林逸飞出席AWS SaaS Day,分享数据与AI为营销带来的变革

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  日前,AWS SaaS Day在上海举行,TalkingData合伙人&执行副总裁林逸飞应邀参加并发表主题演讲《数据如何驱动企业营销》。他着重介绍了TalkingData通过数字化与AI技术在智能选址运营、销量预测、数据银行方面的探索,同时建议企业建立泛私域流量的闭环,让数据成为驱动经营增长的引擎。

  

  林逸飞指出, 随着移动互联网的飞速发展,目前线上交易流量已经接近增长的天花板,很难再有所突破。根据数据统计,在总体消费者人群中,线上习惯消费人群占比9%,线下习惯购物人群占比15%,而全渠道购物人群占比则高达76%。对于这部分购物人群的争夺,也将成为未来零售行业的主战场。过去的几年里获客成本水涨船高,即便企业自身已经掌握大量流量,如果不能精耕细作的运营,想从中获客与创收也并非易事。

  这也是“私域流量”近来备受重视的行业背景。林逸飞认为,应通过数字化对“人、货、场“进行重构,将多源数据整合连接,形成数据资产支持企业数据中台,再用数据中台赋能品牌策略中台,借助精准的策略与丰富的运营手段通过私域流量池去实现流量放大,再将流量沉淀回私域流量池、将数据沉淀回数据资产,形成闭环持续赋能。

  

  随着技术发展与数字化进程深入,AI已经逐渐进入实践,为企业带来实际的赋能和收益。林逸飞通过TalkingData与某大型连锁快餐集团的合作案例,解读了其数字化转型中的AI应用之旅。

  首先是智能化选址与运营。通过叠加基础地理数据、商圈数据和人迹行为数据,基于人流/人口数据、人群结构数据、城市配套数据、交通设施数据、竞品布局数据等维度,TalkingData建立选址模型,帮助该集团实现商圈洞察、区位推荐、目标地址销售预测等功能,大幅降低城市进入、选址预评估成本,显著提升选址评估、响应效率。

  

  其次是智能化销量预测。需求预测作为供应链管理中重要的管理节点,可以指导和调节供应链管理,与企业控制成本、提升收益密切相关,尤其在餐饮行业中有强烈的业务需求。TalkingData整合多方数据,基于AWS云平台和AI框架,综合优选多种人工智能算法,构建起一套既满足中低频的渠道、区域需求预测,又满足高频的门店、终端需求预测的智能需求预测系统。通过与行业合作伙伴的联合研发、实践、优化后,已在不同的运营场景中取得了远超历史预测准确度的成绩,帮助渠道、区域运营实现降本增效。

  

  最后则是数据银行的建立。帮助该餐饮集团对数亿会员进行聚合和洞察,构建丰富的标签与人群模型,形成场景化、个性化的运营,实现销售额的提升,为集团内多个部门赋能。

  

  最后,林逸飞强调,TalkingData作为数据服务提供商,用数据+科技的能力为企业创造价值,帮助企业更好的洞察行业大势、深耕用户运营、驱动业务提升,以应对变化多端的市场发展。

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