本文由：CIO发展中心根据蒙牛集团项目经理万雁俊在“走进“智慧”蒙牛”会议上的演讲整理

社会的所有行为都可以通过网络数据来表现，在8月9日CIO发展中心联合蒙牛集团举办的走进“智慧”蒙牛会议上，蒙牛项目经理万雁俊就消费者大数据从蒙牛消费者数字化平台架构、面临的问题解决方案总体思路、蒙牛消费者数据结构、营销标签、蒙牛消费者洞察体系、数据采集整体技术方案、消费者洞察可视化七个方面进行了详尽的分享。

蒙牛集团项目经理万雁俊

一、蒙牛消费者数字化平台架构

应用层：以消费者为中心，服务于消费者，如线上的销售，营销互动，品牌传播，社交媒体、客户服务等；

服务层：卓越运营，IT打造的服务中台；

数据层：今天重点讲的一层。对外营销，媒体投放，营销互动，第三方数据等，包含业务领域、电商领域、数字营销等，各数据都汇总至此。

二、面临的问题解决方案总体思路

面临的问题：

系统多种多样，数据特别繁多；

数据散落在各个应用系统，造成数据孤岛；

整体数字化运营体系缺失，各业务单元对数据分析理解参差不齐。

解决方案思路：

数据需集成与处理；

对数据进行整合与分析；

构建全集团洞察分析体系。

解决方案：

采集“人”：以“人”的视角进行数据采集，构建消费者全域数据中心；

识别“人”：跨屏跨域唯一辨识，多ID归因识别；

分析“人”：基于用户的标签分析，行为分析与关系分析，洞察框架驱动运营。

三、蒙牛消费者数据结构

蒙牛消费者整体数据结构，包含基本信息、会员信息、特征信息、营销互动、交易数据和消费者行为数据等。前三者为消费者最基本的信息，行为数据非常重要。消费者的购买方式、消费喜好、营销偏好、交易数据、消费者分享、消费轨迹等等，都是基于线上、线下的活动，和消费者在互动过程中积累的数据，从不同的维度形成一个消费者360度整体的一个思路，全面对消费者进行洞察。通过多重数据和标签，就可全面分析其消费特征，结合其消费偏好，打上标签。

四、蒙牛消费者洞察体系

通过采集、分析消费者线上行为轨迹，可以知道“这个人是谁？”，为后期业务进行消费者行为深入研究及进行人群精准化投放，提供重要数据来源。通过业务标签，不断积累更新，标签越来越丰富，这样对于消费者才理解的更清楚。

这些标签总共分为四大类：

自然属性：人的肉体存在及其特征。如：性别、年龄等；

社会属性：在实践活动中产生的社会关系的总和。职位、学历、所在城市等；

兴趣偏好：对非物化对象的内在心里向往。如兴趣偏好；

行为消费偏好：对物化对象的需求与偏好。如对什么品牌感兴趣，对牛奶口味有哪些偏好等。

五、蒙牛消费者洞察总体技术架构

通过数据采集，品牌营销活动、电商平台、三方交易平台、媒体平台及内外部系统，形成统一的消费者全域数据，通过OneID，形成自然人的统一ID识别与连接，并聚合不同业务领域的用户行为，通过关系中心，形成统一ID之间的关系网络，并结合标签中心为业务赋能，如：营销评估、个性化推荐、人群管理、消费者画像等。

六、数据采集整体技术方案

数据采集整体技术方案中，包括一些APP，网页、H5及小程序等都是通过采集工具实时传输到系统中处理。采集整合是洞察的基础。

七、消费者洞察可视化

营销可视化监控：从用户触达到效果评估的全生命周期监控，对营销互动的资源配置就可以快速调整。

活动主题分析：从用户、渠道、产品的维度深度分析业务发展情况，支撑业务发展跟踪。此次扫码活动相比较历届扫码活动有所提升吗？对于这类活动未来的风险点在哪里？是否还存在其他机会？

标签沉淀：基于标签分类、单个标签等维度分析各标签的用户规模，并构建面向个人的全息画像。

八、CNY活动概述—访客旅程

用户通过扫描二维码，进入网页，互动，抽奖。消费者线上扫码访问到活动平台，在整个活动流程，首先使用营销工具为其打上标签与身份特征，活动数据实时呈现。通过定义参与不同业务过程的价值分值，这样便可以清楚看到不同的媒体渠道带来的渠道价值。另外结合时间维度、每一周、每一天、每小时结合用户行为与渠道分布等交叉组合呈现输出，都可以触发业务人员的场景设计的想象。

通过分析数据。这次活动中，超六成为女性，25-34岁，学历较高，同时大部分有子女，孩子为学龄前儿童；在有子女的人群中，有车人群占到七成，与全网做匹配，发现这部分人群爱网购，京东、淘宝利用率位居榜首；其次喜爱观看偏女性生活视频，大部分人优先选择腾讯、优酷和爱奇艺。它与之投放策略相辅相成 。通过分析，将这部分人群做相应的快速速写，引发业务人员一定的思考，对于后期媒体投放等都将有明确的参考作用。