德勤深演智能

数据智能赋能消费者增长的策略与实践分享

前言

近几年全球经济形式严峻，群体消费力持续下降，同时品牌的获客成本逐年攀升，业务增量进入瓶颈，2024年的品牌营销或将进入新一轮“存量争夺战”。然而，挑战与机遇并行。国务院《“十四五”数字经济发展规划》1（以下简称“‘十四五’规划”）指出，数字经济将为经济社会持续健康发展提供强大动力，在此背景下，数字化营销将率先发挥其重要价值。

数字化营销是企业沉淀数据要素的高质量供给者

数字化营销是数据要素实现市场化流通的加速器

“十四五”规划“支持市场主体依法合规开展数据采集，聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节，提升数据资源处理能力，培育壮大数据服务产业”。数字化营销面向广大的市场、商业环境与消费者，从公域到私域打造全域营销数字化能力，以数据湖/仓、用户数据平台（以下简称CDP）等基础能力为代表，已经成为累积合规的、高质量数据要素资产的重要领域。

与各平台、数字化生态协作，数字化营销形成了全渠道、多触点的营销与服务业务场景，企业可充分利用数据要素洞察赋能营销决策，满足个性化与多元化的消费者需求并驱动企业数字化转型的商业价值增长。

数字化营销是众多企业数字化转型升级的先行区

数字化营销是企业经营的一个关键环节，以业务场景应用为导向，在互联网、电商平台及数字化媒体瞬息万变的市场下，数字化营销催生了企业基于消费者大数据的业务优化和重构，如生产、供应链、销售、客户服务等环节，成为企业提升数字经济经营能力的重要风向标。

2023年中国互联网营销市场规模预计约为6,750亿人民币，较上年增长9.76%，广告与营销市场规模合计约为12,482亿元，较上年增长11.07%。2 互联网广告市场的韧性源于企业们对业务增长的诉求。随着数据要素的重要性提升及互联网技术的飞速发展，企业数字化营销的转型已经进入“数据智能营销”的阶段—对全域营销渠道数据要素进行合规的、智能化的营销应用—以实现降本增效：一方面，通过数据智能、算法及AI工具等，提高全域的触达效率及个性化营销服务程度，提升从曝光到转化的效率，打破流量孤岛，进而降低营销费用；另一方面，通过数字化产品建立智能化工作流程，大幅提升自动化水平和运营效率。

在数字经济的时代，企业需要及时提高自己的数据资产盘活能力及全域数字营销能力，以自信应对全新的数字增长机遇。本报告基于德勤与深演智能双方大量实践经验的洞察，总结出企业营销数字化转型发展所面临的痛点，并推出数据智能营销与服务整合解决方案。报告通过解读解决方案在消费品行业的四个实践案例，向读者展现了德勤与深演智能在助力企业提升数字化营销服务与能力方面的成功探索。

脚注

1.《“十四五”数字经济发展规划》由国务院于2022年1月印发。

2.《2023中国互联网广告数据报告》由中关村互动营销实验室于2024年1月发布。

德勤中国副首席执行官、德勤中国首席战略官兼德勤中国管理咨询首席执行官戴耀华认为：

数字化营销是数据资产应用实践的先行者，其对互联网平台、消费者及市场环境进行的洞察和应用，对企业提升市场占有率、提高竞争力有着重要的推动作用，也将成为企业业务增长和长期成功的关键引擎。在加快形成新质生产力的背景下，数字化营销是用新型生产工具来进行生产要素的优化配置，企业要牢记，数字化和运营不是“两张皮”，只有进行统筹管理，以用户为中心，从业务场景出发，才能更加稳、准、快地进行营销和服务。

深演智能创始人兼首席执行官黄晓南表示：

6 在营销数字化转型阶段的客户往往存在两大困惑。首先是价值的困惑：数字化系统是否必要？价值如何产生和验证？其次是布局的困惑：系统如何布局？应该大而全还是优先场景？以上困惑，相信您在这本报告中都能获得答案或启发。作为深耕企业营销数字化领域十五年的先行者，深演智能愿同德勤一起，成为企业营销数字化转型道路的布道者和坚实的合作伙伴，帮助更多企业尽早落地营销数字化转型战略，让数据迸发出更强劲的生命力。

企业发展营销数字化转型面临的三大挑战

挑战一：业务需求洞悉难

覆盖数据资产的收集整合、分析管理和营销应用，能满足数据智能营销的数字化产品（以下简称“营销数字化产品”）是企业营销数字化转型的底层能力。很多团队在考虑设计营销数字化产品时，难以精准挖掘业务需求，在用户体验、转化效率以及运营效率方面缺乏实践经验，从产品设计到落地的系统性规划往往存在争议，如产品功能、系统关联以及流程梳理等，怎样保证数字化产品的可持续拓展能力，以高效满足业务需求和科学技术的不断迭代成为重要课题。

挑战二：落地实施效率低

在营销数字化产品从设计到开发落地的过程中，多数企业的团队对产品的设计需求理解及对业务场景的认知存在较大差异。同时，面对宏伟的产品蓝图，如何能在有限的时间里快速高效地开发并落地，且能对未来业务场景的发展方向有所预判，开发出可持续拓展的、智能化营销数字化产品，也是企业团队的必修课。

挑战三：业务场景衔接差

在营销数字化产品落地交付后，产品应用是关键。企业需要解决如何洞察和使用数据、如何通过精细化运营结合营销数字化产品赋能营销决策等系列问题，也难以快速搭建高效的工作流程以提高运营效率。

数据智能赋能品牌营销增长的三大挑战

挑战 01

业务需求洞悉难

难以结合市场营销战略和业务场景，系统化设计数字化产品

落地实施效率低

还原营销数字化产品设计，实现IT系统的实施与落地难点多、耗时久

挑战 02

挑战 03

业务场景衔接差

在利用营销数字化产品，深挖数据洞察，持续地赋能营销决策，提高运营效率方面的衔接易脱节，难以及时应对市场商机及科技瞬息万变的环境

A-I-O模式：数据智能营销与服务整合解决方案企业的营销数字化转型，不仅靠单一技术产品或业务层面的解决方案，而应融合市场发展趋势、企业自身的市场营销策略，发展自动化、智能化的营销数字化产品体系，用数据实现智能的市场营销洞察，进而驱动企业业务增长。针对“营销数字化产品的设计和发展如何高效赋能品牌营销和服务”等业务难题，德勤与深演智能基于双方优势，应用德勤“咨询（Advise）- 实施（Implement）-运营（Operate）”（A-I-O）端到端一体化服务模式，共同推出从产品设计研发、落地实施到运营陪跑的数据智能营销与服务整合解决方案，助力企业全域营销决策与实操。

A –（Advise）咨询

为品牌提供企业级别的全域营销数字化能力诊断，并制定营销数字化战略、数据智能营销能力以及系统架构，设计价值驱动的应用场景和KPI绩效管理体系。

德勤营销数字化能力诊断模型

根据多年行业经验，德勤根据企业营销数字化能力的发展程度总结了下述诊断模型，企业可以从四大维度对企业营销数字化转型能力的成熟度进行评估，并找到增长机会点。

德勤营销数字化能力诊断模型

营销数字化评估范围营销数字化能力营销数字化能力营销数字化能力能力维度成熟度低

成熟度高

成熟度中

在数字化渠道的覆盖度和活跃度（如SEO/SEM,社交媒体、电商平台等）

在主流数字化营销和电子商务渠道上有强大的覆盖和积极的互动，广泛覆盖目标受众

在一些主要渠道上有覆盖，但可能在某些关键渠道上缺乏活跃度

数字渠道上的存在相对较弱，有待提升和拓展

全渠道一体化的购物和服务

提供一致的品牌形象和信息，实现线

在一些渠道上实现了跨渠道服务、用户界

没有有效整合跨渠道的购物和服务体验,渠道间存在明显的分隔,缺乏统一感；品牌形象和信息无法一致，导致用户在不同渠道难辨认和信任品牌

体验包括统一的营销活动、

上线下无缝连接，提供多渠道购物体验且保持一致的用户界面和体验；提供既有平台特色也有品牌一致性的营销和互动机制

在一些断层或不同渠道间的差异；用户在某些方面感受到不协调或不一致

面及品牌形象和信息的一体化，但

互动机制、会

用户体验

全渠道统一的会员身份识别

线上线下及线上各渠道都有统一的会员身份注册及识别，且用户的注册或登录信息一致；用户在所有渠道中都能够实时访问和更新会员信息

在一些渠道上实现了统一的身份认证，但可能存在渠道间的身份信息差异、身份认证界面不统一、数据冗余、或身份匹配等问题，用户使用同一身份的跨渠道体验收到影响

在不同渠道上的身份认证方式分散或尚未建立，缺乏统一的会员身份识别机制和界面；会员数据分散在各个渠道，难以实现全渠道统一访问和管理

用户能实时了解到与自身权益相关的信息，得到及时的反馈：如交易记录、积分查询及使用、礼物等

全渠道能合规且有效地收集用户数据

通过全渠道采集用户行为、交易及社交数据，且数据质量高，有标准的清洗和验证，能准确反映用户行为和业务活动

能够从一些渠道中收集数据，但可能还需要拓展书源；数据质量一般，可能存在噪音和不一致性，需要定期清理和维护

数据收集较为有限；缺乏多样性和全面性；数据质量较差，存在大量错误和不准确信息

数据收

集、分析

具备高度先进的实时数据分

具备实时处理数据的能力，能够快速响应用户行为和市场变化

能够从一些渠道中收集数据，但可能还需要拓展书源；数据质量一般，可能存在噪音和不一致性，需要定期清理和维护

数据收集较为有限；缺乏多样性和全面性；数据质量较差，存在大量错误和不准确信息

与洞察

析及处理能力，能够深入挖掘用户行为、市场趋势市场趋势和营销ROI评估等，并将洞察应用于决策制定

成功实施智能的个性化营销

深度了解个体用户，基于保护用户隐私的前提，在不同平台上实现高度自动化且实时的个性化反馈和推荐，能根据用户行为动态调整推荐内容和推荐计划，业务效果显著

基本了解用户，基于保护用户隐私的前提，在一些平台上能向一些类别的用户提供部分实时的个性化反馈和推荐，对业务效果有一定的提升

有限了解用户，缺乏自动实时的个性化推荐，且推荐内容不够精准，各渠道上的营销活动和内容相对孤立，缺乏一致性和整合性，对业务效果提升有限

提供定制化的产品和营销服务,如推广计划、内容营销等精准营销有效地优化全渠道营销方式、渠道组合及成本，使营销更精准

能够高效利用人工智能等技术，能准确识别目标市场/平台及精细化的目标群体，基于预测提供全渠道整合的精准营销策略，并基于效果监测评估实时优化投放和营销策略

能够借助一些技术和数据产品，辅助识别基本准确的目标市场/平台及目标群体，基于有限的推断和预测能提供基础的个性化推荐，基于效果监测评估对投放和营销策略的影响有一定支持

缺乏先进的技术和数据产品，无法准确识别目标群体，广撒网式投放，缺乏有效的效果评估机制和实施优化能力

在个性化营销、数据分析及高效运营营运营等方面具备高效自动化的服

个性化营销、数据分析及运营高度自动化，人工参与度低

个性化营销、数据分析及运营自动化与手动干预并行，人工参与度适中

营销、数据分析流程主要依赖手动操作，缺乏自动化支持这里

I –（Implement）实施

营销数字化产品的落地需要与数字化营销的策略以及实操场景实现敏捷、高效的无缝衔接，德勤与深演智能联合协助企业从顶层理论设计到全渠道延展落地，完成敏捷地开发和实施。

德勤与深演智能联合发布“营销数字化产品矩阵”，利用数据库/湖仓、CDP以及营销自动化工具(MA) 和忠诚度引擎（Loyalty Engine）的组合，赋能业务增长：

营销数字化产品矩阵

该版本的营销数字化产品矩阵诠释了以数据智能为基础的营销数字化产品赋能业务增长的逻辑，德勤与深演智能将帮助品牌建立从全渠道触点整合到数据湖/仓中台，从数据处理及分析再到以业务场景自动化应用的数据智能营销与服务底层能力。

深演智能营销决策云 | 致力为每个品牌打造自己的人工智能决策平台

德勤忠诚度引擎平台

德勤忠诚度引擎(Loyalty Engine) 打造用户个性化体验，提升品牌忠诚度。

O –(Operate)运营

营销数字化产品设计及落地后，紧随的问题是营销策略的应用。如何从规划、设计到交付，进行可持续性的消费者精细化运营，需要运营团队具备①高效的项目管理、②用户运营及数据洞察经验，以及③借助营销数字化产品及数据要素，产出从营销策略到活动创意、互动机制、用户旅程及人群的洞察及高效的执行能力。

德勤与深演智能深入合作，积累了全域营销数字化产品、AI算法经验、合规的三方数据与一方数据的应用经验，将咨询阶段的营销策略应用到项目的日常规划和运营中进行应用和迭代，提升获客效率与转化效率。

数据智能营销与服务整合解决方案实践案例

近年来，德勤与深演智能联合为多家消费品行业客户提供数据智能营销与服务整合解决方案，通过根据客户自身战略发展需求，定制化地构建多维能力，推动企业业务发展和数字化转型，已在诸多实践案例中得以验证。以下，我们选取了汽车、美妆、零售及宠物等四个消费品行业的实践案例，详述帮助企业在销售转化相关的业务问题上挖掘痛点、找准路径并实现了理想的营销效果的全过程，供企业决策者参考。

案例一：某全球知名汽车品牌 | 高效率、高质量、高效果的全渠道数字化营销与销售

背景简介

某全球知名汽车制造商A公司以生产高质量、高技术和高性能的汽车而闻名，但随业务发展，A公司的增长逻辑正从向外扩张的流量获取，转为向内而生的客户关系深度经营。为此，A公司制定了从以产品为中心到以客户为中心转型的重要战略，以推动在中国市场的销售管理、市场营销及客户生命周期管理等领域的数字化转型。

解决方案

我们与A公司的运营团队相互配合，以数字化营销业务为核心，在客户关系管理、活动运营、数字化触点运营、电商运营、媒体投放、外部数据合作等领域与业务部门开展密切合作，通过数据分析洞察及对业务场景的梳理，设计了以用户为中心的全渠道营销数字化解决方案。

整合线上与线下全渠道触点，设计和实施了营销数字化产品矩阵，建立了数据高效的管理、分析洞察和运营闭环，并通过对内外数据的合规应用，设计并执行个性化私域解决方案：

• 一方面从“0-1”搭建客户数据管理平台，构建One-ID体系和360°客户档案，开展满足日常营销活动的客户洞察决策论点，实现不同业务主题的内部数据集成，并通过联邦建模、隐私求交技术、优化效果广告投放策略，实现公域整车线索拉新；识别一方电商平台的高意向售后客户，实现私域客户增值。

• 另一方面，构建个性化的全渠道DTC私域营销解决方案 – 精准培育用户，促进用户购车意向转化：利用人群模型分层，识别机会人群，提高个性化策略执行、关键触发决策推送、精准人群推送、保客流失预警等自动化能力，提升业务指标。

• 同时，设计了科学高效的线索评分流转过程，实现线索意向度的精准预测：按不同分值区间的线索采用定制的沟通策略（如电话沟通、短信触达、广告触达、内容策略等）。在提高业务增长的同时，有效地进行运营策略制定、运营效果评判，以及运营价值归因。

“0-1”搭建数据管理平台

数据接入产出

历史数据入湖，新增数据与源同步

数据处理产出

符合新平台数据格式的系统数据融合

项目成果

经过与A公司业务团队的紧密配合，项目得以顺利实施和运营。A公司顺利实现了业绩的突破：

• 在业务指标方面，A公司的线索有效沟通率提升了130%以上，线索意向率提升了 30%以上，营销活动有效触达率提升了40%以上。

案例二：某全球高奢护肤集团｜CDP/MA/DMP多平台联动实现业绩新增长

背景简介

某全球高奢护肤集团B公司旗下拥有多款明星护肤产品，深受消费者喜爱，但转化和复购的业绩压力一直存在。一方面，媒体/电商广告触达新客的数量和潜在客户的转化率需要得到进一步提升；一方面，留存率和复购率也有很大提升空间。因此，B公司希望借助包括数字化能力诊断、战略咨询、产品设计、运营维护服务等一整套完整的A-I-O营销解决方案，以实现在获取、留存和复购三大诉求上的业绩增长。

解决方案

• 综合B公司业务诉求，我们针对当前数据资产现状及真实数字化水平进行了数字化营销能力诊断，帮助B公司利用多方丰富数据优势，构建科学健康的底层数据系统及营销自动化体系。

• 利用自动化营销产品优势，建立了从统一用户档案到精细化标签，从灵活圈选分群到可配置数据分析的一整

套“CDP+MA+DMP+Loyalty”数据与系统服务，促使B公司从用户生命周期管理、智慧导购及营销投放三大业务场景得到突破机会，并全面赋能各个业务团队。

• 同时，将能力赋能B公司的CRM，使用MA进行日常CRM活动落地，并通过常态化运营活动提升关键KPI。

全域生命周期图

项目成果

该解决方案实施后，短期内即产生了明显的业务效果，各方面业务指标均得到提升。经过一段时间的效果验证和方案优化，最终B公司的购买转化率提升12%，进而促进了销售增量，该场景年度销量新增1000万以上，帮助B公司实现了巨大的业绩增长。

案例三：某高端零售行业领先品牌 | 建立数据智能的忠诚度管理，解锁用户深层价值

背景简介

随着新营销形式蓬勃发展及品牌对增长的迫切需求，众多品牌开始探索DTC（直面消费者）模式，因此私域用户数据资产成为增长的关键部分，如果不能实现用户留存和增长，就意味着损失销量并降低品牌价值。某高端零售行业领先企业C公司在拓展业务的过程中意识到数据驱动的商业价值，亟需有效的数字化转型能力与解决方案，以重塑竞争优势。在此过程中，C公司面临以下主要痛点与挑战：

• 用户体验方面：亚太区各地区线上、线下渠道众多，用户体验碎片化，缺乏有效的用户忠诚度管理体系，较难提升用户粘性，实现用户留存与复购。

• 数据管理及精准营销方面：缺乏有效的数据管理平台及能力，数据管理依赖人工，广撒网式营销模式运营成本高且效率低。

• 各类渠道和利益主体众多，营销数字化转型实施和落地难度较大，需要协调并平衡其中利害。

解决方案

我们为C公司提供了A-I-O端到端的组合服务，包括战略设计咨询、IT实施及产品能力迭代以及数据驱动的运营。

• 设计和实施了One-Asia CRM生态体系，包括全渠道会员忠诚计划及LoyaltyEngine、CDP、MA等系统架构和产品能力。

数据智能营销与服务整合运营服务• 通过高质量地收集全渠道全方位的数据，结合营销数字化产品的能力，帮助C公司设计并上线了基于AI算法的个性化推荐引擎产品，利用数据洞察来提升客户旅程的个性化无缝体验，并将数据价值平台化。

• 帮助C公司运营和管理亚太各国会员计划，搭建以企业微信为基础的Clientelling提供长期运营和陪跑服务，通过运营私域流量，实现自动化和个性化营销，引领其忠诚度体系迭代与创新。

1 会员体系战略规划用户画像机会点及增长目标识别项目策略优化

3 用户生命周期管理
生命周期规划
个性化旅程

4 用户体验跨平台体验活动&沟通

5 数据&技术数据积累标签分类技术应用

数据驱动的AIO(咨询-实施-运营）

初始设计

忠诚度计划用户生命周期用户体验数据策略KPI

项目成果

• 在服务期间，C公司的会员忠诚计划完成了翻新，在个性化、实时性、价值化、社交化方面提升吸引力和客户体验满意度（特别是针对Z世代年轻人）。

• 通过数据驱动的精细化运营，持续提升C公司的会员招新和激活效率，帮助C公司将会员忠诚计划品牌化，持续成为高端零售行业的CRM标杆，并成为销售增长的主要引擎。

• 最终，会员忠诚计划帮助C公司为合作伙伴提供了可持续的增值服务价值。

案例四：某宠物食品品牌｜人&宠“双生命周期”赋能全渠道精细化运营

背景简介

某宠物食品企业D公司虽然在市场上占有率极高，但仍然在客户获取、留存和复购上面临挑战。一方面，D公司期待我们帮助其解决“如何优化宠主和宠物的生命周期价值”的难题；另一方面，D公司希望得到更科学的运营方案，实现通过持续的运营，让消费者回到会员体系或在DTC 闭环里流动，从而贡献更多的生意，或赋能品牌声量。

解决方案

由于宠物行业消费者的特殊性，我们在数字化营销能力诊断后认为，需要分别基于“宠主”和“宠物”的用户特征来规划彼此独立又相关的用户旅程曲线。因此，我们帮助D公司：

• 构建了“人&宠双生命周期全景图”，并利用数据智能优势搭建CDP收集整合各触点数据，整合出系统化宠主及宠物标签树，并对用户进行多维度交叉分析，进而设计出完整的消费者运营场景。

• 同时基于宠物行业Know-how和科学洞察，我们为D公司设计出独有的人&宠双生命周期运营策略，更制定了与D公司、CRM代理公司的详细高效协作流程，最终运用MA自动化营销实现运营优化。

人&宠双生命周期全景图

项目成果

帮助D公司建立起消费者全生命周期+宠物生命周期的运营策略后，我们在关键时间点也保持了精细化沟通，并持续迭代优化。该解决方案实施后，经过一段时间的效果验证和方案优化，D公司产品的购买转化率提升2.8倍，互动打开率提升6倍，同时也带来了丰富的业务洞察，为D公司未来的数字化营销奠定基础。

结语

在经济复苏与稳步恢复的趋势下，各行各业都在积极为未来发展做准备，数字化营销服务能力是需要解决的首要课题。企业应根据自身战略发展需求，考量市场环境与技术迭代，定制化地构建符合其营销战略的系统性的多维能力，推动企业业务发展和数字化转型。在此过程中，企业应结合自身和外部的能力、资源及效率进行衡量：若企业自身条件完全满足，企业业务团队与产品团队可紧密配合实现自建；若企业内部缺少部分能力、资源，可寻求适当的外部产品和资源辅助，以实现快速高效的营销数字化转型，最大化利用数据资产与智能技术，驱动品牌持续增长。

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电子邮件：chen.zhao@ipinyou.com本文作者：
德勤中国管理咨询邵玮和深演智能产品市场负责人陶理。德勤中国管理咨询经理徐悦等亦对此文撰写有所贡献。

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关于深演智能

深演智能（https://www.deepzero.com/）成立于2009年，秉持“AI赋能决策”的理念，以机器学习算法和大数据技术为核心，开发了智能投放管理系统AlphaDesk和智能企业客户管理系统AlphaData两大核心产品，包含CDP、MA、DMP等，并形成了一套“软件+服务”的解决方案，帮助企业提高从新客获取到用户运营等全链路的经营效率，全面提高企业数字化能力，服务企业横跨汽车、快消、零售、美妆、网服、医药、金融等行业，涵盖诸多世界500强。

深演智能致力于成为国内领先的一站式智能决策解决方案服务商，在深耕现有营销技术业务场景的同时，不断拓展新的业务场景，通过人、信息和决策场景的智慧连接，以“软件+服务”的模式为传统行业提供先进的全业务场景的智能决策解决方案，助力传统行业实现数字化和智能化转型，提升经营效率。

关于德勤

德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，由德勤中国的合伙人共同拥有，始终服务于中国改革开放和经济建设的前沿。我们的办公室遍布中国31个城市，现有超过2万名专业人才，向客户提供审计及鉴证、管理咨询、财务咨询、风险咨询、税务与商务咨询等全球领先的一站式专业服务。

我们诚信为本，坚守质量，勇于创新，以卓越的专业能力、丰富的行业洞察和智慧的技术解决方案，助力各行各业的客户与合作伙伴把握机遇，应对挑战，实现世界一流的高质量发展目标。

德勤品牌始于1845年，其中文名称“德勤”于1978年起用，寓意“敬德修业，业精于勤”。德勤全球专业网络的成员机构遍布150多个国家或地区，以“因我不同，成就不凡”为宗旨，为资本市场增强公众信任，为客户转型升级赋能，为人才激活迎接未来的能力，为更繁荣的经济、更公平的社会和可持续的世界开拓前行。

Deloitte（“德勤”）泛指一家或多家德勤有限公司，以及其全球成员所网络和它们的关联机构（统称为“德勤组织”）。德勤有限公司（又称“德勤全球”）及其每一家成员所和它们的关联机构均为具有独立法律地位的法律实体，相互之间不因第三方而承担任何责任或约束对方。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构仅对自身行为承担责任，而对相互的行为不承担任何法律责任。德勤有限公司并不向客户提供服务。请参阅www.deloitte.com/cn/about了解更多信息。

德勤亚太有限公司（一家担保责任有限公司，是境外设立有限责任公司的其中一种形式，成员以其所担保的金额为限对公司承担责任）是德勤有限公司的成员所。德勤亚太有限公司的每一家成员及其关联机构均为具有独立法律地位的法律实体，在亚太地区超过100个城市提供专业服务，包括奥克兰、曼谷、北京、班加罗尔、河内、香港、雅加达、吉隆坡、马尼拉、墨尔本、孟买、新德里、大阪、首尔、上海、新加坡、悉尼、台北和东京。

本通讯中所含内容乃一般性信息，任何德勤有限公司、其全球成员所网络或它们的关联机构并不因此构成提供任何专业建议或服务。在作出任何可能影响您的财务或业务的决策或采取任何相关行动前，您应咨询合资格的专业顾问。

我们并未对本通讯所含信息的准确性或完整性作出任何（明示或暗示）陈述、保证或承诺。任何德勤有限公司、其成员所、关联机构、员工或代理方均不对任何方因使用本通讯而直接或间接导致的任何损失或损害承担责任。

目录

前言

脚注

企业发展营销数字化转型面临的三大挑战

挑战一： 业务需求洞悉难

挑战二：落地实施效率低

挑战三：业务场景衔接差

数据智能赋能品牌营销增长的三大挑战

业务需求洞悉难

落地实施效率低

业务场景衔接差

A –（Advise）咨询

德勤营销数字化能力诊断模型

德勤营销数字化能力诊断模型

I –（Implement）实施

德勤忠诚度引擎平台

O –(Operate)运营

数据智能营销与服务整合解决方案实践案例

案例一：某全球知名汽车品牌 | 高效率、高质量、高效果的全渠道数字化营销与销售

背景简介

解决方案

数据接入产出

数据处理产出

项目成果

案例二：某全球高奢护肤集团｜CDP/MA/DMP多平台联动实现业绩新增长

背景简介

解决方案

全域生命周期图

项目成果

案例三：某高端零售行业领先品牌 | 建立数据智能的忠诚度管理，解锁用户深层价值

背景简介

解决方案

初始设计

项目成果

案例四：某宠物食品品牌｜人&宠“双生命周期”赋能全渠道精细化运营

背景简介

解决方案

项目成果

结语

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挑战一：业务需求洞悉难