如何打造私域流量构建流量池首先需要一个数据池

　　流量池思维的火爆，打开了每个运营人对于流量的关注。运营人如何用好流量池思维？如何构建流量池？本篇文章中，笔者对这些问题分享了自己的思路与看法。
　　流量池思维的横空出世，迅速替代了增长黑客，被奉为营销界流量玩法的新宗旨。随后，一阵疯狂的科普浪潮席卷了朋友圈和看一看，在对流量池有了初步的了解后，大家也都四处寻觅构建流量池的方法。
　　流量池一曰数据二曰运营，要达到运营、发掘数据价值、带来更多流量的目的，需要数据基础强而快的系统。本期我将就构建数据池分享一些思路。
　　一、企业为什么需要数据池？
　　企业或多或少都有自己的客户数据，但他们却很难回答我们拥有哪些数据我们掌握的数据能够反映客户的真实状况以及不同部门使用的数据维度是否一致这些问题。
　　1。我们可以一起来看看，企业都拥有哪些数据？
　　第一方数据
　　交易订单数据：从ERP、CRM、电商系统中产生的各类交易信息。包括卡券、订单、购物车、退换货订单。
　　行为数据：客户在微信、网站、App、小程序等各类第一方触点上产生的大量行为数据。比如关注微信，提交表单，访问页面等等。
　　产品等业务对象数据：这些数据不是客户数据，但会和分析极度相关。比如库存和产品价格，就是许多零售客户分析时必需的数据点。
　　外部工具产生的数据：现代营销依赖于非常多的外部工具，比如报名表单、邮件、微课堂、微店等系统产生的大量数据。
　　第二方数据
　　合作系统传回的数据：如邮件、短信在发送后，客户是否有阅读、点击等。
　　合作媒体数据：广告投放、视频、门户、垂直媒体等提供的数据。
　　第三方数据
　　第三方数据供应商提供的数据，如数据平台，运营商等。
　　2。企业都把数据放在哪？
　　每个业务部门依赖的是客户数据的不同方面，他们都有自己的运用场景。销售部门依赖于CRM（客户关系管理平台），售后部门主要看客服系统，市场营销部门关心微信平台，数据分析团队使用数据仓库或者客户行为分析工具。
　　各个部门都有自己的主系统，每个系统关注点不一样，针对的也是不同阶段的客户，那么看到的东西当然也是不一样的。
　　就好像盲人摸象一样，每个部门看到的只是自己关注的部分，而不是客户的完整情况。不同部门使用的工具都各自产生新的、孤立的、片面的客户数据，无法快速同步。
　　割裂的数据为运营造成极大的挑战。
　　举个例子，某企业想做个客服小程序，结果发现Billing数据在ERP中，订单信息在电商系统中，行为数据在网站后台。尽管他们要做的功能非常简单，但企业却需要三个开发人员从三个不同的系统中取值。
　　好不容易搞懂了不同系统的取值规则之后，还需要写大量逻辑去合并。然后，下次再做另一个小程序的时候，又得把以上步骤再重复一遍
　　因此，企业需要一个数据池作为基础，保障后续的流量运营。需要明确的是，数据池它不是一个产品，你可以将它理解为企业的一类数据资产。
　　二、我有其他的数据工具，可以将其作为数据池吗？
　　答案是，不行。
　　1。行为分析工具可以成为数据池吗？
　　很多人都会问行为分析工具也会收集客户行为数据，也会提供可扩展的数据结构。那么数据池的区别在哪里？其核心区别在于数据的粒度。
　　比如，企业有多个App。数据池存储的时候，会按照不同的App分门别类，将数据存储在一起。在查看的时候，您可以看到各个渠道的数据流入流出的情况，也可以将一个人按照不同的渠道进行切片。
　　但是行为分析工具一般会建议您将各个App的数据隔离处理，因为其设计目的不是做跨渠道数据整合的。
　　2。数据湖可以用作数据池吗？
　　需要强调的是，数据池和传统意义上数据湖是不一样的。
　　数据池只关注收集客户数据，并且可以大规模统一，标准化和激活这些客户数据资产。通过数据池，收集的数据不是简单的合并，而是可以通过将各个渠道的数据切片保存。
　　而数据湖则是一个存储大量原始非结构化和结构化数据的库，所以数据湖对于不懂IT的人来说很难使用。
　　数据池是之前的业务系统无法代替的，它是企业存续运营流量而重组的数据资产。
　　对企业来说，行为分析工具收集的数据和数据湖都是不同类型的数据资产，只是在构建流量池这个场景中不适用而已。
　　三、数据池应该如何构建？
　　1。打通数据壁垒
　　没有较为完整的全渠道数据，会使运营受阻，因此企业需要一个共享的数据来源，连接每个渠道上的每一个客户互动，从微信到网站，从门店到ERP，支付服务，客服系统，甚至是CRM。
　　然后，再将数据传递到各个部门使用的系统中去。
　　这样就可以让数据在各个系统各个部门之间流动，从而打破公司的部门墙，让每个人都可以对客户有全面的了解，同时也有助于建立公司基于数据、基于事实说话的文化。
　　进而节约开发成本，提升运营效率，让团队更专注。
　　2。数据归一化处理
　　各种重复记录、字段缺失、跨系统数据值的不匹配，一直是困扰运营的问题。
　　因此企业需要在整个组织内实施通用的数据标准，定义构成良好数据的内容，并从源中删除错误数据，让整个企业相信数据是正确的。
　　3。构建画像
　　以上两步可以说是数据筹备阶段，接下去就应该是数据洞察阶段。
　　企业可以将收集到的零散的客户属性、行为数据转译成标签，为每个客户打上独一无二的烙印，比如他们最喜欢的产品类别、购买频次等等，并对这些特征进行分析、统计，以挖掘潜在的价值信息，勾勒出客户画像。
　　打上标签之后，企业还可以根据自定义业务条件进行标签分组，这样就能在与客户沟通时候，知道应该说什么，为客户提供独特的体验。
　　4。管理完整行为数据
　　客户的行为数据可以为客户画像进行良好补充。随着客户与企业互动渠道激增，知道客户的喜好往往还不够，有时可能还需要知道客户行为发生在何时，从而更精准地对症下药。
　　企业可以通过捕捉客户的完整行为数据，敏锐洞察客户意向，基于不同阶段制定运营策略，充分挖掘客户生命周期价值。拥有了完整的行为数据后，企业对于同类型的客户，还可以预设针对性运营策略。
　　数据池是流量池的数据基础，那么高质量的数据就是必不可少的。高质量的数据是进行分析决策、精细化运营的重要参考，进而企业更好的为客户服务，达到发掘数据价值、带来更多流量的目的。