因为工作的关系，我时时会面临客户的几个问题：
1）我为什么要进行消费者运营？搞好商品、搞好站内推广对我更重要，消费者运营和数据银行这个事情，在我的生意中实在是太小了。
2）数据银行不就是几个人群包，我这边有人能干这个，我为什么需要ISV来服务？
任何一个品牌商在平台电商做生意，其实本质也就是两个事情：
第一，如何从平台获取流量，也就是从公域获取更多的私域流量；
第二，是如何更有效地承接这些私域流量，也就是如何让流量的转化效率更高。
这两件事情，其实都是和消费者运营和数据银行密不可分的。
如何获取流量的问题， 我的分析包括以下两个方面：
1）和平台的流量分发原则密切相关，什么样的人在品牌商的商品和店铺的转化效率是最高的，平台就会把这个流量分配给品牌商，所以我们就需要去研究我们店铺和商品的标签是什么，即高转化率标签。这个标签除了基础属性外，也包括策略人群属性等，这些研究和落地都是可以通过数据银行实现的；
2）我们不断地进行的拉新动作，在动作的前、中、后都需要进行背后的数据洞察和优化，这个也绝对不是一个ROI指标能说明问题的。
在前期，我们要洞察消费者标签（包括人、货、场三个维度的标签），根据营销的目的（不同的市场营销阶段有不同的营销目的）和计划（一个营销活动有要达成的目标指标）来确定触点（媒介触点、内容触点、营销活动触点如聚划算等），不同触点对应的人、货匹配和投入量等。
在中期，我们要根据目标进行各项指标的监控，进行优化。所有的优化也都是基于人、货、场的数据，如果我们简单地根据一个不能确定标签属性的人群包的ROI来做优化，是很难达到我们的目标的。
在后期，我们要去复盘。要看在一个营销活动后，店铺、人群到底发生了什么变化？这个变化是正向还是负向？
以上的前、中、后三个阶段都需要通过数据银行进行消费者运营，平台已经过了单纯靠流量驱动增长的阶段，数据运营就成为考虑品牌商精细化运营、持续运营的重要抓手。
关于店铺和商品如何更有效地承接流量的问题，则更是离不开数据银行了。
阿里目前推出的众多运营工具，如CEM，旗舰店2.0，人群货架，定向海报等等工具的优化运营都是和数据银行密切相关的，通过数据银行进行消费者聚类和分层，通过人、货匹配进行更有效地承接，通过千人千面、千人千权实现更有效的转化。
如果只是把数据银行当做一个在钻展上进行圈包的工具，那只能说明品牌对于数据银行的应用还停留在一个很初级的阶段。数据银行作为阿里域内消费者资产沉淀的池子，在这两年的通过品牌商和ISV共建，已经形成非常多的方法论和落地场景，这些都值得大家去学习和研究。
我们毕竟深处一个竞争的市场中，只有积极拥抱平台的变化，才能把拉新和转化两件事情做到更好，而平台的变化就是数据化运营消费者资产，所以这个是个必须要交的作业，必须要补的课。
阿里的文化中有很重要的一条——“因为相信，所以看见”（马老师的演讲题目），以此与各位以数据驱动消费者运营的各位朋友和商家共勉。