BY 媒介360
一、案例综述
可口可乐中国联合精识中国，针对饮料行业线下消费占比极高、数据碎片化严重的结构性痛点，首创基于第一方数据的WINR动态受众招募模型。该案例通过战略联动蚂蚁数科引入全场景支付大数据，首次打通微信社交互动与线下购买行为的数据壁垒，实现从品牌认知到产品购买的全链路消费者洞察，并借助RTA技术突破平台生态隔离，在全网十余家主流媒体完成高价值人群的跨平台精准激活，驱动媒介投放效率与品牌增长实现量级跃迁。.png)
二、核心观点提示
【核心策略】以"第一方数据+支付大数据"的双轮驱动范式，打破线上线下数据孤岛，构建WINR四层人群分层模型，实现从"数据融合"到"人群洞察"再到"精准激活"的全链路闭环。【关键动作】战略协同蚂蚁数科完成跨场域数据融合，依托秒针系统实现DMP实时回流，突破性运用RTA技术穿透"围墙花园"，在全网十余家主流平台完成WINR人群的规模化精准触达。
【核心成效】WINR模型实现了媒介转化效率与投资回报的显著跃升，重度忠诚用户与全人群样本之间的ROI呈现清晰梯度分布，验证了新模型在精准识别高价值人群方面的实战效能。
三、案例背景
3.1 行业背景
中国饮料行业正经历一场由数字化转型驱动的深刻变革。据行业研究数据显示，中国软饮料市场规模已突破六千亿元，其中即饮渠道（便利店、商超、餐饮等线下场景）仍占据绝对主导地位，占比远超电商渠道。这一结构性特征意味着，对于可口可乐这类以线下零售为核心的品牌而言，仅依赖电商数据来理解消费者行为存在天然的局限性——线上互动与线下购买之间长期存在"数据断层"。与此同时，中国数字营销生态正面临多重张力：一方面，《个人信息保护法》（PIPL）的实施对数据合规使用提出了更高要求；另一方面，各大互联网平台"围墙花园"效应加剧，跨生态数据打通的技术难度与合规成本持续攀升。在此背景下，如何在合法合规的前提下实现全域数据的融合应用，成为饮料行业品牌方与代理商共同面临的核心命题。
更为关键的是，第一方数据（1PD）资产的战略价值日益凸显。随着第三方cookie逐步退出历史舞台，品牌自有的用户数据资产已成为精准营销的核心基础设施。如何激活沉睡的第一方数据，将其从"静态资产"转化为"动态增长引擎"，正在重塑整个行业的营销方法论。
3.2 案例主体背景
可口可乐作为全球最具价值的饮料品牌之一，在中国市场拥有超过1亿规模的第一方用户资产。历年品牌活动积累了海量的消费者互动数据，但这些数据长期处于分散状态，未能与线下购买行为建立有效关联，形成了事实上的"数据孤岛"。精识中国（AdMaster）作为领先的营销数据技术公司，长期服务于可口可乐的媒介监测与数据分析需求。面对上述行业性痛点，精识中国与可口可乐共同启动了1PD WINR项目，旨在构建一套动态、可迭代的受众招募模型，将沉睡的第一方数据资产激活为可驱动业务增长的战略资源。项目的核心诉求包括：建立能够精准识别重度忠诚用户与高潜力招募用户的数据模型，提升媒介投放效率，并为长期的人群策略优化沉淀深层洞察。
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四、营销目标
核心目标
1.构建动态WINR受众招募模型：将第一方数据与消费者的线下购买行为进行深度关联，建立基于真实消费行为的四层人群分层体系（Weekly+重度忠诚用户、Intender高潜力招募用户、Neutral中立用户、Rejector流失风险用户），实现从"品牌认知"到"产品购买"的全链路消费者洞察。2.驱动媒介投放效率实现量级跃迁：通过WINR模型的精准人群识别与定向投放，将媒介转化成本压缩至行业基准水平以下，投资回报实现倍数级增长。
辅助目标
3.突破生态壁垒实现跨平台扩散：在符合数据隐私法规的前提下，将WINR模型的数据能力从单一生态拓展至全网多家主流媒体平台，最大化第一方数据的激活半径。4.沉淀可复用的方法论资产：形成一套可迭代、可规模化的受众招募方法论，为可口可乐全球其他运营单元提供第一方数据价值最大化的实践范本。
- 建立全域效果验证体系：构建媒介指标与真实购买数据的关联分析框架，实现从"曝光-点击"到"真实转化"的效果评估闭环。
五、营销挑战
核心挑战
1. 跨场域数据融合的合规与技术双重壁垒——《个人信息保护法》（PIPL）对敏感个人信息的收集、使用和共享设定了严格边界。将微信社交平台的互动行为数据与支付宝的支付行为数据进行融合，不仅涉及不同生态之间的技术接口对接难题，更需在数据脱敏、匿名化处理、用户授权等多个合规维度上建立完备的机制。如何在合法合规的前提下实现数据的深度关联，是项目成功的首要前提。2. "围墙花园"内的行为整合困境——微信生态内积累了大量的品牌互动数据（公众号关注、小程序使用、社交分享等），但这些数据与线下零售购买行为之间长期缺乏有效的连接纽带。品牌可以知道消费者"看了什么""点了什么"，却无法有效知晓他们"买了什么"。这种线上参与与线下转化之间的断层，导致营销策略的制定长期依赖推测而非实证。
3. 跨生态激活的技术可行性——即便成功构建了WINR模型，如何在不同互联网平台之间实现人群的精准激活仍是巨大挑战。各平台的数据格式、定向接口、隐私计算能力存在显著差异，传统的数据推送方式在合规性和精准度上均难以满足要求。需要找到一种既能保护用户隐私、又能实现精准触达的技术路径。
次要挑战
4. 模型验证的周期压力——WINR模型作为全新方法论，其实战效果需要在有限的试点周期内得到验证，以获取品牌方全面推广的资源支持。时间窗口的紧迫性要求项目团队在技术开发、数据对接、投放测试等多个环节实现高效协同。5. 组织协同的复杂度——项目涉及品牌方、数据技术公司、支付平台、媒介监测公司等多方主体，各方在数据标准、接口协议、结算机制等方面存在差异，协调成本较高。
