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2019年張小龍微信公開課上，一開場張小龍就自嘈：「在中國，每天都有5億人說我們做得不好，每天還有1億人想教我怎麼樣做產品，我覺得這是非常正常的一個事情！「
你們說，究竟是什麼樣的人，才有資格教微信之父做產品？
《2018微信年度數據報告》每天10.1億用戶登陸微信，數據有多驚人，就說明微信產品做的有多成功！如果你們還妄想教微信之父做產品，人家還真的不搭理你！
張小龍：「但是我來這里不是為了教大家怎麼做產品的。」
其實仔細想想，從朋友圈廣告、微信公眾號廣告到微信支付等業務看來，微信的成功從來都離不開龐大的用戶數據！因為不管是哪個行業，想要做好行銷，數據是至關重要的一步，特別是用戶數據庫的構建，對企業的發展很大的推動作用。
像世界白酒知名品牌五糧液就是一個很具有代表性的例子，借助用戶數據庫不僅解決了竄貨問題，而且還大大提高了終端零售商的開箱上架率。當時，五糧液經營主要面臨的兩個問題是：
1、竄貨問題。竄貨不僅導致市場價格混亂，而且假冒偽劣產品會吞蝕消費者對五糧液品牌的信心；同時一旦出現價格混亂，經銷商的正常銷售就會受到嚴重干擾，利潤的減少會使經銷商對品牌失去信心。
2、終端零售商（導購員/便利店老板）開箱上架率低，銷量停滯不前的問題。傳統行銷活動，整體銷售管道冗長，行銷的獎品/獎金被層層截留，福利無法直達終端零售商，導致終端零售商賣貨積極性不高。
竄貨問題、開箱上架率低問題已迫在眉睫，構建用戶數據庫勢在必行！於是五糧液攜手米多，借助米多一物一碼技術，以二維碼為入口，通過現金紅包激勵終端零售商掃碼，從而做到了消費者原生數據、行為數據、交易數據、場景數據的采集，輕鬆構建用戶數據庫，為五糧液解決了竄貨問題、行銷問題。
那麼具體米多大數據引擎是如何幫助五糧液構建用戶數據庫並解決竄貨問題、開箱上架率低問題的呢？
第一步：在產品箱外賦「物流條形碼」，以賦能條形碼+流水號的形式，從生產包裝到廠家、經銷商、終端零售商的逐級入庫、出貨掃描全部進行數據關聯，各層級的數據分明，每箱產品的去向清晰。同時，經銷商每次掃碼的數據回流到五糧液的總部系統上，還可以判定每個經銷商的產品銷售數據和產品庫存。
第二步：在五糧液箱內賦上管道動銷碼，用「掃碼即可獲得紅包+積分的行銷玩法」，同時在箱用行銷文案提示，雙重吸引終端零售商掃碼。
米多管道動銷碼玩法豐富，除了積分紅包玩法外，還包括大轉盤、集卡/集字、消消樂、你講我說小程序等玩法!
第三步：終端零售商掃碼後，必須要關注五糧液公眾號，填寫個人信息（包括姓名、電話、售賣具體地址等），才能領取「紅包+積分」獎勵。在領取紅包的同時，終端零售商個人信息頁回流到五糧液的數據後台，於是用戶數據庫就這樣構建而成。
▲終端促銷員端掃碼頁面演示步驟圖
開箱就意味著終端零售商就要上架售賣，通過掃碼送紅包積分的激勵直接提高了終端零售商對產品的開箱率，上架率、貨品陳列率，在解決了開箱上架率低問題的同時，還大大提高了五糧液的銷量。
第四步：通過數據的回流、分析，五糧液總能夠及時地根據各地區、各零售商銷量情況、產品庫存、是否正品、竄貨情況。如果某個區域發生了產品竄貨情況，系統會自動警告經銷商，但竄貨情況超過一定數量（企業可自由設置數量），系統會對總部發出該區域的竄貨預警，核實該區域是否竄貨、竄貨管理在線化、智能化。
當然，以上我們說的用戶數據庫主要是針對終端零售商的，同理，如果品牌商想要構建針對消費者的用戶數據庫，米多大數據引擎一樣可以滿足！
米多大數據引擎——市場部的中樞神經系統，助力品牌獲取門店終端、導購員、消費者數據，做到數字化行銷，最終幫助品牌做到銷量提升，粉絲倍增，行銷費用減半。
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