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隨著用戶在線上花費時間的增加，新冠肺炎疫情危機進一步推動零售業向電商零售轉移這一長期結構性變化，促進線下線上零售經濟整合的趨勢。另一方面，隨著流量紅利的日漸枯竭，企業對第一方數據的重視程度也在逐步加深，新冠肺炎疫情從側面推動了企業打造第一方數據的步伐，大量的企業開始采用 CDP 為代表的企業級智能客戶數據中臺。創略科技聯合創始人兼總裁楊辰韻介紹說，在中大型本土企業中，有 10％左右的企業已經在采購、立項、招標 CDP 產品，或者將采購納入議事日程；由于 CDP 在國外興起已近十年，外資企業的行動更早一些。以 CDP 為標志，營銷技術行業迎來了井噴式的爆發。

為了助力零售企業搶占以CDP為標志的營銷數字化轉型風口，近日創略科技聯合營銷技術行業媒體 Marteker 重磅發布《重構企業增長勢能：2021零售行業營銷自由白皮書》，以「實戰派」和「技術派」的身份，結合創略科技多年來在數據技術領域的能力積累和實戰案例，創新解讀以CDP為起點延伸出的新工具、新技術、新場景，從0到1科學指導營銷數字化轉型路徑，從而推助零售行業數字化轉型。

零售行業全渠道營銷痛點

隨著5G、AI、云計算、大數據等新技術的應用，諸如直播、社交電商、小程序、新零售等工具與概念層出不窮，零售行業已然步入全渠道零售階段，而疫情加速了這一過程。

全渠道的核心是數據的實時交互，企業需要集中管理所有數據并產生洞察。通過這些信息和洞察，零售企業可以決定向顧客銷售哪些產品并產生復購，甚至具備連接所有渠道的技術，創建無縫客戶體驗。但由于數據平臺的多樣性、供應商水平的參差不齊，這對零售數據分析系統來說又增加了新的挑戰：絕大多數零售企業的線上和線下數據分開存儲在不同的數據庫中，數據無法形成統一的客戶畫像；零售企業缺乏一個統一干凈的數據中臺。而外部的第三方數據由于平臺多、格式不一，數據的合規性、完整性、穩定性和持續性都有待考量；零售企業數據應用場景復雜，很多企業的AI算法沒有考慮到商業場景的兼容問題，導致這類AI產品雖有良好的建模能力，對使用者的要求卻非常高，使AI系統的輸出結果與落地應用之間尚且存在一定的距離，需要進一步的人工處理和轉化。

新工具：「AI＋CDP」重構零售行業營銷增長

為了規避以上阻礙，建立以消費者為中心的零售行業數字化運營，創略科技的客戶數據平臺（CDP），能夠實時連接多個來源的數據并將其轉換為業務洞察、形成解決方案，在改善零售企業營銷人員業績的同時也提升客戶體驗。

CDP是一個預先構建的系統，支持一對多交互，實時傳輸數據并收集數據，將所有來源的客戶數據集中起來，整合成為統一的客戶文檔，提供給其他系統，用于營銷活動、客戶服務以及客戶體驗活動。

用楊辰韻的話說，CDP 是營銷技術的數據樞紐，承載著連接大腦和軀干的作用。企業需要解決的，不再只是營銷的效率問題，而是如何實現與客戶的個性化交互和體驗。而傳統的 IT部門的人工操作的方式，如 ETL 獲取數據的方式，缺乏實時性，可能一到兩周、甚至一個月才能提供業務部分需要的數據。CDP 的大數據架構則可以較好支持數據的實時應用。

相比CRM處理的數據圍繞著交易展開，CDP可以處理的數據流來自交易或呼叫中心、網站、應用程序中的行為數據，并將他們轉換同一個身份的畫像中。「之前很多企業各個部門都有自己的業務流程系統，如訂單管理系統、經銷商管理系統，線上也有小程序、H5 等各種觸點，每個系統里都有某一部分的客戶數據，但沒有基于客戶的角度打通，形成了數據孤島。」CDP 則通過解決數據孤島的問題，實現全域的統一的客戶體驗。

創略的 CDP 產品在開發的過程中，與 AI 技術相結合，特別是機器學習、深度學習、聯邦學習等算法的能力，根據數據收集和分析來自動化營銷決策和行動，增強對收集到的數據的分析，將來自不同來源的大量數據實時轉化為洞察。楊辰韻表示，創略 CDP 是基于算法驅動的，「涉及到應用場景的時間、渠道、內容等功能，我們希望可以基于數據和算法驅動去做相應的實現。」例如某知名咖啡品牌的咖啡食品搭配，飲料的個性化推薦，為每個人推不同的優惠券，預測他未來7天是否購買，預測流失的概率等，這些具體的場景都有沉淀下來的算法和模型。

而且，這些以CDP為核心，AI驅動的及輔助決策和預測性的營銷建模工作，不再涉及人工運營，就能夠完成他想要的KPI和相應的ROI。營銷人員只需要提出他需要的KPI和ROI，剩余所有工作都交給算法和數據驅動的 CDP去完成。這不僅提高了營銷人員的效率，使他們能夠將更多時間花在戰略上，而且還提升了 ROI。

楊辰韻同時介紹說，CDP 的應用場景并不局限于營銷領域，非營銷場景的運營決策，甚至產品制造，都可以基于 CDP 數據來完成。例如，一些企業在做新品研發的時候，會采用一些基于大數據的客戶體驗管理，與 C2M 個性化制造的方法。「對零售行業來說，消費者是最終的用戶。基于消費者數據驅動的決策，才是能夠確保可量化的 ，并為客戶創造價值的路徑。」

新場景：多重算法協同的零售行業創新場景應用

在AI的賦能下 CDP可最大化數據挖掘與應用的價值，加之創略科技多年來在零售行業的深度Know－how設計出更指向場景與應用：

• 數據融合與打通：整合并打通線上線下的多渠道數據，把散落在各系統中的數據匯集在客戶數據中臺，經過清洗和識別建立多維度客戶畫像，描繪出客戶畫像標簽。

• 智能營銷決策應用：AI算法建立營銷積分模型／交叉銷售模型，針對性將商品內容、營銷活動和會員權益高效精準地分發到各類場景中，精準觸達消費者打造個性化互動體驗，實時獲取各類新鮮會員的行為數據。

• 創建無縫體驗：基于數據洞察微調每個客戶接觸點的優惠和消息并實現個性化，同時從瀏覽和購買到訂單跟蹤，為客戶營造卓越的全渠道購物體驗，并利用近實時的洞察預測、評估和減輕供應鏈中斷，改善需求預測，管理訂單履行，實現客戶與潛在客戶的激活及維系。

以某美妝直銷品牌為例，其推出自有APP希望通過數據的收集，利用個性化推薦搭建起客戶和內容中間的橋梁，幫助客戶快速決策并與其建立更加長期穩定的聯系。APP 對客戶文章行為數據沒有做過進一步挖掘、客戶數據的人物畫像情況還比較模糊，所以對于數據的動態分析就尤為重要。依托于創略的 CDP，對APP 內文章信息、文章分類、客戶信息、客戶瀏覽轉發行為和客戶搜索行為數據進行清洗、打通、整合，建立360度客戶視圖實現數據可視化，再一次認識客戶。

在了解每位客戶的畫像和喜好后，創略科技通過協同過濾推薦、標題相似性推薦、分類興趣推薦、搜索關鍵詞推薦的四種算法協同重構進行評估分析，最終推薦結果對每個客戶ID生成指定數量的推薦文章 ID＋推薦系數＋推薦途徑的列表，營銷人員可以根據此進行準確操作。精準的個性化內容推薦包括了基于客戶歷史興趣的再延伸，以及基于客戶角色的行為探索，一方面使客戶收獲良好的體驗，另一方面也能使企業挖掘出客戶的潛力，使得客戶的每一個潛在需求都推導為業務轉化，實現數據資產化管理。

新技術：可用不可見的聯邦學習

如何賦能零售行業多方數據營銷

在數據隱私管理規范越來越嚴格下，零售企業需要解決的另一項問題，是如何在不侵犯用戶權利的情況下為營銷人員提供他們需要的數據。對此，創略科技在行業率先采用了「聯邦學習」技術。

聯邦學習是兼顧數據合作與隱私保護的去中心化協作機器學習技術。傳統的中心化AI往往是把所有的數據匯聚到一個云或者數據中心，基于處理后的數據進行大量的計算，產出預測，從而運用到具體的應用場景中。聯邦學習從某種意義上而言正好相反，AI本身在參與方自己的設備、數據中心，或邊緣上去產出計算結果，利用本地數據訓練模型，將需要更新的參數同步回到一個中心節點，在平均其模型結果后，再將新的訓練模型分發到各個不同的參與者。在聯邦學習的機制下，參與者不需要犧牲底層數據隱私，就可以同時實現比較大規模的AI、機器學習的應用場景。

最近，由于諸多因素，聯邦學習的應用正在加速增長，「首先是消費者數據的所有權意識增強了，即數據所有權屬于消費者，只是在具體的場景里授權給企業。」那么如何在消費者授權的前提下，做到數據本身不用流通而實現數據價值的交互？這些因素正在推動聯邦學習的新范式，即通過跨本地計算節點或設備訓練模型實現去中心化AI，而非目前流行的集中聚合 AI 模型的方式。

聯邦學習作為分布式機器學習范式，可以實現各方在不公開各自數據的情形下，協同完成模型訓練，解決一系列AI應用落地面臨的數據安全和隱私障礙，以及創造一個健康的數據價值協作新模式，是人工智能領域發展的必然趨勢。楊辰韻介紹說，創略科技將 AI、聯邦學習等技術與 CDP 結合在一起，通過 AI 技術逐步實現用基于訓練集和測試集的算法去取代人工憑經驗設置標簽和規則，通過聯邦學習技術在合規的前提下，延展到整個行業里和市場上下游的各類數據源，從而最終將分散的觸點上的行為數據、交易數據、會員數據打通，形成統一的 360 度的用戶畫像和 One ID，為營銷自動化和個性化營銷工作乃至非營銷場景提供支持。

零售行業正在掀起變革浪潮，大數據的使用可以隨時隨地無形沉淀顧客行為數據，直接把握顧客需求并直觀展示給商家。企業需要學習如何采用數據管理工具收集、管理和分析海量的客戶數據，最終實現消費者信息的數字化、商品信息的數字化和營銷推廣信息的數字化。這也是《重構企業增長勢能：2021零售行業營銷自由白皮書》呈現給讀者的價值。