“流量池思维”的火爆，打开了每个运营人关于流量的重视。运营人怎么用好流量池思维？怎么构建流量池？本篇文章中，笔者对这些问题同享了自己的思路与看法。
流量池思维的横空出世，迅速代替了“增长黑客”，被奉为营销界流量玩法的新宗旨。随后，一阵张狂的科普浪潮席卷了朋友圈和看一看，在对流量池有了初步的了解后，大家也都四处寻找构建流量池的方法。
流量池一曰数据二曰运营，要到达运营、开掘数据价值、带来更多流量的目的，需求数据根底+强而快的体系。本期我将就 “构建数据池”同享一些思路。
企业或多或少都有自己的客户数据，但他们却很难答复“咱们具有哪些数据”“咱们掌握的数据能够反映客户的实在情况”以及“不同部分运用的数据维度是否一致”这些问题。
榜方数据
交易订单数据：从ERP、CRM、电商体系中发生的各类交易信息。包括卡券、订单、购物车、退换货订单。
行为数据：客户在企业微信、网站、App、小程序等各类榜方触点上发生的很多行为数据。比方重视企业微信，提交表单，访问页面等等。
产品等事务对象数据：这些数据不是客户数据，但会和剖析极度相关。比方库存和产品价格，就是许多零售客户剖析时必需的数据点。
外部东西发生的数据：现代营销依靠于十分多的外部东西，比方报名表单、邮件、微课堂、微店等体系发生的很多数据。
第二方数据
协作体系传回的数据：如邮件、短信在发送后，客户是否有阅览、点击等。
协作媒体数据：广告投进、视频、门户、垂直媒体等供给的数据。
第三方数据
第三方数据供货商供给的数据，如数据途径，运营商等。
每个事务部分依靠的是客户数据的不同方面，他们都有自己的运用场景。销售部分依靠于CRM（客户关系办理途径），售后部分要看客服体系，市场营销部分关心企业微信途径，数据剖析团队运用数据仓库或者客户行为剖析东西。
各个部分都有自己的主体系，每个体系重视点不一样，针对的也是不同阶段的客户，那么看到的东西当然也是不一样的。
就好像盲人摸象一样，每个部分看到的仅仅自己重视的部分，而不是客户的完好情况。不同部分运用的东西都各自发生新的、孤立的、片面的客户数据，无法快速同步。
割裂的数据为运营造成极大的挑战。
举个例子，某企业想做个客服小程序，成果发现Billing数据在ERP中，订单信息在电商体系中，行为数据在网站后台。尽管他们要做的功能十分简单，但企业却需求三个开发人员从三个不同的体系中取值。
好不容易搞懂了不同体系的取值规矩之后，还需求写很多逻辑去兼并。然后，下次再做另一个小程序的时分，又得把以上过程再重复一遍……因而，企业需求一个数据池作为根底，保证后续的流量运营。需求明确的是，数据池它不是一个产品，你能够将它理解为企业的一类数据财物。
答案是，不行。
很多人都会问“行为剖析东西”也会搜集客户行为数据，也会供给可扩展的数据结构。那么“数据池”的差异在哪里？其核心差异在于数据的粒度。
比方，企业有多个App。“数据池”存储的时分，会依照不同的App分门别类，将数据存储在一起。在检查的时分，您能够看到各个途径的数据流入流出的情况，也能够将一个人依照不同的途径进行切片。
但是“行为剖析东西”一般会主张您将各个App的数据阻隔处理，由于其设计目的不是做跨途径数据整合的。
需求强调的是，“数据池”和传统意义上数据湖是不一样的。
“数据池”只重视搜集客户数据，并且能够大规模统一，规范化和激活这些客户数据财物。经过“数据池”，搜集的数据不是简单的兼并，而是能够经过将各个途径的数据切片保存。
而数据湖则是一个存储很多原始非结构化和结构化数据的库，所以数据湖关于不明白IT的人来说很难运用。
“数据池”是之前的事务体系无法代替的，它是企业存续运营流量而重组的数据财物。
对企业来说，“行为剖析东西”搜集的数据和“数据湖”都是不同类型的数据财物，仅仅在构建流量池这个场景中不适用罢了。
没有较为完好的全途径数据，会使运营受阻，因而企业需求一个同享的数据来源，连接每个途径上的每一个客户互动，从企业微信到网站，从门店到ERP，支付服务，客服体系，甚至是CRM。
然后，再将数据传递到各个部分运用的体系中去。
这样就能够让数据在各个体系各个部分之间流动，然后打破公司的“部分墙”，让每个人都能够对客户有全面的了解，同时也有助于建立公司根据数据、根据事实说话的文化。
从而节约开发成本，提升运营效率，让团队更专心。
各种重复记录、字段缺失、跨体系数据值的不匹配，一直是困扰运营的问题。
因而企业需求在整个组织内施行通用的数据规范，定义构成杰出数据的内容，并从源中删去过错数据，让整个企业相信数据是正确的。
以上两步能够说是数据筹备阶段，接下去就应该是数据洞察阶段。
企业能够将搜集到的零散的客户属性、行为数据转译成标签，为每个客户打上绝无仅有的“痕迹”，比方他们较喜欢的产品类别、购买频次等等，并对这些特征进行剖析、统计，以发掘潜在的价值信息，勾勒出客户画像。
打上标签之后，企业还能够根据自定义事务条件进行标签分组，这样就能在与客户交流时分，知道应该说什么，为客户供给共同的体验。
客户的行为数据能够为客户画像进行杰出补充。随着客户与企业互动途径激增，知道客户的喜好往往还不行，有时可能还需求知道客户行为发生在何时，然后更精准地对症下药。
企业能够经过捕捉客户的完好行为数据，敏锐洞察客户意向， 根据不同阶段制定运营策略，充分发掘客户生命周期价值。具有了完好的行为数据后，企业关于同类型的客户，还能够预设针对性运营策略。
数据池是流量池的数据根底，那么高质量的数据就是必不可少的。高质量的数据是进行剖析决议计划、精细化运营的重要参考，从而企业更好的为客户服务，到达开掘数据价值、带来更多流量的目的。
