电子商务发展至今，618、818、双11等推广节点已经成为品牌商家常态化的营销节奏和寻求业务增长的确定性节点。
每一次电商推广都是对平台品牌商家综合营销运营能力的考核。
其中，数据化运营已成为行业普遍共识，品牌商家希望平台不仅能细分用户、监控营销过程，还能预测营销效果。
但在数据化运营层面，品牌商家仍然面临着投放层面的三大难题：
其一是投前看不懂。
对于品牌商家来说，他们总是希望通过更丰富的数据去了解消费者。
在不断寻找新流量的同时，品牌商家也希望探索科学的增长方式，通过数字化打通线上线下、公域私域，进行精细化流量运营。
但是面对复杂的操作系统，如何提高决策效率呢？如何更快地达到决策效果？
很多品牌商家无法从数据中得到答案，使得发货效率低下。
下、成本高昂，效果无法达成预期。
其二是投中落地难。
品牌的人群模型与生意模型的联系度不足，导致品牌和商家做完数据洞察不能迅速落地，很难把自身的用户关系资产和投放的流量之间的转化策略结合在一起，不知道该如何决策，害怕投入的真金白银效果甚微。
最后是投后算不清。
做营销投入和产出的账要算的明白，大促期间流量投放的效能如何，对品牌和商家而言至关重要。
但多数时候，一旦营销投放的渠道和维度增加，品牌和商家便难以清晰地衡量站外和站内流量互动的数据和效果，无法衡量营销所带来的品牌增益和生意转化。
这些问题，在缺乏数据化运营能力的中小规模的电商商家的发展过程中显得更为突出。
如何破解行业面临的共性难题？
结合我对各大电商及社交平台的数据、营销工具及产品的实践和研究，以及此次抖音818新潮好物节的前后，我还专门对巨量引擎进行了深入分析。
发现巨量引擎营销科学旗下数据资产经营管理平台巨量云图，给品牌商家带来了【818商家云图作战大图】，已经很好地破解品牌商家的这三大痛点，特别推荐给大家（可点击图片放大仔细了解），在接下来的日常营销和年终双11大促活动中，也能够有所帮助。
巨量云图之所以能够有效地解决品牌商家痛点，首先是因为巨量云图从平台的视角打通了投放全链路，通过数据化策略和产品，以系统的能力和方法论，给到广大品牌商家们种种支持和助力。
其次，则是不同电商平台模式的人、货、场数据链的差异性，通过巨量云图结合科学的营销方式，品牌商家可以从人群、货品、内容等多维度提升营销效率，使得完整的数据化决策效率大大提升。
本文将从电商数据链价值的角度，深入解读商家面临的营销决策痛点的核心原因，以及对巨量云图的破局思路进行详细分析。
抖音兴趣电商的 “四维数据链”与巨量云图的关系
在电商赛道上，不同的平台模式对于零售电商三元素的“人、货、场”的数据链构建有着明显的差异性。
中心化电商是典型的以货为核心的人找货撮合交易模式，寻求的是用户的规模和购物的效率。
通过人在平台上对货的浏览和搜索行为，以及电商平台货品的标签体系，建立起人与货之间的双向数据链，对用户已知的购买意向快速“搜索”出确定性的货品，提升人货匹配效率。
通过货与货的数据链，采用“推荐”的形式把未知的货品推荐给用户进行转化，进一步增强人与货的数据联系，以此实现交易的规模化和效率的提升。
但中心化电商平台在传统的人货场的数据链条上，场的维度相对较弱，仍然以店为载体、以货为核心的电商经营，数据维度有着明显的主次之别。
社交电商则是以人为核心的去中心化的商品交易模式，是希望通过人与人之间的关系进行商品的推荐展示和转化。
严格意义上来讲，去中心化的社交电商是没有“场”的概念的，核心是围绕人与人之间的关系进行的。
而货的数据维度一部分掌握在平台侧，另一大部分则掌握在卖货的人的个体手中，数据去中心化而且分散，商品和消费者（人）之间的联系，需要过多依赖卖货的人对货的推荐，货与货本身的数据关联性相对中心化电商也弱了很多。
那么，抖音兴趣电商如何重构传统的“人、货、场”数据链的？
兴趣电商的数据链核心是“内容”。
首先，用户对内容产生的兴趣，不会因为是否有货的存在而转移，尽管用户的兴趣会发生变化，但是兴趣会一直存在。
而巨量云图具备完善的内容理解技术，包括从文本、视频、音频、用户情感、内容口碑等对内容数据进行识别，这就构建了一条非常稳固的人与内容的精准的双向数据链。
其次，基于短视频和直播的内容形式，内容将货品的使用场景具象化，形成一个个独立的基于人群兴趣的场，以此激发用户对货的兴趣和转化。
以内容为中心构建的货与人、货与场、人与场、人与人之间的四维数据链，是兴趣电商与传统电商的数据链的巨大差异，也让巨量引擎营销科学旗下数据资产经营管理平台巨量云图，能够带来新的数据化营销增长的新机会。
一是巨量云图针对有丰富历史成效的商家和无历史成交的商家，都能够让“货”找到合适的“人”。
巨量云图的「商品」模块可帮助商家定位货品集核心人群、货品集已购人群跨类目偏好、产品属性偏好（可拆功效、场景等），找到不同人群的优化手段和拓新方向。
二是巨量云图能够帮助小店打造出品类爆品。
首先，巨量云图可通过复盘货品购买人数与转化的效率，以及对应货品人群的流转漏斗，对品牌货品进行评估，帮助商家选择主打货品，并制定成功的货品策略。
然后，基于巨量云图提供的数据支持，商家可以对“货品”的解说时长进行调整，并针对流转率高效的货品，组成高单价组套，实现货品的排布优化。
此次818活动期间，巨量云图也已面向商家的货品排布优化需求提供权益帮扶支持，帮助小店定位下一个类目或功效爆品，挖掘市场增长点和品类增长方向，以及通过透视品类竞争情况明确直接竞品。
三是巨量云图通过有效挖掘店铺的“问题货品”和分析目标人群的创意和商品的内容偏好，明确出“品类与内容”的关系，从而促进短视频直播的种草效果。
巨量云图如何助力品牌商家生意增长？
抖音818好物节结束后，我有机会和不少品牌商家进行交流，也更细致地了解到巨量云图在数据决策层面为品牌商家们提供的支持，具有很强的经验复制性和思考价值。
整体而言，巨量云图为品牌和商家提供的数据化决策支持分为两个部分：
一个是内容和货品的策略，是基于四维数据链中对“场”的兴趣挖掘。
前面分析过，在兴趣电商的模式中，内容将货品的使用场景变得更具象化，场能否留住消费者，优质的内容输出是非常关键的。
以818美妆类目的品牌商家为例，制作优质素材的前提，肯定是需要了解这个品类下消费者的偏好，围绕消费者感兴趣的货品功效、利益点去决策内容创作的方向。
巨量云图视频云模块的产品提供给商家内容偏好的数据指导，同时还可以预判筛选出来投放效果更好的素材，让品牌和商家能够在投中环节也可以及时的进行投放策略调整。
另一个则是流量和人群的投放策略，对应思维数据链中“人”的拓展、转化和沉淀策略。
为了有更丰富的数据去了解“人”，巨量云图打通了巨量引擎全线产品的数据，有了更立体的用户画像。
通过四维数据链所涵盖的用户、货品、广告、达人等等相关联数据，商家可以找到精准的核心人群和跨类目的偏好人群，以此制定投放策略，不会再苦于数据杂多但没有关联性，四维数据链从源头上解决了数据维度的痛点。
同时，巨量云图也提出了O-5A的品牌关系资产方法论，根据人与品牌的交互关系，将人群分为O、A1-A5六个不同的阶段，让商家能够吸引更多的意向人群，以达成一步步将对品牌感兴趣的用户转化为品牌的粉丝，指导商家进行人群的分层运营。
以古井贡酒为例，此次818，古井贡酒要推广的是200～1000元价格带的白酒。
为了提升投放精准度，其服务商聚睿数据运用货品行业洞察数据，明确200～1000元价格带白酒市场的核心购买人群画像，为古井贡酒制定了清晰的人群圈选策略：
一个是通过内容兴趣挖掘到的白酒品类的目标人群，另一个则是通过白酒类目的维度下钻，分析200～1000元价格带的白酒市场的已购人群，通过画像和流转率，总结得出想要主推200～1000元货品的目标下，应该主推的人群方向。
当然，圈选目标人群的过程不是一步到位的，在投放过程中，巨量云图对目标人群的优化有着相当落地的方法。
比如818期间，小仙炖大概投入了近百万进行精准的人群投放测试，方法很聚焦：
通过巨量云图的机会人群标签优选，将小仙炖过往的历史投放和销售数据，结合本次818圈选的目标人群，根据多维的指标特征将品牌初步圈选的人群分为重点拉新人群、高潜机会人群、拉新主要领域和需要替换的人群，然后不断的通过投放测试，不断的对人群特征进行优化。
最终，小仙炖在818期间引流直播间的广告ROI比品牌整体提升了39%，这个数据大概会令不少商家心动不已。
投放过程中，支持决策的数据失之毫厘差之千里，除了上述的方法论和数据产品的决策支持，巨量云图的系统能力还能够支持更为动态的有规律变化的商品销售环境，更加匹配品牌对市场变化做出的灵活调整。
元气森林在此次818合作中，其服务商头条易通过巨量云图关系资产分析发现，A1人群特征与A3人群特征重合度低，其背后是达人内容与竞价广告协同触达的效用割裂，大部分用户种草后未拨草，品牌营销资源存在严重浪费的风险。
基于这一洞察，服务商团队给元气森林提出策略优化建议：先利用品效协同的方式，将达人触达的A3人群通过竞价广告或品牌广告搭配促销信息进行二次触达，加强深度转化后，扩大人群范围加强A1人群的拉新能力，从而提升投放效率。
品牌商家在投放过程中，可以更精准地掌控种草、拔草的放量节奏，同时也能通过不同阶段人群的精细化运营，在不同时期带来不一样的价值！
结 语
“内容-人-货-场”四维数据链的构建过程，看似增加了“内容”一个维度，但只要有内容的持续生产和输出，就会持续的实现货找人的电商交易模式的规模化放大和增长。
巨量云图连接了四维数据链，给电商行业的启示和商家的持续价值在于：
其一，四维数据链能够更高效地实现电商人货匹配的效率，使消费者从前并未意识到的消费需求被激发，消费者的生命周期价值得到提升。
其二，精准的数据结构为商家带来的是投放成本的降低，流量结构的良性增长和循环，才是商家在电商平台经营真正进入常态化、可持续的阶段。
最后，我认为巨量云图对四维数据链的价值挖掘也刚刚是一个开始，未来还会形成一个更加完善的数据化体系，最终为生意增长开创更多的可能性！
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