作者介紹
畫像數據產品@草帽小子
《大數據實踐之路：中臺+分析+應用》核心作者
專注用戶畫像，著有用戶畫像、標簽體系等系列文章
人人都是產品經理專欄作家
“數據人創作者聯盟”成員
大家好，我是草帽小子~
上一篇我們分析了《??阿里達摩盤：畫像營銷洞察有哪5種玩法？??》，下面我們來了解一下達摩盤的DEEPLINK分析。
01 DEEPLINK分析
基于阿里媽媽營銷大數據、品牌數據銀行AIPL方法論及產品能力，阿里對消費者的觸達、互動、購物、忠誠等行為進行了深入分析，內容涵蓋快消、服飾、運動、食品、消費電子等多個行業。（后續會展開寫品牌數據銀行，關注??草帽小子系列??專輯，查看最新動態）
在品牌數據銀行AIPL方法論基礎上，進一步強化營銷場景的數字化能力。提出基于用戶旅程細化營銷資產，以消費者為中心的數字營銷指標體系——DEEPLINK（深鏈經營）。
AIPL：Aware認知—Interest 興趣—Purchase購買—Loyalty忠誠
DEEPLINK：Discover發現—Engage種草—Enthuse熱愛—Perform行動—Initial首購—Numerous復購—Keen忠誠
DEEPLINK分析包含：DEEPLINK資產分布、DEEPLINK人群流轉、品牌全域資產分布3個模塊。
02 DEEPLINK資產
DEEPLINK資產分布主要是幫助商家查看處于不同階段的消費者都有哪些人群，從而可以直接圈選對應階段的人群進行投放。
草帽小子：很多人看到這個模塊會比較懵逼，DEEPLINK的指標確實是比較難理解的一個模塊，我也是反復看了幾遍。像我們做用戶畫像的，對用戶的深度建模也只是停留在標簽層面，如劃分RFM標簽，但是還沒做的這么深入，直接在系統上對不同階段的人群深度分析。
這個簡單來看就是劃分用戶的不同階段和深度，像很多公司都會將用戶劃分為潛客、首購用戶、復購用戶，從而對潛客促購買、對首購用戶促再消費、對復購用戶重點維護促留存。這里的DEEPLINK就在用戶的基本劃分上，做了更細致的劃分。
03 DEEPLINK人群流轉
DEEPLINK人群流轉，查看DEEPLINK用戶群在初始和最終時間的人群流轉狀態，并且進一步拆分不同渠道對人群流轉的貢獻度，從而幫助品牌挖掘消費者旅程優化背后最佳營銷渠道組合，助力品牌優化營銷策略。
草帽小子：DEEPLINK人群流轉分析，也是參照著品牌數據銀行AIPL鏈路流轉分析，細化到對各個渠道對人群流轉的貢獻度。這確實需要一定的數據量級才能做，不然數據量太小，差異不明顯。
04 品牌全域資產分布
品牌全域UniversaL資產為DEEPLINK中的L，包含品牌一方數據及淘系站內站外觸點數據。
草帽小子：該模塊整合的數據更全、更廣，我們前面洞察分析的基本都是基于達摩盤站內投放的數據。而全域數據整合了多方數據源，包含品牌的第一方數據，例如如阿里云的QuickAudience的第一方CDP數據沉淀、以及聯盟內容沉淀、Unidesk站外的投放、流量寶站內投放。依托著阿里的數據產品矩陣能力，做了多方數據打通，促進人群再營銷。
05 DEEPLINK指標
Discover 發現：15天內，消費者相對被動與品牌曝光接觸或點擊
engage 種草：15天內，消費者通過直播/短視頻等內容渠道的接觸；或者進行了店鋪、商品的瀏覽
enthuse 互動：15天內，消費者主動與品牌發生普通互動行為，包含+訂閱品牌、發生互動等
perform 行動：15天內，消費者主動與品牌發生深度互動行為，包含會員、收藏、加購
initial 首購：近2.5年，購買人群-（Numerous復購+Keen至愛人群）
Numerous 復購：365天內，非會員身份，有過正向評論/追評，消費>=2天
Keen 至愛：365天內，會員身份，有過正向評論/追評，消費>=2天
06 小結
營銷策略中心的畫像洞察《??阿里達摩盤：畫像營銷洞察有哪5種玩法？??》和DEEPLINK分析，都是從不同維度進行人群的深度洞察，幫助商家了解用戶，賦能商家對不同階段的用戶群采取不同的營銷策略，從而提升轉化效果。
想了解更多數據知識也歡迎看，7位大廠數據產品寫的《大數據實踐之路：數據中臺+數據分析+產品應用》這本書。
