爱分析访谈 | 有了AI+CDP,企业离营销自由还有多远?

来源:创略科技 时间: 2020-08-27

随着中国经济增速放缓,各行业普遍面临增长瓶颈。以消费品与零售行业为例,2017-2019年,社会消费品零售总额增速分别为10.2%、9%、8%,增速逐年下滑。2020年突发的新冠疫情,给各行业造成强烈冲击,1-6月消费品与零售、汽车、地产、旅游等行业收入均出现大幅下滑。即便不考虑疫情的影响,有不少行业已从增量时代步入存量时代,需要精细化运营以应对下行压力。

 

在存量时代,企业面临拉新难、获客成本上升的挑战,在同业竞争加剧的情况下,充分挖掘存量客户的价值,通过精细化运营提升单客价值,成为企业实现增长的核心诉求。

 

在提升客户全生命周期价值上,行业内已不乏成功的案例。比如,新零售品牌代表喜茶就是数字化运营的典范,通过打造喜茶GO小程序,在十个月内积累了1300万客户,复购率实现40%的提升。作为新造车势力的蔚来汽车,在客户运营上更是一骑绝尘,比如开发NIO APP、打造NIO HOUSE、举办NIO DAY等,通过线上、线下等多种方式与客户互动,提升客户体验和对品牌的忠诚度。

 

另一方面,随着客户触点的增多,客户数据分散在各个渠道中,对企业营销人员的客户运营能力提出了全新的挑战。在全渠道下,客户全生命周期价值的提升需要建立在统一会员体系的基础上,基于全面的客户画像,进行个性化营销,提升营销效果。针对营销人员获取数据难等方面的问题,需要搭建客户数据平台(CDP),整合各触点的客户数据,形成完整的客户画像,并基于CDP进行客户运营,实现潜客转化、老客复购等营销目标。通过数据和算法辅助营销决策,使营销人员可以专注在创意内容生产上,实现营销自由。

 

CDP的概念最早起源于海外,于2016年开始逐步在国内落地应用。最初对于CDP的需求围绕存量客户运营,多为拥有自有电商渠道、直销占比高的品牌。随着品牌对客户运营重视度的提升,以快消品为代表的传统依赖渠道销售的企业,对于采集客户触点数据和存量客户运营的需求开始增多,因此产生了建设CDP的需求。目前,消费品与零售、汽车、旅游、地产、教育等行业均有CDP建设的实践。

 

作为国内最早布局CDP的企业,创略科技为中大型B2C企业提供AI驱动的数据技术解决方案。除了为企业搭建CDP,创略科技基于AI技术,实现对客户流失预警、交叉销售、个性化推荐、以及非结构化客户文本数据的分析挖掘等,延长客户生命周期。此外,创略科技还提供营销自动化(MA)工具,满足品牌商在客户体系搭建、提升客户全生命周期价值的一站式需求。

 

近期,爱分析与创略科技联合创始人&总裁杨辰韵进行了深度访谈,双方围绕创略科技即将发布的《下一代数据和AI驱动的营销自由》白皮书,就创略科技的产品服务演进、CDP建设实践进展以及营销数字化行业趋势等方面展开了深度交流。

 

杨辰韵认为,通过AI+数据驱动的营销技术解决方案,以机器替代人工制定营销策略,解放营销人员生产力,提升营销效率,实现对客户的实时个性化营销,使营销人员可以专注在内容创意本身,并最终实现营销自由。

 

以下是访谈详细精彩内容分享。

 

企业对存量客户运营重视度提升,激发对CDP建设需求

 

爱分析:创略科技的CDP产品迭代和演进情况如何?

 

杨辰韵:创略科技在2016年开始布局CDP,从2017年开始做AI模块,基于深度学习和打通的数据实现AI建模和预测分析。

 

总体逻辑是CDP基于业务层面,设置相应的标签或规则支持营销自动化场景。

 

传统行业企业决策面临不准确的问题,比如金融行业15天转化率的统计依据未必准确,传统行业中不存在对全量数据打通进行数据分析,但基于AI进行的全量数据打通会让效果有明显提升。基于机器学习和深度学习做聚类,是为了把营销人员人工设置的规则变成智能化,并提升效果。

 

创略科技2018年开始延展PRISM产品,基于自然语言处理技术,涉及非结构化文本类数据处理,之前多用CDP和AI模块打通和处理结构化数据,即字段类数据。如果客户有非结构数据,比如威马汽车和滴滴出行APP中的留言、评价等文本类数据,可以把数据处理成标签,进行语义或情感分析等。

 

在AI层面上,除了机器学习和推荐场景,还会涉及图像、语音等,创略科技会与合作伙伴合作,利用数据丰富客户数据维度。

 

为了方便客户应用,CDP搭建之后,创略科技做了MA工具,帮助客户在系统中做人群选择和个性化推荐。

 

新技术出现之后,创略科技会较快地把技术和营销产品结合,为客户创造价值。创略科技在2019年到2020年做了一些创新产品,目前在单点上做验证,还没大规模商业化。

 

创略科技在给很多客户搭建CDP过程中,帮助客户探究不同客群间的交集,尤其在集团下几个品牌的交叉销售方面,一个集团下的数据是流通的,创略科技应用一套关联关系算法就可以实现跨客户或跨品牌销售预测。

 

如果涉及不同客户,比如威马汽车和星巴克咖啡,不会用数据流通解决交叉销售预测。在这方面创略科技在做新的探索,确保数据不用流通情况下,不同客户实现交叉销售的可能性,在引流或积分兑换场景中跨客户提升已有客户粘性或挖掘新客户。

 

爱分析:从2016年至今,CDP在不同行业的渗透落地情况有哪些进展?

 

杨辰韵:创略科技2016年提出CDP概念,是国内最早的CDP解决方案提供商。

 

从金额和客户数量上,创略科技的客户主要来自汽车和零售行业,其次是旅游行业、金融行业和教育培训行业。这些B2C企业对CDP有明显诉求,在战略层面上,客户第一方数据或存量数据对品牌商而言至关重要。

 

对于渠道占比较高的客户,比如快消或3C行业客户,其短期销量依赖于BAT等流量平台或线下渠道,可接触到的客户数据渠道有限,私域流量运营薄弱,不属于CDP第一波客户。但事实上,2016年到现在,快消行业的蒙牛、伊利和联合利华等也开始涌现CDP建设的需求。

 

在经济下行背景下,汽车和地产等行业出现双位数下跌,靠流量获取新客越来越难,企业业绩增长需要依赖于转化率提升和存量客户复购。潜客和老客的个性化营销和精细化运营变得更加重要,这是营销技术发展起来的原因,CDP作为营销数据中枢变得非常关键。

 

教育和地产行业并不是创略科技2016-2018年的主攻行业,但教育行业要解决存量客户续约问题来实现盈利,对CDP需求迫切。对教育行业客户而言,实现客户生命周期最大化具有重要价值。

 

地产和汽车行业逻辑类似,行业下行情况下,粗放式营销和广告无法实现新增长,对消费者的个性化营销和精细化运营非常关键。

 

爱分析:在服务的客户中,有哪些CDP建设的最佳实践案例可以分享一下?

 

杨辰韵:比如零售行业的星巴克咖啡有很多基于流程存在的系统,内部有CRM等订单、会员数据,客户数据分散在各个系统中没有打通。对于这类企业来说,数据打通成为重点问题,涉及结合AI建模做预测性分析。星巴克在18年主动和创略科技合作,其战略是对自有触点进行私域运营,实现客户直接到APP下单,而不需要通过外部广告转化。在潜客构成、商品售卖搭配预测、优惠券推送方式等方面,有明显的效果提升。

 

在汽车及出行行业,创略科技和玛莎拉蒂、威马汽车、滴滴出行等也有合作。其中,威马汽车是造车新势力中最早布局CDP的企业。

 

在旅游行业,创略科技帮助春秋航空预测未来7天客户飞哪条航线的情况,基于历史数据和客户行为数据,在原来0.7-1%转化率的基础上翻了十几倍,达到接近98.5%。

 

爱分析:对于不同体量的企业来说,CDP适用性上是否有差异?

 

杨辰韵:对于CDP的布局以及从存量客户中最大化挖掘客户生命周期价值是大中小企业都需要的。

 

创略科技会先帮客户搭建部分解决方案,让客户感受到营销层面的差异,再根据客户内部流程搭建整套解决方案。客户数量并不是创略科技的核心关注点,我们有几亿级别客户数据体量的合作企业,也有几千到上万客户数据体量的合作企业。

 

搭建CDP的核心需要客户准备好私域的数据,需要对接APP、小程序或其他客户触点。如果客户没有线上触点,行为数据会有缺失。对于传统行业来说,还有比较基础的APP或小程序建站需求,在搭建完APP、小程序后才会有数据治理的需求。

 

中、小企业客户与大客户不同,不需要做多个系统统一打通,中小企业通常只有一、两个数据源,而大客户一个完整的CDP有十多个数据源,需要进行系统打通,小客户可以提供单点应用产品。

 

爱分析:不同行业客户建设CDP后有哪些差异化的应用需求?

 

杨辰韵:不同行业客户对CDP应用有所差异。CDP最多的应用场景是营销,是营销技术的数据枢纽,另外有10-20%的应用是营销以外的应用。

 

在营销层面,CDP在客户生命周期不同阶段的应用在各行业有所区别。比如汽车行业的特点是客单价高、复购率低,复购周期在3-7年,客户才会有配置更换需求,汽车行业客户的核心痛点是精细化潜客转化。

 

比如对于玛莎拉蒂这类客户,销售人员应该跟进哪些客户才能提升转化率,或针对不同客户推荐有针对性的车型,是汽车行业客户的典型诉求,需要对未来两、三个月客户购买可能性进行预测。

 

对于产品线较多的汽车品牌会涉及精准推荐,对于客户渗透率较高的品牌会针对置换,客户续保情况考察客户更换车型情况。

 

汽车行业的拓展除了传统买车场景,也涉及出行场景等,比如通过分时租赁、长租短租或网约车形式让客户提前拥有驾车体验。相较于买车的一次性,出行频次高,比如周末租车度假等,这些场景是汽车行业的常见场景需求。

 

零售行业则看看重复购场景,比如每天买一杯咖啡的情况下,客户购买频次高,客户生命周期远高于车辆购买客户,客单价很低,核心关注点是降低客户流失率、提升客户复购率。

 

航空公司基于顾客历史飞行信息的预测也是为了降低客户流失,防止客户流失的过程基于算法推算出流失客户,航空公司以推送优惠券或其它方式提前预警、避免客户流失。

 

爱分析:CDP建设中主要面临哪些挑战,以及对应的解决方案是什么?

 

杨辰韵:第一,在数据采集层面,创略科技主要通过埋点采集工具对私域数据进行采集;在数据打通层面,创略科技将跨触点数据采集流程、涉及ETL数据打通的过程标准化、工具化,降低实施周期和采集成本。

 

第二,在CDP建设中,核心的挑战是非技术的问题,比如与客户内部跨部门的协调和配合。最佳配合方式是由客户营销部门牵头、IT部门配合,CDP建设的最终价值是服务营销部门,因此营销部门有动力推动,并由IT部门在数据等方面进行配合。

 

推进CDP产品在中小企业的落地,逐步拓展金融、旅游、地产等行业

 

爱分析:MA工具在不同行业中的应用有哪些需求上的差异?

 

杨辰韵:MA在功能层面是跨行业的标准化工具,基于不同人群进行个性化推荐,比如在某条件下给客户推送微信、短信、外呼或个性化推荐等,并基于营销结果自动化调整营销策略。

 

不同行业对营销渠道或触点的诉求有区别,比如汽车在打电话预约试驾的场景下,营销自动化工具的用处是帮客户判断不会构成骚扰的呼叫时点,避免在强干扰或客户体验不佳的触点种草,微信订阅号或服务号配送也是这样。

 

不同行业对营销切入的渠道组合不同,营销方式会有所不同。比如频次较高、客单价较低的零售行业需要优惠券推送,汽车和地产等其他行业优惠券使用情况可能不会很多。

 

爱分析:客户在选择CDP、MA产品时主要考察哪些产品服务能力?

 

杨辰韵:客户在选型时会考虑以下几点:

 

第一,客户会考虑产品功能层面的性能和服务,亿级别的客户对性能要求极高,比如运算能力、模型预测准确率等。

 

第二,客户会关注厂商对行业的理解,包括行业解决方案和产品上线后的运营,运营可以理解CDP或MA上线后,持续把产品用好的能力。

 

运营方面一部分是培训客户的运营人员使用产品;另一部分是客户没有运营人员的情况下,厂商要提供一定运营服务,让客户看到产品在营销层面的价值。

 

从解决方案层面,厂商要让客户理解CDP的应用场景,中、小客户对于CDP场景理解不是很深刻,需要厂商指导或帮忙实现上层运营。

 

爱分析:接下来,创略科技在产品迭代、市场拓展方面有哪些新的规划?

 

杨辰韵:第一,创略科技未来的产品策略是沉淀大客户解决方案,基于大客户解决方案让中、小客户也能够快速复用,中型企业不需要上一整套CDP,通过单点行为数据实现轻量级产品快速部署。

 

创略科技已经积累了一些标杆案例,覆盖整个市场的中、小客户变得很关键,这是创略科技从大客户向腰部客户和中、小客户下沉的部署规划。

 

第二,AI智能化过程中,创略科技目前在CDP中做人群划分,未来创略科技会逐步覆盖MA中的决策点去取代人工设置规则。

 

第三,在市场拓展层面,创略科技已在一些行业中积累了优势,接下来会做一些行业解决方案。比如零售行业的餐饮、时尚、服装、美妆和商超,创略科技会基于标杆客户,覆盖更多客户,让大家都享受到CDP带来的增量。创略科技也会针对CDP需求迫切的行业进行拓展,比如金融、旅游、教育和地产行业,同时加大直销和渠道推广力度。

 

AI在营销场景应用想象空间大,数据驱动的AI实现营销自由

 

爱分析:AI在企业数字化营销中能发挥哪些价值?有哪些潜在的应用场景?

 

杨辰韵:第一,AI中的机器学习和深度学习在互联网企业的推荐场景最早应用,比如今日头条。互联网的商业模式是通过一定方式采集客户数据做个性化推荐,在客户搜索时根据关键词进行内容匹配。

 

今日头条和抖音本质上是通过一些内容产生标签,基于标签反馈更多内容,个性化推荐是第一波互联网企业基于客户数据实现推荐的场景。

 

第二,是创略科技在做的事情,以赋能传统行业为主,AI层面机器学习的功能之一就是帮助传统企业梳理数据、做个性化推荐或营销。

 

第三,是文本图像AI技术在数据源层面的延展,比如新零售的人脸识别和计算机视觉技术。通过这些技术,实现线上和线下数据采集融合。线上容易采集的原因是通过埋点就可以收集顾客在所有线上行为;线下门店通过计算机视觉技术来采集,比如AWS无人店和银行等通过人脸或者其他形式做个性化服务,在AI营销层面增加数据。

 

第四,是机器人、无人驾驶为主的AI硬科技。一方面,有些线下门店使用机器人做导购员,机器人具备摄像、语音和交互功能,在线下门店里消费者可以直接触达机器人并留下客户数据,在微信或语音外呼情况下也涉及机器人作为客户触点。

 

另一方面是无人驾驶,未来营销中可能会把车变成一个手机终端,人每天在里面花一、两个小时看电影或吃饭,这是基于AI技术改变社交场景的情况。

 

爱分析:在创略科技发布的白皮书《下一代数据和AI驱动的营销自由》,提到了营销自由的概念,如何理解营销自由的概念?

 

杨辰韵:从前营销人员要实现个性化营销几乎不可能,数据抽取就要花两、三周,甚至一个月,有些行业对数据实时性要求不高,但有些行业要求实时数据,这种情况下不能实现客户的个性化需求。

 

CDP可以帮客户解决实时要求,通过机器辅助人工决策,逐步在不同场景上的渠道和时间选择上更加自动化。让营销人员去做真正关键的事情,比如营销内容和创意很难被AI取代,营销人员应该专注于擅长的内容和创意部分,而不需要做大量策略和分析,基于数据和算法辅助营销决策,让营销人员更加自由。

 

爱分析:您如何看待营销数字化未来的趋势?有哪些新技术的应用将驱动行业的变革?

 

杨辰韵:从前、后500年的逻辑上,科技创新都是驱动经济发展的关键要素,从第一次工业革命到现在的第四次工业革命,科技都是经济曲线发生明显变化的关键拐点,过了低谷期后便能真正创造价值,针对各个场景都是这种情况。

 

技术刚被媒体炒热时是行业的初级阶段,比如2014年的大数据、2016年的AI和接下来的区块链,这个时间点后5-6年,技术才会真正落地和运用。

 

AI目前是弱人工智能,不能真正取代人。人工智能在七、八十年代就有,不是一个新鲜事物,最近才落地并且效果还不错的原因是,PC互联网10年和移动互联网10年为大数据创造了机会,互联网背景下数据更容易获取,基于数据、云计算,AI技术才能真正实现。AI中的强人工智能还有一些技术正在突破的点,在2022-2025年这段时间才能真正实现。

 

新技术需要5-6年时间沉淀,涉及底层性能问题,如果性能问题不解决,没办法大规模商用。

 

技术实现过程,最关键的是帮助客户实现营销上的价值,技术会让营销效果有质的飞越,但营销的本质不是用技术,通过技术实现在正确的时间向正确的人推荐正确的商品。技术从推出到应用需要时间,技术底层需要团队不断摸索,实现产品和技术最好的结合和应用。

 

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