数字经济时代,什么才是集团走上营销数字化升级快车道的关键所在?

来源:创略科技 时间: 2022-03-09

当下数字化对各行业带来了不同程度的影响。尤其在营销和运营领域,以头部企业为首,纷纷进行营销数字化、智能化转型。

营销数智化转型的基础在于数据的应用,以数据为基础,通过数字技术对其进行分析以实现精准的消费者洞察是智能营销的前提。

现阶段的数智化区别于传统的信息化营销端应用,强调的是提供企业级的需求。尤其在零售行业,很多大型集团旗下品牌众多、门店林立,这些分支机构独立运营,各自建设信息化系统对数据进行存储和管理,但其中不乏重复的、或者有共同特征的客户,如果可以共享这些资源则将最大程度提升营销转化,并进一步赋能产品与业务战略相关的场景和决策,挖掘新的增长机会。

阶段一:构建数据基础

对于数据的打通与深度应用,需要优先考虑目前集团的数据现状是怎样的:

STEP1

对所有数据源进行梳理,明确现有品牌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?

STEP2

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,是聚合还是完全分散?

STEP3

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?

以上问题的存在,将最终导致数据价值难以实现。为此,目前众多集团以客户数据平台(CDP)为营销数字化目标构建底层数据基础,充分整合各品牌、全渠道数据。

通过客户数据平台(CDP),集团整合和统一各业务部、各系统、各渠道,以及各品类、各品牌、各产品孤立的数据与客户评论等非结构化数据,并对数据关联和数据质量进行全面的梳理,实现对分散、冗余客户数据的清洗、去重和打通。基于梳理后的数据基础构建企业级One-ID,构建涵盖全场景、全品类、可视化的数据标签和客户分群体系,实时更新360°用户画像,为个性化、自动化的精准营销奠定基础。

基于实时全域、全链路的数据收集和洞察,集团可加速公域转私域的沉淀、联合和贯通,实现用户留存率、复购率、及各类品牌价值的相互持续性导流式增长,重塑跨品类和跨渠道的消费者个性化体验营销流程,帮助集团企业把握数字化转型和升级的红利期,最大化激发数据价值,实现全链路精准营销和智能营销,从而加速集团增长模式和商业模式的创新。

 

阶段二:拓展业务场景

基于统一的数据维度,集团可构建企业级标签用户画像资产核心,为集团运营需求和运营链路提供中心枢纽,赋能于多事业部、多运营组的多业务场景,驱动更深度的客户洞察,更高效、更精准的客户链接。

1.交叉销售

通过精准投放获客后,将客户从公域导流至私域,集团可在私域运营进一步提高复购,全面提升客户的终身价值。通过对不同品牌客户历史行为、消费数据的分析挖掘,以及与企业级标签画像的关联,基于AI能力找到有明显意义和商业价值的产品或服务组合,建立产品购买倾向预测模型,促进不同品牌下的交叉销售。

如在大量的数据建模下,洞察购买过奶粉的30岁女性群体对保健品意向更高,即能通过线下门店发放女性保健品、婴幼儿产品等促销优惠券,亦可通过线上自营小程序或者APP等自营触点推荐多品类刚需产品+弹性高价值产品等关联组合产品。

集团利用多品类、多品牌和多产品的优势,多渠道验证、增加转化金额与跨品牌增长,促进线上线下交叉销售和协同增长。

2.个性化推荐

在大数据分析,机器学习和深度学习算法的基础上,结合客户特征、物品特征和场景特征(时间、空间等)来构建客户兴趣模型,从不同品牌下海量的商品中找到客户感兴趣商品,利用算法自动匹配,实践千人千面的个性化推荐,缩短客户到商品的距离,提升购买效率和客户体验。

以多品牌、多品类和多SKU的服装零售行业例子来说,集团通过大数据分析和360°客户标签画像挖掘到更真实与本质的需求,同时对服装的风格、款式、颜色、面料以及价格变化、宣传图样、营销渠道等进行深度抓取和分析。基于此,不仅能够得到真实的用户反馈,明确不同品牌的定位,还能个性化地向不同的客户展示和推荐关联品类、品牌。

通过模型算法捕捉客户反应,集团实时给客户推荐更感兴趣的款式、风格,不断实践个性化推荐,提升客户个性化购物体验,变成更懂客户的“用户”专家。

3.精准投放

通过Look-alike模型,基于客户画像和关系链识别种子人群特征,集团可在内外部数据库中进行人群扩散,挖掘相似客户,快速扩充潜客体量,精准投放提升营销ROI。

即如果集团在抖音、快手、微信、小红书、微博等平台的海量客户中进行投放,通过CDP数据可对该平台的老客户进行人群标签分析和360°画像描绘,高度提炼其特征之后,挖掘出与已有客户相似的人群进行精准的分品类、分时段、分品牌投放。

再或者投放新品广告时,通过CDP平台可依赖相似品类、品牌、产品的已成交客户画像,在各社交平台进行A/B测试,不断验证和寻找相似客户,实现大覆盖、高精准度的营销投放。

4.精细化运营

精细化运营是企业回归服务本质的市场运营策略 ,是结合自身资源围绕目标在人群、场景和流程等方面做细分。

集团企业能够利用自多品牌、多渠道的优势,在整体运营过程中进行较多干预,例如在新客获取阶段,可通过如单选题的方式,引导客户勾选实际需求选项,品牌便可基于此在获客初期为其推送定制化内容;在客户意向购买阶段,预设特定行为触发节点(如相关商品搜索、小程序加购等),当客户进行了相应动作,系统即自动进行优惠券发放、产品推荐等营销行为,促使成单;如客户长时间未转化,即识别沉睡客户及即将流失客户,通过相应激活策略实现唤醒。

集团基于数据持续地在不同时间,对每类用户进行场景化构建,推荐个性化、体验化的内容和信息,在不断的活动和运营中选择更为合适的运营手段,根据时间节点、内容类型和品牌产品选择等要素,建立整套数据指标分析和指导运营。

 

阶段三:赋能经营策略

基于大数据技术和AI算法能力,集团企业以数据驱动的客户研究和精准洞察,除了应用于前端营销侧,更是能协同优化产品侧和供应侧,降低库存风险和运输成本,将数据的价值延展至营销价值链顶部。

1.供应链

当前,集团企业规模化、品牌化发展的同时面临着渠道分散、场景多样的客群。除了传统的备货方式以外,基于精准的客研和洞察,集团应用大数据技术提前进行商品布局、库存优化,为智慧零售提供数字基础。

集团快速捕捉市场需求,及时进行货品供应调整,这不仅能够提升客户体验,还可以解决部分库存积压,提高商品的流通效率,逐渐达到精益化的供应管理。

2.生产端

过CDP前置和加速反馈链路,集团短期能够及时解决客户问题,长期还能洞察客户的真实需求,从而进行大量精准的需求预估,产品上新、迭代和升级。

基于统一、真实的数据反馈,以数据标签为基础细分客户人群,对不同的类型用户进行场景化构建,集团企业通过该场景下客户的行为,比如浏览量、页面停留时间、加购物车等测试,预判和验证同品牌不同类、同类多品牌的销量、产品体验度,并对该产品全链路的数据进行记录,据此不断调整产品侧和生产侧,以便快速调整产量、测试和验证产品新方向。

由此可见,数字化转型的核心在于驱动以客户为中心的闭环链路,其中数据的实时收集、治理与统一,以及客户反馈,是构建全链路的必要条件。基于全域、全品牌和实时的数据洞察,集团企业在全链路针对性地提供个性化服务,精准匹配客户需求,实践自动化智能营销。

以数据打通各个环节、积累数据,集团企业不断驱动数据洞察市场变化,形成全体系服务生态、差异化客户体验和柔性供应链体系,最终实现覆盖客户全生命周期的战略经营体系。

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