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想要做精細化運營，一定會涉及到用戶畫像服務(wù)的建設(shè)。作者圍繞58智能畫像運營平臺，介紹了用戶畫像服務(wù)建設(shè)中的痛點、實施方案以及未來展望。

流量增長乏力，企業(yè)通過將粗放式運營，轉(zhuǎn)為精細化運營，來“突破”增長困境。

那什么是精細化運營？

精細化運營可以5W1H概括，即針對合適的用戶、在合適的渠道、合適的時間、推送不同的內(nèi)容，從而提升用戶體驗，驅(qū)動業(yè)務(wù)價值增長。常見的如個性化內(nèi)容的推薦，根據(jù)用戶的瀏覽、興趣偏好來推薦內(nèi)容。

因而這就勢必涉及用戶畫像服務(wù)的建設(shè)，具體怎么做？接下來我會分如下模塊展開介紹：

1. 痛點及方案
2. 實施方案：場景化、閉環(huán)化、智能化、1+N+1組織協(xié)同
3. 總結(jié)與展望

一、痛點及方案

1. 畫像建設(shè)痛點及方案？

（1）精細化VS缺乏人群細分能力的矛盾

畫像能力建設(shè)初期，是精細化運營訴求VS缺乏人群細分能力的矛盾。

最開始是用戶標(biāo)簽缺乏，標(biāo)簽數(shù)據(jù)較少，業(yè)務(wù)側(cè)難以對用戶進行全面刻畫；以及缺乏相關(guān)人群圈選、人群細分的系統(tǒng)工具。

如何保障可用？

該階段58大數(shù)據(jù)平臺通過在數(shù)據(jù)層建設(shè)用戶標(biāo)簽體系，包含用戶基礎(chǔ)屬性、行為習(xí)慣等標(biāo)簽數(shù)據(jù)；在系統(tǒng)功能層，建設(shè)人群圈選、人群洞察分析等畫像工具能力，來滿足基礎(chǔ)的人群細分需求。

但有了用戶畫像后，業(yè)務(wù)側(cè)又會希望針對客戶、物品進一步精細化運營，并且希望人群圈選的方式更多樣、更便捷。

此時，我們在數(shù)據(jù)層，建設(shè)客戶標(biāo)簽、企業(yè)標(biāo)簽等多種標(biāo)簽，豐富不同對象的畫像；在系統(tǒng)層，構(gòu)建事件圈人、公式圈人多種圈人能力，方便用戶以多種方式圈選人群；同時增強畫像可視化分析的能力，構(gòu)建全面的用戶畫像、人群細分能力。

但在實際運營過程中，仍然存在如下問題：

（2）工具割裂VS運營效率低

對于運營人員而言，在精細化運營投放時，存在工具割裂VS運營效率低的矛盾。

一是跨多個平臺：業(yè)務(wù)側(cè)在做精細化運營時，需要有5W，包含用戶、內(nèi)容、時間、渠道、目標(biāo)/價值。用戶畫像平臺僅滿足細分人群的需求，運營在實際工作時，需要跨用戶畫像系統(tǒng)、push推送系統(tǒng)、資源位投放系統(tǒng)、短信投放系統(tǒng)等多個平臺，耗時耗力。

二是圈人及迭代優(yōu)化耗時：投放前，平臺內(nèi)標(biāo)簽眾多，選擇哪些標(biāo)簽比較合適，怎樣組合的效果會比較好？投放中，分析點擊轉(zhuǎn)化人群特征，然后再去迭代人群包，需要花費較多時間。

（3）投入人力做精細化運營VS業(yè)務(wù)增長價值不高

對于業(yè)務(wù)負責(zé)人而言，會考慮投入產(chǎn)出比的問題。

精細化人群的價值如何量化？粗放投放與精細投放給業(yè)務(wù)帶來怎樣的差異？是否有必要投入人力持續(xù)去做精細化的事情？

運營投放效果如何提升？本次投放的效果不好，怎么進一步去優(yōu)化人群，實現(xiàn)更好的效果？

58大數(shù)據(jù)團隊也在持續(xù)思考，數(shù)字化服務(wù)如何真正為業(yè)務(wù)帶來增長？如何保障易用？好用？

二、方案

因而，我們基于跟房產(chǎn)、招聘、車、本地服務(wù)等各個業(yè)務(wù)，精細化運營項目深度實踐。在當(dāng)前“畫像工具能力”的基礎(chǔ)上，為用戶構(gòu)建一站式智能運營解決方案，分為數(shù)據(jù)根基建設(shè)、畫像基礎(chǔ)能力、增長運營3大模塊，外加1+N+1的組織協(xié)作方式。

數(shù)據(jù)根基建設(shè)：依托埋點日志、業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、線下人工數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)等，構(gòu)建用戶/客戶/企業(yè)標(biāo)簽體系、one ID服務(wù)，打造全域?qū)嶓w畫像服務(wù)。

畫像基礎(chǔ)層：支持自助式的數(shù)據(jù)源接入、標(biāo)簽接入、標(biāo)簽管理與推薦，提供平臺化的能力，方便各業(yè)務(wù)線自主生產(chǎn)及接入標(biāo)簽，解決生產(chǎn)效率的問題。詳情查看《58標(biāo)簽體系建設(shè)實踐》，本次就不做詳細展開。

智能運營層：構(gòu)建人群畫像洞察->智能人群->營銷觸達->效果監(jiān)測的能力閉環(huán)；貼合業(yè)務(wù)運營場景，劃分拉新、促活、召回等；運用AI能力，挖掘智能分析、智能圈人、智能文案等能力。

組織協(xié)同層：采用1+N+1的協(xié)作模式，即1數(shù)據(jù)+N業(yè)務(wù)+1業(yè)務(wù)中臺，貼合滿足業(yè)務(wù)精細化運營需求的同時，發(fā)揮出中臺的平臺化支撐優(yōu)勢。

最終形成場景化、閉環(huán)化、智能化的增長運營解決方案，目前平臺深度合作并服務(wù)了房產(chǎn)、招聘、車、本地服務(wù)等十幾條業(yè)務(wù)線，支持其開展精細化運營，助力其在push、資源位等特定渠道下CTR100%+的提升。

三、場景化

場景化重點在于從“工具型思維”轉(zhuǎn)為“用戶型思維”，考慮平臺抽象能力的同時，結(jié)合運營用戶的實際使用習(xí)慣來構(gòu)建方案。用到的方法包含用戶行為旅程分析、AARRR模型。

1. 用戶行為旅程分析

用戶行為旅程分析的關(guān)鍵，包含抓痛點、找機會、破難點3個要點。

我們來看個實際的用戶行為旅程分析案例。

情境：運營小張為租房運營，需要日常活動需要進行站內(nèi)投放，每周需要配置資源位/push各個觸點，并且持續(xù)優(yōu)化投放的效果；

目標(biāo)：流量/線索/訂單增長，實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值最大化；

期望：快捷操作，完成資源位/push等觸點的對應(yīng)的人群配置，提升活動最終轉(zhuǎn)化效果。

（1）抓痛點

通過分析用戶關(guān)鍵行為路徑上的痛點問題，發(fā)現(xiàn)平臺用戶在增長運營開展時有“五難”。

• 目標(biāo)拆解難：如何根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)，拆解到合理的渠道投放目標(biāo)？例如業(yè)務(wù)的日活目標(biāo)是1000w，那針對push、資源位渠道，目標(biāo)拆解到多少合適？
• 數(shù)據(jù)分析難：運營人員缺乏數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，難以開展業(yè)務(wù)交叉分析、人群顯著特征分析等關(guān)鍵步驟，就無法形成有效的策略。
• 圈選人群難：不知道人群該組合哪些特征，才能更有效地達到效果。例如租房目標(biāo)就是要日活增長，不知道劃分哪些細分場景投放的話，最后的結(jié)果又變成7日活躍用戶全量推送。
• 優(yōu)化策略難：在投放過程中，發(fā)現(xiàn)投放的效果未及預(yù)期，但發(fā)現(xiàn)不知道怎么優(yōu)化人群？優(yōu)化內(nèi)容？
• 效果分析難：手動整理各渠道的投放數(shù)據(jù)，耗時耗力。

（2）找機會

有痛點，就意味著有機會，針對用戶的關(guān)鍵問題，制定對應(yīng)的解決方案。機會包含如下：

自動拆解增長目標(biāo)：根據(jù)push/資源位渠道轉(zhuǎn)化，結(jié)合業(yè)務(wù)線7日活躍，拆分各業(yè)務(wù)流量增長目標(biāo)區(qū)間范圍。

人群/物料/渠道轉(zhuǎn)化分析：運用AI手段自動給出可交叉引流的業(yè)務(wù)、并直接推薦交叉人群；對文案分析，提供撰寫建議；push、資源位各個位置的渠道轉(zhuǎn)化效果分析。

智能人群/智能文案：運用AI手段推薦場景人群，并劃分獲客、促活、召回等場景；基于大模型生成智能文案；

智能人群迭代/文案迭代：回收投放效果數(shù)據(jù)，基于AI算法，智能迭代人群特征，并持續(xù)優(yōu)化文案

投放報告：投放日/周/月報，投放總結(jié)、活動投放整體效果分析、后續(xù)投放優(yōu)化建議。

（3）解難題

我們想到的這些機會，其他人也能想到，但最終為何沒做？當(dāng)前還是存在一定的難點。

系統(tǒng)間打通涉及分工的沖突、對業(yè)務(wù)的深入了解、AI模型得到業(yè)務(wù)價值的驗證。整個方案的落地需要場景+閉環(huán)化+智能+組織協(xié)同，這四個關(guān)鍵模塊組合突破。

2. AARRR模型

運營常見的工作圍繞獲客、激活、留存、付費、推薦AARRR模型展開；但不同業(yè)務(wù)，由于商業(yè)模式不同，側(cè)重點會有所差異；

例如，流量模式下C端免費，如租房、招聘等，會更側(cè)重于流量增長，日活增長；而交易模式下是需要C端付費，如到家精選等業(yè)務(wù)，會更側(cè)重于流量增長到訂單轉(zhuǎn)化全鏈路。

平臺側(cè)結(jié)合AARRR模型和業(yè)務(wù)模式現(xiàn)狀，構(gòu)建場景圈人能力，助力業(yè)務(wù)智能圈人。

場景圈人能力劃分了新客拓展、老客促活、流失召回場景，業(yè)務(wù)線覆蓋房產(chǎn)、招聘、車、本地服務(wù)等10+業(yè)務(wù)。運營人員僅需選擇場景、選擇業(yè)務(wù)、選渠道、輸入目標(biāo)，平臺側(cè)基于AI算法建模和策略控制，直接輸出人群包，實現(xiàn)“一鍵圈人”。

四、閉環(huán)化

1. 運營計劃閉環(huán)

用戶畫像平臺僅根據(jù)標(biāo)簽輸出人群，能力“單點”，難以從全局視角解決用戶問題。并且運營用戶在使用時，工具也比較割裂，耗時。

如何貫通運營操作鏈路上的各類功能？提升運營投放效率？

我們建設(shè)了投前-投中-投后運營計劃閉環(huán)；從人群資產(chǎn)分析->人群策略->內(nèi)容策略->運營推送->過程中持續(xù)優(yōu)化->投后效果復(fù)盤。

投前：針對如何快速制定人群、內(nèi)容、渠道投放策略的問題。

在人群策略側(cè)，我們建設(shè)了自定義圈人、分析圈人、AI圈人能力。例如，租房畢業(yè)季活動，通過自定義標(biāo)簽/事件圈人，組合如“應(yīng)屆生”、“20-25歲”等標(biāo)簽，靈活自主的圈選人群，但標(biāo)簽圈選的方式較依賴運營人工經(jīng)驗；

要是缺乏相關(guān)運營經(jīng)驗的小白，該如何知道圈選哪些標(biāo)簽？

可通過分析圈人，定位顯著特征。分析圈人包括交叉業(yè)務(wù)分析、垂類業(yè)務(wù)人群分析等多種方式。例如在新房流量增長場景，通過相關(guān)性分析來選取交叉業(yè)務(wù)，再基于用戶畫像分析，通過TGI來選取顯著特征，如“25歲以上”“交叉租房人群時，可優(yōu)選圈整租人群”。詳情可查看《58新房細分用戶畫像進行交叉營銷》。

雖然畫像分析維度十分完善，但仍需運營做一些簡單的分析，從而輸出人群特征的組合。

如何不需要分析，效果好，又能開箱即用？

可通過AI圈人，包括智能場景圈人、人群擴散、人群再營銷等方式，快速圈人，后續(xù)智能化模塊會介紹。

在內(nèi)容策略層，如push內(nèi)容，我們提供了個性化參數(shù)插入和智能文案兩種方式。

在渠道策略層，關(guān)鍵是打通各類投放渠道，目前我們連接了push、短信等渠道，在平臺內(nèi)可直接進行推送觸達，省去跨平臺操作的煩惱。

投中：運營通過使用智能人群迭代能力，算法側(cè)自動回收投放數(shù)據(jù)，優(yōu)化人群包；后續(xù)也會做智能文案優(yōu)化等能力。

投后：回收各渠道的投放效果數(shù)據(jù)，進行效果監(jiān)測與分析，為后續(xù)的投放沉淀經(jīng)驗。

2. 數(shù)據(jù)閉環(huán)

實現(xiàn)了運營計劃，功能層面的閉環(huán)的同時，還需注重營銷數(shù)據(jù)資產(chǎn)的沉淀，建設(shè)數(shù)據(jù)閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)持續(xù)為運營增長賦能。

數(shù)據(jù)閉環(huán)建設(shè)的要點：一是底層數(shù)倉的主題建設(shè)；二是數(shù)據(jù)應(yīng)用層的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)閉環(huán)。

在數(shù)倉建設(shè)層：除了建設(shè)用戶/客戶/企業(yè)畫像主題，還需注重營銷主題，以及后鏈路的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)主題的建設(shè)，如流量、連接、交易，方便后續(xù)做渠道效果的歸因。

數(shù)據(jù)中臺建設(shè)前期，通常流量、連接、交易等核心路徑上的主題都會先建設(shè)完成，營銷主題的建設(shè)較為滯后，需要跟各營銷系統(tǒng)對接，接入對應(yīng)數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)應(yīng)用層：實現(xiàn)人群資產(chǎn)分析->智能圈人->智能文案->智能運營->智能迭代人群->投后復(fù)盤的閉環(huán)。

注重功能間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，如人群資產(chǎn)分析后輸出的交叉分析結(jié)論，直接作為智能圈人拉新場景的輸入；智能圈人輸出的人群及TGI顯著特征，直接作為智能文案的輸入；智能運營投放的點擊UV、CTR等數(shù)據(jù)，直接作為智能迭代人群的輸入。

通過功能閉環(huán)和數(shù)據(jù)閉環(huán)的建設(shè)，提升運營計劃使用的效率，并且充分利用數(shù)據(jù)進行分析及AI建模，提升運營的轉(zhuǎn)化效果。

五、智能化

對運營而言，普通標(biāo)簽圈選，或是通過分析后的圈選，較為耗時耗力的同時，投放效果仍然不理想。

如何一鍵式分析？圈人？制定文案？

1. 智能化

運用AI能力，基于機器學(xué)習(xí)算法和大模型，我們圍繞著運營計劃閉環(huán)，構(gòu)建了AI洞察分析、AI圈人、AI文案、AI人群迭代能力。

通過把數(shù)據(jù)、運營經(jīng)驗沉淀為智能化工具的方式，提升運營效率；通過算法挖掘投放效果的最優(yōu)解，促進業(yè)務(wù)價值增長。

基于58數(shù)據(jù)中臺數(shù)倉，構(gòu)建用戶及帖子算法標(biāo)簽體系，運用多種算法模型，輸出多種智能化能力。

在數(shù)據(jù)層，基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和埋點數(shù)據(jù)，構(gòu)建了用戶畫像、帖子用戶意圖識別等能力。

在策略層，接入了LLM大語言模型、運用召回、排序、人群擴大、數(shù)據(jù)挖掘等模型。

從而實現(xiàn)應(yīng)用層輸出個性化文案、場景圈人、人群再營銷、人群擴散、智能迭代、帖子圈人、智能洞察分析等多種AI應(yīng)用。

那具體怎么用呢？

2. 場景圈人

為進一步貼合運營使用場景，劃分拉新、促活、流失召回等場景圈人方式，便捷同時提升效果，我們建設(shè)了智能場景圈人的產(chǎn)品能力。

實現(xiàn)上分為建模配置、模型訓(xùn)練、算法人群包、策略人群包4個實現(xiàn)步驟。

建模配置：支持拉新、促活、流失召回、自定義4種方式，業(yè)務(wù)按需進行選擇

模型訓(xùn)練：我們建設(shè)了通用相似人群擴大的能力，結(jié)合業(yè)務(wù)傾向預(yù)測，滿足拉新、促活等運營場景需要，并劃分租房、新房、招聘等不同業(yè)務(wù)。

建模輸出：通過建模，輸出分場景的算法人群包

策略人群：由于輸出的算法人群包不便于分業(yè)務(wù)控制量級，容易輸出過大或是過小。因而我們在輸出的算法人群包的基礎(chǔ)上，疊加歷史渠道投放效果數(shù)據(jù)，封裝了一層產(chǎn)品策略，實現(xiàn)用戶輸入渠道投放目標(biāo)，則可得到策略人群包。

模型訓(xùn)練建設(shè)我們歷經(jīng)了3個階段：

最開始是基于相似度模型，2016年雅虎的技術(shù)方案，通過spark+faiss完成檢索和排序等相關(guān)算法工程工作。其缺點在于需人工支撐、準(zhǔn)確率不夠、對種子量有要求。

前期階段，我們基于分類模型、樹模型、deepFM等，在人群準(zhǔn)確率上有一定提升，解決了準(zhǔn)確率的問題，但依然需要人工支撐。

當(dāng)前階段，我們基于autoML，通過yarn+spark實現(xiàn)訓(xùn)練及推理的資源控制，實現(xiàn)自動化人群擴散。自動化人群擴散，對種子數(shù)量有要求。

接下來，基于元學(xué)習(xí)，騰訊微信LookAlike技術(shù)方案MetaHeac；構(gòu)建一個泛化的模型方式提升效果，同時解決種子數(shù)量少的問題。

注意點及難點：算法模型的效果驗證，如何保障算法的效果好？

采用數(shù)據(jù)持續(xù)回收+算法模型持續(xù)優(yōu)化迭代的方法。線下跟租房、招聘、黃頁等業(yè)務(wù)線持續(xù)項目合作，以業(yè)務(wù)增長目標(biāo)驅(qū)動算法模型效果提升，獲取業(yè)務(wù)的價值認可。

六、組織協(xié)同

前邊說到場景化、閉環(huán)化、智能化，這三項均離不開組織協(xié)同。

場景化，需貼合實際的業(yè)務(wù)場景，深入一線業(yè)務(wù)了解業(yè)務(wù)的工作流；

閉環(huán)化，需打通投放渠道，連接數(shù)字化運營鏈路上的各個系統(tǒng)，一方面需貼合業(yè)務(wù)的使用場景，另一方面需連接業(yè)務(wù)中臺；

智能化，則需持續(xù)進行業(yè)務(wù)試點實驗，在實際業(yè)務(wù)場景中迭代優(yōu)化算法模型。

由于畫像標(biāo)簽等數(shù)據(jù)服務(wù)在數(shù)據(jù)中臺，營銷工具等前臺服務(wù)在業(yè)務(wù)中臺，而中臺的存在是為了打破信息孤島，更好地服務(wù)業(yè)務(wù)，助力業(yè)務(wù)增長，從而使平臺收益最大化。

因而我們采用1+N+1組織協(xié)作機制，連接1數(shù)據(jù)中臺+N業(yè)務(wù)+1業(yè)務(wù)中臺實現(xiàn)中臺，向業(yè)務(wù)賦能，業(yè)務(wù)為中臺沉淀策略的良性循環(huán)模式。主要包含項目制合作和日常對接兩種方式。

項目制的營銷增長合作主要包含三方聯(lián)合立項、制定增長方案、執(zhí)行增長策略、效果分析與復(fù)盤4個關(guān)鍵步驟。

例如，我們合作的商業(yè)地產(chǎn)線索增長項目。

背景：商業(yè)地產(chǎn)寫字樓側(cè)，希望為經(jīng)紀(jì)公司，提供更多有效的找房客戶線索，希望借力萬象的畫像增長運營能力，提升線索量。

三方聯(lián)合立項：商業(yè)地產(chǎn)業(yè)務(wù)線、大數(shù)據(jù)平臺、業(yè)務(wù)中臺進行聯(lián)合立項，成立聯(lián)合項目，根據(jù)業(yè)務(wù)整體增長目標(biāo)拆解渠道投放增長目標(biāo)；

制定增長方案：人群洞察分析、人群細分策略、落地頁/文案策略、投放渠道和投放時間策略等

執(zhí)行增長策略：按計劃在push、資源位等多渠道進行推送

效果分析與復(fù)盤：在投放過程中，需持續(xù)進行效果分析，不斷優(yōu)化投放人群及內(nèi)容，在項目結(jié)束后，進行整體的項目復(fù)盤。

以增長項目的方式，沉淀場景化、閉環(huán)化、智能化的策略，將經(jīng)驗沉淀為產(chǎn)品能力，提升經(jīng)驗的可復(fù)用性。

七、總結(jié)與展望

1. 復(fù)盤與總結(jié)

58萬象智能畫像運營平臺能力的構(gòu)建基于場景化、閉環(huán)化、智能化、1+N+1的組織協(xié)作模式，四者相互關(guān)聯(lián)。

1. 場景化：基于AARRR模型、用戶行為旅程，貼合業(yè)務(wù)的實際運營場景。
2. 閉環(huán)化：構(gòu)建目標(biāo)制定->人群圈選->渠道投放->效果分析閉環(huán)。
3. 智能化：運用算法能力，構(gòu)建人群擴散、智能圈人、智能人群迭代、人群再營銷、智能文案能力，實現(xiàn)更快、更準(zhǔn)運營。
4. 協(xié)作機制：基于1+N+1組織協(xié)作機制，連接1數(shù)據(jù)中臺+N業(yè)務(wù)線+1業(yè)務(wù)中臺，實現(xiàn)中臺向業(yè)務(wù)賦能，業(yè)務(wù)為中臺沉淀策略的良性循環(huán)模式。

除了以上四個模塊，整體項目的關(guān)鍵在于用戶視角、結(jié)果導(dǎo)向、協(xié)作共贏。

• 用戶視角：需要真正站在業(yè)務(wù)角度，通過業(yè)務(wù)分析、實戰(zhàn)合作、調(diào)研溝通等多種方式，真正幫用戶解決問題。
• 結(jié)果導(dǎo)向：需要擁有共同的目標(biāo)，為了該目標(biāo)突破自身的工作邊界，積極主動地去策劃、去推動、去做各種技術(shù)能力、團隊協(xié)同上的突破。
• 協(xié)作共贏：以開放協(xié)作的心態(tài)去找取盟友，通過組織間的協(xié)作去拿到更好的結(jié)果，共享結(jié)果所帶來的榮譽。

2. 總結(jié)與展望

我們的總體建設(shè)歷經(jīng)了三個階段：人群數(shù)字化、運營自動化、決策智能化。

第一階段，人群數(shù)字化：重點是建設(shè)標(biāo)簽體系，構(gòu)建用戶、客戶、企業(yè)等全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

第二階段，運營自動化：打通人群-內(nèi)容-渠道策略閉環(huán)，構(gòu)建自動化運營體系。

第三階段，決策智能化運用AI技術(shù)，貼合業(yè)務(wù)場景，生成智能化策略，進行智能化運營。

目前我們處于第三階段，在當(dāng)前能力的基礎(chǔ)上，需強化智能、增強分析、全域營銷。

• 強化智能：需進一步結(jié)合機器學(xué)習(xí)及大模型能力，進一步豐富人群-內(nèi)容投放策略-智能效果優(yōu)化各個鏈路上智能化的比例，機器決策替代人工決策。
• 增強分析：增強用戶生命周期分析、營銷后鏈路效果分析，從數(shù)據(jù)中持續(xù)挖掘機會點。
• 全域運營：不僅僅局限于push、資源位等運營手段，挖掘跟活動系統(tǒng)、CRM、廣告投放等更多的深度連接，數(shù)據(jù)+營銷團隊聯(lián)動，共同推動58整體數(shù)字化營銷體系建設(shè)。