【T112017-新消费分会场】卓越集团大数据应用的实践与思考_18页_13mb

卓越集团大数据应用的实践与思考总结

核心内容

卓越集团通过大数据分析，探索数据驱动业务的常态化应用，旨在提升客户运营效率与满意度，降低营销成本。主要应用领域包括用户数据持续运营、交互营销、跨界合作等，重点在于潜客挖掘、精准触达、客户画像分析及营销策略优化。

主要观点

• 数据驱动业务：通过数据的深度挖掘与分析，实现对客户行为的精准识别，从而优化营销策略。
• 客户分群运营：基于大数据，对客户进行分群，明确不同客群的消费偏好与行为特征，提升营销精准度。
• 多渠道整合：结合线上与线下数据资源，整合触达渠道，提高客户转化率。
• 场景化模型构建：围绕房地产行业特点，构建适用于不同业务场景的数据模型，以支持精准营销与客户运营。

关键信息

用户数据持续运营

• 用户/目标层：包括潜客、访客、成交客、进店客、会员、业主等。
• 数据来源：涵盖TDD图像数据、电话号码、TDID数据、POI数据、围栏圈定、移动探针等。
• 数据应用：通过客户数据中心，实现对场景与模型的分析，用于精准运营与转化。

潜客挖掘与触达

• 到访客群画像：分析线上行为及线下地区分布，挖掘潜客。
• 成交客群画像：结合线上行为与线下区域数据，分析客户特征。
• 竞品客群画像：分析竞品客户（如龙光城）的行为与分布，识别重叠区域。

大数据研究分析

• 潜在客群筛选：基于改善居住品质的需求，筛选市南、市北潜在客户。
• 城市指标分析：通过筛选22个城市指标，划分城市类型（上涨、平稳），研判17个目标城市。
• 城市配套指标：分析学校、医院、地铁站、公交站、公园等城市配套情况，以辅助城市选择与客户定位。

大数据应用实践

• 活动应用：根据大数据分析，定制投资、健康、旅游等主题活动，提升客户参与度。
• 拓客应用：结合营销实际情况，重点拓客区域为小区与企业，通过数据筛选与匹配提高获客效率。
• 巡展应用：选择高人流量区域进行巡展，通过现场派发礼品、邀约洽谈等方式进行客户触达。
• 新渠道应用：与滴滴打车等平台合作，通过贴纸广告、免费搭车等方式提高客户转化。

职住分布与动线分析

• APP活跃度分析：分析工作日与周末客户APP使用偏好，识别客户行为特征。
• 职住分布：客户居住地与工作地集中在两个狭长地带，对职住动线进行分析，以优化客户触达路径。

客群分群与精准识别

• 客户分群：基于行为数据，将客户分为四类，分别对应快餐、火锅、生活休闲、家庭一站式等消费类型。
• 分群结果：人群IV（快餐）占比31%，人群III（火锅）占比38%，人群I（生活休闲）占比13%，人群II（家庭一站式）占比18%。

未来展望与合作模式

• 合作·探索落地模式：探索与第三方数据平台的合作，建立数据应用的闭环与标准化。
• 场景·建立行业标杆：构建行业领先的业务场景模型，推动数据在房地产行业的应用。
• 持续优化与完善：完善主数据管理，探索多业态统一运营体系，建立数据应用制度规范。

结构清晰总结

用户数据持续运营

• 目标：完成数据驱动业务的探索与常态化应用。
• 数据层：包括企业DMP、客户数据中心、平台/通道层、集团内部信息系统。
• 应用场景：包括潜客挖掘、访客分析、成交客户分析、竞品客户分析等。

大数据应用实践

• 活动应用：定制投资、健康、旅游等主题活动。
• 拓客应用：重点拓客区域为小区与企业，结合数据筛选与匹配。
• 巡展应用：选择高人流量区域，通过现场活动进行客户触达。
• 新渠道应用：与滴滴打车等平台合作，提高客户转化率。

职住分布与动线分析

• APP活跃度：分析客户在工作日与周末的APP使用偏好。
• 职住分布：客户居住地与工作地集中在两个狭长地带，动线分析有助于优化客户触达路径。

客群分群与精准识别

• 客户分群：基于行为数据，将客户分为四类，分别对应不同消费类型。
• 分群结果：人群IV（快餐）占比31%，人群III（火锅）占比38%，人群I（生活休闲）占比13%，人群II（家庭一站式）占比18%。

未来展望

• 合作模式：探索与第三方数据平台的合作，建立数据应用的闭环与标准化。
• 行业标杆：构建行业领先的业务场景模型，推动数据在房地产行业的应用。
• 持续优化：完善主数据管理，探索多业态统一运营体系，建立数据应用制度规范。