2019线下数据智能新时代分析报告.pptx

2019线下数据智能新时代分析报告,010203040506,目录CONTENTS,引言Introduction线下数据智能行业概览Industry Overview数据中台实现线下数据资产化Value of Data Platform线下数据智能的未来在深入场景Trends of Offline Data Intelligence线下数据智能应用实践Application Cases后记Postscript,01,引言Introduction,研究背景与目的,大数据行业逐步发展成熟，进入了数据智能的新阶段。,此外，随着线上流量红的衰退，以及实体经济的数字化转型浪潮推进，线下数据智能的发展趋势益受到重点关注。以众盟数据为代表的商业智能的数据服务平台，在技术、产品、商业模式等方面不断成熟，并积累了大量前沿的行业应用实践，值得总结。,为了总结线下数据智能行业的发展历程和阶段性成果，探讨线下数据智能行业的未来发展趋势，联合，进行了此次的研究和撰写。,4 |,调研访谈,基于桌面研究，通过对行业专家、从业人士和典型应用案例客户等人士的深度调研访谈，进一步洞察行业趋势。为本次皮书的研究提供了大量访谈资源支持。此外，皮书也参考了此前对数据智能行业近百家企业的深入调研积累。,5 |,桌面研究,基于成熟的研究方法，通过梳理行业图谱、业务流程和技术渗透趋势，结合行业公开数据，对线下数据智能行业进行系统性的桌面研究。,研究方法,0102030405,线下数据智能是大数据行业下半场的焦点。线下数据智能是线下大数据的新发展阶段，应用场景已经延伸到业务智能化。线下数据智能技术不断演进，5G作为新基础设施赋能终端设备，将引爆线下数据。基于线下数据，实体经济企业数字化转型需求催生数据中台，数据中台是数据驱动业务的前提，最大的价值在于支撑业务场景，与业务中台融合。线下数据智能深入赋能实体经济，应用场景价值度不断提升，场景延伸尤为关键。基于数据中台、技术中台和技术融合能力，线下数据智能企业有机会实现场景延伸。零售、营销、政务等行业是线下数据智能较成熟的应用场景，未来将不断深化。6 |,皮书摘要,02,线下数据智能行业概览Industry Overview,本章概览线下数据智能行业概览,线下数据的定义是从数据源视角出发，与线上大数据相对应，是线下现实世界的数字化。大数据应用进入业务智能化阶段，线下数据智能是线下大数据的新发展阶段。线下数据智能是指通过线下数据采集技术收集数据，基于中台，用数据解决企业客户的决策需求，可以分为数据采集、中台和行业应用三个核心领域。线下数据智能技术不断演进，5G作为新基础设施赋能终端设备，将引爆线下数据。,从大数据到数据智能,从业务应用的角度，整个大数据行业发展至今，经历了收集、监测、洞察、决策等四个发展阶段，数据的应用价值不断提升。如今，大数据行业整体进入到数据驱动决策阶段，从业务数据化向业务智能化转变。线下大数据行业也经历了类似的发展历程，相对应地，线下数据智能是线下大数据的新发展阶段。,美团外卖的60万外卖小哥，由一个超级大脑统一指挥调度，高峰期1个小时要处理29亿次订单派遣，每天要处理2000万个订单，整个流程完全是基于数据驱动，由系统自动运转。,2013收集,2015监测,2017洞察,2019决策,企业开始认知到数据的价值，金融、电信、公安等行业开始建设大数据平台，并采购大量外部数据。,数据大屏等监测业务成为大数据最先成熟的应用，大数据进入业务监测阶段。,随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营需求提升，大数据开始与业务场景结合，进入到业务洞察阶段。,大数据从业务洞察进入到业务决策阶段，数据驱动机器直接给出决策建议，让机器具备推理能力。,线下数据智能是大数据行业下半场的焦点,数字化转型延伸到线下实体经济互联网的发展推动了企业业务线上化，线上化天然是数字化的。随着线上流量红的衰减，以及大数据等技术渗透成熟，数字化带来的线上业务效益增长减缓，实体经济的数字化转型提上程。实体经济数字化转型需要挖掘线下数据的价值企业要实现线下业务的数字化转型，必然依托于线下数据。例如，零售企业数字化的理想场景，是在线下门店业务中复制电商业务的数字化流程，完整采集消费者、商品、购买行为等相关数据，从而实现精准营销和精细化运营。线下场景是数据洼地，发展潜力巨大相比线上场景，线下实体经济占据主要的市场份额。例如，虽然电商发展迅猛，但2018年中国社会消费品零售总额中，网上零售额占比也只,有24%。此外，线下实体经济的数字化转型处于起步阶段，效率优化空,间巨大。,350000300000250000200000150000100000500000,2014,2015,2016,2017,2018,实体零售额 网上零售额图：实体零售额仍在社会消费品零售总额中占绝对主导份额,数 线据 下商 场业 景价 流值 量巨 巨大 大,场,货,线下零售大数据发展历程以线下零售行业为例，随着智能手机的普及，从2013年开始基于无线信号技术采集到店行为数据，开展客流监测统计业务。随着线下数据采集手段进一步丰富，数据量增加以及与线上数据的融合，应用场景逐步延伸到客户画像、运营分析等深层次的应用。如今，结合机器学习、深度学习等技术，以及线下数据与线上数据的融合，在营销场景已经可以为线下企业实现程序化告投放，进入数据智能阶段。,线下数据智能线下大数据包括人、货、场景及相互关系数据,互联网的出现加速了业务数字化过程，线上数据的产生和积累呈指数级增长。线上大数据主要包括页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等线上行为数据以及应用志、电子文档、机器数据、社交媒体数据等内容数据，为个性化推荐等线上大数据应用打下了良好的数据基础。线下大数据的定义是从数据源视角出发，与线上大数据相对应，是现实世界的数字化。主要包括线下现实世界里人的数据、货的数据、场景数据，以及相互之间的关联关系。,图：线下零售大数据的发展历程,整理,人,据,场,的,数,景,数,据,人,案例：线下流量数字化的价值众盟智屏实现线下屏幕媒体流量的数字化线下场景中，告屏是最主要的传播渠道，可综合覆盖各类场景和目标人群。从最初无法联网的单一文字告、单张图片告，逐渐发展为实时联网的可轮播多张图片或视频的告，线下告屏的信息展示能力不断增强。但是，传统的屏幕告仍有投放周期长、无法精确选择、投放数据无法收口等问题。因此，线下流量的数字化改造迫在眉睫。的智慧屏幕产品通过对线下屏幕进行数字化的改造，获取屏幕的周边场景特征数据和受众群体标签数据，并与线上数据进行打通，可以结合告主客群画像进行精准投放，甚至实时竞价。一方面提升了告主的ROI，另一方面提升了媒体的流量价值。,图：智慧屏幕产品示意图,整理,巨头纷纷布局线下流量2018年7月，阿里巴巴以150,亿元战略入股分众传媒,2018年11月，百度领投新潮,传媒新一轮21亿元战略融资,线上数据,线下数据,线下数据智能行业图谱线下数据智能是指通过线下数据采集技术收集数据，基于,中台，用数据解决企业的业务决策等需求，分为数据采集、中台和行业应用三个核心领域。,数据采集线下数据采集技术，收集人、货、场景数据，采集方式包括APP内嵌SDK、无线信号传感器、摄像头等。,中台分为技术中台、数据中台和业务中台。技术中台主要由各类分析工具组成，如用户行为分析、数据科学平台、BI与可视化、志分析、,NLP/知识图谱等；数据中台帮助企业实现数据资产化，建立数据中台的公司包含各类数据服务公司和数据治理公司；业务中台是基于,技术和数据，结合行业应用场景形成的模型、产品。行业应用基于中台能力，面向零售、政务等应用场景，提供模型、应用产品,及解决方案。图：线下数据智能行业图谱 整理,零售,政务,房地产,汽车,旅游,教育,金融,行业应用,业务中台,技术中台,数据中台,移动APP SDK,无线信号传感器,摄像头,数据采集,中台,线下数据采集技术不断创新,传统的线下数据采集方式，包括会员信息登记、POS等业务系统。随着技术的发展，目前主流采集方式包括摄像头采集视频数据，基于无线信号采集技术探测手机设备，通过移动APP的SDK采集设备GPS位置数据等。,从采集数据量、精确度、成本等维度来看，三种主流的采集方式各有优劣，整体而言，基于无线信号采集的技术成熟度、通用性和落地能力强。移动APP内嵌SDK的数据采集方式，基于超级APP的海量用户，拥有采集数据量大、成本低等优点，但是GPS定位的精度所限，因此数据精确度较低，难以关联具体场景。无线信号采集即速方式同样拥有较低的采集成本，并且精度有所提高，但是数据量会受限于硬件设备的铺设规模。摄像头采集视频数据的发展历史较长，数据采集精度较高；数据采集量也受制于硬件，且数据采集成本较高。此外，摄像头数据非结构化，难以打通。,摄像头,无线信号,移动APP SDK,图：三种主流线下数据采集方式的比较,整理,线下数据采集技术不断创新的技术创新：从智能硬件到IoT-D空间推荐算法1.0版本的线下数据采集技术，用智能硬件直接采集无线信号， 通过信号和连接时长判断是否到店以及到店行为。2.0版本的IoT-D空间推荐算法，通过挖掘人和场景的空间信息特征相似度判断人和场景的关系。 可以通过智能硬件或手机采集空间信息，不涉及隐私，定位精准，并支持多种无线信号。,数据来源：,信号,图：从智能硬件到IoT-D空间推荐算法时长,理想客流模型1.0智能硬件技术,IoT-D,相似度,无线设备2,无线设备3,Bluetooth周边场所,运营商,POI2.0空间推荐算法技术,无线设备1,”,5G将成为线下数据新基础设施CTO曾黎：5G带来的是万物互联的时代，数据的归属权从云端会加分散，或者说加本地化。基于终端或者商户端的数据采集会加灵活和多样化，进一步地，也会带来数据的召回率和精准率的提升，同时也会大大提升数据的打通率。这样，基于人货场的关系的应用会带来大的变革。传统的基于人货场关系的数据产品，本质上数据是割裂的，例如有人知道场景的客流画像，有人知道场内的,人群分布，有人清楚货品在场内的售卖情况。这种割裂，多是技术层面或者是数据积累量的原因导致的。5G时代的到来，底层数据技术和数据规模都会带来新的突破，未来人货场的数据会有加深层次的打通，这样不仅仅对于交易场景本身带来变革，供应链和告营销等上下游也会带来新的变革。,5G移动互联网、物联网的发展和智能手机的普及，是推动线下数据采集与应用的基础设施。未来，5G将成为线下数据采集和应用的新基础设施，赋能终端设备，引爆线下数据。,图：数据智能相关开源技术,数据存储与管理HDFS（开源）NoSQL数据库（大部分开源）,人工智能TensorFlow（开源）Scikit-learn（开源）,查询与分析Hive（开源）HAWQ（开源）Impala（开源）,计算处理MapReduce（开源）Spark（开源）Flink（开源）,可视化展现TableauQlikView,数据采集与传输Sqoop（开源）Flume（开源）Kafka（开源）,数据治理和应用技术的开源化推动行业发展数据治理和应用方面，线下数据智能的发展受益于技术开源化的推动传统的数据分析技术主要针对小数据量情景，然而现阶段企业数据量增长迅速，传统技术已经不能满足分析需求。2005年Hadoop出现之后，大量针对大数据的分析技术开始涌现，为大数据分析提供了可能，促进了数据智能行业的发展。其中，绝大部分技术产品都拥有开源版本，大量数据智能公司会基于这些开源技术进行产品的开发，极大降低了厂商产品研发的投入以及技术壁垒。因此，企业客户可以通过较少的投入参与到数据智能应用当中，发现价值，产生多需求，形成良性闭环。,18 |,政策鼓励大数据、人工智能等技术与实体经济相结合政策是推动大数据、人工智能等新技术落地实体经济应用的关键要素，近年来，相关鼓励措施不断深入，创造了良好的政策环境。,图：线下数据智能相关政策,整理,03,数据中台实现线下数据资产化Value of Data Platform,本章概览数据中台是线下数据资产化的载体，本章探讨了数据中台形成的原因和价值。,数据中台实现了线下数据的资产化，是数据驱动业务的前提。数据中台最大的价值在于支撑业务场景，与业务中台融合。,数据中台实现数据资产化从数据采集到实现数据应用，需要平台对数据进行清洗、存储等处理，沉淀为数据资产。此外，单一的线下数据源远远不够，需要与线上数据等数据源打通，用数据中台进行统一处理和调度，形成各类数据服务。数据中台的三种主流数据服务方式数据集：主要是数据标签、用户画像等。数据模型：融合了数据和算法，比如销量预测、场景关联等。,数据应用：将数据能力和软件能力封装，形成最终数据产品，如选址等。,企业数字化转型需求催生数据中台企业要实现数字化转型，必须基于数据驱动业务发展，而数据驱动业务的前提是数据的资产化。,阿里巴巴数据中台的威力,阿里巴巴于2015年底首次提出中台战略。作为阿里中台战略的核心之一，数据中台旨在对内提供数据基础建设和统一的数据服务，对外提供服务商家的数据产品。阿里巴巴的数据中台，统一处理集团近千PB数据，对外服务千万商家与其它生态伙伴，对内服务上万名小二，2015年双十一当天平台调用超过75亿次。,（资料来源：阿里巴巴高级技术专家罗金鹏在UBDC全域大数据峰会2016上的演讲）,数据集,数据服务,数据应用,线下数据图：数据中台的形成与应用,线上数据整理,数据模型数据资产化数据中台数据采集,案例：万科的中台战略万科的中台战略沃土计划,作为国内领先的城乡建设与生活服务商，万科的数字化转型实践是实体经济核心企业的代表性案例。万科在2016年1月推出了其信息化、数字化战略沃土计划，后升级为集,团的科技赋能战略。整个计划包括了核心ERP、客户服务产品、统一客户数据库平台、内部协同办公等众多信息化和数字化建设项目。在多元化的业务体系下，万科通过与员工、客户等的大量链接和触点，采集并积累自身数据，通过统一的中台进行管理，打造万科数据中台，以整合、沉淀多业务平台内的客户、产品数据，通过数据洞察，为各类客户提供加精准、个性化的服务体验，支撑整个万科体系的智能化运营，实现开发、营销、产品、服务和生态的重塑。,（资料来源：东方管理研究院万科的“中台”战略 ）,大数据、客户360画像,BIM、装配式,图：万科数据中台的应用价值,公开资料,重塑开发,重塑营销移动化、社交化全渠道精准营销,重塑生态重塑产品,重塑服务云设计、柔性生产,搭建数据中台，赋能实体经济企业,在业务体量的支撑下，核心企业有能力自建数据中台，但对于实体,经济的大部分企业而言，自建中台实现数字化转型还不现实。,作为商业智能的数据服务平台，搭建自身的数据中台，实现数据业务中台化，基于中台支撑的应用场景，赋能实体经济企业,的数字化转型。数据中台的形成，是数据不断融合和技术融合的过程。通过赋能商业硬件服务商，实现了对大规模线下场景的覆盖和线下数据资产积累。通过与合作伙伴进行数据互补的合作，补充了自己的线上数据能力。基于线下数据与其他数据源的融合，结合技术中台的能力，搭建完善了自己的数据中台，通过智慧营销、智慧零售等服务赋能企业客户。,数据运营,数据研发,智慧零售,智慧营销,智慧安全,数据组件：客流分析，人群画像，归因分析数据中心：用户数据，行业数据，特征强化数据智能引擎存储计算平台,数据资产平台,应用场景,案例：搭建数据中台，赋能实体经济企业实体经济企业客户,图：的数据中台体系与应用价值,数据来源：,业,数,据,中,台,务,中,台,数据中台将与业务中台融合,深入业务场景可以实现数据闭环，强化竞争壁垒数据中台的搭建是为了实现数据资产化，解决具体的业务问题。在服务具体业务场景过程中，基于场景可以实现数据闭环。一方面，深入业务场景本身会产生高价值数据，提升线下数据智能企业的数据中台能力；另一方面，业务场景的数据反馈能优化数据模型精度，提升数据应用价值和企业在该场景的竞争壁垒。数据中台深入场景，与业务中台融合企业实践过程中，逐步找到数据应用价值和对应的应用场景时，数据中台就会与业务中台融合。由于业务是由数据驱动的，对于具体业务场景而言，数据中台和业务中台的界限会越来越模糊。,业务场景,图：基于业务场景的数据闭环,整理,目标用户分析,小活动,案例：打造数据驱动的本地化媒体平台深入智慧营销场景，打造数据驱动的本地化媒体平台对于大量实体经济企业，营销是长期不变的刚需，且线下数据能为营销带来明显的业务价值，因此智慧营销是最开始切入和持续深耕的应用场景。在深入营销场景过程中，对接了视频APP、信息流APP等线上媒体资源，线上流量媒体覆盖率达98%。此外，在媒体端，还延伸到了智慧屏幕等线下媒体，对接的线下屏幕资源已超过150万，远超分众传媒等头部媒体。此外，还推出了佩琪建站、小活动、值微信等产品，覆盖售前、售中、售后全流程，完成了场景营销闭环。基于在场景的深入布局，可以获取媒体方用户标签、告投放转化和反馈等数据；通过营销业务全链条产品，可以获取用户点击告后的行为数据等。通过这种数据闭环，可以不断强化数据中台能力和精准营销能力。,小数据,智屏地图,会销大屏,智屏TAAS,灵活的数据开发平台,数据智能平台图：的营销业务场景闭环数据来源：,强大的数据变现平台,售前支持,定向,媒体,佩琦,值联系,投后分析,工具包,CRM,工单系统,智屏点位下载工具,智屏运营平台,审核系统,运营支持,ZMT大数据引擎,04,线下数据智能的未来在深入场景Trends of Offline Data Intelligence,本章概览线下数据智能的核心价值在应用场景，本章探讨了数据智能企业实现场景延伸所需的能力以及发展趋势。,线下数据智能赋能实体经济，应用场景价值度不断提升，场景延伸尤为关键。能够搭建技术中台和数据中台的线下数据智能企业具备场景延伸能力。实体经济企业对技术中台和数据中台的需求强烈，有于场景延伸。深入场景的领先企业，有机会从技术赋能延伸到建立行业生态。,深入赋能实体经济，场景延伸尤为关键占据应用场景的价值度不断提升,线下数据智能需要解决实体经济企业的业务问题，不断深入应用场景，才能产生大价值，并强化竞争壁垒。因此，应用场景的价值度不断提升。场景延伸可以提升客户粘性和市场天花板具备场景延伸能力的线下数据智能企业具备大优势。一方面，为客户解决,技术中台和数据中台不具备行业属性，因此，技术能力强和具备独特数据资源的公司容易实现场景延伸。线下场景有机会实现场景延伸线下场景，实体经济企业的数据基础设施较差，格局相对分散，对技术中台和数据中台的需求加旺盛，因此线下数据智能企业有机会实现场景延伸。,多场景问题可以提升客户粘性；另一方面，跨场景可以提升市场天花板。场景延伸数据中台和技术中台可以做场景延伸,数据中台,技术中台,能力,场景数据洼地,图：场景延伸的机会,整理,案例：的场景延伸,基于数据资产平台和技术能力，实现应用场景的横向拓展,基于线下数据资产化赋能实体经济，最开始从智慧营销场景切,入，实现了从客户画像到告投放的业务和数据闭环。在跨场景能力方面，通过营销为客户积累数据资产，进而服务,于客户的选址、选品、运营等数字化经营管理需求，从而形成智慧旅游等垂直行业解决方案。此外，基于自身积累的线下线上数据资产，以及融合AI的数据智能技术能力，从智慧营销场景延伸到智慧零售、智慧安全等场景。,智慧零售,智慧营销,智慧安全,数据资产平台线下数据采集,智慧旅游等行业解决方案,图：的场景延伸能力,整理,深入场景要具备技术融合能力,线下数据智能领域，大数据将与人工智能等技术深度融合从应用场景需求出发，线下数据需要与其他海量数据源汇聚融合，以,产生大的价值。此外，线下数据智能的应用场景益深化，逐渐延伸到指导业务决策。这对数据的处理分析提出了高的要求。例如非结构化数据的处理、,基于复杂网络的推理和决策等，单一技术很难解决问题，需要与深度,学习、NLP、知识图谱等技术深度融合。,数据采集,数据治理,数据应用,计算机视觉物联网机器学习,深度学习NLP知识图谱,行业知识图谱,例如，在线下数据采集端，传统方案基于单一的无线特征，导致覆盖率较低，用机器学习技术，将GPS、无线网络信号、蓝牙信号以及基站信号等整合到一起，建立统一的特征模型，提高数据覆盖能力 。,图：线下数据智能业务流程的技术融合,整理,案例：强化数据智能能力在数据模型环节融合了AutoML、特征工程等技术，不断强化数据智能能力，提升数据治理效率和数据模型精度，并服务于最终服务于CTR预估、反作弊等业务应用。,图：服务于营销触达的数据智能能力,数据来源：,物流中心,商用车4S店,商用车客群,集贸市场,2-6点,活跃时间,进货,运输,案例：融合行业知识图谱实现应用场景拓展结合行业知识图谱，实现线下数据应用场景的拓展的智慧营销业务，通过大数据技术采集线下客群和场景数据，并与线上数据融合，完善目标客群画像，再基于lookalike算法定位和触达潜在目前客群。在服务于不同行业的场景需求时，需要匹配相应的场景标签。但是，原始采集的POI基础数据只有自身场景的标签，限制了数据应用价值。为此，构建了基于行业分类的行业知识图谱，实现不同场景之间关联关系的挖掘。例如，为了服务商用车的精准营销需求，需要找到与商用车目标客群关联的场景。根据行业知识图谱，关联场景包括商用车4S店、物流中心、集贸市场等。此外，根据从业者行为特征，在集贸市场这个场景，商贩的活动时间应该在凌晨2-6点之间。买车,图：的行业知识图谱应用案例（示意图）,代理伙伴,户外多场景,电子屏,线下数据智能企业的业务模式以技术赋能为主。随着线下数据智能在实体经济的不断渗透和应用价值度的不断提升，深入场景的线下数据智能企业有机会链接业务场景各方，建立起新生态。,领先企业从技术赋能到生态共建智慧屏幕业务从联盟到联营,作为一家线下数据智能企业，在深入智慧营销业务场景过程中，需要对接媒体方、告主、代理商、政府、产业联盟等各方生态圈伙伴。其中，线下媒体方是的重要生态伙伴之一。传统的线下屏幕类媒体具有较大的数字化改造空间，通过联盟的方式，为线下屏幕媒体方提供智慧屏幕改造解决方案，并结合告主资源参与媒体售卖。随着业务的不断成熟，还探索联营模式，面向拥有线下屏幕点位资源的合作方，开展屏,对接,服务,幕媒体的联合建设和运营，合作方式加紧密。服务,投放,联盟生态,整合资源,图：智慧屏幕业务的战略升级,众盟智屏,告主,众盟智屏,渠道伙伴,户外多场景电子屏,自建,+,告主,服务,投放,05,线下数据智能应用实践Application Cases,本章概览本章主要分析了线下数据智能的核心应用场景，并展示了具体实践案例。,从基础设施和应用成熟度出发评价各场景价值度，零售、营销、政务等行业是线下数据智能较成熟应用场景。智慧营销、智慧零售、智慧旅游等场景的应用案例分析。,零售、营销、政务等行业是线下数据智能较成熟的应用场景,线下数据智能的应用场景，主要集中在与人的线下行为数据密切相关的零售、营销、政务、旅游、房地产等的实体经济领域，服务于营销、运营等环节。,影响线下数据智能应用成熟度的主要因素，主要是行业本身的基础设施成熟度和商业应用成熟度。行业应用成熟度和行业本身的规模，决定了线下数据智能应用的市场规模。,目前来看，零售、营销、政务等行业是线下数据智能较成熟的应用场景。,基础设施成熟度,商业应用成熟度,零售,政务,房地产,金融,旅游教育,图：线下数据智能在各行业的应用价值度分析 整理*气泡大小表示线下数据智能在该行业的市场规模,营销,线下数据智能赋能智慧营销基于大数据的精准告营销在线上场景已经非常成熟，而线下大数据在智慧营销领域才刚刚开始展现价值。,客群画像在营销的业务流程中，线下大数据的首要价值是补充目标客群在线下真实场景的位置、行动轨迹、场景偏好等标签，刻画完整的用户画像，提升触达目标客群的精准度和告投放的ROI。特别是对于目标客群主要在线下门店的品牌商而言，线下,数据的重要性为根本。,媒体投放线下流量的价值已得到充分的认知，而对线下屏幕等传统媒体进行的数字化改造，进一步提升了线下媒体的流量价值。有了场景标签、受众标签等数据，线下媒体可以对标线上媒体，实现有精准的投放，进而提升对告主的议价能力。,到店转化在整个营销的业务流程闭环中，线下数据智能技术还可以实现从告投放到到店用户的识别，使告主获得加真实的转化数据，进而优化营销策略。,智慧营销案例分析：尚德机构,尚德机构是专注于成人学历、职业资格证书培训的互联网在线教育公司，面向全国范围内的学员以线上直播/录播的形式提供免费试听、付费课程，业务涵盖以成人自考本科、MBA、国际名校MBA等学历教育以及教师资格证、注册会计师、心理咨询师等各类资格证书培训。,学历教育和旅游行业有一定相似性，都属于决策周期长、消费频次低的消费品类，拉新需求强烈。为此，尚德机构建立了星图告营销平台在内的完整信息化体,系，并积累了大量的用户数据，赋能告投放效率优化。尚德教育和在共享流量数据方面进行了深度合作。一方面，在头条、点通等各大线上平台支持尚德机构的告投放；另一方，尚德机构也通过数据指标监控预警、智能调价,等自动化工具降低了线索成本。,另外，尚德机构信息系统基于用户线上、线下的行为对用户意向进行分层。高意向用户交由有限的销售资源跟进，对于低意向用户，则通过免费课、试听课、群聊等方式继续培育用户意向。,通过结合线下数据进行目标客群的定位和触达，尚德教育有效降低了线索获取成本，并提升了整体ROI。,尚德第一方数据星图营销平台历史投放数据,众盟线下大数据值投DMP数据线下采集数据,通过数据合作洞察高意向客群,用户意向洞察,本科年龄：18-40岁学历：高中/大专,MBA年龄：24-50岁学历：大专/本科,智慧营销案例分析：阳光媒体梅岭伶伦音乐节阳光媒体集团由吴征先生和杨澜女士创立于1999年，是国内领先的民营媒体集团之一。阳光媒体以高品质的原创文化节目、跨国的多媒体制作与整合传播实力享誉业内。梅岭伶伦音乐节由阳光媒体集团成员企业阳光新瑞与南昌市湾里区合作举办，目标是丰富区域性文化娱乐中心内涵。一般而言，音乐节的售票有一定的规律，正常的预售期、临开演和开演后，有不同的销售周期，前期根据市场的推力度的不同，用户买票的需求量的不同，宣传力度越大前期的购票量越大。2018年梅岭音乐节携手进行全面推，通过众盟大数据多角度了解音乐会受众，在音乐会开始前一周重点对在校大学生、演艺工作者客群的拓展，并挑选多家匹配的告资源平台进行大量曝光，包括在南昌本地，也在全国四大一线城市进行，使音乐会和南昌文娱内涵得到丰富，整体告效果佳。经不断优化和提升，本次和阳光媒体合作投放CPC较行业平均低72%，CTR高227%。,寻求年轻客群,彰显文化内涵,南昌梅岭伶伦音乐节,拓展招商,品牌曝光,梅岭伶伦音乐节举办目的多样,通过线下大数据能力定位目标人群，精准投放范围,依靠数以万计的线下大数据标签发掘最终合适的参与者,新潮主义,娱乐至上中端消费,30岁以下,本科毕业高级领,THANKS,跟,优,踪,创意产出,化,锁,标,定向,40 |,智慧营销案例分析：柯桥报柯桥报是浙报集团的子媒体，主要经营柯桥报报纸告、新媒体运营、各项大型活动承接。中国轻纺城汽车博览会由浙报集团主办，柯桥报社承办，一年举办三次，经过十余年的发展，车型丰富，为绍兴人民，提供了看车比价的优质购车平台，目前已经成长为绍兴市民认可的权威性展会。柯桥报和中国轻纺城汽车博览会的合作方式此前是通过线上宣传，开通购车报名通道进行集客。但在移动时代，手机成为信息和用户行为最重要的载体。通过众盟大数据，锁定购车意向客户，为车企带来多潜在客户。打通线上线下，全场景持续影响受众人群，提升品牌在用户心中的影响度，分析用户行为。本次投放CPM维持在37.69元，低于大盘15%，CPC维持在2.19元。通过账户的不断优化，虽然双十一告投放大盘的成本增加，但最终的CPM价格维持在低位，点击率保持在1.72%左右。,在新媒体上做车展活动宣传，触达绍兴市的目标用户，为线下活动引流,用线下大数据能力识别客群,持续跟进优化投放效果,线上人群识别绍兴市24-49岁，关注汽车、家装家具、体育、旅游、金融线下场景锁定绍兴市本地汽车相关场景、运动健身场景、房产场景,场景,定签持续投放,共投放1272610人次，产生21942次点击，搜集意向客户表单123条。点击率保持在1.72%高位。CPM维持在37.69元，低于大盘15%，CPC维持在2.19元。,什么人？在哪里？想买什么？,什么时间？,是否成交？,为何购买？,线下数据智能赋能智慧零售线下零售的数字化转型是新零售的核心要义，线下数据智能的应用空间阔。对于线下零售商而言，人、货、场数据是核心资产。在人、货、场数据采集和融合打通的基础上，实现对数据资产价值的挖掘，能够帮助零售商好地了解消费者，进而指导精准营销和选址、选品等门店精细化运营。,客群洞察、漏斗转化分析多层级客群画像、到访/成交分析,经营优化、客流统计动线分析、区域热度分析体验提升、进店识别智能推荐、千人千面,店铺管理、门店选址货架陈列、补货提醒41 |,消费者需求的深层理解,线下数据智能、赋能智慧零售,智慧零售案例分析：新华百货新华百货连锁超市，是银川新华百货商业集团股份有限公司下属的以超市业态为主的全资子公司。至2018年底，新华百货连锁超市有线下门店合计142家，其中大卖场40家，生活超市27家，便店75家。面对电商的冲击，线下零售商超行业面临激烈的竞争，新百连超希望通过精准触达方式，吸引年轻客群到店消费和线上下单。原因在于，年轻客群在消费习惯上偏好通过全渠道方式进行购物消费，新百连超可以收集到多维度的数据，其后通过数字化管理手段提升运营效率及优化用户体验，提升自身竞争力。,42 |,年轻客群定位&触达,全渠道购物,数字化运营,数据,转化,智慧零售案例分析：新华百货新华百货连锁超市携手进行全面推，采用线上人群标签+LBS商圈定向+自采数据投放，通过众盟大数据多维度了解受众，精准分析受众行为，定向结合优质告策略，通过腾讯视频、优酷视频、爱奇艺等多家贴合年轻群体的优质告资源平台进行大量曝光。在营销效果方面，投放告平均点击率高达2.08%，高于行业平均30.02%。在全程的投放过程中，前期的投放使曝光保持稳定增长，随着平稳投放，点击率持续增长，高于行业平均点击率，点击率峰值达到3.3%。在线上告投放项目结束后，对数据进行多维的分析和比对，供营销、宣传决策使用，同时也对营销和宣传的效果进行评估，以调整营销和宣传策略。此外，返还用户点击数据、区域客群数据等，帮助新百连超提升会员画像精确度，为后续增加线下场景、覆盖多目标用户和投放打下基础。,商圈定向：半径2公里内新百大卖场(良田店)新华百货(老大楼店)银川新华百货连锁超市有限公司)新华百货超市(宁阳店)银川金凤万达场6.彩虹超市,锁定银川人群，全方位等高意向目标人群，持续覆盖式投放线上媒体：优酷，腾讯，爱奇艺,选用高意向人群线下采集数据及场景的精准人群、深度意向用户进行投放场景选择：购物，化，美食，奢侈品，超市43 |,LBS策略,线上人群标签,线下场景+自采数据,智慧零售案例分析：新华百货行业大数据分析系统由数据采集平台、业务管理平台、,大数据分析平台组成。通过对用户的实时位置、消费行为、产品属性等进行海量数据的清洗并结合商业分析模型，形成用户画像，,