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为什么要做好“深化”和“私域流量”这两件事？如果用一个词来概括，那就是“被逼的”。
先来谈谈深化。这个市场，就算产品再好、逻辑再好，如果没有好的运营，也很难生存。在零售行业里，忠诚度是特别艺术的事情，消费者 不会对品牌百分百忠诚，而是品牌运营者与消费者持续在互相追逐。据数据，现在四分之三的消费者属于两栖类，线上线下都会消费。过去几年线上流量蓬勃发展，很多零售企业迅速崛起争取更多红利。而现在，所有人都要挤进深水区，争夺这部分两栖类消费者。这也是过去近4年我们深耕数据应用领域所获得的见解。
这也就是为什么会出现“私域流量运营”。从短信、图文，到短视频，甚至KOL带货，都是企业试图在两大巨头流量之间找到一种所谓的私域流量。但我们认为这种流量是“泛私域流量”，而并不能真正成为企业自己的流量。只有企业能够有机会和手段去经营这些流量，并从中挖掘出数据智能或者运营智能，才能帮助企业在市场上找到自己的定位。
针对这种现状，TalkingData从2018年开始进入数据深化应用的下一个阶段，也与一些行业领先企业进行了探讨和实践。这里分享三个案例。
智能区块，让门店选址运营更高效
首先是地缘数据的智能化应用，就是将地缘数据与消费者画像结合，对地理区块——零售“人货场”中的“场”进行画像。
每个地理区块都像提拉米苏一样有很多层，例如常住人口、流动人口，也有基础设施、娱乐设施、交通设施等等。我们可以结合企业相应的业态，对区块进行价值评估。这种评估既可以在建店阶段帮助企业选择经营场所位置，也可以在运营阶段为经营网点进行导流。该模式的实现是通过TalkingData自研的AI模型，基于一个以地缘数据为基础的数字化平台，可以给开放接口给餐厅、便利店、药店等等不同业态。
经过一年的实践，我们通过400家店的真实经营情况对算法进行了调整优化。首先根据不同的业态看潮汐数据调整算法精度。比如说零售行业经常提到的“三个半”，半年生意、半条街生意和半天生意。其次，对企业的品类销量做相应的耦合与分析。另外，我们也对各线城市做了广泛、长时间的调研，才将这个算法打造成了可作业化的模型。
销量预测，让供应链管理更智能
当消费通路上的消费者与产品被数字化以后，意味着企业能够以消定产，甚至定义供应链，对降本提效有巨大的前景。这也是我们与一家连锁餐饮品牌一起做的尝试。
如果我们能够对接下来一天或半天的销量进行预测，不仅可以帮助企业提效降损，也能满足掌控生产者的供应链方面需求。
对餐饮企业来说，一天要预订5次货，过期的食材只能扔掉，也就造成损耗。但是不同的食材有不同的保质期，难以准确把握消耗量和备货量。虽然后台ERP系统非常精细，但对店长、厨师这些实际生产者来说使用并不便捷。这就需要一个足够简单的界面，将人的智慧、经验转化为数据模型，对货品的输入输出量进行预测。而经过9个月时间、上万名实际生产者与大规模实际生产环境的训练和优化，该算法模型在预测能力上已经具有了领先优势，而这种优势是一种加速的过程。
当数据和智能一体化后，企业会拥有以下三大优势。第一，数据加工、质量校验、上传下载等业务模板化，可以降低业务人员使用难度。第二，模型构建、模型优化被隐藏于系统中，极大降低AI系统的准入门槛。第三，数据输入输出可以自定义，适配不同业态需求。
线上线下流量融合，让平台转起来
当线下数据成为一个很重要的环节，线上的媒体、大流量的持有方，因为要进入线下，他们的开放程度逐渐被开拓出来。
在这种情况下，企业运营私域流量需要考虑如何和线上、线下的多个流量渠道对接。此时需要一个运营或者策略中心，将渠道和客户连接进这个中心，基于自己定义的策略，数字化、规模化的对接不同渠道，这样生意才可能做起来。
我们花了两三年时间在这方面项目的实践上，积累了三个经验：在把“品效合一”模型化的这件事情上，品牌和效率只能选一种；其次，只靠数据科学家难以将模型的准确率做到极致优化，而是应该通过大规模消费者实际反馈去训练模型；在与渠道的对接上，无论是卡券、还是智能化导购等，企业与客户的交互点、交互策略、执行点，应该通过自主可控的平台循环起来，而不只是基于流量平台本身的模式。
来源：TalkingData
