在商业AI赋能零售行业的数字化智能运营专题直播中，Datatist华龙科技高级VP、维权联盟总经理陈雪原分享了“华龙科技如何在头部电商平台精准拉新品牌”，在线指导零售品牌如何精准拉新品牌。
01从品牌经营成长模式
首先，从品牌的角度来看，增长的底层逻辑是什么！
其实不同的品牌，尤其是这个大零售板块的品牌，有很多品类。下图波士顿咨询《2021中国私域营销白皮书》对品牌和品类做了一些区分，主要是根据高频+客单价的情况。
Datatist华龙科技的很多零售客户，比如家电、3c品牌，都属于低频高客群；还有一些时尚、美妆、母婴的品牌，基本都是高频客单；还有一些高频低客单的品类，这些品类的消费者在消费行为上差异很大。
比如像母婴这样的产品，第一次消费决策的周期可能更长，但后续的消费忠诚度很高；比如家用电器，3c产品也是类似的情况。决策周期比较长，但是因为比较低频，如果时间太长，品牌不会和用户互动，用户很可能会流失。
基于不同品类的分析，从品牌业务增长的角度来看，虽然品类和消费者存在差异，但有一个通用公式，尤其是线上电商品牌，GMV=流量*转化率*客单价。由于近年来私域运营的兴起，这个公式可以进一步扩展为:GMV=流量*转化率*客单价*复购率。
品牌需要建立用户的忠诚度，不断与用户互动，引导用户进行购买。因此，这个公式中的流量可以分为公共域的新流量和私有域的旧流量。
因此，有必要从几个方面来提高企业成长性:1。通过不断拉新，扩大用户流量池，沉淀更多潜在用户；2.通过精准运营，不断提高转化率，这一点很重要；3.可以通过“套利”或新产品提高客单价；4.增加复购频率，通过自身的私域会员体系，结合Datatist华龙科技的商业AI模型，精准运营用户。
拆解这个业务增长公式，企业要做好新的公共域流量的拉动，同时运营私有域流量。尤其是对于公共领域的流量，是品牌业绩增长的重要组成部分。
02国内头部电商平台如何精准更新公共领域平台？
如何帮助品牌拉动新的公共领域流量，首先要说说数据学家华龙科技的维权联盟。在Datatist华龙科技维权联盟中，有很多企业是有负责人的，比如某金融机构、某电商平台、某银行等。，所以大平台也需要拉新的引流，分享权利。因为这些企业已经部署了我们的产品——AI运营官，他们可以基于数据学家华龙科技强大的AI-pull-new模型建立股权联盟，通过接触零售、银行、保险、证券等合作伙伴，建立线上+线下开放共赢的产业生态。同时，他们还会引入一些外部虚拟权益，解决合作伙伴私域会员生命周期运营困难等问题，促进合作伙伴实现共赢，完成拉新。数据学家华龙科技维权联盟地图该系统已经成功运营，在国内某电商平台已经相当成熟。在过去的一年里，我们在这个电商平台上的服务品牌也取得了不错的成绩。除了服务平台本身的零售客户，比如3c、家电、酒水、珠宝等。，我们也服务于一些外部企业，如银行、保险、证券等企业。我们也可以利用平台的数据，结合商业AI模型进行精准更新。与电商平台的合作主要是在平台上部署AI智能引擎——AI运营官，然后挖掘电商平台开放给我们的用户数据。用户想要购买什么品牌或品类的产品，可以通过不同的渠道达成，比如短信、推送、智能外呼、站内外广告位等。，可以精准到达，从而形成转化，最后数据会流回平台。在这个过程中，Datatist华龙科技对电商平台的用户数据进行精准净化，提供精细化运营服务。电商平台DMP有很多数据标签，这种人工选择标签的模式被称为“BI人工决策”模式，不仅需要选择标签，还需要不断的测试和评估。Datatist龙画技术采用“AI智能决策”模式，可以通过AI模型直接预测目标人群，全部由机器完成。从准确性、效率、可靠性等方面来看，如果“BI人工决策”的标签选择不正确，效果无法保证。特别是很多电商平台的商家，不会通过标签来选择人群，或者人群选择不完全，可靠性差，成本高；“AI智能决策”通过模型选人，可以挖掘出更多隐藏的特征。所有的选择都是准确的，准确率可以高达90%，而且比较可靠，成本比也比较低。
为什么「AI智能决策」效果更好，Datatist龙科技的AI模型是如何搭建的？
我们首先需要原始数据，收集和清理原始数据，准备特征，然后通过特征工程生成所需的营销特征。即使只有几十个数据场，我们也可以处理上万个营销特征，然后放到商业AI模型中进行训练。经过不断的调试，我们终于给出了一个分数。
为什么Datatist画龙科技商业AI模型效果很好？一是有牛人，Datatist龙画科技拥有世界一流的机器学习博士和科学家团队，实践经验丰富；二是有“独特配方”。Datatist华龙科技开发的数百个AI模型，可以找出增加复购率、交叉购买率/增加用户活跃度等各项指标的关键影响因素，找出不同特征对预测目标的影响，并根据影响程度为不同特征设定最优权重。并且这些模型已经产品化，企业可以根据不同的场景直接使用。
我们来看看商业AI模型的应用场景。
在拉新品方面，主要包括几个模型:品牌推荐模型、品类推荐模型、活动预测模型。根据订单数据、用户行为数据、商品数据等。，可以输出高潜力人群套餐，然后通过电商平台的触达渠道，包括短信、推送、智能短信、广告平台等触达。
除了通过模型选人，还有一个典型的场景是通过模型优化最佳推广权限和额度，包括:权限偏好模型和权限成本优化模型，可以预测用户偏好什么样的优惠或赠品。预测出来后，可以结合营销活动触达用户，帮助企业达到降低成本的目的。AI模式成为了提升运营效果的“核武器”，但为了让运营效果更加突出，还需要会做营销活动、会使用系统的运营人员。为了让大家更加了解Datatist龙科技的精准新服务，详细介绍了服务的具体流程和内容。
这是一个洗衣机品牌520在电商平台上创造新活动的案例。活动投入6万元，为苏宁平台线上品牌直营店带来726万GMV，营销ROI达到121；此次活动为苏宁平台带来了总计5200万的销售额。
保证运营活动营销效果的关键是什么？有四个主要因素:
1.选择合适的时机。根据电商平台的活动节奏，预热引导转化。2.使用正确的渠道。不同的渠道各有特点，什么时候选择哪个渠道也很重要。比如这个电商平台的触达渠道有短信、智能短信、推送触达、站外信息流广告等，都是给我们推荐的渠道。这些渠道可以触达精准用户。平台自带的站内搜索广告、站内推荐广告、站内展示广告都是付费渠道，可以增加曝光度，但是对于目标人群来说准确率不高。搜索广告、推荐广告、展示广告等。3.找对人。根据运行场景和要求选择型号。模型会对选出的人群进行评分，对不同分数的用户进行测试，最终选出转化效果最好的群体，并在后续活动中加大投入。4.说对话。这可以通过测试来实现，比如通过三个内容:一个可以在活动期间突出品牌的权益，一个可以突出产品的功能亮点，一个可以用爆款或者低价来抓住人们的眼球，从而测试哪一个转发效果更高。最终的结果是爆款或低价等吸引眼球的内容转化率更高。以下是如何进行A/B测试。以选人为例，我们将通过商业AI模型选出的人分成A组，企业根据传统运营经验选出相同数量的人或者随机分成B组，对这两组人进行触摸操作，测试哪一组的转化率更高。但是，这里需要注意的是，在A/B测试中，两组中的所有操作元素只能有一个变量。最后还有一个很重要的环节，就是复习总结。无论是小规模A/B测试结束，还是营销活动结束，我们都会提供复检报告，分析A/B测试期间两组的转化情况。同时我们也会做趋势分析，比如给店铺带来的流量变化，每天的订单……并提供一些其他的增值分析和同行业的转化。该报告还包含哪些链接需要优化以及如何优化...通过这样一套完整的运营方法论的指导，可以持续帮助平台和品牌创收。在这个电商平台，我们服务了很多客户，都取得了不错的成绩，为品牌带来了1.2亿的GMV增量，为电商平台带来了5.8亿的GMV增量。Datatist华龙科技AI股权联盟在这个电商平台上的部署模式很简单。平台数据不需要出域，依然可以利用平台的触达渠道，精准营销平台上的所有品牌。所以，总的来说，电商平台做好创新，做好成熟有效的模式，做好专业的运营服务，才能实现运营效果的最大化。
