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大促臨近，短信推送不斷，但你的用戶真的在看嗎？

對于品牌而言，這個本該沖銷量的黃金節點，如今卻成了投入大、見效慢的 “燒錢戰場”。

為什么會這樣？

明略科技在服務眾多品牌的過程中發現，很多品牌和用戶之間的“連接效率”正在下降：

01 觸達率虛高，實際用戶根本收不到

行業短信觸達率的基準通常在90%以上，但許多品牌因未篩選用戶直接群發，導致實際觸達率不足70%。大量用戶因黑名單或退訂未被有效覆蓋，而品牌缺乏相應的數據更新和優化機制。

02 信息錯配，用戶覺得“這和我有什么關系？”

許多品牌的促銷信息與用戶歷史行為不匹配，比如向從未購買過高單價商品的用戶推送高端產品折扣，或向低頻用戶發送高頻促銷內容。這種錯配導致用戶對營銷信息無感，點擊率和轉化率自然難以提升。

03 經驗主義陷阱：去年的打法，今年還管用嗎？

部分品牌的促銷策略仍基于過往經驗，而非實時數據分析，導致資源分配不合理。例如，過度集中投放于低效渠道，或未能及時捕捉高潛力用戶的需求變化，最終影響整體GMV增長。

培養用戶忠誠度是一個長期且復雜的過程，如何鎖定高潛力用戶，通過個性化溝通提升轉化，成為品牌的核心訴求。明略科技客戶數據管理平臺CDP+MA，以「數據驅動」為腦，以「敏捷運營」為手，構建數據驅動增長體系，從用戶洞察-內容營銷-策略復盤三大流程出發，助力品牌實現全域視角下的人群精準定位、個性化營銷和策略優化，實現品牌全域可持續增長。今天我們將通過案例給大家展示客戶數據管理平臺CDP+MA是如何賦能品牌，實現增長的。

進一步了解CDP+MA解決方案

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行業案例｜

作為年度核心促銷節點，雙11不僅是品牌銷量的沖刺時刻，更是檢驗營銷策略和運營能力的關鍵節點。某知名鞋服品牌攜手明略科技，憑借客戶數據平臺（CDP）與營銷自動化應用（MA），在雙11期間實現了一場精彩的營銷升級，為品牌增長注入強勁動力。

千人千面

5大客群分層運營實戰

（一）預測模型：鎖定高潛力用戶

基于多年沉淀的用戶數據，明略科技與品牌團隊攜手構建了“預測 + 分群 + 動態優化”的全鏈路數據模型。

通過晚期數據復盤進行細分

其中，購買傾向預測模型通過機器學習算法，從海量用戶中篩選出高潛力用戶（Group1）。根據往期數據評估，優質會員（評分≥8）至少能貢獻 5% 的購買轉化率。

這一模型并非一成不變，而是經歷構建、驗證、修正的循環過程，通常在活動開始前啟動基于特定商業目標的特征強化學習和明略算法團隊參與的深度調優并進行離線驗證和小流量測試，過程敏捷高效并進一步確保預測結果精準可靠。

購買預測模型構建路徑

業務驗證場景（示意）

（二）精準分群：滿足不同用戶需求

通過對用戶歷史行為的深入分析，品牌將會員精準劃分為多個群體，針對不同群體推出個性化營銷策略：

Group2：針對曾購買過特定熱門鞋款的用戶，推送“經典鞋款返場促銷”活動。這一策略直接命中目標用戶的需求，單品 GMV 占比超過 30%，成為銷售增長的重要引擎。

Group3：針對購買過服飾特定SPU的用戶，主打“羽絨服專場”，讓羽絨服成為服飾線的銷售主力。

Group4：對于購買過其他鞋款的用戶，推薦關聯產品，拉升連帶購買率，進一步提升整體銷售額。

（三）新客激活：激發首單轉化

在雙11期間，品牌特別關注新注冊用戶（Group5）。通過發送“最后瘋搶”等個性化信息，激發新客的首單轉化。這一策略效果顯著，最終的 ROI 高達 28，也為品牌帶來了大量新客。

節奏制勝

多策略協同提升轉化

（一）雙波次策略：把握轉化節奏

為了更好地把握雙11的銷售節奏，品牌采用了雙波次策略：

第一波（10/31）：以“預售預熱”為核心，主打爆款產品，精準觸達高傾向用戶。同時，針對非高傾向用戶錯峰觸達，避免信息過載。首播復盤結果顯示，GMV 凈增接近百萬，為后續銷售奠定了堅實基礎。

第二波（11/10）：聚焦“最后沖刺”，通過“倒計時 + 滿減紅包”激活猶豫用戶，充分收割營銷成果。最終復盤效果顯示，ROI 躍升效果突出，GMV 凈增 20 多萬元。

活動階段性執行規劃示意

（二）渠道優化與內容定制：提升觸達效果

通過 MA 系統，品牌對內容觸達渠道進行了更靈活地優化調整：

調整觸達權重：重點高分轉化人群加大 MMS推送力度，對 SMS效果不佳的內容進行補發。結果顯示，MMS 觸達率較 SMS 高出 15%，圖文結合的內容形式也顯著提升了信息吸引力。

分群體定制話術：根據不同群體的特點，定制個性化話術：

• Group1：接收“爆款限時折扣”信息，CTR效果超過預期。
• Group2：定向推送“經典鞋款返場”信息，大幅推高了客單價。
• Group3：側重“羽絨服功能賣點”，單品貢獻服飾線 80% 的銷售額。
• 其他群體：通過內容組輪播，保證了整體轉化效果高于往期平均水平。

個性化內容和渠道規劃示意

（三）控制組驗證：確保策略有效性

為了驗證模型和策略的有效性，品牌隨機抽取了 5% 的用戶作為控制組。對比結果顯示：

建模群體（Group1）：發送組 GMV 凈增 20 多萬元，ROI 提升遠超預期，顯著高于規則分群。

動態調優依據：根據第一波數據，第二波擴大了 MMS 投放比例，觸達率提升了接近一倍。

經驗沉淀

三大核心策略打造大促營銷閉環

經過電商大促期間的實戰檢驗，品牌利用明略CDP+MA+數據算法模型的成效十分顯著：

ROI 與 GMV 雙突破：建模群體的人均消費較全量用戶更高，實現了 ROI 與 GMV 的雙重增長。

品類與用戶雙聚焦：鞋類成為銷售主力，部分產品成為核心爆款。高傾向用戶的復購率提升，件單價也更高。

成本效率優化：通過黑名單過濾與 A/B 測試，降低了第二波的失敗觸達率，節省了無效成本。

數據復盤部分展示

數據驅動的精準營銷，不僅是技術的創新，更是品牌業務增長的底層邏輯。本次雙11的成功，驗證了 CDP+MA 與明略數智化【人群打分】和【復購預測】數據模型的核心價值——通過精準分群與動態優化，將“人貨場”匹配效率提升至新高度。

未來，明略科技將持續深化預測模型與實時反饋機制，幫助品牌在復雜多變的市場中鎖定確定性增長。

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