数据技术驱动全渠道用户触达：严选实践与数据中台

"1-2+数据技术驱动全渠道用户触达.pdf" 这篇文档主要探讨了如何利用数据技术来实现全渠道用户的智能触达，通过严选电商的实践案例，阐述了在用户全生命周期管理中，如何优化触达策略，提高用户体验，并介绍了全渠道触达的架构和技术支撑。 一、严选全渠道用户智能触达实践 严选作为一家自营品牌电商，拥有自营、销售、媒体和线下等多个渠道，其优势在于具备完整的数据和技术研发能力。为了实现用户全生命周期触达的最优化，严选的目标是根据不同阶段的用户行为（如新用户首访、用户活跃期、流失预警期等）提供定制化的触达策略。这些策略包括但不限于站内广告、短信、PUSH、邮件、微信等多途径触达，同时考虑商品促销、活动和素材的配合，以达到最佳效果。 二、全渠道触达架构 1. 在线触达：涵盖媒体在线、严选在线等，通过实时计算和个性化推荐，实现对用户事件（如离开APP、包裹签收等）的即时响应。 2. 离线触达：针对用户离线状态，通过邮件、短信等传统方式触达用户。 3. 事件触达：针对商品事件（如新品发布、降价促销）和用户事件，设计个性化的触达策略。 三、数据中台技术在全渠道触达中的应用 1. 精准定向：基于用户画像，深入理解用户需求，进行精准定向推送。 2. 流量赛马：通过数据监测和分析，筛选出最优的营销策略，淘汰低效渠道。 3. 千人千面：运用个性化推荐技术，提供符合用户喜好的内容。 4. 渠道协同：建立用户数据总线，确保全渠道数据的统一和协同。 5. 体验优化：关注用户疲劳度，适时调整触达频率，避免用户反感。 6. 全渠道数据基建：建设完善的数据基础，包括客户端、服务端和业务系统的日志，以及各种业务数据库。 四、数据处理与存储 1. 数据同步：通过Kafka进行实时数据传输，HDFS用于离线数据存储。 2. 数据处理：Hive和Spark用于离线处理，Flink进行实时计算。 3. 数据存储：包括原始数据、事实表、标签和模型，存储在HDFS、HBase、ES等系统中，提供在线高性能查询。 4. 用户画像：通过Spark进行标签生产和算法模型构建，形成OneID，实现用户识别。 综上，数据技术在驱动全渠道用户触达中起到关键作用，通过对用户行为的深度洞察、数据的高效处理和智能化的触达策略，能够提升用户满意度，增强品牌与用户之间的互动，进而提升电商的营销效率和用户体验。