数据如何科学预判消费者的预判，先“人”一步？

不同行业不同企业数字基础不同。因此，企业以数据驱动感知用户、洞察用户的构建路径与目标并不一致，需要企业根据其业务模式、发展阶段、组织架构以及组织文化等多个要素，基于当前业务重点确立、拆解阶段数据体系推进的核心目标与要点。同时，在规划阶段还需考虑之后生态系统的扩展性、安全性以及数据分析应用的发挥空间。

以零售行业不同阶段、规模的企业为例，其以用户为核心的增长目标存在较大差异，反映在数据规划中，规划重点和搭建路径皆有变动：

• 1.对于传统零售门店而言，现阶段业务的重点目标在于开拓线上渠道，构建全渠道数字化触点。相对应，数据规划的重点则为梳理线上线下用户旅程，记录、积累运营数据，统一线上线下的用户标签体系，以期给予用户统一的数字化体验，不断扩大线上的用户声量。

• 2.对于新消费品牌而言，数字化升级的重点则是提升用户全生命周期价值，以精细化会员运营为主线增加复购、扩大用户消费群体。相对应，其数据规划的重点则变为基于用户旅程构建、应用与积累高价值用户数据标签，洞察高意向用户心声，探索更多与忠诚会员互动的模式和连接方式，从而扩大目标用户群体。

搭建灵活、可靠的数据体系，是企业数据要素发挥价值的关键环节。以数据为基础的智能决策，应保障数据完整性与正确性。

从业务视角出发，基于当前阶段推进的核心目标与要点，企业要将数据指标落地于具体的业务场景。面对渠道和触点多元、数据源质量不一的现实问题，企业首要通过搭建基于One-ID的CDP系统盘点旧有数据、积累实时高质量数据源，打通全渠道、全触点、全链路数据。立足全局视角以业务目标为基点对齐数据口径和业务口径，后于关键业务场景中持续对数据进行开发实施、测试验证、迭代沉淀数据标签链路及体系。

基于此，再全面构建起基于业务的数据资产闭环积累体系。通过实时的数据标签体系洞察，企业能够于业务运营中验证高价值标签、寻找与挖掘业务机会，最大化发挥数据资产的价值，逐渐形成为以数据驱动决策的组织文化。

随着全域数据的积累与丰富的海量数据，基于CDP的数字化分析与决策逐渐从“自动化”走向“智能化”。通过数据建模、分析处理以及预测性分析等数据流判断业务流程中的机会点与问题点，分析影响因素，利用AI强大的学习能力和区块链等技术的融合发展，企业以数据驱动为出发点转变决策与组织方式，基于数据构建、设计用户运营落地场景，解决业务流程中的痛点，不断提升智能决策水平，精细化组织运营水准。

CDP赋能企业智能营销/智能运营场景

AI技术的发展与CDP等工具的应用带来组织决策力的提升和进化，使其不断适配于数字化升级的运营，相较从前，组织在降本增效的同时更具备灵活性、自主性，将有限的资源投入更专注于组织创新与业务发展的领域。

VUCA时代，在大数据技术更迭与市场环境双向叠加的数字化浪潮中，企业一方数据将扮演越来越重要的角色。在积累规模化、多样化的高质量数据基础之上，企业对自有数据进行阐释、分析，并将其场景化、转化为深入的洞察，赋能于业务应用与决策。未来，伴随着机器学习、区块链以及具备强AI能力的技术商业化落地发展，海量的数据将具备流通价值，作为企业生产要素与资源的一手数据将给予企业更广阔的发展生态。