在传统的消费者决策漏斗模型中，“认知-兴趣-决策-购买-忠诚”这样一个线性的流程清晰地展现了消费者的决策过程。不过，这套经典模型亦存在一些问题：成本投入巨大，转化率不确定，信息只能单向流动……在当前的数字营销时代下，面对信息通路爆炸式增长，消费者获取信息途径增加，决策主动权变大等全新的消费环境时，这一经典模型不仅无法覆盖所有的触点，也无法涵盖产品选择和数字渠道激增所导致的所有关键购买因素。

对广告主而言，这种触点多样化、消费碎片化所带来的决策链路的离散和无序，完全颠覆了营销人传统和固有的营销经验。在寻求全新的数字化手段以达到个性化的营销过程中，以消费者为中心的降本增效和品效协同成为更精准营销的新特征，品牌数据资产的重要性也被提升至前所未有的地位，如何有效管理品牌数据资产才能更好为广告主提供营销增长相关的洞察与策略支持，也让行业对品牌数据资产价值有了更多的营销探索。

品牌数据资产运营的挑战

大数据和人工智能技术的蓬勃发展加速推动着品牌营销的变革进程。品牌数据资产的管理与应用之于品牌的重要意义，也已成为行业的共识。不过，尽管广告主已经开始意识到数据资产的重要性，但在实际操作中，迄今为止真正能够开始系统化运营、开发和利用好数据资产的广告主却并不多。

究其原因，品牌数据资产是一个极为复杂的体系，它对广告主有诸多的要求，尤其对于那些希望自建数据管理系统的广告主而言，强大的资金、技术、人力和系统的支持只是第一步，更重大的挑战其实还是数据运营本身。

通常，广告主的品牌数据资产来自多方。因此，品牌自身数据是否足够丰富完整，是否对数据进行正确的清洗、整理和分类，以及数据是否及时有效等等，这些都是短期内需要解决的基础问题；而从更为长期的运营优化的角度来看，对数据系统性的累积沉淀和可持续经营，也是品牌数据资产运营成功与否的另一个重要维度，这些都对广告主的多方整合能力提出非常高的要求。

在最近一次对联合利华一方数据中台D-Force的负责人、人工智能实验室D-Lab的联合创始人 Marco Li和腾讯广告数据策略产品副总监 Kimmy 的访谈中，Marco透露在2019年7月，联合利华在原有数据库基础上，整合推出一方数据中台D-Force，其目的首先是通过各个触点尽可能累积足够多品牌数据资产；其次是给各类数据打上标签，以此判断不同阶段的消费人群。

访谈视频《数字营销浪潮下，品牌数据资产如何最大化创造商业价值？》

可以看出，联合利华的D-force涵盖了一般广告主数据平台的重要功能，即达到了初步的数据沉淀分析和分类判断。但仅仅一方数据肯定是片面而孤立的，更重要的是，广告主还需要通过自己的数据平台还原人群在整个营销链路上的环节，实现从品牌人群有效沟通、转化的营销闭环，最终形成真正的品牌数据资产。

因此，联合利华也与包括腾讯数据智库在内的许多媒体平台方合作，试图挖掘出品牌数据资产更多的商业价值。Marco提到在联合利华与腾讯数据智库的合作：“一方面，我们在腾讯数据智库可以更丰富、更完整地进行人群洞察，针对不同人群制定不同策略，准备不同的内容、素材以及对应的沟通渠道。另一方面，我们也会应用腾讯数据智库的建模平台Model Lab，把品牌一方人群作为建模的正样本，找到相似的人群完成对潜在客群的挖掘和新客群招募。”

联合利华利用品牌数据资产实现品效协同

作为全球最大的优秀广告主之一，联合利华在广告和营销领域的一举一动都成为行业的风向标，无论是对数字营销的拥抱，对数字广告不透明、假粉KOL等等的抨击，号召重建数字营销生态链信任度等等，影响着整个行业的营销判断和走势。对于近期的有关品牌广告和效果广告的行业争论，Marco 表示联合利华现在考虑的并非品牌或效果，而是每轮广告之间的互相承接。比如在一轮品牌广告投放中，要考虑的是这轮广告能否为接下来的几轮效果类广告进行人群沉淀，所以品牌广告不仅为了当前的广告，还会为以后更长期的完整策略做准备。“如果单纯从流量运营的角度来看，流量和流量之间不存在太多关系，但是如果研究一波流量和另一波流量的持续性关系，本质就是人群的运营。”

这种对人群的运营，也就是把用户价值转化为商业价值。在Kimmy看来，品牌数据资产不仅需要沉淀私域流量的数据资产，也要充分发挥公域流量的数据能力。以往，品牌花重金投品牌广告，从公域数据中沉淀海量的人群，但如何将他们变成品牌私域数据并最终达成销售转化？每一次投放时，广告主是否能对全链路数据进行分析？这些全新的挑战导致现阶段品牌主不再区分品牌与效果广告，而是针对消费者不断变化的多元化需求完成最终销售转化的目标。这些应对方式更依赖于广告主以各种策略、方法驱动和运营品牌数据资产的营销手段来助力达成，这和以前的营销是完全不同的。

Marco提到，联合利华为达成品效协同的投放目的，与腾讯数据智库进行了一些非常有针对性的合作。在这个过程当中，腾讯数据智库扮演着指挥中心的角色，帮助联合利华在腾讯数据智库上了解品牌的人群画像，制定策略并将不同策略分发到不同下游的营销工具触达人群。此外，腾讯数据智库还会沉淀每轮营销活动的效果数据，经过反复的循环迭代，持续提高广告触达的有效性。“在整个合作中，腾讯数据智库能够实现对人群决策全链路不同阶段的划分。我们可以非常清楚地看到不同策略对应的是哪类人群，人群在广告触达后是否完成有效转化。”

10月份，联合利华携手零售商华润万家，在其线下门店和O2O平台京东到家门店开展了洗护用品满减促销活动，通过微信朋友圈进行优惠券广告投放。消费者点击广告、领取优惠券后，可以在线下或线上进行核销使用。面对庞大的线上渠道流量池，如何提升投放效率成为优惠券营销的关键点。

本次营销活动中，联合利华综合运用腾讯数据智库的多种数据工具，不只针对品牌历史领券人群进行重定向，同时利用建模平台Model Lab，筛选出相应的目标人群，优化营销投放预算分配，提升潜在客群拓展能力，促进全链转化，实现了广告点击率、优惠券领券率等指标的大幅提升。在此过程中，腾讯数据智库的一些新工具，比如支持广告主大批量创建地域定向功能，以及对于营销后链路的核销、优化的优惠券功能等等，也极大助力联合利华达成营销目标。

联合利华 x 华润万家10月优惠券营销活动 

激活品牌数据资产转化为商业价值

尽管广告主们都非常重视构建自己的数据平台并且培养自己的数据团队，但对整个数字生态而言，数字玩家越来越多，随着技术越来越细分并不断变化，各方所扮演的角色也在不断演进中。站在广告主的角度，Marco认为品牌数据资产经营并非仅仅是自己一方的事情，而需要众多玩家组成多样化的数字生态，实现多方合作共创、共赢，媒体平台在生态中对广告主的独特优势在于它们的巨大的流量、全方位触点、丰富的数据工具和适合的应用场景。

不过，对于更多广告主而言，能够清晰地找到自己在数字生态中的定位，从而准确地从众多媒体平台中找到适合自己的品牌数据资产运营合作方，并不是一件容易的事。总体而言，首先广告主要沉淀自己的数据，将营销数据转化为自主可控的品牌数据资产，再持续通过对各类营销触点数据进行管理与分析，真正做到数据资产价值的积累与激活，这要求媒体平台有足够强大的数据洞察能力和分析能力。

其次，基于沉淀的全场景、多维度、高质量的数据资产，广告主要能通过媒体平台获得更准确的品牌力分析、人群洞察产出和营销策略制定能力。在多维度触达现有的兴趣消费者群体的基础上，广告主还能通过持续运营发掘现有兴趣人群的更多商业价值。这对媒体平台卓越的多维洞察与策略制定能力也提出了非常高的要求。

当然，最重要的是媒体平台在实际应用中的价值，即能够通过多样化的人群组合及拓展模式等更智能的数据工具，帮助广告主优化营销投放预算分配，提升拓客能力，促进全链转化，并且还能对后链路的转化数据再次分析，持续验证和优化投放结果，真正激活品牌数据资产的商业价值。

作为媒体平台数据能力与优势综合体现的联合利华优惠券案例，虽然只是其中一个应用场景，但其间腾讯数据智库如何助力和服务联合利华的路径其实非常清晰。首先，腾讯数据智库是将分散于各个渠道、各个场景下的碎片化数据沉淀积累，并帮助品牌进行统一管理与持续运营。其次，基于可视化的品牌数据资产，品牌可以对全链路数据进行分析，利用不同的数据工具，更具针对性地优化营销策略，最终不仅极大拓展了潜在增量，而且投放的效果也有极大提升。由此，品牌数据资产变得可沉淀、可分析、可运营，人群数据价值真正转化为商业价值，为业务增长提供着源源不断的动能，这对于广告主如何选择并利用合适的媒体平台来经营自己的品牌数据资产也产生了积极的示范作用。

“像腾讯这样走在非常前端并且也是和消费者离得最近的大媒体平台，就是各种数据链路新玩法的缔造者和引路者。”Marco非常感慨地说道。

这种数据链路玩法的创新之处在于，它真正将数据转变为资产进行沉淀、分析和运营，推动品牌营销全链路的升级，改变了以往对于广告主的营销要求。从此之后，广告主的任何一次营销或活动都要求有理有据、都需要积累沉淀和可追溯、都需要遵循资产管理的原则，从更长期和长远的角度，最大化释放和利用数据的价值，全方位帮助营销决策。

这也与Kimmy的观点不谋而合：“如果品牌持续运营，品牌数据资产就会变得越来越好，消费者跟品牌的关系会越来越近，反之流失会越来越严重。这是整个腾讯数据智库的核心所在。”像联合利华这样优秀的广告主，也借助腾讯数据智库的数据能力，沉淀和激活品牌数据资产，加速实现营销全链智能化，挖掘更多营销可能。