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01 安利数字化转型初期，大数据治理和底层数据基础设施有待欠缺
安利（中国）日用品有限公司（以下简称“安利”）成立于 1995 年 4 月，总部位于广州，业务聚焦养分保健、美容化妆品、集体护理和家居护理等产品的生产和批发。
自进入中国市场以来，安利始终保持本土化经营，深耕中国市场，产品多达 200 多种，凭借本身高效环保的产品博得了中国消费者的信赖和青睐，其中雅姿、纽崔莱品牌更是妇孺皆知。现在安利中国的业务已遍布全国，员工数量过万，是中国保健品市场的领导品牌之一，中国也成为了安利寰球的最大市场。
安利以社交商业为基因，次要采取直销模式，除了线下直营销售门店外，外围是通过签约销售人员（即 ABO）的间接采购和关系裂变实现产品的销售。起初次要走线下模式，由销售人员向亲朋好友举荐或间接在地铁站、商场等人流密集场合采购安利产品，劳动强度大，效率低下。
基于洞察到的挪动互联网和社交电商的潜在机会，2014 年开始，安利启动直销模式改革，基于数字化、体验化、年轻化理念，提出“体验策略”——由体验实体、电商平台、物流售后体系、社群流动造成卓越的体验生态。即原有传统线下门店降级革新为体验核心、客户服务核心，承载 ABO 的诸多线下体验与沟通场景、社群流动（如瑜伽、美妆、美食烹饪等）；自研安利云购（最次要的线上销售渠道，有 PC、APP、小程序端）作为电商平台；与京东单干，搭建物流售后体系。此外，还借力数码港等自研 APP、微博、微信公众号等数字化平台，为营销人员提供丰盛的多媒体互动性内容，蕴含企业资讯、营销培训、在线销售等多种服务，继续强化“单兵作战”能力。数据显示，安利目前超过 90% 以上的订单来自线上，80% 来自于挪动端，引领直销业态全面转型社交电商。
但对安利而言，从人力驱动走向数据驱动并非一帆风顺，过程中也面临过不少问题。
图 1：安利数字化转型初期面临的次要问题
首先，数据类型不残缺、用户画像薄弱，安利无奈基于用户画像及旅程进行个性化营销与经营。安利依靠本身的在线化工具以及 GA 和 Adobe 的产品进行数据采集，但数据十分扩散，采集更多的是客户起源渠道、成交额等客户旅程两端的业务维度数据和大量要害行为数据，且该局部数据也仅停留在简略的局部采集和剖析层面，对客户的整个浏览、加购、领取、举荐等一系列客户旅程行为所知甚少，无奈实现精准的用户画像和客户旅程划分，无奈籍此开展营销与客户经营。
其次，安利全网每日积淀的数据量宏大，但短少系统化接入采集计划，数据采集老本昂扬，对立 ID 体系尚不欠缺。安利外部领有数十个线上利用产品，全网日均数据量超过 5000 万条，但起初并没有自动化、全渠道采集计划，从有些中央只可能拿到特定 ID，每年仅数据采集老本高达数百万。同时，安利本身的 One-ID 体系绝对单薄，未能齐全做到对所有渠道用户的 ID 进行辨认买通，数据无奈资产化，影响进一步的数据利用。
第三，ID 体系不欠缺以致用户标签体系无奈无效建设，制约了安利云购中包含产品举荐等泛滥利用性能的精准施展。因为用户起源渠道多种多样、用户行为数据不足且 ID 体系不够欠缺，安利无奈针对特定用户建设绝对残缺、多维度的用户标签体系，这很大水平上限度了安利基于不同用户的标签特色进行个性化产品举荐、促成复购甚至签约成为 ABO 等系列用户经营动作的成果，影响用户粘性、交易额及 ABO 团队的倒退。
第四，因为大数据治理和底层数据基础设施不欠缺，安利起初未能做到基于数据并联合业务场景做深度赋能，且数据的外部应用老本偏高。安利在数字化转型初期不足对业务场景进行深度赋能的能力，如对加购未下单、下单未领取的订单等场景短少适度干涉，对 ABO 的赋能偏弱，也不足对跨终端分享的追踪剖析，数据和业务间存在断层景象。同时，安利外部数据由各业务线别离接入各自利用（我的项目）中进行采集和剖析，外部数据并未齐全买通，不同业务部门调用数据，往往须要跨多部门申请沟通，工夫老本昂扬。
02 构建麻利数据中台，摸索数据 - 决策 - 经营良性循环
诸葛智能于 2018 年前后与安利开展单干，成为安利数字化转型的外围服务商之一，通过聚焦客户业务场景、专一用户行为剖析、“采集 - 洞察 - 触达 -BI”的一体化智能营销闭环服务，搭建了安利的 Databank 麻利数据中台，帮忙安利从 0 到 1 实现了体系化、自动化的用户行为数据采集与买通，欠缺了 One ID 体系和标签体系，定制化开发了追踪用户分享的跨终端剖析功能模块，实现了团体外部多业务线的数据共用、共享，突破数据孤岛，让数据在同一个平台进行对立治理，无效撑持团体精准高效地进行经营剖析与决策，造成了数据驱动决策，决策领导经营、经营反馈数据的良性循环。
图 2：诸葛智能 - 安利麻利数据中台整体解决方案
03 联合业务场景，全渠道植入多埋点采集计划
针对用户行为数据采集缺失问题，安利与诸葛智能一道对本身业务场景及业务指标进行具体拆解，最终驳回诸葛智能提出的多埋点数据采集计划，为保障数据安全，私有化部署了诸葛智能大数据处理系统，建设起了自动化、全渠道采集和解决用户行为数据的体系化能力。
首先，安利邀请诸葛智能与市场、经营、IT 等多个部门一起梳理本身典型业务场景与对应的外围业务指标，联合无埋点、可视化埋点、代码埋点、后端埋点等业内罕用数据采集技术的优劣势，最终采纳诸葛智能倡议的多埋点形式，即安利云购等主 APP 采纳 SDK 的代码埋点 + 无埋点（也称“全埋点”）形式，对数据进行分层、精准采集；同时制订对立数据标准，对包含安利官网、H5、微信小程序、三方营销工具（安利搜狗输入法、微吼视频）等端口的数据采纳 API 接入，确保安利所有获客渠道用户属性、用户行为数据的全方位、自动化地数据采集与整合，让数据可在同一个平台进行对立治理。
其次，安利的 IT 部门在诸葛智能的培训与陪跑下，疾速把握了如何集成诸葛智能的 SDK 产品，并与诸葛智能独特测验埋点计划与后果的一致性、过滤掉有效埋点、对敏感数据进行加密治理，确保了安利多埋点数据采集计划所采集数据的可用、可信。
最初，思考到数据安全问题，安利通过对性能、平安、老本的综合考量，最终抉择在本身服务器上私有化部署载有 Kafka、ETL 等外围组件的诸葛智能大数据处理系统，以便实时规模化地对所采集的海量、简单的用户行为数据进行洞察、开掘、合并等荡涤工作，以反对后端的用户对立 ID 体系、举荐零碎及 BI 零碎，为数据的进一步利用提供无效根据。这个过程中，安利将绝大部分 SaaS 利用进行了私有化迁徙，诸葛智能帮忙安利在不影响服务的状况下，以最短的工夫实现了对安利历史的 200 亿数据的迁徙，帮忙安利顺利完成了私有化部署。后续增量的实时数据、历史数据则别离通过诸葛智能大数据处理系统的 Kudu、HDFS 存储引擎将数据落入安利的数据仓库。
图 3：诸葛智能数据采集流程及后续利用举例
04 欠缺全域对立的 ID 体系和笼罩全旅程的用户标签体系
针对用户 ID 体系和标签体系不欠缺的问题，安利引入诸葛智能的 UTSE 模型、采纳多层用户 ID 映射技术计划，建设起了对立的用户 ID 和标签体系。
首先，考量到用户群体宽泛，用户从访客到首购的客户旅程对安利也非常重要，为建设笼罩全生命周期的数据标签体系，安利引入了诸葛智能的 UTSE 模型，以获取用户登陆前、多设施、多角色等场景下用户的动态和与安利多维度互动的动态数据。如用户在注册登陆前的匿名 ID 及对应的行为数据、同一用户在不同设施上的行为数据等。
图 4：诸葛智能 UTSE 模型
其次，为建设对立的用户 ID 体系，安利通过诸葛智能使用行业当先的多层用户 ID 映射等 ID-Mapping 计划，将不同渠道起源、业务零碎中的身份标识进行串联，生成安利全渠道对立的用户 ID 标识。和其余电商平台相似，安利用户起源多种多样，在安利云购 APP、安利皇后厨房 APP、安利云购小程序、安利 PC 官网等渠道会有用不同 ID 进行登录的状况，想要进行全域对立，有肯定难度。诸葛智能通过惟一用户主 ID（即共用的关联 ID）模式，将手机号、登录名、设施 ID、微信端的 Union ID、Open ID 等各个用户终端的辅助 ID 串联起来，同时利用匿名 ID（如 Union ID）记录用户登录 / 注册前的行为动静的特色，并与实名后的数据主动买通串联，帮忙安利高效笼罩了用户购买前、中、后的行为链路，确保用户数据采集无脱漏，这对用户量宏大且状况多样、多产品、多渠道且重视用户举荐的安利尤为重要。
图 5：安利用户对立 ID 体系
最初，基于对立 ID 体系，联合所采集的动态特色数据、动静全生命周期行为数据，在诸葛智能的帮助下，安利建设起动静实时更新的用户标签体系，对之前绝对薄弱的用户画像进行了进一步精细化，从而为安利的公域投放、私域经营提供松软撑持，促成安利各产品线的用户沉闷、留存、复购、凑单与分享。
05 深度赋能业务场景，突破数据孤岛效应
针对数据利用价值不突出且外部应用老本高的问题，安利通过诸葛智能向其余服务商提供高效数据对接，并联合诸葛智能的营销自动化零碎以及向 ABO 赋能，继续进步用户的付费与转化；定制打造多维度可视、多渠道汇总的跨屏剖析平台，安利实现了数据“一键点击，一屏全览”。
首先，思考到诸葛智能领有百亿级数据对接教训，安利决定借助诸葛智能大数据处理系统向其余服务商提供毫秒级 API 接口，以实现用户及行为数据的实时订阅，赋能安利多个实时数据利用及整合场景。以安利智能云购的智能举荐性能为例，该模块次要由达观智能负责，诸葛智能作为该举荐零碎的底层数据提供商，通过大数据处理系统的 Kafka 组件将用户行为数据、ID、标签数据向达观智能做高效对接，撑持安利云购电商平台 - 首页举荐位（猜你喜爱、热门举荐、用户相干举荐）、商品详情页举荐位（商品相干举荐）、购物车举荐位（商品相干举荐）等重点板块，助力安利进行精准用户偏好辨认、用户购买志愿晋升。此外，安利还可利用诸葛智能的大数据处理系统导出不同格局数据，二次利用于本身的电商场景。
其次，为晋升用户在加购行为的付费转化，安利引入诸葛智能自主研发的营销自动化（MA）零碎。通过联合业务部门的意见与教训并进行产品轻定制，安利对于用户加购、凑单提醒、订单领取等场景减少了互动揭示性能，如对于客户退出购物车超过 24 小时、48 小时而未下单领取的客户进行公众号或短信推送揭示、优惠券派发等，以便帮忙安利促成付费转化。
第三，安利瞄准本身商业模式中的要害角色 ABO，进行店面赋能、跨终端分享剖析，进一步激活 ABO。数字化转型后，安利的 ABO 人人都是店主，用户通过店主提供的小程序码产生生产就会给店主相应的佣金。安利的 ABO 可通过诸葛智能的跨屏剖析平台终端利用获取更详尽的到店用户行为数据，如随时查看到店用户画像、实时浏览记录、加购商品散布、下单商品汇总等数据，以数据帮忙 ABO 优化本身销售策略、晋升销售业绩；同时，通过跨终端分享的精准剖析，突破繁多微信生态，反对 PC、挪动、App（卡片音讯、URL、二维码等）等形式的分享追踪，保障了 ABO 及分享人员的利益，同时外围 ABO 通过分享数据分析，还可将分享数据优良的人员倒退为公司的正式 ABO，壮大团队力量，如数据显示，安利 40% 的新人来自于第一年安利新人举荐。
图 6：安利 ABO 三级分享关系图
最初，为突破数据“孤岛”，便于团体对立进行业务和经营决策，在诸葛智能的帮助下，安利构建了可定制化的跨屏剖析平台，可聚合不同端的用户数据，从全局去剖析所有利用业务线。安利突破之前各业务线别离接入一个利用（我的项目）中、数据独立采集和剖析的现状，构建可定制化的跨屏剖析平台，既有行业罕用且标准化的 BI 剖析工具，又可让安利的业务人员、经营剖析人员依据本身须要设计相应的剖析功能模块，实现“一键点击，一屏全览”，极大升高了数据应用老本，也进步了数据应用的效率成果。如安利的市场部门通过剖析平台的成果归因剖析，可清晰理解各渠道广告投放的触达和转化成果，从而优化下一波营销动作并积淀新的渠道和人群数据用于成果归因，造成业务闭环，从而实现以数据驱动流动迭代，即流动前提供数据分析反对，流动中监测流动数据，流动后输入剖析报告。安利各产品线的产品经理也能够拿到详尽的用户行为数据，对后续的产品迭代起到要害撑持作用。
06 数据驱动增长成效显著，新安利怀才不遇
随着一系列数字化动作的落地，安利疾速构建起了整体面向全域的大数据治理和底层数据基础设施，无效撑持了“数字化 + 价值点 + 用户体验”的策略布局，顺利拓展了线上业务，玩转社交电商，打造增长飞轮。截止目前安利云购的月沉闷用户（即 MAU）已达到 400 万 +，网购占比 90% 以上，顾客档案已实现翻倍，已接入包含电商、外部培训、流动经营等多个业务及超 20 条产品线，日均数据量 5 千万 +，最高峰值达 1.5 亿，超 8 成订单一天内送达。在此期间，诸葛智能作为数据智能服务商继续陪跑，与安利一起成长。具体来看：
- 在诸葛智能的多埋点计划和大数据处理系统助力下，安利实现了数据的高效采集，服务对象多，节俭大量人力老本。
1）安利的数据采集老本大幅升高，从数百万人力老本升高至几十万以内，机器采集的效率高且成本低。
2）安利实现了 24 小时不间断的经营和服务，数据采集数量也超过 500 亿。
- 数据利用价值突显，安利已实现深刻赋能电商经营。
1）安利数千家直营店铺能够通过诸葛智能数据平台实现电商精细化经营治理，用户行为剖析数据实现可视、可用、可追踪。线上直销店铺整体 MAU 大幅晋升，减少 4 倍之多。
2）通过用户旅程剖析，安利站内 push 新增 10 余种个性化举荐揭示，整体转化率减少 60%。
- 安利外部协同管理效率失去晋升。
1）安利外部经营、产品、和市场端人员都在应用，可满足数千人以上人员同时在线操作，数据一键获取和剖析，方便快捷，业务涵盖电商、外部培训、流动经营等多个业务。
07 深刻业务场景夯实大数据底座是胜利要害
纵观诸葛智能与安利的单干不难发现，此类我的项目的要害胜利因素包含以下几方面：首先，须要数据服务商与品牌方通力配合，深刻业务场景，充沛深刻理解品牌方业务及需要痛点；其次，数据服务商须充分发挥本身技术劣势，围绕品牌方需要痛点构建科学化、系统化解决方案，尤其联合客户的产品特点及用户旅程，从采集、剖析和利用等环节动手，系统化着力；最初，须要数据服务商通过客户胜利团队和技术团队的密切配合，从产品、服务两大维度，确保解决方案落地下、用得上、玩的转，对品牌方产生真切价值。
附录：诸葛智能介绍
北京诸葛云游科技有限公司（品牌名称“诸葛智能”）是新一代麻利凋谢的数据智能服务商，以用户行为数据为重点，提供业余数据技术和工具，帮忙企业实现用户数据的积攒与利用，全栈式赋能用户数据管理、剖析洞察和经营增长，进步用户价值。通过帮忙企业夯实数据基础设施建设，无效落地数据下层利用，驱动科学决策，助力企业与组织实现数字化降级，是企业与组织数字化转型的第一站。
诸葛智能总部位于北京，是国家、中关村高新技术企业，现已在上海、深圳设立分公司，并在武汉成立研发核心。2021 年 12 月中国当先的多业务云通信服务商容联云（NYSE：RAAS）发表全资收买诸葛智能，单方将实现产品和服务能力上的交融降级，通过整合“通信 + 数据 + 智能”的核心技术能力，更无效地助力企业营销与服务数智化转型。
目前，诸葛智能已帮忙全国 1000+ 家企业实现数字化转型降级，旗下外围产品诸葛 io 已累计为超 70000+ 平台用户提供数据撑持，笼罩地产、批发电商、互联网、汽车、金融保险、教育在内的数十个垂直畛域，数字化转型经验丰富。