1. 案例应用的业务场景 在中国互联网及移动互联网生态高速发展与数字化营销竞争加剧的双重压力之下，消 费类企业在对消费者进行更精准的洞察以获得更高的投效比、实现全链路数据分析提供决 策依据等。 2. 解决的核心业务问题或难点 （1）全链路数据无法打通，无法衡量数字营销投入对生意的增长贡献。 （2）公域流量生态趋向多元化，分散化，无法横向评估不同媒介平台的转化效果。 （3）制定人群、媒介、电商、内容的组合策略支撑生意持续增长和 ROI 提升时没有依据。 （4）如何遵循安全、合规的前提下沉淀、打通、激活营销全链路数据资产，以持续 提升品牌洞察、触达、响应、转化多层次消费者客群的经营能力。

1. 针对某跨国美妆品牌集团在中国市场全链路数字营销的核心需求痛点，为其打造出 一套闭环完备的全链路数据资产激活及智能应用解决方案，支撑该集团在中国市场全渠道 数字化营销增长。全链路数据资产激活及智能应用体系：通过构建数据 + 业务闭环，实现全链路 ROI 可 测量，基于智能算法构建场景 ROI 策略模型，最终达成品效合一持续优化： （1） 投前数据补全：完成前链路营销数据资产合规沉淀托管以及三方标签资产全面 增强。 （2） 全链路数据打通 + 归因模型实现 ROI 全方位测量评估，构建品效合一的营销评 估体系。 （3） 共建高潜客发现模型（TA Scoring）为每一波数字化 Campaign 提供精准受众 策略，兼顾 TA 覆盖与精准触达 , 持续提升品效合一的营销效果。 2. 依托 TalkingData 拥有完整数据授权链的第三方平台身份， 三方数据能力和 ID- Mapping 能力，帮助该集团合规的沉淀、托管和激活重要的前链路营销投放数据资产（跨 媒介平台的广告行为数据） ，提高了前后链路数据打通的质量，让一方数据与二方和三方 数据实现了更高质量的融通，对于目标用户的 TA 画像更加精准。 基于全域标签及消费者数据资产和不断更新的数据资源，为该集团持续优化高潜客户 发现模型，为该集团的每一波数字化 campaign 构建策略模型，兼顾 TA 覆盖（Reach） 与有效转化（ROI）, 持续提升品效合一的营销效果。

技术创新方面，该案例提到的“全域数字化营销闭环”，提供了高潜人群挖掘、全链 路归因分析（CPO）、多触点归因分析（MTA）等多种数据模型，以上能力基于中立第三 方的可信空间，通过 Data Onboarding 等能力，实现多方数据打通，并确保数据阅后即焚， 有效地规避了企业数据合规应用的风险。 模式创新方面，该案例在消费行业，做了数据联合建模的场景创新和模式探索，基于 一个中立的可信空间，通过联合建模，即能防范企业一方数据外溢风险，二方媒体数据采 集和应用的风险，又可以提升消费数字化营销增长的业务效率，通过数字化产品、服务和 运营，通过数据和算法叠加，切实帮助消费企业大幅节约了数字化广告的成本，能帮助企 业实现数字化广告的 ROI 提升，及面向业务增长的数字化转型。

经济效益方面，案例的应用有效的帮助客户提高了营销投放的效果，优化了投放预算 的分配，形成了集数据收集、分析、决策、精准投送和动态反馈的生态闭环。通过数据智 能服务帮助该集团实现了 2022 年销售额约 382.6 亿欧元，同比增长 10.9%；实现营业利 润约 75 亿欧元，同比增长 21% 的成绩，为近十年最高增长率，李强总理在 2023 年访欧 时还重点提及了该集团在中国市场的逆势增长。该集团超过 3/4 的线上投放流量要经过投 放策略和归因模型的测算，数据智能服务对集团 27 个品牌的 ROI 持续提升以及整体利润 的稳步增长起到了关键作用。

社会效益方面，该案例在消费行业的数字化营销场景，做了数据联合建模的场景创新  和模式探索，基于一个中立的可信空间，通过联合建模，即能防范企业一方数据外溢风险， 二方媒体数据采集和应用合规的风险，又可以提升消费数字化营销增长的业务效率，通过  数字化产品、服务和运营，通过数据和算法叠加，切实帮助消费企业大幅节约了数字化广  告的成本，能帮助企业实现数字化广告的 ROI 提升及面向业务增长的数字化转型。由此而  形成的相关方法论、技术方案、数据模型、数据服务及行业经验，也在更多的消费企业得  到推广和应用，帮助企业逐步实现从消费者数字化价值管理，到面向数字化营销领域的全  面运营提效，助力了整个数字化营销行业的效率提升。