下一代数据和AI驱动的营销自由.pdf

目录下一代数据和AI驱动的营销自由Next Generation of Marketing FreedomDriven by Data and AIPAGE 3 大背景挑战与机遇PAGE 6 营销自由PAGE 12 AI应用PAGE 26 平台和数据应用闭环建设PAGE 29 合规数据PAGE 32 实际案例PAGE 37 专家背书3大背景挑战与机遇01疫情下的“互联网+”加速的B2C数字化变革：B2C市场竞争环境十分激烈，如何获取增长迫使企业的营销手段日新月异：从差别化定价到免费策略，从打破流量瓶颈到私域流量建设等。我们可以轻易地看到：存量市场成为了企业必争之地。在消费体验升级的时代下，如何拉近消费者和商品之间的距离，促成订单转化成了企业最关心的方面。以人为核心的生态已尘埃落定，消费者向线上大规模迁移，企业的数字化转型和互联网+模式的迁移动作进一步加快，疫情更加速了这一进程。后疫情时代，企业也在不断变革，新的营销格局随着数字化转型发生巨大改变。营销者的倚仗、数据产生价值而非阻碍数字化转型的重任对营销人也提出了前所未有的考验，营销离不开数据支撑，企业需要数据作为瞭望塔。但是，大多数营销者和业务人员还是依赖于IT或信息部门提供数据的支撑，本身对数据几乎没有把控，数据因而也无法赋予营销人去做出数据驱动的决策、获取及时洞察、或基于数据洞察去做尝试，更无法产生价值。现有数据价值转化往往要花很长时间。合力数据能量，并如何快速产生价值是转型过程中最基础，也是最优先需要攻坚的课题。数据现状、值得深思数据是开展数字化运营工作的基础，也是串联各项业务的纽带，数据驱动下的运营衡量和效果，因明确的指标更具可量化性。对于数据的深度应用，我们优先要考虑目前企业的数据现状是怎样的：首先，我们可能要做一轮梳理，现有的数据源是否在一个十分明确应用的层面，有哪些数据已经在持续应用之中，还有多少比例的数据在无应用的状态?其次，历史数据和新增数据是否在一个整合且持续清洗整合的状态。例如结构化和非结构化数据是否进行了合适的处理，数据是否有大量碎片化的情况？从实时行为数据，交易数据，CRM数据，到核心业务数据库数据，打通的程度是怎样的，是聚合还最后，考量遗留数据问题的产生因素。是否是由于众多遗留系统成为打通障碍，（例如：老的ERP，CRM，或数据仓库）降低数据打通效率，导致数据治理工作搁置不前？我们面对复杂的数据遗留问题，是否有明确的思路逐步解决？4123以上问题，可能存在或部分存在、但最终导致的结果必然是数据的价值难以实现：获取洞察、高精准度的分析实现困难，数据质量难以估量，数据的实时应用和营销触达更是难以企及。客户360度画像、全局营销的必要驱动力数字化营销的必要驱动力在于企业是否将消费者刨析的足够透彻，并高情商的去处理，运营人同时需要把用户的需求（行为特征、偏好呈现出来的需求倾向）具象化，具象成人群特质和场景进行反馈（个性化的内容、选择合适的触点平台）。客户的360度画像是基于全局数据打通而建立的核心驱动力，通常我们需要在运营人的过程中实现更为智能的内容选择、创意决策、会员运营方式方法，有效的触达用户。打造用户与品牌、与商品的连接、归属和粘性。再通过LTV分析（生命周期价值）对用户进行不同阶段的价值聚类，对其进行有针对性的运营也是数字化的核心运营理念。那么，360度的全局用户画像必将是基础、也是关键驱动力。定制的BI商业智能、期望的营销自由在数据对上层应用直接赋能的同时，进阶的商业智能辅助工具将是必然被期待的。画像从营销段可以解决很多问题，但往往无论大小决策，企业中的运营者都需要能快速的将现有画像数据进行多维度的整合，快速准确地提供自定义洞察以及报表，并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。当基于客户的360度画像，任何需要关联的业务数据、人群属性都能快速的连结在一起、并达到预期的分析效果，将最大程度上提升运营者效率，才能真正意义的实现运营者和业务人员营销自由的实时性以及数据转化成价值的速度。高可用、快速的定制营销数据分析和BI商业智能报表将数据价值进一步升级。56营销自由02激烈竞争催生“营销自由”在企业获取数据的渠道越来越多，同时碎片化的数据也越来越多的时候，如何使用数据驱动营销，降低企业数据变现的成本，成为了企业面临的难题。在“黑天鹅”事件之后，数据驱动营销变的愈发重要。什么是营销自由营销自由指“业务和运营人员可以基于数据驱动自由地选择合适的营销方式，在合适的时机，以合适的方式，对合适的受众进行实时和个性化的营销触达，提升客户体验，并实际作用于提升客户的留存，复购。”疫情后，更激烈的市场竞争驱使企业亟需降低数据驱动的成本，而传统的以IT辅助营销已经难以满足市场快速、实时响应和变化的需求。更实时，个性化，千人千面的营销方式已迫在眉睫。营销自由必须依赖于统一的数据基础，并且能基于企业数据完成营销闭环。而在数据采集体系和智能数据平台体系为营销搭建的数据基础上，营销人员将数据达到一个随时可用的状态，在此基础上帮助客户完成留存优化，智能促活，精细化运营；围绕客户的整个生命周期，洞察客户旅程，完成多场景智能推荐，提升客户忠诚度；最终帮助产品迭代，决策优化，预测性客户洞察，用场景化机器学习和AI模块去把价值延展到营销价值链的顶部，影响到与产品、业务及战略相关的场景和决策。营销自由也依赖于与之对应的技术工具，当大部分营销数据基础不再依赖于IT，数据，信息部门过多参与，就可以仅依靠工具即可帮助营销部门达到营销自由的状态。在“营销自由工具”的帮助下，营销人员可以专注在营销本质的构思和营销能力的构建上，解放生产力。基于营销工具提供的空间基础上，营销者将拥有更大的灵活度来着手对应营销本身的思考，并且“衡量”和“量化”再也不会成为一件糟心的指标。数据科学驱动的营销门槛将变得更易接近和跨越。建立私域数据池360度客户画像多维分析和BI预测性AI智能决策决策辅助AI引擎营销运用基于ONE ID的数据打通原始数据7传统IT驱动难以适应趋势，新变革倒逼转型在传统的B2C业务模式中，往往是业务部门制定计划，IT部门配合计划实施。所有的线上营销监控，数字营销计划，报表，均需要通过IT部门协助，部门协作成本高，效率低，数据变现的速度慢，营销反应速度迟缓，已经不适合当前营销模式。在长期的营销经验中，不同部门之间，常常对同一个业务指标和业务口径产生分歧，从而导致数据口径难以快速统一，统计维度和指标难以迅速一致，业务部门之间的摩擦导致数据驱动效率低下，高效的营销也自然变得不可实现。当前在迅速变革中的营销模式促使企业必须走向转型，需缩短数据变现路径，从IT辅助式营销到数据驱动式的直接营销，提升营销的响应速度，赋予营销个性化、智能化的程度，以及数据对业务人员的支持程度。客户数据中台(CDP)为营销自由构建数据基础客户数据中台（CDP）系统的主要作用在于缩短数据变现路径，在数据采集，数据集成，数据触达的闭环中，促使营销，运营的工作从“受到诸多限制”转变为一种真正数据驱动的“自由状态”。 营销自由需要依赖于优化的数据治理基础之上，数据质量、数据快速响应的能力决定了营销业务的效率，以及营销自由的程度，而CDP和为之服务的数据采集工具正为企业提供了面向营销，集成化、实时化、高易用性的数据基础。营销自由的数据基础要素8数据营销价值链数据采集洞见营销数据采集洞见营销，作为一个实时数据的价值链，从数据采集到最终数据应用的闭环，是整个数据采集到应用后的”Feedback Loop”的整个生态价值链的一个闭环。大数据和AI是驱动整个营销闭环的关键引擎。数据准备和集成需要整合沉淀在多个数据源的零散数据，打通割裂的数据源，对源头数据进行治理，帮助企业统一业务和数据口径。平台化集成碎片数据，并使数据达到ready-to-use的状态。数据实时处理和营销响应速度数据的实时处理能力将赋予营销更高的响应速度，从T+1营销，人工决策式营销，演进成为场景化营销、触达式营销、体验式营销，帮助客户转化，为企业产生价值。数据基础要素围绕数据”价值链”的关键步骤：数据采集和接入通过行为数据埋点采集行为数据、接口数据接入、数据库抽取清洗接入、聚合营销类基础数据至客户数据平台，对目标业务相关数据做好数据的收集，并且做好跨领域&跨渠道的数据关联打通，构建数据价值链的第一环。数据接入和整合前，必须要对数据关联和数据质量做好全面的梳理，并且基于数据基础构建企业级统一客户ID。赋予营销人员的强大商业智能工具基于有效数据采集和接入的基础上，企业将会对自己数据资产具有更深刻的认知。运营和营销人员可依托于商业智能工具，采取便捷的手段，对自己的业务数据进行多维度数仓建模，在业务模型映射的数据模型基础上用自定义方式获取基于企业自有数据资产的商业洞察；透过对自有用户群体的核心指标体系进行多维度的分析，使运营和营销人员可做到心中有数。360画像数据补充性别职业浏览购买活动异业合作标签三方标签潜客评分转化预测潜客复购预测流失预测位置属性行为AI标签9在企业的多维度用户数据模型中，业务人员可以通过统一的用户唯一ID关联客户在整个营销域的生命周期和企业的互动行为，最终生成客户运营分析、营销分析的多维图表。基于以上数据基础，营销人员可以自由创建标签体系，从标签维度透视客户的360画像，也可以从更多的商业智能层面，如客户渠道来源和效率，全体系客户转化漏斗等方式，获取更为深入的认知。深度的AI驱动洞察和业务驱动营销数据的大量累计，数据维度的复杂性将远超过人类经验的判断，仅有依靠基于机器学习和深度学习驱动的深刻洞察，才可以在复杂的数据维度中，寻找数据维度的特征。AI驱动的营销可以驱动运营部门更高效的针对于业务运营的每一个阶段，作为内核驱动业务的进行。在营销的获客，转化，复购的各个阶段，AI的洞察以及AI驱动业务策略，都会以远超人类经验和能力的的效率，帮助企业更精准的找到目标客户，判断客户价值，帮助企业获取更加实时的营销场景，使企业能基于AI洞察，完成更智能加场景式的营销。数据打破部门壁垒在企业主营业务中，往往数据部门、业务部门、品牌部门、IT部门存在职能和业务壁垒，导致营销响应速率低下。只有基于统一口径的业务数据，并由业务驱动营销的形式，才能切实帮助业务部门对数据资产有清晰的了解，并且促使IT和数据分析部门打破企业内部壁垒，以服务营销为核心完成数据驱动。10