编者按
佛山市网络安全和信息化协会获评4A级社会组织，这是过去四年协会在市委网信办指导下，与会员携手奋进取得的成绩。四年来，协会内外的网信企业日新月异、成就突出、亮点频频，不断刷新我们的认知。为呈现佛山网信企业的创新形象，探寻会员们的心路历程，协会特此选取部分优秀企业进行专访。
人物关键词：电商服务 数据营销 创新应用
阳光很好，进入小冰火人所在的原动力产业园区，保安非常热情帮我指车位。他说，这里车位下午开始就非常紧张了，客户太多了。此时的园区陆续上班的都是年轻的面孔，有的女孩子一看就是主播的样子。天猫、京东、苏宁、亚马逊、抖音这些耳熟能祥的电商及社交平台是他们的阵地，从2006年到如今，小冰火人在电商这个领域扎根顺德，服务大小家电、3C数码、个护美妆、大快消等类目的品牌及消费者。
我们此行预约了小冰火人董事副总裁邱志慧，了解数据驱动营销的实践。邱总很坦率地分享了心得和实战经验。
01 什么是AIPL方法论
邱志慧（以下简称邱）首先谈到了天猫的数据银行及AIPL人群分层，AIPL根据买家在平台的行为定义了消费者跟品牌关系的远近，A（Awareness），认知人群，包括被广告触达和品类词搜索的人；I（Interest），兴趣人群，包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人；P（Purchase），购买人群，指购买过品牌商品的人；L（Loyalty），忠诚人群，包括复购、评论、分享的人。
电商运营团队可基于数据银行获得品牌一段时间在天猫体系AIPL各个层级人群的存量、增量、流转率等关键信息，制定营销策略，做好人群的拉新及转化。
以数据银行为工具也可对内容（图文、短视频、直播等）及触达渠道进行评估，以此分配投放预算及资源。
日常运营过程中运营团队需要对人群进行监控及分析，分析当前“A-I-P-L”的人群规模及转换链路存在哪些问题？
例如，“A认知人群”数量太少了，或者“I兴趣人群”到“P购买人群”流转率太低了、或者旗舰店本身的“A-I-P-L“人群所占份额相对于其他C店和经销店来说太少了……接着，就可以针对链路中具体问题，采用对应的解决策略。
02 数据营销工具谁在用怎么用
邱：我们服务一家生产复古冰箱、冰吧、美妆冰箱的企业，2021年5月份开始合作，基于数据银行作为辅助决策工具，做好各个渠道、各个单品AIPL人群数据的采集、分析、应用、反馈，针对性地提升站内外投放的效果，天猫618就实现了销售额同比100%的增长，双11拿到复古冰箱、冰吧两个类目的销冠。就是按照类似数据银行方法论，京东叫数坊，京东平台这个品牌在我们承接服务之初实现月度销售额30-50%增长后，也逐步达到了100%的增长。还有一个品牌的电动按摩梳，运营团队也应用了这个方法论，在天猫实现了垂直类目绝对市占率。
网信协会：这个方法论是哪里创立的？
邱：其实，工具就在那里，只是你要知道怎么用。比如天猫的工具叫数据银行。
网信协会：是不是要整合起来，要有研究，要用起来才行？
邱：对，您这个问题问得非常到位，是要有研究及丰富的应用场景才能积累数据驱动营销的经验。
品牌方也会有疑问：“我们有数据团队，能看到数据银行的数据，为什么我们还要找专业数据服务商或运营服务商做这个赋能。”
我建议可以这样理解：
第一，品牌方在天猫数据银行看到的只是自己品牌账号被授权的数据，服务商账号的功能比品牌账号功能更全面一些，模型的构建、数据的抓取、数据的输出等效率更高，服务商可以快速地做很多多样化的模型测试，比较短的时间就可以测试一个复杂的数据模型，但品牌账号有一些功能的限制，设置模型、运行模型、数据采集等更耗时；
第二，服务商账号可以绑定多个品牌，能看到多样的同类目不同品牌的数据样本，知道运营做得更好的品牌其数据表现是怎样的，而品牌方的账号看到的是孤立的数据样本，只能知道自己的数据表现；所以服务商有机会见到很多样本：谁的运营在哪些渠道拉新好、转化率高，为什么会好，一个类目好的销售模型的人群结构是什么样子，人群结构要不要朝某个方向去优化调整，就可以依据数据挖掘真相、给出合理化建议；
第三，类目多，不同类目品牌的数据表现可以给出有益的启示，综合性的提练是比单品牌的要强。
可以打个比方：比如说你去健身，你不请教练，自己锻炼也是没问题的，但是为什么有那么多人愿意请教练，那是因为教练是专业的，他服务过很多不同的个人，可以给出更优的解决方案。
有些品牌，受限于客观条件，无法看到更多数据应用的场景，如果单靠自己组队摸索，在数据营销方面可能达不到预期的效果。
03手里有应用场景才能做数据营销
网信协会：您数据营销服务的实践过程中，比如您跟10个客人谈数据驱动营销的理念和方法，有几个是认可和接受的？
邱：实际上大家都知道大数据营销有用，但具体到应用及落地，怎么用、怎么体现效果还是会有不清楚的地方，了解到的信息也不够全面。
老板的重视程度是够的，但是落实时会有难度，应用什么样的工具、创建什么样的模型、数据从哪里获取、有什么样的逻辑、数据怎么呈现、数据跟营销动作的映射关系等，是需要时间的沉淀及应用的积累的。
大数据的应用，数字化转型升级，我们做为电商服务企业，数字化转型之路到底是什么，大数据营销的能力到底是什么？
省工信厅曾组织过大数据应用的调研，不同的企业有不同的方法论，制造业有制造业的方法论，连锁业有连锁业的方法论，像我们这种服务业有服务业的方法论。大家都会思考这三个问题：有没有大数据？有没有数据专家？有没有数据应用的场景？
网信协会：您这边有场景啊。
邱：对，我们可以从应用场景来落实大数据应用及数字化转型升级。借助第三方数据、利用大平台的开放资源，去构建我们的应用模型。
网信协会：其实大平台开放出来的东西已经能够构建很多大数据应用场景了。
邱：对。这些平台是很开放的，平台希望其生态体系有人能带着往前走。04有产品有场景有资金才能支持这个方法论
网信协会：您桌子上那块京东DREAM模型共建行业专家奖，这个牌子，那国内像您这样的公司，有能力拿到这个牌子的还有多少？
邱：这个奖牌是京东零售3C家电事业群和京东零售技术与数据中心颁发的。有这类能力的公司还是有很多的，北京、广州、杭州、上海这些一线城市，平台、应用场景、大品牌都在那里。一些国际大品牌也是营销创新的驱动者和受益者，拥有足够丰富的产品，足够多的场景，足够充裕的资金。
数据驱动营销，值得足够重视。佛山的同行，都会有这样的团队，实践程度不同而已，侧重点不同。
但是这个行业也有痛点在：数据的构建能力要资源、要成本，这种资源的付出带来的回报不是显现的，不是即时的。大数据服务本身很多时候不是看得到的变现，没有那么直接：比如数据服务本身带来多少服务费收入？数据服务带来了多少营收的增加？是难以衡量的，最多是看到成交额的变化，管理者可能认为OK，是数据驱动的结果，但到底帮助了多少，没有确定的值。很多企业只看到GMV（即一段时间内的商品交易总额）或成交变化，不一定看到在数据辅助决策下成交额增加背后各人群层级的规模增长及其流转率的提升，会忽略大数据驱动营销的价值。
这个也与品牌所在的品类、行业、赢利能力有关，一个保持高利润的企业才有足够的投入去持续支持大数据驱动营销的方法论及实践。
05数据营销要的是确定性不玩对赌
网信协会：互联网企业经常会有对赌的合作模式，数据营销方面也会这样操作吗？
邱：我个人不认为需要这样干。健康的销售、成熟的商业思考下，没必要这样做。对赌本身就是对对方的不信任，出发点不大好。为什么甲方乙方会开出对赌条件，认知有偏差嘛！如果双方能够达成共识为什么还要去赌呢？
数据服务是大家都认可了目标和策略，认可了就按这个去执行就好了。大家要的是一个大概率的确定性，保底目标、冲刺目标、巅峰目标。既然大家认可方法论和数据模型，就按这个思路去实施和执行，大家都认可才是合作。
电商服务行业，很多资源是品牌方的，服务方不是掌握全部资源的人，双方没必要对赌。新品进度、投放预算、产品品质等因素都会影响运营成果。
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