作者：沙丘社区分析师团队
家电零售企业当前在运营、系统、数据等层面建设了很多系统，但对业务没有产生明显效果，系统的投入产出很难衡量，智能决策大脑作为决策引擎，能有效提高运营ROI，帮助家电零售企业实现运营层面的降本增效。
决策中心典型的组织架构图如下所示：企业内部有基础数据团队、IT团队、产品团队，可以对商机挖掘的成果进行执行，但往往缺少从商机挖掘、决策支持、商机转化、循环优化、到运营分析的闭环过程，智能决策大脑补足了企业数字化运营能力的不足，为企业决策层提供决策依据。
传统的MA系统运营模式是先找到表现差的指标，然后进行单点优化，通过标签筛选用户分群，进行内容触达和活动通知以及部分触发式场景，而智能决策大脑支持下的AI运营模式则是实现持续运营决策的优化和全局优化，用技术赋能业务决策，具体来看：
• 运营目标：传统运营基本只看拉新、促活等日常大指标，AI运营是对全生命周期的每个节点进行细化，包括拉新、促活、首购、复购、交叉购、分享裂变等，针对每个节点划出用户旅程图，循环进行生命周期的优化；
• 人群选择：传统运营通过现有标签进行筛选，而AI运营采取的是组合方式，除了标签圈选以外，还包括AI模型预测、触发式、全生命周期等；
• 权益选择：传统运营可使用的权益有限，而AI运营可以通过权益偏好模型预测用户的权益偏好，通过权益成本优化模型优化权益金额分配；
• 内容选择：传统运营以固定内容为主，而AI运营可以做到千人千面，预测不同人群的内容偏好；
• 营销渠道选择：传统运营以固定渠道为主，而AI运营可以预测用户的渠道偏好和渠道组合偏好；
• 数据收集：传统运营手工通过数据库开发获取数据，而AI运营则可通过一站式平台自动采集转化数据；
• 效果分析：传统运营主要分析转化率指标，而AI运营全面分析用户从点击、领券、核销、GMV等各个环节和维度的转化率；
• 优化手段：传统运营只能进行手动A/B测试，人脑进行优化，而AI运营则可以将效果分析的数据结果直接输入AI模型，自动进行模型的优化迭代。
Datatist画龙科技从运营目标出发，围绕用户全生命周期路径，设计全生命流程运营活动，包括拉新、促活、个性化、首购、复购、交叉购买、分享裂变，利用AI模型解决家电零售企业在各个场景中的问题。
数智化运营中台的总体规划架构如下，从数据采集收集、商机挖掘、商机决策、商机执行到商机分析，不断循环优化：
纵向来看，家电零售企业往往都有业务系统和大数据中台，在此之上，Datatist画龙科技通过数据加工营销特征库，部分特征可以直接放到营销自动化平台中进行运营，由特征组成的特征工程可以放到模型中心进行模型训练，企业原有的基础用户标签画像可以同步过来，通过模型输出分析预测类标签，共同组成AI决策引擎。商机决策引擎结合全生命周期的各个节点，输入到营销自动化平台中进行商机执行。
横向来看，Datatist画龙科技从家电零售企业业务部门的典型场景出发，倒推模型选择和特征库建设，并从数仓中取对应的数据。
数据中心的核心功能如下，数据生产遵循品牌推广、用户培育、用户转化、服务售后、产品使用的流程节点，涉及各种数据生产者，通过离线批量采集和实时采集对离线数据和实时数据采集进行数据治理。
数据打通是数据采集过程中的重要工作，家电零售企业的数据分布在订单、售后、供应链等不同的业务系统中，需要形成统一OneID，通过用户行为数据、订单数据、支付数据等找到设备号、用户ID、手机号、身份证号之间的关系，根据这些关系设置底层唯一ID和上游业务场景对应的ID。
除了以上数据之外，行为事件的创建和管理也值得关注，用户在购物时的固定行为，例如支付中断、浏览时长等都可以进行事件化，企业可以根据需求从用户的行为中进行定义，规范某一个事件的显示名称、备注信息以及事件在后台数据库中的字段名称，还可以进行事件属性的统一定义和管理。
针对私域运营建设成熟度处于不同阶段的家电零售企业，Datatist画龙科技提供不同的数字化运营解决方案：
第一，对于还没有形成私域流量池的家电零售企业，Datatist画龙科技可以利用苏宁易购、银联、京东等第三方平台，通过模型为品牌商精准引流；
第二，对于拥有少量私域流量的家电企业，Datatist画龙科技可以围绕拉新、复购、交叉购买、产品购买推荐等几个场景“边打边建设”，帮助家电零售企业建设私域能力；
第三，对于私域体系相对完善的家电企业，Datatist画龙科技可以帮助企业完成公域私域、全渠道、线上线下一体化的数字化运营升级。
某家电品牌（以下简称“A品牌”）是全球领先的白色家电制造商，2021年全球营业额超过3000亿元。从2018年开始，A品牌就与Datatist画龙科技合作，从大客户数据增值系统为切入点，逐渐打造完整的商业智能决策平台，为拉新、促活、转化等各种运营场景提供决策支持，帮助A品牌实现全生命周期的运营。
（1）拉新
Datatist画龙科技将A品牌的AI模型产品部署在苏宁易购服务器中，从苏宁近3年有过A品牌购买记录的1亿+用户中，精准筛选高潜复购用户，提高A品牌在苏宁平台中的精准销售，帮助苏宁商业数据价值变现，提高运营效率、降低营销成本。618大促活动期间，通过短信、APP触达等方式精准推送，为A品牌带来5000万+GMV，模型组的人均GMV相较于随机组提升5.7倍，活动ROI提升6.3倍。
（2）促活
Datatist画龙科技为A品牌设计了线上线下一体化智能运营方案，以智能家装家居APP平台、门店和智能家电APP为例，智能家装家居APP是家电购买之前的环节，智能家电APP属于消费者购买完家电之后沉淀会员的平台，这两个平台的定位、业务属性、应用场景不同。通过智能运营体系设计，前端流量进来到搜索/推荐——场景+单品选择——单品购买，甚至到后面装修成套购买，以及各平台的交互触点，最后沉淀到智能家电APP。
在智能运营之下，A品牌已沉淀8千万+用户，日活达到286万+，其中高价值会员有150万以上，用户日活提升了120%，激活了大量沉睡用户。同时赋能生态小微企业，拉新效果提升了29倍，平台销售额月环比增长30%以上，用户留存、转化率同比增长2倍，并且根据用户价值度进行分层运营，形成动态可观、可量化的后台运营体系，持续沉淀A品牌会员。
（3）转化
在A品牌的直播活动中，Datatist画龙科技通过复购模型、人群特征等挖掘高价值用户，引流到直播平台进行成交。在活动的不同节点，例如预热期、引爆期、发酵期等，向用户精准发放预售折扣券，提前锁定用户的购买意愿，为A品牌带来5000万+GMV，模型组的转化率和经验组相比提升4倍。
对于A品牌的高端产品线，针对私域覆盖下的老用户，使用Datatist画龙科技单产业预测模型及用户画像中心功能，精准挖掘商机，为有家电更新换代需求的高价值用户推动品牌活动信息，为A品牌带来3400万+GMV，模型组的转化率和经验组相比提升9.5倍。
此外，Datatist画龙科技还通过潜客雷达为A品牌的线下直销员赋能。针对A品牌全量1.6亿用户，Datatist画龙科技使用商业AI模型筛选头部高潜人群，结合LBS等方式，通过工单系统将商机线索推送给线下直销员，赋能门店销售。
过去A品牌门店直销员大约电话沟通1000个客户能转化一个订单，经验少的直销员转化情况更低，通过Datatist画龙科技潜客雷达推送的商机，直销员的销售转化率从千分之一提升至百分之一，提升10倍以上，客单价也提升2倍以上。
案例来源：沙丘社区《沙丘大会》智能决策专场
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