電商發展至今，618、818、雙11這樣的促銷節點已然成為品牌商家常態化的營銷節奏，成為尋求生意增長的確定性節點。

每一次電商大促，都是對平臺品牌商家綜合營銷運營能力的考核。

其中，數據化運營成為行業普遍共識，品牌商家希望平臺不僅可以進行用戶細分、監控營銷過程，還能夠預測營銷效果。

但在數據化運營層面，品牌商家仍然面臨著投放層面的三大難題:

其一是投前看不懂。

對于品牌商家而言，總是希望通過更豐富的數據去了解消費者。

在不斷尋找新的流量時，品牌商家還希望探索科學的增長方法，通過數字化打通線上與線下，公域與私域，進行精細化的流量運營。

但是面對紛繁的運營體系，決策效率如何提升？決策效果如何更快達成？

許多品牌商家無法從數據中得到答案，從而使投放效率低下、成本高昂，效果無法達成預期。

其二是投中落地難。

品牌的人群模型與生意模型的聯系度不足，導致品牌和商家做完數據洞察不能迅速落地，很難把自身的用戶關系資產和投放的流量之間的轉化策略結合在一起，不知道該如何決策，害怕投入的真金白銀效果甚微。

最后是投后算不清。

做營銷投入和產出的賬要算的明白，大促期間流量投放的效能如何，對品牌和商家而言至關重要。

但多數時候，一旦營銷投放的渠道和維度增加，品牌和商家便難以清晰地衡量站外和站內流量互動的數據和效果，無法衡量營銷所帶來的品牌增益和生意轉化。

這些問題，在缺乏數據化運營能力的中小規模的電商商家的發展過程中顯得更為突出。

如何破解行業面臨的共性難題？

結合我對各大電商及社交平臺的數據、營銷工具及產品的實踐和研究，以及此次抖音818新潮好物節的前后，我還專門對巨量引擎進行了深入分析。

發現巨量引擎營銷科學旗下數據資產經營管理平臺巨量云圖，給品牌商家帶來了【818商家云圖作戰大圖】，已經很好地破解品牌商家的這三大痛點，特別推薦給大家（可點擊圖片放大仔細了解），在接下來的日常營銷和年終雙11大促活動中，也能夠有所幫助。

巨量云圖之所以能夠有效地解決品牌商家痛點，首先是因為巨量云圖從平臺的視角打通了投放全鏈路，通過數據化策略和產品，以系統的能力和方法論，給到廣大品牌商家們種種支持和助力。

其次，則是不同電商平臺模式的人、貨、場數據鏈的差異性，通過巨量云圖結合科學的營銷方式，品牌商家可以從人群、貨品、內容等多維度提升營銷效率，使得完整的數據化決策效率大大提升。

本文將從電商數據鏈價值的角度，深入解讀商家面臨的營銷決策痛點的核心原因，以及對巨量云圖的破局思路進行詳細分析。

抖音興趣電商的 “四維數據鏈”與巨量云圖的關系

在電商賽道上，不同的平臺模式對于零售電商三元素的“人、貨、場”的數據鏈構建有著明顯的差異性。

中心化電商是典型的以貨為核心的人找貨撮合交易模式，尋求的是用戶的規模和購物的效率。

通過人在平臺上對貨的瀏覽和搜索行為，以及電商平臺貨品的標簽體系，建立起人與貨之間的雙向數據鏈，對用戶已知的購買意向快速“搜索”出確定性的貨品，提升人貨匹配效率。

通過貨與貨的數據鏈，采用“推薦”的形式把未知的貨品推薦給用戶進行轉化，進一步增強人與貨的數據聯系，以此實現交易的規模化和效率的提升。

但中心化電商平臺在傳統的人貨場的數據鏈條上，場的維度相對較弱，仍然以店為載體、以貨為核心的電商經營，數據維度有著明顯的主次之別。

社交電商則是以人為核心的去中心化的商品交易模式，是希望通過人與人之間的關系進行商品的推薦展示和轉化。

嚴格意義上來講，去中心化的社交電商是沒有“場”的概念的，核心是圍繞人與人之間的關系進行的。

而貨的數據維度一部分掌握在平臺側，另一大部分則掌握在賣貨的人的個體手中，數據去中心化而且分散，商品和消費者（人）之間的聯系，需要過多依賴賣貨的人對貨的推薦，貨與貨本身的數據關聯性相對中心化電商也弱了很多。

那么，抖音興趣電商如何重構傳統的“人、貨、場”數據鏈的？

興趣電商的數據鏈核心是“內容”。

首先，用戶對內容產生的興趣，不會因為是否有貨的存在而轉移，盡管用戶的興趣會發生變化，但是興趣會一直存在。

而巨量云圖具備完善的內容理解技術，包括從文本、視頻、音頻、用戶情感、內容口碑等對內容數據進行識別，這就構建了一條非常穩固的人與內容的精準的雙向數據鏈。

其次，基于短視頻和直播的內容形式，內容將貨品的使用場景具象化，形成一個個獨立的基于人群興趣的場，以此激發用戶對貨的興趣和轉化。

以內容為中心構建的貨與人、貨與場、人與場、人與人之間的四維數據鏈，是興趣電商與傳統電商的數據鏈的巨大差異，也讓巨量引擎營銷科學旗下數據資產經營管理平臺巨量云圖，能夠帶來新的數據化營銷增長的新機會。

一是巨量云圖針對有豐富歷史成效的商家和無歷史成交的商家，都能夠讓“貨”找到合適的“人”。

巨量云圖的「商品」模塊可幫助商家定位貨品集核心人群、貨品集已購人群跨類目偏好、產品屬性偏好（可拆功效、場景等），找到不同人群的優化手段和拓新方向。

二是巨量云圖能夠幫助小店打造出品類爆品。

首先，巨量云圖可通過復盤貨品購買人數與轉化的效率，以及對應貨品人群的流轉漏斗，對品牌貨品進行評估，幫助商家選擇主打貨品，并制定成功的貨品策略。

然后，基于巨量云圖提供的數據支持，商家可以對“貨品”的解說時長進行調整，并針對流轉率高效的貨品，組成高單價組套，實現貨品的排布優化。

此次818活動期間，巨量云圖也已面向商家的貨品排布優化需求提供權益幫扶支持，幫助小店定位下一個類目或功效爆品，挖掘市場增長點和品類增長方向，以及通過透視品類競爭情況明確直接競品。

三是巨量云圖通過有效挖掘店鋪的“問題貨品”和分析目標人群的創意和商品的內容偏好，明確出“品類與內容”的關系，從而促進短視頻直播的種草效果。

巨量云圖如何助力品牌商家生意增長？

抖音818好物節結束后，我有機會和不少品牌商家進行交流，也更細致地了解到巨量云圖在數據決策層面為品牌商家們提供的支持，具有很強的經驗復制性和思考價值。

整體而言，巨量云圖為品牌和商家提供的數據化決策支持分為兩個部分：

一個是內容和貨品的策略，是基于四維數據鏈中對“場”的興趣挖掘。

前面分析過，在興趣電商的模式中，內容將貨品的使用場景變得更具象化，場能否留住消費者，優質的內容輸出是非常關鍵的。

以818美妝類目的品牌商家為例，制作優質素材的前提，肯定是需要了解這個品類下消費者的偏好，圍繞消費者感興趣的貨品功效、利益點去決策內容創作的方向。

巨量云圖視頻云模塊的產品提供給商家內容偏好的數據指導，同時還可以預判篩選出來投放效果更好的素材，讓品牌和商家能夠在投中環節也可以及時的進行投放策略調整。

另一個則是流量和人群的投放策略，對應思維數據鏈中“人”的拓展、轉化和沉淀策略。

為了有更豐富的數據去了解“人”，巨量云圖打通了巨量引擎全線產品的數據，有了更立體的用戶畫像。

通過四維數據鏈所涵蓋的用戶、貨品、廣告、達人等等相關聯數據，商家可以找到精準的核心人群和跨類目的偏好人群，以此制定投放策略，不會再苦于數據雜多但沒有關聯性，四維數據鏈從源頭上解決了數據維度的痛點。

同時，巨量云圖也提出了O-5A的品牌關系資產方法論，根據人與品牌的交互關系，將人群分為O、A1-A5六個不同的階段，讓商家能夠吸引更多的意向人群，以達成一步步將對品牌感興趣的用戶轉化為品牌的粉絲，指導商家進行人群的分層運營。

以古井貢酒為例，此次818，古井貢酒要推廣的是200～1000元價格帶的白酒。

為了提升投放精準度，其服務商聚睿數據運用貨品行業洞察數據，明確200～1000元價格帶白酒市場的核心購買人群畫像，為古井貢酒制定了清晰的人群圈選策略：

一個是通過內容興趣挖掘到的白酒品類的目標人群，另一個則是通過白酒類目的維度下鉆，分析200～1000元價格帶的白酒市場的已購人群，通過畫像和流轉率，總結得出想要主推200～1000元貨品的目標下，應該主推的人群方向。

當然，圈選目標人群的過程不是一步到位的，在投放過程中，巨量云圖對目標人群的優化有著相當落地的方法。

比如818期間，小仙燉大概投入了近百萬進行精準的人群投放測試，方法很聚焦：

通過巨量云圖的機會人群標簽優選，將小仙燉過往的歷史投放和銷售數據，結合本次818圈選的目標人群，根據多維的指標特征將品牌初步圈選的人群分為重點拉新人群、高潛機會人群、拉新主要領域和需要替換的人群，然后不斷的通過投放測試，不斷的對人群特征進行優化。

最終，小仙燉在818期間引流直播間的廣告ROI比品牌整體提升了39%，這個數據大概會令不少商家心動不已。

投放過程中，支持決策的數據失之毫厘差之千里，除了上述的方法論和數據產品的決策支持，巨量云圖的系統能力還能夠支持更為動態的有規律變化的商品銷售環境，更加匹配品牌對市場變化做出的靈活調整。

元氣森林在此次818合作中，其服務商頭條易通過巨量云圖關系資產分析發現，A1人群特征與A3人群特征重合度低，其背后是達人內容與競價廣告協同觸達的效用割裂，大部分用戶種草后未撥草，品牌營銷資源存在嚴重浪費的風險。

基于這一洞察，服務商團隊給元氣森林提出策略優化建議：先利用品效協同的方式，將達人觸達的A3人群通過競價廣告或品牌廣告搭配促銷信息進行二次觸達，加強深度轉化后，擴大人群范圍加強A1人群的拉新能力，從而提升投放效率。

品牌商家在投放過程中，可以更精準地掌控種草、拔草的放量節奏，同時也能通過不同階段人群的精細化運營，在不同時期帶來不一樣的價值！

結  語

“內容-人-貨-場”四維數據鏈的構建過程，看似增加了“內容”一個維度，但只要有內容的持續生產和輸出，就會持續的實現貨找人的電商交易模式的規模化放大和增長。

巨量云圖連接了四維數據鏈，給電商行業的啟示和商家的持續價值在于：

其一，四維數據鏈能夠更高效地實現電商人貨匹配的效率，使消費者從前并未意識到的消費需求被激發，消費者的生命周期價值得到提升。

其二，精準的數據結構為商家帶來的是投放成本的降低，流量結構的良性增長和循環，才是商家在電商平臺經營真正進入常態化、可持續的階段。

最后，我認為巨量云圖對四維數據鏈的價值挖掘也剛剛是一個開始，未來還會形成一個更加完善的數據化體系，最終為生意增長開創更多的可能性！