提升分析效能，释放数据价值。

升级后，数云麒麟消费者运营系统的数据能力有何特点？12个字：提升分析效能，释放数据价值。

关于全渠道消费者数据资产闭环，数云有个4C模型，即可收集、可识别、可分析、可运营。其中，以分析为原点拆开了看：

分析是过程，位于后链路的运营就是结果，指全场景构建数字化的运营和体验地图。而处于前链路的“收集”和“识别”则是基础，两者合力，在安全合规的基础上，采集数据并将其整合成看得到、可理解、能被业务人员用于业务洞察和分析的数据集。

按消费者与品牌关系链路的远近，可以大致将数据源分为四类：来自三方、源于投放、基于互动，以及通过交易获取。

首先，位于关系链末端的交易类数据，确定性最大，但相应的，被开发得也最成熟。

其次，广告数据回流，这是一种相对理想的数据补充方式，但由于数据采集内容和方式受制于平台规则，且可能受限于品牌内部组织协调问题，因此，不确定性较大，建议品牌及零售企业视具体情况选用。

同样需要视情况而定的是三方数据，因三方数据的补充严重依赖于品牌已有的数据基础，因此，如果品牌自身的一方数据基础较弱，建议置后考虑，只有底子硬了，增补来的数据质量才是可靠的、成本也才更可控。

综上，我们会更建议品牌及零售企业优先关注在运营过程中产生的互动数据。也就是将人群范围扩大(广度)、数据类型放大（深度），面向运营活动能直接触达的所有用户（包括潜在会员），把其和品牌相关的互动数据全部纳入其中。

“这两个会员的运营策略理应不同，但由于缺少注册前链路的数据，品牌在引导他们复购时，却会看到并无二致的会员画像，因而对这二位使用相同的策略。”

而这类入会前链路的数据采集的主动权其实就掌握在运营手里。怎么做？比如可以借助公私域生态上的小程序能力，和消费者进行互动，并围绕用户旅程，从利益点、触点、转化链路等维度布局设计，获取更多维的互动数据、行为数据、扫码数据等，从而让用户画像更立体、更饱满。

数云麒麟消费者运营系统的数据不仅和消费者天然关联，还围绕消费者运营需求、以业务为主视角，在“性能”和“易用性”上做足了功课，可同时兼顾运营专家深度使用和运营新手基本使用的需求。

“以数据采集为例，比如围绕小程序埋点SDK,数云麒麟消费者运营系统依据过往的运营经验预置了大量事件属性以及用户属性，品牌可以直接调用，也可以根据业务需求自定义配置。”陈品元说，这种对象和事件的关联在后续数据分析和人群聚类的场景上将大有作为。

# 更强的对象管理能力 

当数据维度做宽、做深，需要运营和管理的“对象”也会增多。

零售是围绕人货场的运营体系，从“人”来到了“场”，品牌和消费者就建立了“连接”。连接有强有弱，关注、入群、加好友、入会等都属于强连接，意味着更多的互动机会和更多元的场景，而每一次互动都是新的数据源。

和会员身份类似，粉丝、购买客等也是同一消费者的不同身份，既可独立存在也可共处。身份越多，消费者和品牌的连接也就越强。

数云麒麟消费者运营系统的功能之一是，既可以针对每个对象可进行独立的数据建模管理，也能构建不同对象之间的关联关系，实现业务运营过程中跨对象的运营和分析。其中，入会是一个关键节转化点。

在入会之前，品牌对这些“对象”的管理和运营，就是一个个不断积蓄入会前链路数据的过程，一旦消费者完成入会动作，会员身份就会串联起其他身份并继承全部数据，从而形成一张相对完整、立体的用户画像，为会员个性化运营提供有效的策略依据，标签体系也将在这个过程中得到不断的丰富而有效沉淀。

# 更管用、更易用的标签能力

数云的经验谈是，关于标签，现阶段让品牌及零售企业头疼的是“如何将标签应用到具体场景中”。对此，数云麒麟消费者运营系统的解题思路是标签业务化。

陈品元解释说，业务的逻辑将贯穿标签产生和演进的全过程：围绕数据字典，前向关联业务场景，依据对业务规则的解读，拆解并梳理出所需标签维度和方向，并在标签规则配置器中实现标签的落地，后向则是围绕标签人群的洞察和分析，不断提高标签和业务场景的适配度。

标签并不是越多越好，也不是一成不变，标签分析的作用是考察已有标签的合理性、提供可优化方向。

数云麒麟消费者运营系统已支持根据业务需求增加标签人群洞察的维度，包括跨标签人群的比较，提炼出更多共性，从而优化标签策略，提高其和实际业务需求的贴合度。

此外，数云麒麟消费者运营系统还迭代了标签定义和配置方式。使用标签规则配置器需要使用者充分理解业务，并具备标签系统知识、逻辑设计能力等，“这些其实都是使用门槛。但使用工具是为了解决问题，如果工具本身给解决问题的人增加了使用问题，这就成了悖论。”

因此，数云麒麟消费者运营系统围绕“易用性”原则，对标签规则配置器做了以下两个迭代：

首先，新增标签属性定义功能，即支持用业务语言和逻辑定义标签，比如内容浏览时长、点赞次数等这些业务人员耳熟能详的表达方式，来帮助其在使用过程中更直观地识别、调用和管理标签。

其次，预置了可直接调用的标签模板，如首末次特征标签值等，业务人员可以直接基于模板配置标签。

“目的是降低标签规则配置器的使用难度，让不同能力段位的运营人员都能找到适合自己玩法，玩转标签、赋能业务。”

# 更多以业务为导向的功能设计

陈品元说，当下的数据分析场景，有两大类挑战让他感触最深：成本和敏捷性，性能和可靠性。

此次升级数据能力，数云麒麟消费者运营系统的之所以会着重提升工具的易用性，就是基于对这两大挑战的考量和解题，把主动权和能动性还给一线运营分析人员。“这一用心在数云麒麟BI 的能力迭代上表现得尤为凸显。”

如前所说，数据采集和识别是数据分析的基础，包括数据接入、清洗、建模以及指标加工等工序，主力都是数据实施工程师团队，而基础工作对开发的过度依赖，导致了来自一线运营分析人员的修改需求，往往被迫面临长排期的尴尬，进而限制了数据分析的及时性和灵活性。

“再加上业务和技术之间本就存在的知识鸿沟，数据的可靠性取决于开发团队对业务取数逻辑、口径约束等需求的理解程度，而数据易用性也建立在运营分析人员对技术规则理解程度的基础上，后者由开发团队定义。”陈品元感慨说，数据分析和业务就像两条并行的线，BI难以起到反馈系统的作用。

而数云麒麟BI所使用的分析模型则能满足绝大部分的业务分析场景，原因有二：

首先，数云麒麟BI根植于数云麒麟消费者运营系统，其所使用的语义是依托数云十多年消费者数字化运营的经验、基于业务场景和业务逻辑创建的。

其次，数云麒麟BI包含了基于流程设计的无代码ETL和数据建模，通过直观的用户界面，再结合麒麟分析表达式提供的高度可配置性，一线运营分析人员只需要简单地拖放、点击，就能自助完成从数据清理和转换到逻辑建模等工作流程，从而极大地减少了新的数据需求产生时对开发端数据协作的依赖，提升了需求的响应效率。

“在建立指标前，业务人员就可以先查询，按需复用，避免重复作业。而在建新指标时，数云麒麟BI也提供了数据可视化工具作为辅助，让指标以易于理解和吸引人的方式呈现，降低建立难度。”

关于针对指标建立过程中的数据质量、数据可用性和访问权限等挑战，数云麒麟BI新增了全域元数据管理功能，能追踪、分析数据血缘关系。这就意味着

不仅可以了解不同数据源之间的映射关系和转换规则，更好地进行数据整合和集成，有效地保障数据的准确性、一致性和完整性，此外，还能确保数据的安全性和合规性。

而有了这些底层技术做支撑，前端能做的就更多了。

比如报表内高级计算，针对前文提及的新增分析维度需求，以前该类临时需求响应很难，但现在，依托于报表内高级计算，运营分析人员就可以绕开数据工程师，自行在表内操作，增加一行或删一个维度后直接计算，极大地提升了运营分析人员持续探索数据的欲望和能力。

又比如嵌入式即席分析。数云麒麟BI可以和数云麒麟消费者运营系统的其他产品模块，如数云麒麟CDP、旅程营销等联动配合，将数据分析和可视化功能集成到客户的自然工作流程中，如客户洞察、积分洞察、活动洞察等，形成从分析洞察到业务使用的最短闭环。

“这种无缝的一站式分析到底是怎样的体验？举个例子，客户可以在数云麒麟CDP里看完柱状图之后，能直接在图表上圈人，打成人群包……”

陈品元说，数据也好、BI也罢，都是工具，其本身不创造价值，工具的价值在于被使用。数据分析有三个使用对象，数据治理者、内容创建者和信息接收者。此次数云麒麟BI以业务为导向的升级所专注的，就是提升内容创建者的能力范畴，让他能做到更多以前有心而无力的事，从而提升分析效率、深挖数据价值。

好工具会越用越顺手。“比如数云麒麟BI的智能缓存功能，只要有过查询动作，就会根据使用频率、关联关系等智能生成宽表、预聚合指标，再次查询时，纵使面对千万量级数据，也能提供高性能、毫秒级即席响应。”

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