随着流量增长的红利消退，获客成本也逐渐飙升，如何通过数字化运营盘活已有私域池客户成为企业关注的焦点。我们在市场调研后发现，成功的团队往往会在数字化运营的甫一开局即制定客户数据应用规划，不仅能最大限度地缩短分析所需的时间和资源，也能达到快速了解客户、有效分析业务的目的。

客户数据应用规划是企业为了高效实现数字化应用所进行的策略规划，旨在梳理清楚需要追踪哪些事件以及相应的追踪方法，涵盖诸如需要采集什么数据，以及为什么从业务角度需要这些客户数据等细节信息。

数据应用规划是数据化运营的重要基础。通过客户数据应用规划可以将大批杂乱无章的数据进行信息的集中、萃取和提炼，助力企业精细化评估各渠道的渠道质量，降低渠道成本，提升渠道转化；找到促进核心转化的相关因素，挖掘促进客户触发核心行为的关键行为做优化或运营激励；完成客户分群和客户分层，展开精准营销，让客户拥有更完善的体验，从而达到客户增长、转化的最终目的。

本文我们将详细讲述如何制订客户数据应用规划以及相关案例，以供企业参考。

一、如何制订客户数据应用规划

在运营过程中，你是否也遇到过这样的问题？

不同渠道，效果究竟是好是坏？

活跃数下降了，如何减少流失？

这次活动推广成效如何？

哪些渠道最适合获取新用户？

别急，以下三个步骤或许能帮你解答一二。

1、确定业务场景及业务目标

在制定客户数据应用规划前，首先要做的就是确定业务目标。做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考后，才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、制订规划等工作都能够围绕分析目标开展，确保最终能够从整体目标的角度去总结分析成果。

因此，客户数据应用规划的分析目标应从衡量目标科学性的SMART模型入手制订：

一是明确具体（Specific）。每一个目标需要是明确的，用语言清楚地表明目标意味着什么，达成的标准是什么。目标定的模棱两可，采集的数据自然不会准确。

二是可衡量（Measurable）。应该有一组明确的数据作为衡量是否达成目标的依据。如果制定的目标没有办法衡量，就无法判断这个目标是否有效。

三是可达成（Attainable）。企业需要根据目前具备的条件，判断分析目标是否可以达成。如果所制定的目标只是一些人凭空设想，一厢情愿，那这就不是一个好的业务目标。

四是相关联的(Relevant)。业务目标一定要与企业整体业务方向相关联，客户数据应用规划是为了配合目标的实现，而目标的实现必须能够对业务造成积极的影响。如果无法对业务造成影响，那么为了这一无关的目标而建立的数据规划必定是资源浪费。

五是时间阶段（Time Phrase）。分析目标必须有明确的时间限制并定时检视。此外，在制定宏观目标时，也可以制定出阶段性的目标，便于检视和监控。

满足了这五个要素，业务分析目标就能用于客户数据应用规划，为整个团队带来明确强大的指导。比如以下的几个例子，都是比较科学的业务目标：

“获取并分析过去3个月内的推广投放转化情况”；

“在未来半年内，已有确定数字的私域用户池中，实现50%的沉睡老用户唤醒”；

“半年内将已有的注册会员数增加一倍”

……

2、确定赋能业务目标增长的维度和指标

确定了业务目标后，下一步就是确定可以帮助业务增长的维度和指标了。维度是事物或现象的某种特征，如地区、时间等，指标则是用于衡量事物发展程度的单位或方法，如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率等，指标必须依赖于维度才有意义，所以通常先确定维度，再确定指标。

并非所有数据字段都可以当做指标，在选择指标前可以先问几个问题：

对于业务的核心关注点是什么？比如销售增长率、市场占有率？

选择的指标能够反映这个业务的走向趋势么？

指标是否可控，能否操作？如果有些指标对于目前的业务来说根本无法统计到，也是无济于事的。

选择制订客户数据应用规划指标的同时，还需要注意遵循以下原则：

不要创建动态的指标；

不要创建指标来跟踪较低级别的属性；

确保每个指标都能帮助回答有关业务的问题；

从核心客户生命周期开始构建漏斗；

我们在下面列出了一些数据指标示例，广告效果分析、活动漏斗分析等场景中的指标，帮助企业理解在具体场景中如何通过不同的数据指标分析业务，供大家参考：

广告效果分析

曝光量

点击率

表单提交转化率

活动漏斗分析

页面UV

报名人数

到场率

成单率

用户参与度分析

日活跃用户数

使用时长

点赞量

评论量

转发量

客户体验分析

客户满意度

忠诚度

流失率

NPS

优惠券效果分析

领取人数

核销人数

核销比例

3、制订所需客户数据维度与指标的采集方案

确定分析目标、赋能业务增长的维度和指标后，就可以制订数据采集方案了。采集方案可以以一个协作文档的形式呈现，每个能够获得客户数据的部门都要加入进来共同维护，在一套指导原则的限定范围内，为一个共同的目标而合作努力，这里也提供一个参考。

当然，这个表格仅仅是一个统一收集数据字段的格式示例。客户数据应用规划需要紧密贴合业务目标与业务实际情况来制订。

当业务目标发生变化，比如，业务目标由拉新获客相关的目标调整为着重打造品牌知名度或提升品牌美誉度，需要采集的维度和指标也一定需要调整。同样的，当业务实际应用场景发生变化，比如营销场景从线下转变为线上，使用的营销工具发生变化，那相应需要采集的客户数据也同样需要调整。

但无论如何丰富或修改，客户数据应用规划的核心目的都是一致的，即作为核心指导原则来协调各个团队的客户触点的数据采集，让来自不同团队的数据统计方式保持一致，符合企业当前的业务目标。

通过这三步已经对客户数据应用规划有了初步的了解，那么在具体的场景中又该如何运用呢？

二、数据应用规划实践——以一场直播活动漏斗分析为例

接下来，我们以一场直播活动的漏斗分析为例，说明一场直播活动的数据应用规划该如何展开。

按照上文所述，明确本次活动相关的业务目标是制订客户应用数据规划的第一步。用户参加活动的几个关键步骤，包括访问页面看到活动宣传内容、填写资料报名、活动当天到场、是否消费或成单等。对于这几个关键步骤事件，上一步的数量是下一步的数量前提，所以我们可以根据漏斗分析模型来逐步分析，了解各个活动环节的转化率，找到转化瓶颈，优化活动效果。那么，让我们假设业务目标是，成功举办一场直播活动，带来20个以上的商机。

第二步就是确定各个活动环节的重要指标。这个场景下，我们可以根据活动落地的UV（独立用户访问量）、报名数、到场率、调研问卷完成率、资料下载率、成单转化率等这些重要指标分别进行追踪、计算与分析，了解活动的转化效果。比如活动过程的第一环节的一个重要指标是活动落地页的推广效果，它可以通过PV、UV（独立用户访问量）等数据来表明。UV数意味着了解活动信息的人数，可以作为衡量活动落地页表现的重要数据。如果最开始就没有多少人看到活动，报名活动的人数一定无法令人满意。因此页面访问量的指标非常重要。

此外，我们还可以通过带参链接追溯不同推广渠道对页面访问量的提升效果，从而判断出渠道质量。比如了解一下合作伙伴渠道带来的UV、报名数，或是不同时间段对活动推广的影响。

第三步就需要根据确定好的指标整合相应的客户数据。下面是为了体现一场直播活动可以的指标，需要收集的数据示例：

活动落地页的推广效果：落地页的PV、UV以及跳出率

报名数：落地页的表单提交用户数、金数据中的表单提交用户数

到场率：现场签到二维码的扫码人数/总报名人数

调研问卷提交率：问卷星等调研平台中调研提交用户数/表单浏览用户数

明确了所需的数据，我们可以得知如何采集这些数据。有些可能需要从官网埋点获取、有些从微信公众号中得到，有些从会议直播平台、或者表单工具中得到，还有一些数据可以从第三方购买。

当企业在前期做好了完善的数据规划，中期在营销活动中注意采集并整合用户数据，后期又能对采集齐全，整合有序的用户数据作出科学的数据分析，那么企业的全链路数据化运营也就完成了。

“九层之台，起于累土。”在形成一套可被洞察分析的数据之前，客户数据应用规划是最基础也是最关键的步骤，奠定数据化运营的基石。通过完整的客户数据应用规划，企业能作出正确的决策，从而推动业务持续发展。

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