随着互联网“开放、共享、合作”理念的深入发展，越来越多企业希望通过打通企业生命周期各阶段间的数据链条，让各系统间的数据可以共享，实现数据快速、高效、便捷的查询与应用，同时为后续大数据应用、智慧应用等提供数据支撑。

• 本文简要阐述CDP+DataWind产品联动场景

• 辅以产品功能说明，企业如何通过CDP与DataWind的联动实现智能分析与运营

在企业运营场景下，员工需要以数据驱动，及时发现异常数据，并找出“异常”背后的原因，及时跟进处理，以助力业务的可持续性增长。
例如： 当你作为门店员工，发现这个月的销售额下降严重，这个时候你将如何通过智能分析与运营来解决问题呢？

3.1 整体解决方案概述

基于DataWind产品进行深度数据洞察，发现潜在问题，通过归因分析等产品能力找出关键人群，同步到CDP中针对该群体进行洞察与精细化运营，最后基于CDP+DataWind追踪并分析关键指标变化，验证效果，不断迭代运营策略，真正实现智能洞察直达决策与执行的闭环。

3.2 逐步拆解解决方案

第一步：从数据入手，通过结构化思维拆解相关数据指标

所谓结构化思维就是有逻辑的思考，从问题出发探寻原因。在本场景中，当我们发现门店销售额呈现下降趋势时，不应该发散性的思考，依赖过往经验枚举一堆可能的原因（比如市场环境、竞品价格战、活动折扣等等），这不仅会打乱我们的思路，也会让我们调整运营策略时失去方向。
首先，我们应该从问题入手，既然销售额下降，那就从拆解销售额的相关指标入手，进而分析影响相应指标异常波动的原因，进一步明确问题根源。例如，若门店销售额=消费人数*平均消费金额，可以继续拆解“购买人数”的指标与“新客数”、“老客复购数”息息相关；而“平均购买金额”则与“商品价格”、“折扣率”等强相关。

第二步： BI工具深度洞察数据，发现潜在问题

数据指标梳理清楚后，就需要进一步“归因”。 我们将“付费日期”拖入维度项，将“销售额”拖入指标项，选择聚合方式为求和；筛选条件中，选择付费为2021-09-01至2021-10-31，并筛选为需要分析的门店，在BI工具中配置销售额变化趋势的折线图。

（*上图为示例数据，仅供参考）

通过折线图我们可以找到销售额异常低值的节点，通过DataWind智能归因分析能力输出归因分析报告，报告依照引起下降的影响程度，对维度进行排名，进一步明确引起销售额下降的维度是什么。
在本场景中，发现“客户类型”及“会员等级”对销售额下降的影响较大：

• 客户类型中，散客销售额同比下降很多

• 会员等级中，普通会员的销售额同比下降很多

（*上图为示例数据，仅供参考）

第三步：抽丝剥茧，锁定关键人群

通过归因分析报告我们能够锁定与销售额下降强相关的群体，接下来我们可以直接通过归因分析中的“新建群体”创建出引起本次波动的群体，也可以通过CDP分群能力，结合门店信息以及会员的相关标签圈选出机会人群，如“本月B门店购买人群”、“近一年B门店购买人群”、“一年内购买过产品但本月已/未回购的普通会员”。

第四步：洞察关键人群画像特征，制定运营策略

锁定了群体，那么接下来门店应该如何针对群体制定合适的运营策略呢？

• 分析散客特征，促进购买决策

在CDP-【群体洞察】模块洞察“散客群体”的画像特征。发现：【积分敏感-是】为当前人群包中最显著的特征，可以导出该部分群体，并为其推送折扣券，推动用户的购买决策。

（*上图为示例数据，仅供参考）

• 对比分析，找出差异点

圈出“一年内购买过产品且本月回购的普通会员”以及“一年内购买过产品但本月未回购的普通会员”。进行人群对比分析，发现：年龄18-24存在很大差异，进一步分析本双月新品是否不符合该年龄特征，需要为这部分群体推送更多新品搭配。

（*上图为示例数据，仅供参考）

• 上传正负样本人群，挖掘标签特征

通过CDP多维特征分析功能上传正样本人群（即回购人群），负样本人群（即未回购人群），运算并得到多维特征分析报告，挖掘出最符合回购人群特征的标签组合，进一步制定相关消费券营销活动，并对目标群体进行推广。

（*上图为示例数据，仅供参考）

第五步：策略执行，多渠道触达目标群体

策略制定完成后，多渠道更快捷更智能地触达目标群体同样重要。

• 选人群：在CDP分群模块选择刚才圈选出来的机会人群包，通过GMP高效触达。

• 选渠道：APP push/短信/小程序/站内信/弹窗/外呼/邮件等

• 选物料：话术模版/H5/图文素材等

• 选时机：定时触达/例行触达/事件触发/事件组合策略等

第六步：追踪并分析关键指标变化，验收效果

• DataWind中查看关键指标变化趋势

在DataWind可视化查询中聚焦该人群，观察人群共带来50个商品的购买，平均客单价200元，分析短信成本及GMV回报。

• CDP中查看人群包及标签效果

门店成员可以在CDP人群效果分析模块，从分群的维度了解人群包在不同触达渠道、任务等转化情况，关注发送UV/到达UV/点击UV/点击率/CTR等指标，辅助评估效果。

（*上图为示例数据，仅供参考）

以上场景充分发挥了数据联动的重要价值，打通企业生命周期各阶段间的数据链条，让各系统间的数据可以共享，实现数据快速、高效、便捷的查询与应用。

用户基于DataWind产品进行深度数据洞察，发现潜在问题，通过归因分析等产品能力找出关键人群，同步到VeCDP中针对该群体进行洞察，通过VeCDP+GMP实现精细化运营，最后基于veCDP+DataWind追踪并分析关键指标变化，验证效果，不断迭代运营策略，真正实现智能洞察直达决策与执行的闭环，以数据驱动业务增长。

3.3 相关功能介绍