上周，帷幄围绕主题「如何用数据验证营销的有效性，达到营销创新的最优解」在线上和大家进行了方法论和应用场景的分享，昨天总结了数字营销的方法论，接下来我们来聊聊实际应用。新茶饮相对来说是整个数字化能力建设比较全面的行业，同时行业在近几年比较新，线上线下融合度比较好，所以我们重点聊聊新茶饮行业是如何完成数字驱动营销的。

　　爱喝饮品的都知道，目前新茶饮行业有三大品牌在做数字化内容，喜茶、奈雪的茶和乐乐茶。从门店角度来看，三大品牌在门店扩张上都非常强劲，我们在大街小巷都能看到这些店铺。喜茶在全国有 690 家门店，但与星巴克的 4700 家相比依然有很大差距，你会发现茶饮市场依然很大。

　　在这些品牌中，他们的数字化或者说线上线下并没有很清晰的界定，线上场景和线下场景是融合在一起的。举个简单的例子，当你在距离喜茶门店一公里的时候，你会在手机上通过小程序下单，当你走到店铺的时候，不需要排队就可以直接领取一杯饮品。这就是一个非常典型的融合场景。

　　这样的一个数字化场景，非常适合在新兴茶饮行业中做一些拓展，贯穿线上线下，这背后离不开数字化的融合。喜茶做得比较好的几件事是消费者数字化，所有消费者数据和私域流量的建设都在这里面完成；还有数字化营销，喜茶线上千人千面的玩法和库存的玩法都在上面进行数字化营销；最后一块就是数字化的供应链来完成喜茶整个品质的品控要求。

　　这张图可以很好的解释数字化转型是如何支撑喜茶运营的，这里有对消费者行为的洞察，有对营销活动的数字化研究，也有对私域流量的培育、把握和运营。无论是哪个模块的数字化内容，都需要有技术的支撑，或者是手机端或者是线上，这些都是像我们这样的拥有 Martech 技术的服务商去支持完成的。

　　当然，如果是在线下门店，我们可以用视觉算法模型去完成，对于门店客流的分析算法，所有数据都会有一套数据模型去完成对数据的洞察和分析，来帮助品牌方去完成他们的数字化。

　　我们可以通过几个场景让大家感受一下数字驱动是怎么完成的。第一个场景是优惠券内容的发放，针对不同消费者不同频次发放优惠券，其目的是收集消费者数据，比如在 7 天内，有的消费者消费了 1-3 次，有的消费者没有任何消费。对于这些不同的消费者，品牌会有不同的策略。比如针对 7 天内消费了 3 次以上的黏性高的消费者推送尝鲜券；对于 7 天无消费的用户发放折扣力度更大的优惠券刺激消费；还有一些消费者一个月都没有购买过任何产品，品牌方就会考虑用一些营销手段将他召回，这些都是通过数据驱动完成的。

　　第二个场景是积星星，类似于用会员升级的方式获取奖品，在固定时间段内，积累足够多的星星数可以换取一些虚拟或者实体的奖品。比如 50 块钱可以积累一颗星星，积累 15 颗星星会升级，完成升级才能得到相应的礼盒/背包等奖品。这些用户数据本身就会有订单、渠道、活动、人群特征等信息，也是一个比较典型的数据驱动营销的场景。

　　第三个场景是当消费者加购了某件商品比如一杯咖啡，品牌方会立刻推送一个甜品给对方作为组合下单的选择。这时候其实推送模型会有变化，因为数据库有客户的基础信息，了解 TA 的购买行为，知道 TA 对什么优惠力度感兴趣，所以可以精准推荐，这也是在数据算法中完成的一次营销活动。

　　其实在所有新茶饮的背景下，我们能够做到的是当你打开小程序或者 APP，你能看到附近的店铺和你的距离，以及每家门店目前等待制作的饮料有多少杯，这两个数据是你作出最终去哪家门店购买决定的重要因素。

　　这一套营销链路的背后就是我们的内容、客户、数据管理工具，这些营销规则的引擎设置可以在 APP、小程序等平成，并且能实时看到每个营销环节每个营销路径的数据报告和 ROI，以便及时优化营销策略。在这一过程中，我们可以尽量减少人工干预，做一些规则的自动触发，这是帷幄数据营销的一个亮点。

　　当品牌做用户画像时，往往会忽略掉一个重要指标，那就是地理位置，也就是 LBS 定位。营销就是在合适的时间找到合适的地点与合适的人群。比如消费者在上海完成了 10 个订单积累，到了北京后订单会重新积累，这就是根据地理位置完成的模型，所有的营销规则都可以根据地理位置来完成某个区域的业务目标。

　　营销活动失去后台的支持都是没有灵魂的，所以后台的素材管理是非常重要的。帷幄会使用智能的方式去完成素材管理，比如对素材进行打标，以图搜图甚至通过颜色的方式搜索。

　　回到线下场景，在线下，如何利用数据进行分析从而进行营销触达呢？首先这是一个视觉算法，视觉算法可以拿统计门店某个具体区域的具体货架前顾客的停留时长和人次，我们不仅能拿到这些数据，还能对数据进行复杂的分析。我们可以知道某一天的某个时间段，某个区域的人次和停留时长，从而得出区域商品累积曝光的数据。

　　有了这个数据，我们就能发现产品的曝光曲线，这时候我们可以做两件事，一是在曝光率高的货架上做营销策略的调整：新品试吃、组合营销等；二是对货架作出调整后，可以从数据看到调整后的效果，以便随时优化调整策略。

　　在刚才提到的排队买饮品的场景中，我们只能看到有多少杯饮料正在制作中，但门店还有多少未下单的人在排队，这一环节的数据是缺失的，而视觉算法可以抓取到这个环节的数据，当品牌有了这个数据后，就可以做出比较综合的判断：到店客流会有多少。

　　通过这个数据可以完成另一个场景：客座率。新茶饮行业目前都有店铺升级的动作，做一些有别于茶饮巨头的第三空间，第三空间本身是由桌椅、沙发去完成消费者体验的过程。这时候客座率的指标就显得特别重要，对于视觉算法来说，在线下场景中完成一些有意思的事，也是通过数据去驱动营销完成的。基于这些内容，帷幄会有一个大的数据空间，其营销架构、IT架构可以支撑数据营销闭环，赋能品牌业务增长。

　　Whale 帷幄是国内领先的全域数字化营销运营平台。通过人工智能 (AI), 大规模物联网络 (IoT) 和数据模型 (Data) 的创新，为面向未来的品牌提供简单、快速、易复制、数据驱动的全域营销运营解决⽅案。

　　成立至今，Whale 帷幄深耕消费品牌，利用数字化杠杆赋能品牌方，抓住大数据时代的营销机遇，目前已积累标杆客户如蔚来汽车、屈臣氏、联合利华、西贝及家乐福等 200 余家，沉淀大量行业核心产品，提供最懂零售品牌业务的数字化转型服务。

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