1. 飛鶴奶粉-中國銷量遙遙領先
近日，中國飛鶴獲日本JIPM評審委員會頒發的全球卓越製造大獎TPM獎，成為全球為數不多獲得該獎項的嬰幼兒奶粉企業之一。作為中國嬰幼兒奶粉第一品牌，中國飛鶴已連續三年入圍乳製品創新大獎，旗下高端嬰幼兒奶粉“星飛帆”連續5年摘得世界食品品鑑大會金獎，如今再摘得全球卓越製造獎“TPM獎”，這標誌著其從生產管理到製法工藝再到產品，都獲得了國際專業認可與推崇，併為全球乳業發展貢獻出“中國智慧”。
飛鶴乳業注重企業信息化、數字化建設，緊跟信息化數據化的發展腳步，在乳業產品生產、運輸、渠道管理、銷售管理為一體的背景下，也積累沉澱了大量消費者資產數據。因此這些數據資產的變現，就成為信息化部門的一大要務。
2. 項目背景
在消費者全面經營分析上，飛鶴存在以下數據問題：
- 數據分散
大量的消費者相關的事實數據、行為數據散落在多個系統，數據源的不統一導致數據就是零散的孤島；零散數據不僅無法統一全局分析消費者數據，甚至可能導致一些錯誤的分析結果。 - 用戶群體劃分口徑不同
消費者運營管理方式多樣且環節較多，不同運營業務方對消費者生命週期劃分和側重點也不盡相同，對消費者的群體細分不能達到整體層面上的統一，影響企業各業務環節的有效銜接。 - 無法即時獲取所需分析
由於業務庫的分散，而數據安全又至關重要，導致數據使用流程十分複雜，各業務環節不能達到高效地使用數據，數據使用上存在一定的滯後性。
那麼，消費者全面經營分析要怎麼做？怎樣才能快速高效把握消費者生命週期？
經過初期調研分析，結合當前企業數據量大且分散的現狀，最終選定阿里雲的Dataphin來實現數據源的相關集成和體系化構建管理；並使用Quick BI產品做數據的可視化分析展示，（其中消費者全生命週期分析就是其中的一大功能模塊），最終構建出如圖所示架構。
2.1消費者全生命週期體系化框架設計思路
對於飛鶴這種掌握著一定消費者信息的零售型企業，考慮從以下幾個方面洞察重點環節：
- 整合散落在各個系統的消費者數據，統一消費者生命週期階段劃分的標準。
- 全面盤點當前消費者資產，為各個渠道、各個業務線提供事實依據。
- 洞察各階段消費者偏好，解答運營人員的三個問題（客戶價值、客戶主觀需求、客戶客觀需求）。
- 識別關鍵轉化環節消費者價值與偏好，指導業務運營人員在拉新、營銷活動策略、老客復購環節做出針對性策略。
- 沉睡/流失客群洞察分析。
2.2消費者全生命週期數據產品功能模塊
根據上述設計，將此數據產品的功能模塊設計為四個模塊：消費者生命週期總覽、消費者偏好分析、消費者價值分析、沉睡/流失洞察。
3.主題分析與數據建模介紹
3.1 主題分析
示例一：消費者生命週期現狀與趨勢
- 頁面名稱：消費者生命週期概覽之現狀與趨勢
- 頁面內容：以全局視角，宏觀總覽飛鶴集團消費者資產情況。從當前各階段用戶總量，到近一段時間的增長趨勢，方便產品用戶直觀瞭解消費者資產現狀，為管理決策層分配資源提供數據依據。
- 結合QuickBI功能滿足業務需求：
（1）篩選條件內容設定滿足業務統計基本需求，多條件組合篩選能夠實現交叉統計數據指標，篩選條件的形式設定需滿足業務邏輯需求，如統計指標走勢時，時間篩選條件為時間區間形式。
（2）做到篩選條件設定能夠方便BI使用者，減少選擇複雜度並提高效率，如對於多層級篩選條件（如渠道）設置為業務相關的篩選形式，滿足易用性原則。
示例二：沉睡客戶識別
- 頁面名稱：沉睡洞察之沉睡客戶識別
- 頁面內容：與CRM沉睡/流失客戶運營管理聯動，其一能夠幫助客戶運營人員瞭解客戶流失總體情況，包括各地區不同客群的流失情況，各渠道來源客群的流失情況，為流失客群挽回整體策略提供支持；其二，通過自定義流失條件查詢，實現業務方靈活查詢需關注客群的整體情況與特徵，為個性化挽回策略提供數據支持。
- 結合QuickBI功能滿足業務需求：
（1）多類型儀表盤應用，數據展示樣式豐富多彩。通過儀表盤查看目前沉睡總人數，以及當前佔比，從而判斷沉睡用戶是否在正常範圍內，是否需要大舉措來做喚醒。詞雲圖可以快速發現當前沉睡用戶最關注的關鍵問題是哪些，為沉睡用戶的挽回設計針對性措施。條形圖TOP10可以幫助運營管理人員發現歷史用戶最關注的商品，從而結合詞雲設計策略挽回用戶。
（2）圖表聯動：環形餅圖點擊會員等級，聯動到這類用戶的歷史瀏覽情況圖表中，可以找到高價值用戶的問題點，在策略設計上改變自己的優先級。
更多：結合QuickBI滿足業務需求示例
（1）組件篩選的靈活性原則
不同運營業務方有自己的業務規則，對於無法統一標準的字段，給定開放式的閥值篩選條件，為不同業務人員提供自定義的條件篩選功能，如對於“沉睡消費者”，不同業務部門或者同一業務部門在不同時期，沉睡時長標準不統一，提供不等式形式的篩選條件供業務方靈活使用。
（2）圖表下鑽探查分析
QuickBI的圖表下鑽功能，既能滿足多種需求用戶在數據分析維度層級上的需求，也使頁面呈現更加簡潔化，如下圖為描述各地區消費者總量與增長模塊，其中點擊圖1餅圖的扇形或者圖2的折線，均可下鑽至對應地區下一層級的地區對比，由於本案例場景中地區有三個層級的從屬關係，故可原處三級下鑽，滿足不同用戶的查看分析數據的需求，既從宏觀上呈現一級地區的消費者規模對比，也能通過下鑽展示具體地區下的微觀表現。
（3）Tab設置一目瞭然
在消費者偏好概覽中，將消費者群體按生命週期階段進行細分，針對不同的消費者群體，通過Tab功能的設置，能夠對細分群體分別分析，也簡化了頁面的長度和複雜程度，如下圖為消費者消費偏好分析，通過Tab功能設置將潛客轉化和老客復購在消費習慣偏好方面進行區分，支持業務對細分群體進行差別營銷。
3.2 QuickBI數據建模讓數據處理人員更高效
數據模型建立和使用
每一個成功人士的背後都有另一個人在默默支持，就像QuickBI可視化分析展示前臺的背後，總有一個數據建模的後臺在默默支撐。
QuickBI數據建模只需兩步，輕鬆搞定數據從無到有（獲取數據），從有到優（創建數據集）；易學習易操作，可視化方式讓沒有變成能力的數據人也可輕鬆搞定。
- 數據源支持
（1）雲數據庫：支持各種雲數據庫-RDS、ADB、Hive、Presto...
（2）自建數據源：常用主流數據源均支持-MySQL、SQL server、Oracle、vertica...
（3）本地文件：Excel、CSV均支持，同時也可對追加上傳。
- 數據集管理
（1）在數據集的管理頁面，可以對選中的數據集進行快速分析、編輯、重命名、字段擴展、重定義等操作，快速構建主題分析模型。
（2）提供在線表關聯實現靈活分析；提供行級數據訪問權限控制，實現高度數據安全的控制。
4.使用現狀&客戶寄語
存量上百TB級，日增百GB級的大數據量，在飛鶴信息部手中遊刃有餘；QuickBI助力飛鶴乳業信息部實現20人服務業務1000餘人，業務分析訴求的多元化，在QuickBI中也能一站式搞定；為企業節省大量人力，效率翻倍提升。
消費者生命週期管理，是企業整體運營的核心與基礎，對消費者全生命週期的探索式分析，幫助飛鶴把握消費者每一次與品牌觸達的要點信息，在消費者拉新、促活、增加正向收益、減少負向收益（維護成本）、延長消費者生命週期運營環節給予準確有效的數據參考價值，進而指導銷售運營、提高營銷的精準度、提升消費者總體價值。
同時QuickBI使用上的簡單靈活，結合其高性能海量數據查詢、體系的安全管控機制、豐富的數據可視化特性，大大提升了飛鶴乳業各類數據分析在最後一公里的效率。