未来导向的电子商务战略，核心在于吸引并留住客户，使其与品牌建立紧密联系。作为零售商，需满足挑剔消费者的期望。本文将分享如何利用 Google Cloud 构建营销数据仓库，深入理解客户，从而在整个购买旅程中提供一致、可识别且相关的体验。
面对竞争对手依靠规模优势聚焦价格竞争，预计收入和利润率压力将进一步增加。因此，荷兰零售商不仅要在价格上脱颖而出，更需通过个性化体验激发品牌忠诚度、提升客户满意度和购买频率。
差异化电子商务战略的基础
零售商需洞察客户需求与动机并据此行动，以超越竞争对手。借助 Google Cloud，可将网络分析数据与 CRM、离线及其他数据源结合，精准预测购买行为与未来需求，提供智能建议。
通过构建营销数据仓库，为组织和营销人员提供关键客户洞察，巧妙应用于搜索、展示和电子邮件等渠道。最终目标是在宣传内容中保持高相关性，并将预算高效投放于合适的人群与场景。
过去，Google Cloud 数据仓库主要用于战略性/战术性分析、报告及洞察；如今，可通过 Google Cloud Tentacles 框架激活这些宝贵数据，该框架已提供与 Google Marketing Platform 的标准连接。
如何构建营销数据仓库？
以下架构图展示了基于云的营销数据仓库在营销分析及渠道数据激活中的关键作用。构建过程可分为五个步骤：数据收集、转换、分析、可视化和激活。
1. 数据收集
第一步是从多源收集相关数据并存储至 BigQuery（Google 云端数据仓库）。整合客户、产品、营销及在线行为数据，可为内外部利益相关者获取有价值洞察，同时激活渠道并塑造用户旅程。Google Cloud 提供与 Analytics 360、Campaign Manager、Display & Video 360 以及 Salesforce、Adobe 等外部数据源的连接器。
稳定的数据连接至关重要，能确保数据实时可用。若自行构建维护连接，随着数量增加和复杂度提高，资源估算易出错，需采取多种措施保障数据正确性与稳定性。
2. 数据转换
BigQuery 中的原始数据需转换为可用格式，以建立数据集一致性，便于合并与分析。零售商面临的关键挑战是如何通过多渠道整合客户视图，以深入理解购买行为和模式。
转型始于识别细分目标受众，创建完整一致的 360 度客户画像。这需要将在线/离线数据源、设备及应用中的身份进行关联，即便客户身份未知也能实现匹配。
Google Cloud 提供多种数据转换工具：Data Fusion 和 Dataprep 具备图形界面；Dataflow 和 SQL 则需要一定的编程技术基础。
3. 数据分析
数据存储并转换后，即可进行分析以创造洞察，并为构建预测模型铺路。这是电子商务战略差异化的起点。每个企业都拥有数据，关键在于如何利用它深入理解客户。
首先通过“描述性分析”挖掘当前和历史数据的价值；其次利用机器学习（ML）进行“预测性分析”预判未来结果。虽然多数组织专注描述性分析，但从数据中获取预测模型见解能为组织带来巨大额外价值。
执行预测分析需运用统计和机器学习等高级技术。以下是 Google Cloud 提供的广泛机器学习工具列表：
下图展示了团队技术能力（从初学者到专家）与各类机器学习工具的对应关系，这些工具可用于创建预测分析和描述性分析：
以下为常用模型示例，可将模型输出可视化并在营销渠道中激活：
4. 数据可视化
第四步是将已建立的分析和见解（如网站访问者和客户行为）进行可视化。
应打造适用于市场人员和管理层的仪表板，提供行动导向型见解，助力全员做出数据驱动决策。Google Data Studio 与 BigQuery 原生集成；Microsoft PowerBI、Tableau 等外部工具也可轻松连接。
5. 数据激活
除可视化外，还可利用见解优化营销活动。例如添加定向目标群体以提升渠道性能和相关性；接入业务数据（如智能产品 feed）自动调整出价并个性化广告。所有流程均可从数据仓库自动化完成。
通过将 Google Cloud 推送的目标群体细分发送至 Google Analytics 360 或直接对接营销渠道（Google Ads / Facebook / Pinterest 等），可在搜索、展示和视频广告中实现精准触达。既可添加群体定向，也可排除特定群体以节省成本。参考以下用例丰富电商策略：
本文提供了改进电子商务策略的指导方针，并详解了将 Google Cloud 作为营销数据仓库的五步法。
关于作者：Ted Hartkamp 担任数字战略顾问 Merkle Nederland。