关系。从企业经营的角度来看,消费者需求个性化,营销触点多元化,企业如何运用数字化的技术构建以消费者为中心的营

数字经济时代,数字技术成为驱动新一轮产业变革浪潮的引擎,这不仅关乎技术,更关乎消费者与企业的关系。从企业经营的角度来看,消费者需求个性化,营销触点多元化,企业如何运用数字化的技术构建以消费者为中心的营销体系来驱动数字化运营,从而扩展消费者与企业价值连接的边界成为了新的挑战。

当下,企业期望沉淀数据资产,并以可视化的标签画像来指导业务,与消费者建立长期稳定的忠诚关系。本系列文章将通过对标签数据体系洞察、策略和价值的分篇描述,以业务场景为视角,洞察标签体系建设的核心与路径、解析推进标签体系建设的策略和实施、阐述标签体系的实践应用与长期价值。

【标签搭建指南】之策略篇

在内外环境的共同驱动下,先行探索的企业对数字化转型有意识、有动力,期望借助数字化的新技术、新生态、新方案提升组织管理水平和业务场景应用形态,从而构建核心竞争力来应对未来市场的不确定性。

当前,标签体系作为企业数字化转型的核心数据资产,是践行数字化运营的基石。企业依托业务运营驱动标签的大量测试和事实验证,进而量化标签为业务带来的价值,实现稳扎稳打、小步快跑的敏捷建设路径,同时预留一定的想象空间,使其具备可扩展性。

企业如何科学推进标签系统的落地,将标签使用工作前置来降低应用门槛,使标签真正意义上落地于业务场景,赋能业务发展,至少要从以下两个大的方面来着手。

一、落地数据资产化,驱动业务数字化

基于大数据技术发展而来的工具及其理念,本身应该服务于企业组织的目标。企业使用工具的目的在于解决问题,而出发点奠定数字化理念渗透和数字化技术应用的效果。

数字化实践贯穿于企业经营管理与组织发展的各方面,其本质是基于业务的进化,落地的关键在于以下三大要素。

1.搭建数字化工具| 保障数据质量

标签体系搭建落地的首要前提是保障数据源质量,尤其是在当前渠道和触点多元,数据质量不一的现实情况中,拥有明确的高质量数据源和统一的数据口径是标签系统建设落地的基础。

企业通过数字化工具,例如基于one-ID体系的CDP,建立覆盖全渠道、全场景、全生命周期的数字化能力,打通全渠道、全触点、全链路数据,以全局视角打造多部门、全公司、全集团的数据资产中心,成为链接前、中、后部门的业务枢纽。

2.变革组织管理| 点燃组织力量

标签体系的落地应用需搭配有效的团队组织形式和机制流程。基于标签数据的管理组织结构主要转变的是从上到下的组织理念,从传统的投喂型转变为数字化的思维模式, 建立知识型、赋能型组织,实现线上规范化管理,全流程敏捷化处理。

在面对新的、不确定的复杂情况,组织通过这种敏捷化的流程再造不断地革新自我,基于标签数据赋予一线员工高度自主决策权,提高员工的积极性,在差异化、多元化的基础上形成合力,盘活内部创新潜能。

组织方式—示例

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3.建设完整IT系统| 支持业务侧应用

数字化系统建设过程中,IT系统除了保障现阶段业务侧应用的同时需兼顾企业数据网络安全性和政策合规性,还要为满足行业和公司业务未来扩展的可能留下一定的开放弹性。

基于此,当前IT系统要具备支持标签敏捷迭代、数据闭环验证、全流程效果评估等多种能力,在数据安全性与合规性越发重要的情况下,还要发挥价值,真正成为效能提升的新引擎。

二、基于业务场景应用,持续重构数据链

基于大数据技术,企业持续沉淀、验证,挖掘和分析标签数据,可在业务场景中识别不确定性中蕴含的机会,寻找新的增长曲线。

企业对标签体系在不同的时期有不同的诉求,实时的数据更新和标签迭代对IT资源、人力投入都提出了更多的要求,只有快速基于现有业务场景以敏捷方式迭代标签,验证和沉淀价值最高的标签体系才是当下最优解。

1.标签产品能力| 闭环迭代,有效运营

基于业务场景应用,企业核心标签产品能力包括支持业务自定义创建多种规则标签,多维度数据分析和洞察,筛选单个或多个用户画像与客群等,以及最基本的数据和标签创建、变更、权限开放等多线管理流程。

企业在初次搭建标签时,首以MVP的形式尝试运营1-2个标签应用场景,分析其在业务侧的应用效果。之后在业务场景的应用中持续迭代标签数据链路和体系,扩展更多层面的标签,支持业务有效应用。

标签迭代应用—示例

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2.标签应用场景| 量化验证,长效稳定

从实际业务场景应用出发,当下企业衡量标签体系的准确度、有效性、价值层,其衡量维度包括标签调用率、关注热度和业务增量等。

业务增量是指在业务场景中使用标签带来的增量,涉及到效果归因计算,可作为长期衡量指标,短期优先以标签调用量和关注热度作为衡量。

通过可视化看板,平台化展现标签的真实性、准确性、利用率,从而辅助衡量业务价值。尤其需针对不同类型的标签建立不同的衡量基线,从而基于业务实际应用场景持续迭代标签数据链路,构建长效的标签体系。

标签量化指标—示例

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基于原始数据加工和处理产生的标签,体系化整合了繁杂的数据。企业通过标签体系的搭建和应用,在组织内部推行数字化理念、建设数字化能力,以小见大挖掘实践数字化转型的价值,驱动以数字化的方式扩展企业和消费者边界,为全链路全周期的精益化、定制化、精准化营销和运营奠定基础。

本篇主要聚焦基于业务应用实践推动标签体系实施和落地,更多标签应用场景和长期价值展望,敬请期待——【标签搭建指南】之价值篇。

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