破解人才與工具錯配,重構時尚行業數據價值鏈


在時尚鞋服行業,數字化基建的完善使得企業普遍積累了海量的“人貨場”數據。欣賀集團(JORYA、ANMANI等品牌母公司)已通過CRM體系打通了線下門店與線上多渠道,沉淀了超過 80W+ 的全渠道消費者數據。然而,擁有數據資產并不等于擁有變現能力,企業在挖掘會員價值潛力時面臨著嚴峻的戰略瓶頸:


供需錯配的結構性痛點: 市場上現有的機器學習平臺主要面向專業算法人員,操作門檻極高;而外部采購建模服務則面臨靈活性低、成本高昂的問題。


業務與技術的斷層: 企業內部缺乏昂貴的算法人才梯隊,且業務專家的豐富營銷經驗難以轉化為機器可理解的模型語言。


精細化運營的落地難題: 總部雖有策略,但難以賦能到一線導購。面對“首單促二單”“高價值會員提效”等核心場景,缺乏智能化的分層工具,導致營銷資源浪費,無法實現對 80W+ 會員的精準追蹤與高效轉化。


彌合技術斷層,構建“開箱即用”的智能營銷建模平臺


針對上述痛點,欣賀集團與騰訊智慧零售合作,部署了集CDP(客戶數據平臺)、MA(營銷自動化)與PA(畫像分析)于一體的智能運營平臺。其核心突破在于引入了“營銷建模平臺”,通過技術手段降低了算法應用門檻:


業務邏輯的算法化翻譯: 平臺首創“業務特征加工語言模型”,能夠將業務人員的營銷邏輯(如“過去90天高頻購買”)自動轉化為算法特征,支持業務人員自主進行場景建模,無需依賴專業數據科學家。


預置高價值場景模型: 系統內置了7大通用建模場景(如高意向復購、流失召回、會員升級等),支持自動化數據探查與特征調優。


全鏈路閉環體系: 實現了從“洞察”到“執行”的無縫連接。


智能分群: 基于騰訊大數據畫像(PA)與二方標簽,精準圈選高潛人群。


策略匹配: 針對不同分層用戶(如高意向vs低意向),自動匹配差異化的觸達渠道(企業微信、短信、AI外呼)與權益(優惠券、積分)。


一線賦能: 將算法預測結果直接同步至導購助手,指導一線人員進行“一對一”精準服務。


實證算法復利,量化全鏈路經營的商業回報


在“女神節”系列活動中,欣賀集團利用該平臺對會員進行了精細化分層運營(高意向vs低意向),通過算法模型替代傳統人工經驗,實現了核心業務指標的顯著躍升:


支付轉化率精準提升: 算法圈選的“高意向人群”展現出極高的轉化效能。數據顯示,高意向人群的支付轉化率達到 11.7%,顯著高于低意向人群的 8.8%,驗證了預測模型的精準度。


觸達執行效率倍增: 通過企微渠道的智能化觸達與導購任務下發,整體觸達率飆升至 75%—85%,相較于項目實施前的30%左右,執行效率提升了 1.5倍 以上。


營銷資源利用率優化: 在優惠券核銷環節,高意向人群的核銷率高于低意向人群 50%+。這證明了基于算法的資源分配策略,有效避免了對低意向用戶的過度營銷補貼,大幅提升了ROI。


為什么選擇騰訊智慧零售


騰訊智慧零售與生活產業,是騰訊助力零售、文旅、建筑、農業、體育客戶完成數字化轉型、實現全域生意增長的合作伙伴。依托微信生態,以騰訊云雄厚的技術實力和完備的解決方案為基石,充分調動騰訊內外的資源能力,提供“數字化戰略－數字化應用－數字化基建”三位一體的全鏈路解決方案與服務,幫助客戶建立自主可控的私域陣地,實現全域經營與可持續增長,助力行業的高質量發展。


引用來源：《AI+服裝生意怎么玩？3招直達“貨找人”智能營銷時代》，2025年8月5日

 

來源：鷹潭新聞網
原標題：欣賀集團 x 騰訊智慧零售:跨越算法鴻溝,以敏捷建模驅動全域生意增長