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AIPL模型是什么意思
发布时间：2023-04-08 05:34:45
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于AIPL模型是什么意思的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、引力魔方商品推广添加创意图以后再添加添加不上了
淘宝引力魔方可以避开的坑
9 个月前

聊得来电商
关注
今天把引力魔方各个设置按钮给大家解读一下，篇尾会有我对引力魔方投放目的计划的设置方案，大家可以根据我的理解去配合你自己的店铺把引力魔方投产做好。
其实说是新的推广工具也不算，引力魔方仅仅是超推升级的产物，和超推的本质上其实是差不多的。超推之前也是从直通车定向分离出来，所以超推大多数本质和直通车也是一样
闲话不多说直接上引力魔方计划设置：

首页这个地方新建计划。

新建计划后会有两个选项，这两个选择是你这个计划的投放目的，类似于直通车标准计划和智能计划。
两个计划组类型的投放需求了。
标品类，单品词路较窄，需要做细分优化保障店内各个单品流量不内耗，所以选择一定是自定义。
非标类，通常词路较多，但不否认有些是非标品但是整个行业呈现的链接也好，数据也好皆是标品类型，词路也比较窄，就适合投放投放管家，做智能全店动销
产品一切无论是否走全店动销模型 都要走自定义计划组。
然后点击下一步，就进入以下页面。

投放主体：
有商品推广，独享橱窗，店铺，和Unidesk。
不用想，直接投放商品推广，因为后面三个都是特征型店铺，对于常规店铺来说根本不配去投放。
下面选项上有一个自动拆分计划，开启后系统会把每个商品分一个独立计划投放。
如果是批量上新，且上新并非同类型单品，开这个分计划还不如建多计划。因为不同类型的单品投放方向和目的是不一样的。
这个自动拆分计划，如果同类型单品多，就拆分，跑各个价格段或者属性段，
如果是一个计划一个单品，这个选项点不点无所谓。

在下面定向人群。
智能定向，如果是召回就智能，如果是做拉新，或者说你的单品更适合走搜索，那就自定义。
因为智能是系统根据产品标签，店铺人群标签，产品关键词属性去第一次触达，
然后根据第一次触达人群反馈回来的数据去优化投放策略，
因此智能投放的是AIPL模型中的PL人群，
而这个PL人群好处是投产会相对来说较高，
但是对于单品或者店铺来讲，只有数据反馈表现，没有带动流量，尤其是对于搜索，是没有丝毫用处的。

如果选择自定义定向人群。
先把小二推荐人群全部删掉自己去配置人群。
自己配置下
关键词兴趣 40个 尽可能满，只要是相关性高的 和产品属性一致的 都要，可以快速为新品打标，
店铺相关
相似店铺人群-竞品人群 目的是拉新或者打标，什么人群的标签能比竞店人群的标签更准
喜欢我的店铺-PL人群，目的是回流，也可以说是收割。
宝贝相关
需要拉新走相似店铺人群，利用相似店铺人群成交或者行为给自己产品打标，在配合直通车做回流。实现流量闭环
做推荐走喜欢我的店铺 深度行为人群 粉丝人群这类PL人群，因为推荐就是基于人群标签 根据用户大数据行为去推广，所以PL人群对于推荐尤其重要
小二推荐不选
选好后下一选项是更多人群配置
配置直通车DMP人群，DMP是你店铺的深度行为人群，也就是说想要单品数据好，那单品就得贴合店铺推流人群，而店铺推流是根据进店所有访客的大数据参考的。
在下一选项是目标人群扩展是否要开
其实这里的人群就是你这个计划针对人群的相似人群，
如果需要做推荐或者做放量，就开，
如果做搜索或者是给新品打标签，就关。
再下一个屏蔽人群、
屏蔽15天购买过的。因为根据直通车投产算法，15天内在直通车内形成足迹的 15天内购买 都算自然流转金额，也就是都会算在直通车所以如果不屏蔽 可能会产生车和引力魔方的内耗，相当于一个流量花两份钱
以上配置完成就到下一步资源位配置了。

这里注意一下。
巴巴农场垃圾流量很多，不建议选，也就是红包互动权益场
微详情minidetail也不建议开，微详情流量就是逛逛视频，人家刷到你的视频，你就有流量，都还没产生点击。类似于抖音视频的播放量，也是垃圾流量。
淘系焦点图, 40% 其余50% 红包互动，微详情30%
再到下面就是预算与排期配置

优化目标
促进曝光，促进点击，促进加购，促进成交四个选项
账户有权重了以促进点击为主，因为四个选择只有促进点击有时间折扣可以拖价，这样后期优化下来更省钱，类似于直通车人群高溢价 关键词低出价 折扣低出价配比。
一般不选择促进曝光，
促进曝光后，会根据浏览数据来重新投放，然后还要看单品流失来优化，这样你打款周期会拉得特别长。
如果是做拉新或者搜索 不开促进成交。只有做收割计划的话才会开促进成交。
因为促进成交相当于单品一直在PL人群中转，就少了和行业发生关系的人群，单品就会因为缺少拉新，而逐渐变成粉丝型店铺。
这里多说一句，如果是老品上引力魔方，
就看直通车投产，包括后续优化 也是看引力魔方投产而定，
和直通车测试人群是一样的，
按照展现量和收藏率 加购率 真实转化率来决定投放目标，展现高，促点击，收藏加购高 促收藏加购，转化高促转化，也可以计算一下收藏加购成本，根据收藏加购成本来决定车或者引力到底促不促收藏加购
目标出价上，正常计划，市场出价，
二、消费者分析要从哪些方面入手？
大家好，我是羽翼课堂创始人Benny。就我个人而言，我理解的用户分析主要包含以下三点：
1、客户分类
对于大型生产企业，销售的产品肯定不是单一的，而是有一定的产品线和相应价格带，满足不同客户需求的同时提高竞争力从而提升市场份额，如果你只做高端产品，那么你就会失去中低端市场的份额；企业一般会有明确的产品矩阵，不同产品的定位、目标人群、价格、卖点、营销策略等。比如有的企业主要销售高端价位的某个产品，但是它同时也会销售相关的低端产品，就是为了去对标竞品，防止丢失这个细分市场的市场份额。
对于购买产品，数量，频率不同的客户，这些原始数据如果可以获得的话，我们可以通过聚类分析或者RFM分析来进行客户细分，从而针对不同的用户群体来采取不同的营销策略；比如对于购买金额和频率较高的客户群体可以提供个性化服务，提高用户体验感；对于消费金额高，但是频率较低的客户群体，优化内容营销，提升用户忠诚度；对于消费金额较低的客户群体，采取合适的营销活动来提高客户购买金额和频率。
如果企业除销售数据外，还能获取到客户的其他基本信息，比如性别，年龄，收入、地区、购买时间等等，就可以进行更详细的客户分类，构建模型对客户进行不同类群划分，比如企业用户群体主要集中在那个年龄段，高价值客户习惯在晚上购买产品，有些客户习惯在工作日购买产品，B端客户的话可能会按周期采购等，根据这些基本信息，我们可以利用算法对客户进行更加精准的分类，从而以更低的成本采取更精准度的营销策略。
确定目标市场目标用户，对目标用户进行分类会极大的降低营销成本，就比如你在年轻人聚集的圈子卖老年人才会购买的东西，这样会造成事倍工半，费钱费力还不讨好的效果。
2、客户来源分析
企业为了宣传产品增加产品的曝光，都会选择打广告，而且打广告的渠道并不单一，线下有传统电视媒体，有梯媒，有铁路灯箱等，线上有抖音、快手、小红书、其他app、网站以及电商平台资源置换等。广告投放的渠道五花八门，如果企业在每个渠道都投入同样的费用和精力，那成本会非常庞大。所以有的企业会根据自己的核心目标客户将资源重心放在某一个或几个平台。“营销先驱”John Wanamaker说过：“我知道有一半广告费用是无效的，但是我不知道哪一半是无效的”。如果我们知道了客户的来源渠道，不就可以知道我们哪一半广告费用是有效的了嘛。
举一个简单的例子，比如一家店铺本月销售额了XX元，一半客户是看到小红书种草来的，三分之一是抖音团购来的等等。如果是餐饮商家做分析的话会简单一些，比如一个餐饮店，目标客户的35岁以下的年轻群体，产品定位是平价。它在抖音、美团分别上了团购，在小红书上发放了优惠券，大部分年轻人吃饭都会选择团购，根据不同的核销平台，商家就会get到哪个平台引流效果较好（同时考虑投放成本），同时将营销重心放在该平台。但是大多数企业，尤其是大型企业会在线上和线下渠道同时进行广告投放，客户根据自己了解的信息会选择门店或者线上旗舰店够买产品。比如一个客户先看到了地铁的广告，然后打开了抖音，开屏也是这个产品的广告，然后她又去逛了小红书，发现这个产品再发优惠券，然后他就选择了去线下门店体验一下购买了产品，这样的话我们无法获取到具体的客户来源渠道信息。
其实关于客户来源分析比较困难的就是数据收集，我个人认为最好的方法就是做问卷调查，但是这也意味着成本比较高。我记得有一次去某电子产品的线下体验店，营业员让我填问卷会赠送一把雨伞，其中最核心的一个问题就是：“你是从什么渠道了解这个产品的”，包括我们在毕业找工作的时候，企业问卷的时候是不是也问了相关问题比如：“你是从什么渠道了解到这个招聘信息的”等等。
3、客户具体分析
我们在对客户和客户的来源进行分类后，可以基于这两个维度进行客户详细分析研究，分析内容包括但不限于：新客分析、获客成本分析、客户转化率分析，客户留存分析、客户满意度和忠诚度分析，TOP N客户贡献率、客户生命周期分析等等。这一部分分析也可以考虑使用漏斗分析模型（比如AARRR模型啊，AIPL模型等）。比如我们通过客户具体分析了解到在某一平台新客吸引比较多，并且资源投放较少（获客成本低），但是客户的普遍购买金额不是特别高（高价值客户不多），使用优惠券购买一次后就没有发生二次购买（客户忠诚度较低），根据平台客户的特色，可以制定对应的营销策略。
希望我的回答对您有帮助，感谢您点赞并关注！如有其它问题，请关注公众号“scyyhd”，有专人，第一时间回答您的问题~~
三、从0搭建用户画像系统（二）之数据看板
作者介绍
酒仙桥@道明学长
自如数据PM一只
告别野路子，带你探索数据新世界
上期我们了解了《从0搭建用户画像系统（一）之系统五大常规模块介绍》，本期将和大家分享用户画像系统中数据看板模块的一些思考。
笔者之前经历多个企业级画像系统搭建，总结起来，搭建数据看板的目的不外乎两类：秀”肌肉”和“方便看数”。分享一下笔者经历过两家公司考虑增加数据看板的案例。
第一家三方大数据公司，核心盈利模式是通过沉淀的海量用户数据为广告主提供投前洞察服务。起初是商务同学提出在进行市场推广时遇到的痛点，在客户拜访时，虽然极力地介绍公司的数据背景、数据能力，但是觉得不够直观，毕竟“所有上门推广的公司都在吹嘘自己的数据能力，动辄市场全量、行业第一，光靠嘴说效果不行，客户已经听腻了“，所以还是希望将公司“海量数据、数据秒级回传、丰富的标签维度”等特点形象化展示在客户眼前。
第二家是传统企业，公司一直在强调数字化转型和数据赋能，但是企业内部数据底层建设较为薄弱，数据分散在不同的业务组，不管是领导还是执行层，没有人公司的整体数据情况盘点得十分清楚，等到想要看整体数据时，需要给各个业务组分别提需求进行提取，周期非常长，看数据成本非常高，以至很多时候大家都在“拍脑袋”做决策。所以在规划画像系统时，大家迫切希望能有一个数据资产看板模块，能够把公司用户总量、不同类型用户量、变化趋势、数据类型等做形象展示，方便看数的同时，建立起对企业数据沉淀的整体上的认知。
数据看板展示哪些数据模块呢，下面提供几种思路：
1、 展示用户资产沉淀数据： 最基础的可以展示用户的总量及变化趋势。可进一步按一下几个角度进行细分：
按注册状态：分为非注册和非注册，相对简单常规。
按业务类型划分：可根据公司具体业务类别划分按用户行为链路：如在品牌营销中按照4A模型，将用户分为认知(Aware)、吸引(Appeal)、行为(Act)、拥护(Advocate)，或者按照AIPL模型，将用户分为认知(Awareness)、兴趣(Interest)、购买(Purchase)、忠诚(Loyalty)
按用户ID类型：如按Android_id、IMEI、IDFA、Cook_id、手机号等用户标识ID，通常广告行业应用得更多，偏向于广告投放、三方数据服务场景。
2、 展示用户标签的量级： 如主要有哪些标签分类，每个类目下有多少个子标签等
3、 展示亮点标签： 如展示核心算法类标签、对业务有较大价值贡献标签、衡量业务效果类标签等
同时这个模块还有一些点经常会被问到，需要结合情况细细琢磨：
1、 数据更新的周期，是实时还是离线？如果是离线是每周更新一次还是T+1？对于企业内部自研系统，一般优先考虑离线T+1，因为实时性越高，代表的研发和基础设施成本越高，且该页面只展示大颗粒数据，且对绝大部分系统使用者而言离线T+1数据足矣；对于数据服务企业，他们通常为中小企业提供Saas端服务，实时数据能力体系非常成熟，为了凸显这方面优势，大多数都能提供到实时的服务。
2、 数据看板模块是否支持查询历史数据？每次访问仅支持查看最新数据，还是能追溯历史每天的快照结果？该模块的定位，更多是让大家对企业数据资产建立认知，通常支持查询最新数据即可。如果确实想要看到历史的结果，可以考虑增加增长趋势图模块，支持关键数据的历史趋势数据的查询。
3、 用户标签很多，需要展示哪些标签？往往企业给用户打上的标签很多，不同业务不同角色关注的标签也都不一样，所以这部分一定要聚焦，常规的方式是，多与系统核心使用业务方进行深度探讨，挖掘出他们的核心关注点，同时按照一条核心主线或者分主题划分类别进行展示。
4、 看板的展示的标签维度是否支持自定义配置？不同的时期，随着市场环境，公司的战略、业务方向可能随时会进行调整，大家的关注点也会随之变化，如果变动较为频繁，可以考虑设置为自定义配置。
最后，想做好数据看板模块，数据产品同学还是需要对企业的数据资产情况进行分门别类地细致盘点，同时用友好的可视化图表进行呈现，方能将企业的数据能力和优势凸显出来。最后预告一下，下期@明道学长将接着给大家介绍用户画像系统的核心模块——人群管理，欢迎大家留言交流。
一个数据人的自留地是一个助力数据人成长的大家庭，帮助对数据感兴趣的伙伴们明确学习方向、精准提升技能。
四、阿里启动“万树计划”扶持数据产品服务商 | 干货分享
5月20日，阿里巴巴数据服务生态大会在杭州举办，并正式启动了数据服务生态“万树计划”。
据介绍，“万树计划”的寓意在于，一是想让更多服务商加入到数据服务的行列，每一个服务商都能成长为参天大树；更进一步，希望万树成林，与平台一起构筑更 健康 的商业生态，让客户的生意风调雨顺。
此次大会上，阿里副总裁、数据技术及产品负责人小芃，阿里首席市场官张无忌，阿里云智能资深总监蒲山，天猫消费者策略中心和生态运营中心负责人安糖，阿里平台数据产品负责人逸客，阿里巴巴云上数据中台负责人王赛，杭州火奴CEO黎伟琛，杭州爱赞创始人金晓涛，阿里平台数据产品运营负责人乐璞，阿里数据服务生态负责人列文等嘉宾做了干货分享。
大会还颁发了数据产品服务商专属奖项。
他们拥有出众的数据洞察能力，他们拥有丰富的数据应用经验，他们透过深度的商业理解，帮助品牌客户创造消费者运营价值，他们是出众的数据分析师团队。过去一年他们在数据应用市场勇于创新，开拓全域数据中台服务赛道，他们乐于分享经验帮助广大商家成长，他们是阿里巴巴品牌数据银行金银铜牌服务商。
以客户为中心、以品效合一为目标，在内容创新赛道里，基于精细化的内容数据运营方法论，用数据驱动助力商家的消费者资产沉淀和生意增长，不仅帮助客户在GMV上获得突破性增长，同时帮助客户长期深耕品牌价值。
最佳产品集成伙伴奖：从优势互补的角度，深挖集成方案价值，推动产品开放整合，是阿里云数据中台创新行业应用的践行者。
最佳业务咨询伙伴奖：基于全球化视野，帮助阿里云数据中台客户将数据势能，转化为业务动能，是数字化转型的先驱者和领导者。
最佳技术交付伙伴奖：以专业的服务水平和扎实的技术储备，完成诸多具有国际水平的数字化转型项目，是阿里云数据中台的最佳践行者。
最佳商业推广伙伴奖：在过去一年中以创新的思路，帮助阿里云数据中台开拓新的市场，是阿里云数据中台产品的使用者，更是数据驱动业务增长理念的积极传播者。
会上，来自阿里巴巴数据技术及产品等领域的负责人以及优秀数据服务商代表作了精彩发言。我们将他们的发言摘要整理如下。
朋新宇（阿里巴巴集团副总裁，数据技术及产品负责人，花名：小芃）
2013年，我们看到很多商家不太会做淘宝运营，生意参谋顺势推出帮商家看清楚淘宝的流量、商品、消费者运营。这衍生了生意参谋背后的服务商生态，发展了超过300家分析师、培训讲师，以及一些店铺诊断的数据分析服务商;
2017年，随着全域营销的提出，阿里巴巴推出“品牌数据银行”，以消费者为中心的运营开始逐步推进。这催生出来一波围绕消费者洞察，用数据和算法结合的数据运营服务需求，到现在为止已经有500多家这类数据运营的服务商。
2019年，我们把阿里巴巴自己的数据中台能力产品化、产品商品化，通过阿里云服务客户。中间同样存在需要数据中台服务商的诉求，帮助客户建好数据中台、用好数据中台，不管是在交付、运营，还是后期的价值挖掘阶段。短短两年时间，催生出了50多家成熟的云上数据中台服务商，不过，这还只是刚刚开始；
今年，阿里的数据产品服务又有什么变化呢？
可以从三个方面来看：
一个方面是生意参谋的升级。在普惠降费的同时，我们在产品上会开放自助分析的功能，真正让大家把主要兵力放在业务分析、问题诊断、实现商家业务增长上，减少整理报表的表哥、表姐的精力投入；
二是品牌数据银行升级，数据工厂、模型、分析模块可以开放定制化服务，这些定制化开放的能力，满足不同品牌商在不同阶段个性化上的定制和差异化服务，让这类服务商家的价值进一步释放；
三是阿里云数据中台产品升级，Quick BI、Quick Audience、Dataphin等主要产品，不管在产品的轻量化上，还是定制化上，我们都会进一步升级，接下来会陆陆续续和大家见面，目前有些ISV伙伴已经进入到了我们的共创中，也欢迎更多有意愿有能力在数据中台领域耕耘的服务商加入；
最后，希望每一位数据服务商用我们的能力更好的给客户创造独特的价值，也希望每家数据服务商都能长成参天大树，都有机会成为未来的独角兽，成为十亿、百亿级的数据服务公司。期待万树成林，客户共赢！
董本洪（阿里巴巴集团首席市场官，花名：张无忌）
在全域营销的底层逻辑之上，我们即将推出三大维度的升级——第一大维度，从营销角度就是种草；中间维度就是拔草，拔了再拔，叫会员运营；第三维度会从时间维度着手，推出比较短期的销售确定性的策划产品。
第一，全域内容。我们将要很快推出达人数据银行，用数据技术做到全域的内容运营。大家都知道品牌数据银行的威力，同样，达人也是需要培养的，从底部一直培养到薇娅、李佳琦的水平，达人的成长和品牌的成长是一样的，要知道粉丝是哪些、这些人需要什么商品，于是他们可以在直播中提效。换一个角度来说，支持达人的数据产品，应该与服务于商家的数据产品联动起来：有这些达人需要这些货，所以可以透过系统找到合适的品牌跟他们合作。从品牌数据银行打通达人数据银行，会是整个内容生态的重磅核武器级产品。
第二，全域会员。如果你要问任何品牌，你最想整合什么？我认为排第一位的答案会是会员，因为会员是已经获得的客户，已经认可品牌的、可能会再买的、需要终身价值被最大化的资产，但是会员的来源又是零散的，线下有，线上有，不同渠道都有，运营起来非常困难。
所以真正的全域会员，不只是对会员ID有整合能力，更重要的是要能够有全域触达、高效运营会员的能力。这是一个基于售前、售中、售后结构化的运营产品设计，这是真正会员运营的精华所在，这一套也即将要上线了。
第三，销量增长锁定器。我们有GTA的模型，从GMV反推AIPL，然后看在品牌数据银行怎么样运营、怎么样营销，然后达到销售确定性。我们想把它产品化。这对于比较销售导向的腰部商家，会有直接的帮助。
李力（阿里云智能资深总监，花名：蒲山）
阿里云智能最早是提供公共云产品和技术服务起家，最近几年，我们慢慢从云的基础技术产品进到行业数字化转型的全新领域。阿里云不是无所不能的。一方面，我们借助数据中台这样一些完善的产品体系，淘系积累一系列成熟的商业模式；另一方面，引入不同细分特定行业有解决方案伙伴。最终，形成面向客户价值端到端的闭环价值递送。
生态伙伴和我们之间不是简单甲方乙方的关系。我们希望和生态体系伙伴在一起，重新对特定行业做一些突破性的重新定义，帮助客户实现更大的价值。
通过这些摸爬滚打，我们基本上把生态伙伴分成4类：
1、咨询服务伙伴：它们能够对特定行业的数据资产做一些重新的定义和发现，最大化地从顶层对数据资产做一个设计。
2、应用产品生态伙伴：它们做了很多基于阿里云本身，阿里巴巴数据中台等产品体系，结合客户个性化应用，产生一些特定行业场景的应用。
3、交付实施生态伙伴：能够有效使用数据中台等产品体系，在规定时间、质量和预算范围内，把这套解决方案递送给客户手里。
4、业务运营生态伙伴，它像串起珍珠的一根线，比如我的产品非常好，没有给客户从业务价值上呈现，效用就是0。它是覆盖客户价值最后一公里最关键的抓手。
我们能够给伙伴什么？这是谈生态时首要考虑的，我们有一套体系支持生态体系伙伴完善发展。
最近，我们联合埃森哲和宝尊电商，从品牌视角看售前市场，到全渠道营销，再到新零售，乃至重新规划和优化产品覆盖矩阵，及最后打穿供应链，基于数据给客户做了一套全面的升级计划。
我们希望能找到这样，能覆盖从售前咨询到最后的运维和运营，可以提供端到端全链路服务，一起帮助客户实现更大价值的伙伴。
刘洋（阿里巴巴集团天猫消费者策略中心和生态运营中心负责人，花名：安糖）
2021年，在消费者运营侧，天猫扮演什么样的角色？我们还是围绕非常重要的一点，就是品牌的增长。
大家最近正在紧锣密鼓准备618。我相信，4月份的时候有的品牌就计算出来要达成今年6.18KPI所需要的人群累积数量，应该都有不小缺口，我们从锁定人群的角度锁定销量预期。那么，品牌如何最大限度地完成今年KPI，继续保持增长，应该从三个维度着手：
第一，人群资产以及人群资产的效率。这个人群资产的效率，我们在今年更多提倡的是全域效率。品牌如何能够借助数据的力量实现域内域外全链路数据的打通，以提升人群资产的质量，这是今年品牌完成618业绩增长的非常重要的一个点。
第二个维度，是新品的贡献。大家知道，在GROW里面，W指的是新品的贡献率。今年天猫另外一个比较大的举措，除了头部品牌，我们还要在新品牌方面强力投入。原来天猫的规则、逻辑是按照品牌的等级来做资源分配，今年我们会把新品牌当作单独的可孵化的池子。现在，新品牌在落地天猫当中，他们会发现在新品运营效率会有很大幅度的提升。
第三个部分是会员的贡献。在引导消费者进店的流量分发方面，天猫今年会有比较大的改变。我们会在Minidetail（微详情）分发路径方面，会加入非常多的、能够引导消费者进店的路径，这样就大大增加了私域池子最上端部分。品牌可以从公域链路里找到更多基于会员等等一些权益，引导会员买家到店。同时，如果品牌在私域里面做了各种会员资产的投入，他能够得到一部分公域的激励。
这是今年非常实际的能够带给品牌的一些增长。
毛波（阿里巴巴集团平台数据产品负责人 花名：逸客）
在今年，商家数据产品会发生什么变化，我总结了四个方向——
一是全域场景的能力升级。数据产品可以支撑的全域场景范围很大，但今年会更加主打三个场景：
1、全域内容，我们把“全域种草、消费者资产沉淀、生意增长”组成有机整体，形成三者间的正循环，并会重磅推出一些新产品，例如达人数据银行；
2、全域会员，关键点是全域，散落在各处的会员被统一地管理起来，精准地认识它，才谈得上更好的服务，才能为会员提供更好的权益和推荐；
3、线上线下全渠道，除了媒介投放角度的提效外，更是从生意和人的视角去看全渠道的管理。
二是智能诊断和优化。通过数据技术，帮忙商家做智能诊断，诊断完之后可以一键连接到运营动作，运营之后的效果还能反馈回来，为下一次分析诊断做进一步输入，形成迭代的正循环，这是我们的数据产品做智能诊断最特别的地方。
三是个性化能力开放。品牌数据银行是SaaS化、标准化的产品，提供了数字化消费者运营的整体框架和基础能力。随着大家数字化水平的提升，越来越多的品牌提出了个性化的诉求。我们今年要重磅推出一些功能，包含更开放的应用市场、实现集团品牌统一管理的观星台、流程简化能力提升的策略中心，以及达摩盘的白盒、灰盒人群优化，通过服务商的能力，个性化、定制化地满足品牌需求。
四是降费普惠。5月19号0点，我们正式开启了“生意参谋”降费普惠，大家最经常用到的流量纵横和品类罗盘标准版已经第一批免费了。当商家开始使用产品功能后，他们会有学习和帮忙的需求，这也是服务商发挥自身优势的一大机会。
希望我们在今年精诚合作，一起开拓数字化的未来。
王赛（阿里巴巴云上数据中台负责人）
2015年12月，阿里巴巴集团开始实施“中台战略”，然后在2017年底正式通过阿里云对外商业化输出。截至目前，阿里云数据中台及其核心产品矩阵累计服务超过2000家客户，让他们能够畅享贯穿数据采集到数据建设、整合，再到数据构建、治理、管理等全链路服务。
阿里云数据中台主张两大核心价值，即数据资产化和数据价值化。
数据资产化在于能够帮助客户把原始数据变成“好数据”，以便于在业务层面能够更加高效便捷地使用数据。
数据价值化则是要让客户能将数据切实运用到各个场景和各个应用中去，可拆分为“易决策”和“联商业”——数据既要覆盖所有业务环境且能被科学分析，以支持业务决策需求；又要能够通过智能化手段联结到客户具体商业场景，以数据支撑降本提效。
而为了能够让客户实现这两大价值，阿里云数据中台推出了Dataphin和Quick系列（Quick BI、Quick Audience、Quick A+、Quick Stock、Quick Decision）核心产品矩阵。
在生态合作上，阿里云数据中台一直秉持开放态度，并践行为生态伙伴提供合作机会——除了交付合作，阿里云数据中台核心产品矩阵也拥有相当体量的基于产品能力的集成合作，我们希望各方都能发挥自身优势及独特产品能力，沉淀在各个产品当中，一起服务好我们的客户。
未来，阿里云数据中台还将持续和生态合作伙伴共创整个数字新基建，共享数据时代的未达机遇，将阿里云数据中台的能力普惠至更多企业。
黎伟琛（杭州火奴数据 科技 有限公司CEO）
我们这几年接触到大量不同层级的品牌，对不同的品牌，所以分成不同的类型。比如，有些叫居安思危型，他们可能有接近10亿的年生意规模，但是生意面临瓶颈，必须通过新品取得生意的突破。
还有一类是高歌猛进型品牌，他们有1亿左右的年生意规模，这类新品牌的站外营销预算多，站外的品牌热度较高，但淘内变现能力弱，这类品牌需要加强淘内的变现能力，通过数据应用市场联动阿里妈妈营销矩阵，并结合阿里全域CDP产品，助力品牌站内外全域营销。
对于寻求突破型的品牌，这类新品牌的基础运营与营销能力弱，行业排名较低，年度GMV的规模在千万级。我们如何通过PaaS化的创新服务，依托数据应用市场，去降低他们使用数据的成本，这是值得我们服务商去思考的。当然了，在这里也是我们取得客户增长的机会。
对数据服务商的未来，我们是可以看到确定性的赛道。首先，我们可以看到拓展全域CDP产品应用规模的机会，包括Dataphin、Quick Audience，QBI等，依托全域数据产品的推成出新，为更多品牌打通全链路运营，实现数字化转型。
依托对策略中心与数据银行功能的理解，和今年数据产品的升级，在人群、新品和会员赛道沉淀出更多细化的解决方案。我们很期待未来服务商业务的盈利模式，不是卖人头，而是去销售真正意义上可被业务目标衡量的消费者运营解决方案，这样我们才能构建服务门槛，
2021年是新品牌的重要一年，不管是在 社会 环境上还是在阿里生态中，对于新品牌都是非常友好的一年，服务商可以结合多年沉淀的品牌数据营销解决方案，赋能更多新锐品牌进军阿里生态，共荣增长。
金晓涛（杭州爱赞网络技术有限公司创始人）
我们成立于2016年，聚焦新媒体推广和内容营销服务，发展了3年陷入困境：一方面业务同质化竞争非常明显；另一方面，当时服务的客户在营销策略和效果保障上向我们提出了更高的要求，我们只能寻求转型契机。
2019年初，有一个客户向我们采购“微博U微计划”产品资源，这个产品与阿里数据银行打通，能解决精准投放，我们就开始接触到数据银行、UD这些知识。虽然当时我们还不太懂这些东西，但模模糊糊当时有一个感觉，寻求转型契机。2019年6月，我们决定全面转型到数据服务。
2020年，爱赞在服务客户数量和业务营收增长3倍以上，依托阿里数据体系，我们迈出了业务转型的第一步。
业务转型有几个关键词：
第一，态度。坚持与巨人同行，坚信品牌的数字化转型是所有品牌保持可持续增长的必然选择；
第二，坚持少年气。爱赞是一家平均年龄95后的公司，少年气澎湃。因为疫情，我们决定每天在家里看钉钉直播，每天在线人数非常多，这说明市场需求不仅没有抑制，反而还很活跃。我们尝试把业务调整到线上，获得了进一步增长；
第三，坚持客户第一。
第四，守拙。2019年6月-9月，我们大概走访了超过50家以上品牌，0成功。但不甘心，继续磕。
客户和服务商合作，是由服务商帮助做数据工具+消费者运营的体系建设。工作量并不少，但满意度不高。服务商需要从业务出发去解决问题，而不是一上来就做标准化的消费者体系模型建设、资产管理等。从业务引导数据发展，用数据实现业务升维，这是客户真正想要的东西。
这是2019年开始与我们合作的一个女装品牌，品牌负责人坦言，爱赞是唯一一家由CEO直接带队直接面谈的服务商。客户还表示，他们希望通过数据实现新品打造，完成品牌人群破圈。我们跟他们进行共创，开发了IP新品，实现人群破圈。
吴煜（阿里巴巴集团平台数据产品运营负责人，花名：乐璞）
在一个生态体系里面，物种多不多、有没有新的供给，是考量它是否 健康 的关键。数据服务领域的生态，同样需要注入新鲜血液，为更多类型的商家提供更专业的服务。
我们会在几个方向上对生态伙伴们发出邀请——
全域会员赛道：我们希望那些在会员运营上有心得、有专长的伙伴进来，和我们一起丰富全域会员的服务供给；
内容赛道：通过数据技术，可以让达人、商家的内容营销做得更好，既实现短期的效果，也能让看过内容的客群沉淀下来、持续运营，帮助达人和商家成长；
阿里云数据中台赛道：很多伙伴在线下积累了丰厚的经验，我们希望能结合线上的情况，在线上线下实现“双循环”，我们一起把赛道拓得更宽；
天猫细分行业赛道：很多细分行业有其独特性，需要更专业的服务能力。比如奢侈品行业，他们对于服务要求非常高，但奢侈品往往商家数量没有那么的广。在这些赛道上，我们也鼓励有经验的伙伴一起来，把它做好。
阿里妈妈专项赛道：以阿里妈妈Uni Desk来切入，我们希望有4A能力的伙伴，能带着创意能力一起来。今年8月，会启动定向邀请。
到明年3月份时，我们会开启这些赛道的服务商认证，希望原来的服务商伙伴、新的服务商伙伴，都能在这些赛道上跑出来，我们会提供相应的扶持和激励。
甄日新（阿里巴巴集团数据服务生态负责人，花名：列文）
我们希望能够提供一个拥有肥沃土壤的环境，来承载各式各样的数据生态。这些生态既包括数据分析生态，也有全域消费者运营生态，还包括数据软件和咨询服务生态。我们希望通过新产品，新认证，新赛道，对伙伴提供全面的扶持，而这三新，也会是万树计划的核心内容。
首先是新产品 - 针对数据分析生态，我们的总体策略是分析融合，包括生意参谋的分析能力，也包括了观星台这类面向更大品牌和集团的分析能力，也有包括阿里云数据中台核心产品之一Quick BI的自定义分析能力，所有的产品未来会更加开放，我们的服务商伙伴也能够在上面更加自如的推出自己的自定义分析模型和模板并发布，这是一个面向数百万级商家的市场。
针对全域消费者生态，我们的产品底座包括了数据银行和阿里云数据中台产品Quick Audience，以及友盟数据银行。我们已经在把这几个产品体系做运营链路的深度融合，将这些产品背后的广告投放，私域运营和电商消费者运营能力集合起来，为各个服务商伙伴提供更丰富的消费者运营能力。这是一个面向十万级品牌商家的市场。
而针对数据软件产品和数据咨询服务生态，这个生态面对的主要是政企客户，它们的需求更为复杂，因此我们的场景也将更丰富，从供应链，到风控，到数据治理等。这意味着对服务商伙伴来说赛道也会更多。这里我们和伙伴的合作方式，主要是产品集成，强强联合，共同服务阿里云的头部政企客户。
再就是新认证 - 随着我们和服务商伙伴一起构建越来越丰富的产品和服务生态，另一个要考虑的重要问题，就是人才配备问题。为此我们也会对阿里巴巴数据学院进行升级，联动淘宝大学和阿里云大学进行云上培训和淘系培训认证体系的打通和升级，将已有的淘系分析师体系和云上开发者认证体系充分融合起来，形成一股合力，为生态源源不断地输送经过数据学院培训认证的专业数据人才。
最后是新赛道 - 所有数据生态伙伴产品和服务，我们会根据目标客户和场景，在阿里云直销，阿里云商业云（聚石塔）应用市场，生意参谋应用市场和数据银行应用市场等商家流量入口进行精准导流，帮助伙伴更好的实现商业成功。
通过“万树“计划，我们希望数据服务生态伙伴们在平台的土壤上茁壮成长成一棵棵参天大树，一起构成数字化转型的茂密森林。
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