构建敏捷数据中台，探索数据-决策-运营良性循环

诸葛智能于2018年前后与安利展开合作，成为安利数字化转型的核心服务商之一，通过聚焦客户业务场景、专注用户行为分析、“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敏捷数据中台，帮助安利从0到1实现了体系化、自动化的用户行为数据采集与打通，完善了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分析功能模块，实现了集团内部多业务线的数据共用、共享，打破数据孤岛，让数据在同一个平台进行统一管理，有效支撑集团精准高效地进行经营分析与决策，形成了数据驱动决策，决策指导运营、运营反馈数据的良性循环。

结合业务场景，全渠道植入多埋点采集方案

针对用户行为数据采集缺失问题，安利与诸葛智能一道对自身业务场景及业务指标进行详细拆解，最终采纳诸葛智能提出的多埋点数据采集方案，为保证数据安全，私有化部署了诸葛智能大数据处理系统，建立起了自动化、全渠道采集和处理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、运营、IT等多个部门一起梳理自身典型业务场景与对应的核心业务指标，结合无埋点、可视化埋点、代码埋点、后端埋点等业内常用数据采集技术的优劣势，最终采用诸葛智能建议的多埋点方式，即安利云购等主APP采用SDK的代码埋点+无埋点（也称“全埋点”）方式，对数据进行分层、精准采集；同时制定统一数据规范，对包括安利官网、H5、微信小程序、三方营销工具（安利搜狗输入法、微吼视频）等端口的数据采用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统一管理。

其次，安利的IT部门在诸葛智能的培训与陪跑下，快速掌握了如何集成诸葛智能的SDK产品，并与诸葛智能共同检验埋点方案与结果的一致性、过滤掉无效埋点、对敏感数据进行加密管理，确保了安利多埋点数据采集方案所采集数据的可用、可信。

最后，考虑到数据安全问题，安利经过对性能、安全、成本的综合考量，最终选择在自身服务器上私有化部署载有Kafka、ETL等核心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、复杂的用户行为数据进行洞察、挖掘、合并等清洗工作，以支持后端的用户统一ID体系、推荐系统及BI系统，为数据的进一步应用提供有效依据。这个过程中，安利将绝大部分SaaS应用进行了私有化迁移，诸葛智能帮助安利在不影响服务的情况下，以最短的时间完成了对安利历史的200亿数据的迁移，帮助安利顺利完成了私有化部署。后续增量的实时数据、历史数据则分别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。

完善全域统一的ID体系和覆盖全旅程的用户标签体系

针对用户ID体系和标签体系不完善的问题，安利引入诸葛智能的UTSE模型、采用多层用户ID映射技术方案，建立起了统一的用户ID和标签体系。

首先，考量到用户群体广泛，用户从访客到首购的客户旅程对安利也十分重要，为建立覆盖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、多设备、多角色等场景下用户的静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、同一用户在不同设备上的行为数据等。

其次，为建立统一的用户ID体系，安利通过诸葛智能运用行业领先的多层用户ID映射等ID-Mapping方案，将不同渠道来源、业务系统中的身份标识进行串联，生成安利全渠道统一的用户ID标识。和其他电商平台类似，安利用户来源多种多样，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进行登录的情况，想要进行全域统一，有一定难度。诸葛智能通过唯一用户主ID（即共用的关联ID）形式，将手机号、登录名、设备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/注册前的行为动态的特征，并与实名后的数据自动打通串联，帮助安利高效覆盖了用户购买前、中、后的行为链路，确保用户数据采集无遗漏，这对用户量庞大且情况多样、多产品、多渠道且注重用户推荐的安利尤为重要。

最后，基于统一ID体系，结合所采集的静态特征数据、动态全生命周期行为数据，在诸葛智能的协助下，安利建立起动态实时更新的用户标签体系，对之前相对单薄的用户画像进行了进一步精细化，从而为安利的公域投放、私域运营提供坚实支撑，促进安利各产品线的用户活跃、留存、复购、凑单与分享。

深度赋能业务场景，打破数据孤岛效应

针对数据应用价值不突出且内部使用成本高的问题，安利通过诸葛智能向其他服务商提供高效数据对接，并结合诸葛智能的营销自动化系统以及向ABO赋能，持续提高用户的付费与转化；定制打造多维度可视、多渠道汇总的跨屏分析平台，安利实现了数据“一键点击 ，一屏全览”。

首先，考虑到诸葛智能拥有百亿级数据对接经验，安利决定借助诸葛智能大数据处理系统向其他服务商提供毫秒级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推荐功能为例，该模块主要由达观智能负责，诸葛智能作为该推荐系统的底层数据提供商，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，支撑安利云购电商平台-首页推荐位（猜你喜欢、热门推荐、用户相关推荐）、商品详情页推荐位（商品相关推荐）、购物车推荐位（商品相关推荐）等重点板块，助力安利进行精准用户偏好识别、用户购买意愿提升。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式数据，二次利用于自身的电商场景。

其次，为提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）系统。通过结合业务部门的意见与经验并进行产品轻定制，安利对于用户加购、凑单提示、订单支付等场景增加了互动提醒功能，如对于客户加入购物车超过24小时、48小时而未下单支付的客户进行公众号或短信推送提醒、优惠券派发等，以便帮助安利促进付费转化。

第三，安利瞄准自身商业模式中的关键角色ABO，进行店面赋能、跨终端分享分析，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消费就会给店主相应的佣金。安利的ABO可通过诸葛智能的跨屏分析平台终端应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、加购商品分布、下单商品汇总等数据，以数据帮助ABO优化自身销售策略、提升销售业绩；同时，通过跨终端分享的精准分析，打破单一微信生态，支持PC、移动、App（卡片消息、URL、二维码等）等方式的分享追踪，保证了ABO及分享人员的利益，同时核心ABO通过分享数据分析，还可将分享数据优秀的人员发展为公司的正式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推荐。

最后，为打破数据“孤岛”，便于集团统一进行业务和经营决策，在诸葛智能的协助下，安利构建了可定制化的跨屏分析平台，可聚合不同端的用户数据，从全局去分析所有应用业务线。安利打破之前各业务线分别接入一个应用（项目）中、数据独立采集和分析的现状，构建可定制化的跨屏分析平台，既有行业常用且标准化的BI分析工具，又可让安利的业务人员、经营分析人员根据自身需要设计相应的分析功能模块，实现“一键点击 ，一屏全览”，极大降低了数据使用成本，也提高了数据使用的效率效果。如安利的市场部门通过分析平台的效果归因分析，可清晰了解各渠道广告投放的触达和转化效果，从而优化下一波营销动作并沉淀新的渠道和人群数据用于效果归因，形成业务闭环，从而实现以数据驱动活动迭代，即活动前提供数据分析支持，活动中监测活动数据，活动后输出分析报告。安利各产品线的产品经理也可以拿到详尽的用户行为数据，对后续的产品迭代起到关键支撑作用。