解读丨如何打造私域流量：构建流量池首先需要一个“数据池”

前文提要

流量池思维的诞生迅速取代了增长黑客，被视为营销行业流量游戏的新目的。随后，一波疯狂的科普浪潮席卷了朋友圈，看了看。在对流量池有了初步的了解后，每个人都在寻找构建流量池的方法。

我在前面提到的(如何打造私域流量:流量池思维 中台思维)，流量池需要一个强大而快速的数据基础系统才能达到运营、探索数据价值、带来更多流量的目的。

本期将就 构建数据池分享一些思路。

为什么企业需要数据池？

企业或多或少都有自己的客户数据，但很难回答我们有什么数据、我们掌握的数据能反映客户的真实情况、不同部门使用的数据维度是否一致等问题。

让我们来看看企业有哪些数据？

第一方数据

交易订单数据：从ERP、CRM、电子商务系统中产生的各种交易信息。包括卡券、订单、购物车、退换货订单。行为数据：微信、网站、App、小程序和其他第一方触摸产生的大量行为数据。如关注微信、提交表格、访问页面等。产品和其他业务对象数据：这些数据不是客户数据，但与分析非常相关。例如，库存和产品价格是许多零售客户分析所必需的数据点。外部工具产生的数据：现代营销依赖于注册表、电子邮件、微课堂、微商店等系统产生的大量外部工具。

第二方数据

合作系统传输的数据：如发送电子邮件和短信后，客户是否有阅读和点击。合作媒体数据：广告、视频、门户、垂直媒体等提供的数据。

第三方数据

数据平台、运营商等第三方数据供应商提供的数据。

企业把数据放在哪里？

每个业务部门都依赖于客户数据的不同方面，他们都有自己的应用场景。销售部门依赖于CRM（客户关系管理平台），售后部门主要关注客户服务系统，营销部门关注微信平台，数据分析团队使用数据仓库或客户行为分析工具。

每个部门都有自己的主要系统。每个系统都有不同的关注点，针对不同阶段的客户，所以他们看到的当然是不同的。就像盲人触摸大象一样，每个部门只看到自己关注的部分，而不是客户的完整性。不同部门使用的工具产生新的、孤立的、片面的客户数据，无法快速同步。

分裂的数据对操作构成了巨大的挑战。

举个例子，某企业想做个客服小程序，结果发现Billing数据在ERP在电子商务系统中，订单信息和网站背景中的行为数据。虽然他们想做的功能非常简单，但企业需要三个开发人员从三个不同的系统中获得价值。在理解了不同系统的值规则后，您还需要编写大量的合并逻辑。然后，下次做另一个小程序时，您必须重复上述步骤……

因此，企业需要一个数据池作为保证后续流量运行的基础。需要明确的是，数据池不是产品，可以理解为企业的一种数据资产。

我还有其他数据工具可以用作数据池吗？

答案是，没有。

能成为数据池吗？

许多人会问，行为分析工具也会收集客户的行为数据，并提供可扩展的数据结构。那么数据池有什么区别呢？核心区别在于数据的粒度。

比如企业多App。存储数据池时，会根据不同的数据池进行存储App将数据分类存储在一起。查看时，可以看到各种渠道的数据流入流出，也可以根据不同的渠道切割一个人。

但是行为分析工具一般会建议你把每一个都做好App的数据隔离处理，因为其设计目的不是做跨渠道数据整合的。

数据湖能用作数据池吗？

需要强调的是，数据池不同于传统意义上的数据湖。

数据池只关注客户数据的收集，可以大规模统一、标准化和激活这些客户数据资产。通过数据池

数据湖是一个存储大量原始非结构化和结构化数据的库，因此数据湖不理解IT人很难用。

以前的业务系统无法替代数据池，它是企业存运营流量重组的数据资产。

对于企业来说，行为分析工具收集的数据和数据湖是不同类型的数据资产，但不适用于流量池的构建。

如何构建数据池？

通过数据壁垒

没有相对完整的全渠道数据，会阻碍操作，因此企业需要共享数据源，连接每个渠道的每个客户互动，从微信到网站，从商店到ERP，支付服务，客户服务系统，甚至CRM。然后将数据传输到各部门使用的系统。

这样，数据就可以在系统和部门之间流动，打破公司的部门墙，让每个人都能对客户有全面的了解，也有助于建立基于数据和事实的文化。然后节省开发成本，提高运营效率，使团队更加专注。

数据归一化处理

各种重复记录、字段缺失和跨系统数据值不匹配一直困扰着操作。因此，企业需要在整个组织中实施一般数据标准，定义构成良好数据的内容，从源中删除错误数据，使整个企业相信数据是正确的。

构建画像

以上两个步骤可以说是数据准备阶段，其次应该是数据洞察阶段。企业可以将收集到的分散客户属性和行为数据转换为标签，为每个客户打上独特的品牌，如他们最喜欢的产品类别、购买频率等，分析统计这些特征，挖掘潜在的价值信息，概述客户肖像。

贴上标签后，企业也可以根据自定义的业务条件进行标签分组，以便在与客户沟通时知道该说什么，为客户提供独特的体验。

管理完整的行为数据

客户的行为数据可以很好地补充客户肖像。随着客户与企业互动渠道的激增，知道客户的偏好往往是不够的。有时，您可能需要知道客户的行为何时发生，以便更准确地对症下药。企业可以通过捕捉客户的完整行为数据，敏锐洞察客户意图，根据不同阶段制定运营策略，充分挖掘客户生命周期的价值。拥有完整的行为数据后，企业还可以为同类客户预设有针对性的运营策略。

数据池是流量池的数据基础，因此高质量的数据至关重要。高质量的数据是分析决策和精细操作的重要参考，使企业能够更好地为客户服务，探索数据价值，带来更多的流量。

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