数据中台怎么帮助企业实现精细化运营客户的？数据中台的精细化运营主要是怎么实现的？由哪些功能实现的？今天积木云策就这几个问题在本文做出讲解。

数据中台是以消费者为中心的数据管理平台，主要面向营销、运营人员，用于精细化运营、自动化和广告投放等场景。

概括来说，数据中台的精细化运营主要分为以下3步：

数据中台精细化运营1：客户数据集成——融合多渠道数据

客户数据平台可打通营销人员使用的工具，为营销人员提供一个统一的客户数据信息源：

a. 数据整合

通过SDK、API接口等方式，实时采集并整合多方数据。数据来源包括：

企业⾃有平台：如企业网站、APP、小程序等

企业内部其他系统：如CRM、ERP、OMS、客服系统等

外部工具：如表单、邮件等，以及从线下活动中获取的数据

合作系统：以微信公众号为代表的部分媒体平台，通过API回传的数据，又称第二方数据

第三方数据提供商：如第三方DMP

b. ID Mapping

基于⽤户名、⼿机号、设备号等信息，关联起同⼀⽤户多个账号的碎⽚化数据。

数据中台精细化运营2：客户数据处理与分析——深化消费者洞察

客户数据标准化和转换，对来自各个系统的客户身份进行匹配，整合为一致、准确、统一的客户档案

a. 用户画像

包含基本属性、⽤户偏好、消费阶段、⾏为轨迹、交易数据等多维度信息。

b. 用户细分

通过打标签/建模的⽅式，实现⽤户分层。

标签：涉及属性类、统计类、规则类、挖掘类标签。

模型：涉及基本模型、客户⾏为价值模型（RFM模型）、客户⽣命周期模型（CLC模型）、客户⽣命周期价值模型（CLV模型）。

c. 人群圈选

针对不同的营销场景，结合⽤户标签系统，实现精准的人群圈选。

数据中台精细化运营3：客户数据应用——赋能精细化运营

连通其他营销平台和系统，为营销活动管理、营销分析和商务智能提供支持。它能通过数据分析，提供关于吸引或维系客户的最佳下一步行动建议。

a. 营销自动化

对接MA/SCRM，针对不同阶段的⽤户，展开个性化沟通、推荐。

b. 智能广告投放

对接DMP，通过⼈群相似性放⼤（Lookalike）获得⽬标扩展⼈群，提升⼴告投放精准性。

c. 效果反馈

监测⽤户触达情况，输出效果分析报告，优化运营策略。

以上就是数据中台客户精细化运营的三大步骤。

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