猖狂的科普浪潮包括了“微信朋友圈”和“微信看一看”，在对超级流量池有了一定的理解，大家都在探索构建“超级流量池”的玩法。

　　想要获取到更多用户流量，就达到服务运营，挖掘用户数据价值。

　　需要数据基础加上强大又快捷的系统。

　　构建流量池首先需要一个“数据池”，这里打窝大师小编就讲一些构建“数据池”的一些思维。

　　一、企业为什么需要“数据池”？

　　这些企业多少都会有自己的一份客户数据，但是这些企业遇到几个难题，“拥有哪些数据”、“企业拥有的数据是否反映客户的真实情况”、“企业不同的部门种所使用的数据维度是否没有分歧”

　　跟着打窝大师来看企业都掌握了哪些数据？

　　数据一：

　　交易订单数据：从电商系统、ERP、CRM中产生的各类交易信息。包括订单、退换货、卡券、购物车订单。

　　行为数据：客户在网站、App、小程序、公众号等各类应用触点上产生的大量行为数据。比如说关注公众号，访问页面，提交表单等数据。

　　产品等业务对象数据：这些数据不是客户数据，但会和分析极度相关。比如库存和产品价格，就是许多零售客户分析时必需的数据点。

　　外部应用产生的数据：现代化营销依赖于非常多的外部应用，比如邮件、微店、微课堂、报名表单等系统产生的大量数据。

　　数据二

　　合作系统传回的数据：比如邮件，在短信发送过后，客户是否有出现阅读、点击等行为。

　　合作媒体数据：比如广告投放、视频、门户、垂直媒体等提供的数据。

　　数据三

　　第三方数据供应商提供的数据，比如数据平台，运营商等。

　　企业到底把数据放在何处？

　　企业的每个业务部门都取决于客户数据的不同方面，并且企业具有自己的应用程序场景。

　　企业的销售部门依靠客户关系管理平台（CRM），企业的售后服务部门主要取决于客户服务系统，市场营销部门则关注微信流量平台，数据分析部门使用客户行为分析工具或者数据仓库工具。

　　每个部门都有自己的操作系统，而每个操作系统关注不一样的东西，当然，处于不同阶段的客户也有针对性，因此他们所看到的当然是不同的。

　　就似盲人摸大象一样，每个部门只关注他们的部分，而不关注客户的全部情况。

　　企业不同部门使用的工具都各自产生独立的、片面的、新的的客户数据，无法快速同步这些数据。

　　分割出来的数据为运营用户造成重大的挑战。

　　打窝大师小编举个例子，某些企业想做客服小程序，结果发现排名数据在ERP中，而订单信息位于电商系统中，行为数据位于网站后台，数据都在不同的系统中。

　　即使企业想做的功能易如反掌，然而企业要三个技术开发人员从不同的系统中取出这些数据变量值。

　　就算技术开发人员好不容易理清不同系统的取值步骤，还要大量逻辑判断去合并这些数据。

　　不仅仅如此，如果下次还想做其他的小程序，又得把上面打窝大师小编说的步骤再重复一遍……

　　所以呀，为了保证可持续的流量运营，企业则需要“数据池”作为基础。

　　这里打窝大师小编需要明确的是，“数据池”并不是一个产品，你也可以理解为企业的“数据资产”。

　　企业有其他的数据应用，可以当作“数据池”吗？

　　两个字，不行。

　　1.“行为分析工具” 可以成为“数据池”吗？

　　这里很多人就反驳“行为分析工具”也能收集客户行为数据，也能提供可扩展的数据结构。

　　那么“数据池”的区别到底在哪里？

　　“数据池”核心区别在于数据的粒度。

　　例如企业有许多App，而“数据池”存储的时候，都会按照不同的App分类，把数据存储都放一块。

　　在查看的时候，您可以看到各个渠道的数据流入流出的情况，也可以将一个人按照不同的渠道进行切片。

　　但是“行为分析工具”一般会建议您将各个App的数据隔离处理，因为其设计目的不是做跨渠道数据整合的。

　 “数据湖”可以用作数据池吗？

　　这里打窝大师小编需要强调的是，“数据池”和传统意义上“数据湖”是不一样的。

　　“数据池”只关注收集客户数据并且能够大规模统一，标准化和激活这些客户数据资产。

　　通过“数据池”，收集的数据不是简单的合并，而是可以通过将各个渠道的数据切片保存。

　　而“数据湖”则是一个存储大量原始非结构化和结构化数据的库，所以对于不懂计算机的人来说，“数据湖”很难使用。

　　“数据池”是之前的业务系统无法代替的，它是企业存续运营流量而重组的数据资产。

　　对企业来说，“行为分析工具”收集的数据和“数据湖”都是不同类型的数据资产，只是在构建流量池这个场景中不适用而已。

　　三、数据池应该如何构建？

　　1. 打通数据壁垒

　　如果没有比较完整的全渠道数据，会使运营受到阻碍，所以企业则需要一个共享的数据来源，连接每个渠道上的每一个客户互动，从微信到网站，从门店到ERP，支付服务，客服系统，甚至是CRM。

　　然后，再将数据传递到各个部门使用的系统中去。

　　这样数据就可以在各个系统各个部门之间流动，从而打破公司各部门之间的“墙”，让大家对客户有一个全面的了解，它还有助于根据数据和事实建立公司的文化。

　　这样可以节省开发成本，提高运营效率并增加团队关注度。

　　2. 数据归一化处理

　　因为各种重复数据、字段丢失、跨系统数据值不匹配，一直是运营的阻碍问题。

　　所以企业需要在整个组织内实施通用的数据标准，定义构成良好数据的内容，并从源中删除错误数据，让整个企业相信数据是正确的。

　　3. 构建画像

　　以上打窝大师说的两点可以说是数据事先筹划的准备阶段，接下来就是数据洞察阶段。

　　公司可以将收集的分散的客户属性和行为数据转换为标签，为每个客户印上独一无二的“烙印”，例如用户最喜欢的产品类别，购买频率等，并对这些特征进行分析、统计，以挖掘潜在的价值信息，勾勒出客户画像。

　　打上标签之后，公司还可以根据自定义业务条件对标签进行分组，这样，您可以知道与客户交流时该说些什么，并为客户提供独特的体验。

　　4. 管理完整行为数据

　　客户行为数据可以很好地补充客户画像。

　　随着客户与企业互动渠道激增，仅仅了解客户的偏好通常是不够的，有时可能需要知道客户的行为何时发生，以便更准确地开出正确的药方。

　　公司可以捕获客户的完整行为数据，洞悉客户意图，根据不同阶段制定运营策略，并充分挖掘客户生命周期的价值。

　　拥有了完整的行为数据后，企业对于同类型的客户，还可以预设针对性运营策略。

　　数据池是流量池的数据基础，那么高质量的数据就是必不可少的。

　　高质量的数据是进行分析决策以及完善精细化运营的重要参考，进而企业更好的为客户服务，达到发掘数据价值、带来更多流量的目的。