投后阶段，品牌可以按照不同的渠道、资源点位、投放内容素材等进行人群拆分，形成多个精准的人群包后，推送至不同的平台，用于二次的广告投放或营销运营。相较传统投放方式，瓴羊将媒体投放过程变为一个产品化、自动化的过程，同时也提高了效率和安全性。

针对将流量引入品牌私域并实现有效转化，存在几个常见挑战。首先，不完整或缺失的关键埋点可能导致对消费者行为的理解不充分，难以实施精确的策略。其次，即便埋点到位，缺乏对消费者核心路径的可视化分析能力也会使得难以追踪并优化消费者体验。

在为某美妆零售品牌的小程序服务过程中，瓴羊首先基于业务需求场景，对品牌的多个私域平台做体系化且完善的埋点，除了针对埋点采集的数据做流量和客户行为分析外，还针对客户关键访问路径做了漏斗分析，此外，还将客户关键节点行为加工为可运营的标签和人群；最终，瓴羊助力该品牌实现页面路径的优化和消费者体验的布局提升，让品牌私域流量“物尽其用”，与营销系统联动，促进关键节点的转化率提升。

此外，瓴羊帮助品牌构建的行为标签体系还可以用于私域运营提效，可与自动化营销链路以及CRM系统等对接打通，将消费者行为作为实时营销动作的触发条件，及时抓住消费者注意力，在关键节点助力营销效率提升。

如果说美妆品牌营销是一座大厦，消费者则是这座大厦的基石。对消费者需求画像特征越了解、越准确，大厦的地基就越稳固。清楚消费者在哪里、怎么想、喜欢什么，才能真正做到获客高效运营。

在人群细分、分化大行其道的今天，很多品牌无法真正深入了解消费者，原因有三：一是品牌消费者数据分散在各个平台，难以完整洞察；二是品牌自有消费者标签非常局限，往往仅有入会信息和订单交易信息无法360度呈现消费者画像；三是品牌因上述局限性，在没有数据支撑的情况下，难以制定精细化的人群分层和分群策略。

面对种种挑战，品牌该如何全面且深入地勾勒出消费者画像，并基于此构建精细化的人群运营策略？瓴羊则基于阿里生态大数据技术服务能力，帮助品牌做消费者360度完整画像洞察的同时构建起品牌视角下的完整客户标签体系，以达到支撑品牌精细化运营策略落地的目的。

以某国际美妆品牌为例，该品牌在解决线上渠道会员引流至门店深化客户运营的问题时，一方面无法识别线上会员常住区域附近是否有品牌线下专柜门店，一方面也缺少对客户画像认知，难以实现精细化的客户运营，难以支持精细化运营活动落地。

瓴羊则基于天域数据引擎的大数据技术服务能力，对品牌会员进行基础特征和兴趣偏好的洞察，并基于预测特征实现人群再分层，从而指导品牌针对不同城市&区域的用户推荐其附近的门店去领取到店礼、针对不同年龄阶段的客户差异化推荐功效不同的产品、针对不同消费力水平的客户推荐不同价格带的产品，最终促进品牌节省了超过30%的短信营销预算，同时有力地提升了精细化运营转化效率。

因此，为了进一步释放这些潜在的消费者价值，品牌需要采取一系列有针对性的措施。

针对品牌营销的进化过程，AI和大模型技术的运用带来了全新的发展可能。瓴羊数字化消费者运营解决方案，借助平台大数据和先进的算法模型，以及优秀的行业最佳实践经验构建美妆品牌精细化运营策略。针对消费者运营全生命周期的6个核心运营阶段，通过针对具体场景问题的算法模型帮品牌高效地预测精选出未来某段时间内的高潜力目标人群，通过叠加预测其对商品的偏好组织差异化的对客沟通内容，并通过自动化的营销触达流程实现最终的营销活动转化率提升。

例如，某个国货美妆品牌在营销过程中遇到了重大挑战。无论是日常销售还是大促活动，该品牌在圈选目标群体时的效率难以提升，难以精准地组织并推送适合的营销内容和活动商品给目标人群。由于缺乏有效的客户盘活策略，品牌的会员复购率难以提升，也导致高价值人群的逐渐流失。

针对此场景诉求，瓴羊基于两个智能算法模型—“人货匹配”和“复购高潜规预测”帮助品牌提升会员营销转化效率，一方面，瓴羊通过复购高潜预测模型帮助品牌从海量的存量会员池中找到了在未来15天内大概率可能会产生回购的人群；另一方面，瓴羊通过人货匹配模型，从货品的视角以货圈人找到对特定商品有购买偏好的目标人群，之后基于上述两个维度的人群交叉，可以筛选出偏好不同商品且未来15天内可能会产生回购的多个细分人群包。最后针对这些细分人群组织差异化的沟通内容和素材，并设计差异化营销触达策略，自动化流程去做执行。瓴羊通过这样一套组合能力，对比该品牌原有人工运营圈选投放的营销活动转换率提升了2.5倍。

·结语·

《2023麦肯锡中国消费者报告：韧性时代》中指出，中国中产阶级继续壮大，未来将有7100万家庭进入这一较高收入区间，这无疑展现了中国消费市场的巨大潜力。为了抢占消费市场，在美妆“新黄金时代”角逐中立于不败之地，数智化转型已成为每家美妆品牌必须深耕的“长期主义”战略。