上一期的“营销科学普遍计划”主要解释了商人Juliu Cloud Map的“数据工厂”部分的相关功能。可以说，在数字化趋势下，行业数据已成为制定营销策略的品牌的关键基础。特别是对于在Douyin运营的商人面对平台上庞大的用户基础的商人，迫切需要使用自定义的数据分析工具来准确分配目标受众，以实现更准确的营销和更有效的业务增长。

在这方面，“营销科学普遍计划”的问题将继续关注巨大的云图的“数据工厂”部分，并详细分析如何使用数据建模来帮助商人准确地找到目标受众，实现更准确的广告，并在服装行业中使用实际的营销案例，以向所有人展示所有人通过数据库中的品牌来展示的业务效果。

Part 1 "Popular Science: Anti-Narrow Words" uses the data factory model to accurately lock in the core users' column "Popular Science: Anti-Narrow Words" in this issue, and will interpret the "Data Fusion" section in the "Data Factory" for merchants, as well as the two big data models in the "Modeling and Forecasting" section mentioned in the sixth issue [Popular Science Plan] —— binary classification model and clustering model.

所谓的“数据融合”是指以下事实：在数据安全的前提下，巨型云地图可以加密和集成品牌数据与平台数据，从而准确地了解目标人群，从而帮助品牌优化广告交付策略，并改善交付结果。

二进制分类模型和聚类模型通过数据建模更准确地锁定平台上的核心用户。前者可以将用户区分为两个组：目标和目标。该品牌可以扩大适合营销目标的人；后者根据用户行为对人员进行分类，并指导品牌更有目标地推动个性化内容，从而增加用户的注意力和互动性，从而促进转化率的提高。

第2部分“科学流行科学徘徊指南”建立了个性化数据板，以帮助提高运营效率。本期的“科学流行科学徘徊指南”列将继续使用流程图来解释“数据工厂”中的“自定义报告”部分的使用方法，从而为品牌商人提供，从而创建品牌个性化的数据板以提高运营效率。

品牌商人可以在“自定义报告”中创建一个新的图标板，并选择需要深入分析以保存的数据维度，指标条件，图标类型等。然后生成品牌独有的个性化图表。之后，您可以继续在“自定义报告”模块中创建一个新的仪表板，并根据品牌的实际需求创建个性化的BI板。在满足品牌的个性化需求时，您可以更清楚，快速地查看业务运营状况。

第3部分“流行科学答案”使用数据工厂功能，服装行业点燃了新产品流量。对于大多数商人来说，新产品的推出不仅是测试产品能力的关键，而且是与营销实力有关的“战斗”。尤其是在服装行业中，新产品发布期间的广告流量和交易量越多，将直接影响工业连锁店前端的生产和仓储链接。同时，服装品牌具有很高的竞争力，在许多品牌中很难脱颖而出，并引起消费者的关注。

本期“流行科学答案书”以服装行业的新产品营销节点为例。该品牌结合了“数据工厂”中“标签工厂”和“建模和预测”的功能，并通过“一个锁，两个扩展和三个效率提高”的业务策略，在双重促销节点中准确地找到了新产品的核心用户和潜在消费者。同时，它与品牌动态创意优化合作，以确保促销期间的规模和交付效率，并最终取得了CTR和ROI的重大改进。

结论通过“营销科学普遍计划”的两个时期的指导，品牌商人应进一步了解Juliu Cloud Map的“数据工厂”部分。我认为，在将来的营销情况下，杜林商人在大数据的“稳固支持”的帮助下，并使用数据营销工具来识别精确的群体并扩大潜在用户而不再是一个问题。

在下一个第八期中，将打开对巨大云图的“商品章节”的详细解释，重点关注与新产品测试和新产品营销的维度相关的平台功能。请继续关注〜

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