阿里品牌数据银行：全网最全数据银行介绍！（附海量截图）？数据银行的介绍

本文目录

• 阿里品牌数据银行：全网最全数据银行介绍！（附海量截图）
• 数据银行的介绍
• 什么是品牌数据银行
• 香港有哪些家网络数据银行
• 企业如何打造自己的数据银行
• 有人用过DBank数据银行吗怎么样，好不好用

阿里品牌数据银行：全网最全数据银行介绍！（附海量截图）

作者介绍

画像数据产品@草帽小子

《大数据实践之路：中台+分析+应用》核心作者

著有用户画像、标签体系、广告投放等系列文章

人人都是产品经理专栏作家

“数据人创作者联盟”成员

大家好，我是草帽小子~

上个系列篇《  阿里达摩盘：一文掌握阿里达摩盘的6大能力！ 》，我们介绍了达摩盘DMP，接下来我们一起来探究阿里的品牌数据银行的能力。

01  初识品牌数据银行

品牌数据银行是阿里推出的消费者资产平台，融合了阿里全域渠道消费者数据以及品牌自有数据，助力品牌进行精细化分层运营。

品牌数据银行的数据包含阿里系消费者数据，如支付宝、阿里妈妈、天猫、菜鸟驿站、饿了么等；以及品牌自有的消费者数据，如站外媒体曝光、品牌的粉丝会员等。

如下图，看阿里系商家工具的对比，包含品牌数据银行、达摩盘、客户运营平台、生意参谋。从整体来看品牌数据银行，是从品牌的维度来看消费者的数据，而达摩盘等主要是从店铺维度；另外数据银行能力包含品牌全网消费者数据回流，数据范围和应用范围比达摩盘、生意参谋更广。

品牌数据银行由4A模型发展而来，即Aggregation融合、Analysis分析、Activation激活、Application应用，提供链路流转分析、自定义分析、会员粉丝分析等功能模块，帮助品牌快速、便捷地进行消费者运营，沉淀品牌消费者资产。

如下图，阿里品牌数据银行主要包含融合沉淀、分析诊断、数据激活、应用定制4大模块。

接下来，我们来揭开数据银行各个模块神秘的面纱。
02  Aggregation融合

01  消费者资产

为了帮助品牌持续沉淀消费者数据，还原消费者旅程，洞察品牌与消费者的亲疏关系，并持续深化与消费者关系，品牌数据银行提供了AIPL方法，来划分消费者分层。
消费者资产模块，包含消费者分析、全链路分析、链路流转分析。

消费者分析：划分了活跃消费者、消费者资产、活跃消费者对标、消费者周增长率、潜客-顾客比、关系周加深率。
全链路分析：划分A认知-I兴趣-P购买-L忠诚，看不同阶段的消费者人群整体变化趋势。

链路流转分析：划分认知、兴趣、购买、忠诚用户，在初始和结束阶段的人群流转。

草帽小子：消费者资产模块是品牌数据银行早期就有的能力，其核心在于AIPL模型。选择合适的用户分层，并围绕分层制定一定的转化策略，对于消费者资产平台而言至关重要。例如阿里有AIPL用户分层模型、京东有4A模型、字节有O-5A模型，这些模型本身比较浅显易懂，其背后对应的营销转化策略会更为复杂、重要。感兴趣的朋友可以加数据交流群一起探讨。
02  数据融合

品牌在发展过程中，会积累多方会员数据等，这些数据可以通过数据融合模块进行处理。数据融合模块包含上传人群、上传标签、一方人群、一方标签等。

草帽小子：该模块主要能更好地帮助商家用好自有数据。

03  Analysis分析

分析诊断模块，从粉丝会员、到商品分析，再到场景运营、活动沉淀分析、品牌增长分析等多视角进行深度分析。

01  场景运营

场景运营划分了新客拓展、高潜人群促转化、老客运营促复购、会员招募与运营、活动人群再营销、新品运营策略等。将一些核心的运营方式场景化，可以十分直观地给运营人员赋能。

草帽小子：场景运营是上新的能力，在分析的基础上，加入了更多运营策略模板，提升产品的易用性，这对我们做画像的人群推荐具有较大借鉴意义。
02  粉丝会员分析

粉丝会员分析，主要包含品牌会员、店铺会员，分析活跃会员、不活跃会员、购买会员、活跃未购会员。

03  商品分析

商品分析，构建人-商品之间的关系，分析单品上消费者行为。并进一步分析该单品的总互动人数、新增品牌认知、兴趣、购买、忠诚人数。
草帽小子：在用户分群过程中，我们划分的群体越多，运营人员反而越不知道怎么用，难以形成比较体系化的策略。而品牌数据银行做的比较好的是，使用了AIPL模型，将其贯穿至整个产品体系、分析体系、运营体系，从而发挥出数据产品的最大价值。
04  活动沉淀分析

活动沉淀分析，沉淀了消费者的活动数据，分析活动前1天和活动结束当天，消费者总量、品类购买力、消费者转化力数据，以及活动的拉新和留存效果分析。

草帽小子：营销活动在各大品牌促销应用上十分广泛，要统计好活动带来的效果，则需做好活动数据的回流、渠道数据归因等。这是重点也是难点，后续文章进一步研究。
05  自定义人群分析

还有比较基础的模块就是自定义人群分析，这主要是人群圈选模块，划分了以场圈人、以货圈人、属性圈人、IP粉丝圈人几种方式。这跟《 阿里达摩盘：圈选人群、渠道沉淀人群、智能迭代人群... 》构建方式类似。

草帽小子：通常属性圈人是人群圈选中较为常用的模块，需要结合一定的业务场景，例如在电商场景下，基于人-货-场的模型，可拓展成以货圈人、以场圈人等。在长租场景下，基于房-客模型，则为以房圈人。

04  Activation激活

数据激活主要是数据应用，根据品牌需求，将目标人群推送至钻展等多渠道。
这里的对接，分了很多渠道，包括阿里妈妈、CRM、策略中心、天猫营销平台、高德、支付宝、本地生活等等。
05  Application应用

应用模块主要包含应用市场和数据工厂。例如在应用市场能力上，品牌方可根据不同营销场景，订购服务商已打包好的完整解决方案。

草帽小子：场景运营策略需要一定的数据分析和营销经验才能得出，服务商可将其进行售卖，进行商业变现。由此也可看出消费者资产平台中，营销策略的重要性。

数据银行的介绍

数据银行，是指一个构建在高速分布式存储网络上的数据中心，它将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，形成一个安全的数据存储和访问的系统，适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。数据银行最大优势在于将存储产品转换为存储服务。

什么是品牌数据银行

指一个构建在高速分布式存储网络上的数据中心，它将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，形成一个安全的数据存储和访问的系统。数据银行适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。数据银行最大优势在于将存储产品转换为存储服务。

用户除了能像在银行存取现金一样管理自己的数字化信息，还能享受由信息价值再造带来的增值服务。 也就是说，数据银行不仅提供信息的存储、读取等基础服务，更能提供对信息的加工处理，统计分析后的价值挖掘和增值再造。

扩展资料

数据银行特点

1、强大的数据存储及备份能力

数据银行拥有强大的互联网数据中心，具备专业的存储技术与存储管理，能够满足大量互联网用户文件数据资料的存储备份需求。

2、安全性能高

数据银行通过虚拟技术实现各种服务的虚拟化，实现用户存储的高性能和高可靠性要求，使得每个用户都“独立”拥有自己数据中心，保障用户数据的安全性和统一性，提高访问速度，避免数据丢失。

3、容灾备份及恢复能力强

数据银行将用户数据资料进行存储时，通过分布式的跨地域存储网络，不仅在当地做了保存，还在异地进行了备份，即使在当地发生意外，在异地也可照样恢复数据，实现更为强大的容灾及恢复功能。

4、降低企业运营成本

简化了用户企业的IT架构，缩短其IT设施建设周期，减少其投资和运营成本，实现企业对存储容量和性能的按需购买使用，满足企业不同阶段的要求。

参考资料来源：百度百科-信息银行

参考资料来源：百度百科-数据银行

香港有哪些家网络数据银行

汇丰银行，渣打香港，中银香港。
在香港境内是享有绝对的优势的，主要表现在，如果是在香港银行开设的账户的话，在香港可以随时取现还没有上限，在国内也可以享受取现两万港币的人民币，作为离岸银行来说肯定是不行的，在香港银行开设账户的话，一般都是当场就可以进行办理了，离岸银行就需要两到三个星期左右才可以，香港银行账户在内地是不会受到资金进出管制的，而离岸银行在中国境外银行开设账户的话，会受到中国银监会和香港银监会的是双重管制，对存款，取现都有一定的限制。
数据银行，是指一个构建在高速分布式存储网络上的数据中心，它将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，形成一个安全的数据存储和访问的系统，适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。

企业如何打造自己的数据银行

A品牌是一家3C集团品牌，近年来，随着电商的发展，在拓展线下渠道的同时，也在开拓线上资源。他们希望在有限的预算下使广告尽可能覆盖到更多的目标用户，并且提升用户与广告互动的可能性。经过多年线上线下的同步发展，A品牌积累了大量的数据，其数据来源主要包括CRM、售后服务、App、施行实名制的社区，以及通过官网、自有电商网站、数字广告、线下零售店和线下活动等等。

　　如此多的数据来源，构成了一个一个数据孤岛，如果不能打通形成数据闭环，无法发掘更大的价值;且数据质量参差不齐，精准度不够高。但是如此多的触点，形态多样，整合难度可想而知。

　　这一问题最终的解决方法是：A品牌与悠易互通合作，搭建了专门的CDP，进行统一ID的数据管理和广告管理。首先，A品牌从广告前端到后端官网电商等全站部署 YOYI 监测代码，实现从前端到后端的数据打通;将不同来源的数据都汇聚到统一的CDP里，对人群进行模型细分，根据用户群体的差异化，通过EDM、App推送、广告等多种形式触达用户，实现差异化营销;同时进行广告形式和媒体的多维度优化。最终投放结果发现，电商购买页人群曝光量级小，但是最终贡献最高转化，具有很高的召回价值;LBS 策略能带来较大的曝光量和较好的ROI。

　　未来企业竞争

　　将是用户数据量的竞争

　　数字营销已成为众多企业市场营销中的重要利器，助力品牌市场传播的快速发展。调查显示，2019年企业预算数字营销平均投入占比达到35.8%。其中，数字营销投入规模在50%以上的企业增速最快，比2018年的占比增加了2倍。

　　以数字营销成为主流营销手段为背景，数据开始逐步替代创意，成为企业关注的焦点。毕竟营销技术的开展或是广告投放的优化，都是在数据驱动下得以实现。调查显示，在众多数据类型中，企业对浏览数据、社交数据和购买数据尤为关注。营销人通过数据分析，指导营销决策，包括受众定向、客户旅程跟踪、精准媒体投放、个性化内容推荐等。而技术+数据的结合能更全面第分析、预判和洞悉用户需求，实现更精准的用户触达，提升营销效果。

　　2019年IAB ALM 活动现场，WPP集团创始人Marin Sorrell提出「消费者关系 (第一方数据的赋能)」是品牌的关键。未来企业竞争将是用户数据量的竞争，是企业用户关系管理的竞争。调查显示，29.2%的数字营销从业者看重企业的自有数据，同时，49.4%的数字营销从业者在营销应用中运用企业自有数据、媒体数据和其他检测数据第三方数据，数据整合成为数字营销的大势所趋。

　　虽然广告主普遍意识到数据的重要性，但在数据应用层面，还处于相对比较早期的阶段——悠易互通CTO李旸认为数据应用分为两个阶段，首先是积累数据，形成数据资产;接下来才是在数据资产基础之上，挖掘更多的数据应用的场景。很多企业处于第一阶段，把散步在各个渠道、平台的数据先沉淀下来，形成自己的数据资产。

　　不易解决的数据孤岛

　　数据积累以形成数据资产，首先需要解决的问题，也是A品牌所遇到的问题，即「数据孤岛」，根据知萌咨询机构的在线调查，企业目前数据应用过程中面临的最大挑战是数据孤岛，这一比例达到61.5%。从某种意义上说，数据孤岛是企业内外部普遍存在的现象。受众行为数据分散在不同的触点渠道，企业内部数据以部门为单位割裂存在，缺乏融合、连接与沟通。这无疑对企业的数字化转型造成了阻碍。

　　调查显示，目前企业获得的数据主要来自微信、广告、企业官网等多种渠道。这些渠道之间并没有打通。用户的触媒渠道分散、接入设备多元化，导致数据形态多样，增加了数据整合的难度。

　　仅次于数据孤岛的问题，是数据质量参差不齐、精准度不高，数据在企业数字营销中应用不充分等问题。企业想要直击目标受众，达到提高转化的目的，除了在数据方面要打破数据孤岛，还需要提高数据应用程度，使数据和技术深度结合。调查显示，80.9%的企业在营销活动中对数据应用并不充分。

　　「融数据」助力品牌形成数据资产

　　为了解决企业在营销活动中数据应用存在的种种问题，悠易互通提出「融数据」的概念，代表了数据打通和融合的趋势。具体来说，「融数据」即通过AI算法、营销云、标签识别等技术进行数据的整合和应用。也是企业要推动数据从孤立的「大」到具备流动性的相互融合之道。悠易互通以用户为中心，运用AI算法、营销云、标签技术等打通多方、多触点、多屏的数据壁垒，不仅能实现更精细的数据挖掘，还能为品牌与用户搭建长效沟通环境，助力品牌形成数据资产。

　　首先，「融数据」可以通过数据管理平台实现多方数据整合，即数据管理平台打通第一方数据，并通过接入第二方、第三方数据;其次是多触点数据的整合，即通过AI算法融合不同触点的用户ID，构建完整的用户数据全息图;第三，通过家庭同源WIFI，反复验证 PC Cookie 、Mobile Device ID 及OTT Device ID 间的匹配关系，围绕家庭建立设备关联，并通过算法识别移动端与PC之间的

有人用过DBank数据银行吗怎么样，好不好用

• 用过还可以，空间比较大 。有2G的免费空间哦。