业务增长进化史，一场从数据基底开始的营销增长变革
从九十年代的门户网站开始，在互联网的发展轨迹之下，国内的营销先后经历了三个发展阶段：
第一阶段，互联网初期，企业关注的是如何大量、快速的吸引用户、获取流量，通过烧钱补贴快速获客成为常态；
第二阶段，很多公司发现引流再多，会员留不住也不是办法；
第三阶段，互联网下半场，流量红利逐渐消失，开始关心会员分群、关键运营指标和核心场景的打造。
与此同时，伴随着营销方式的更迭，品牌与用户之间链接的渠道和转化方式也同样历经了三个变化阶段：
第一个阶段，品牌和用户之间的链接主要依靠以线下门店为主的单一渠道连接；
第二个阶段，这个阶段基于互联网的发展，以邮件、PC 网站等为主的多渠道连接开始流行；
第三个阶段，当下网络的普及为各种移动APP为主的全渠道连接提供了良好的平台。
在经历不同的发展和用户链接过程中，企业在不断寻找关键业务增长的解决方法和最佳实践，方式也由最初始的线下活动实践发展到线上基于渠道和数据的拓展。
但随着近几年经济整体增速放缓，普通的营销增长方式似乎难以为继，企业需要新的增长驱动力，以客户为中心已是营销数字化升级的共识，而实现营销数字化转型的基础是用户数据，其中有两个要点：第一，必须是企业可掌控的用户数据，第二是用户数据的应用，而非只是用于分析洞察。
所以要实现增长瓶颈的突破，首要的就是夯实对用户数据的应用基础，基于此来赋予全渠道的数据能力，再从数据分析、目标群体、市场需求、到技术赋能等各个环节赋能业务的开展，以此实现增长落地。
基于分散信息沉淀用户数据
在当今的数字环境之下，企业的业务增长一定离不开用户。
所以企业把重点放在关注用户来自哪里，应该从哪里获取到用户？先得搞清楚消费对象的工作和生活习惯是怎样的，更多的时间是花在哪里。
根据调查，截止2023年，全球手机用户数量为54.4亿，占全球总人口的68%。同时，有调研机构公布了国内用户数量最多的20款App排名。榜单信息显示，这些App的月度活跃用户数量都在3.4亿人以上，拥有非常广泛的用户基础。
业务要增长，就势必离不开精准用户，而要抓住精准用户，就势必离不开基于这些活跃平台上的用户数据。
虽然通过技术手段抓取用户信息并不困难。但对于企业来说，他们要思考的是如何在这庞大的数据海里找出有价值的数据。
要知道，一个企业每天都会产生大量数据，并不是什么数据都称得上是有用的。真正直接作用于业务的有价值数据，充其量只有一部分罢了。
过去传统行业往往只重视业务数据，而实际上业务数据只能占用户数据总量的20% 左右。这代表着有 80% 的数据被忽略、被浪费了，比如用户的基本信息、偏好、购买习惯、在页面的每一次点击、在社交媒体上的互动，这类包含用户兴趣、价值观、爱好、生活方式、个性特征等数据其实对业务的增长也有不小的价值。而这类用户数据在当下之所重要，也可以从以下方面概括:
首先是随着用户触点的增加，用户行为数据量急剧增加，其中所蕴藏的业务价值也越来越大。其次，基于用户行为数据能够还原用户的路径和意图，对用户进行标签、分群等分析工作，指导企业进行数据预测、提高用户触达和运营效率。
再次，那些进入你的互动体系的消费者，他们的一举一动、他们跟你互动的痕迹、他们愿意主动提供的信息，都是最有价值的数据。这些数据，必然需要依靠像CDP这样的工具全面地沉淀下来。通过CDP系统工具，把企业散落在各个数字触点及一方系统中的消费者数据资产进行统一收集、管理、打通并应用，从而实现挖掘数据价值。
沉淀下来这些数据，才谈得上是有价值，而业务增长的根基，必须是建立在有价值的用户数据土壤之上。
基于用户画像实现精准打击
在过去，业务开展往往是基于经验而非有精确的用户人群。之所以从经验出发，是因为企业无法获取清晰的用户画像。以往，企业获得消费者洞察主要基于第二方、第三方的数据，比如典型的媒体数据。利用媒体数据做洞察有几个问题，第一，人群标签以兴趣数据为主，很泛；第二，输出的用户数据颗粒比较粗。比如一个成年女性白领，不少企业对TA界定仍然是：“20-30岁时尚女性”，这种人群洞察的结果和十几年前几乎没有差别。
通过像CDP这样的产品基于ONE ID对分散的用户数据进行归一化处理，将用户在各渠道的行为轨迹进行汇总，统一实施通用的数据标准，形成完整的用户画像，以此来实现基于第一方数据的个体级消费者洞察，这对业务开展是一种质变。
基于用户画像，企业能够清楚了解，第一，品牌的用户是谁，第二，品牌的用户需要/喜欢什么，第三，在哪些渠道可以接触到这这些用户，第四，哪些用户可以成为品牌的种子用户。
有了清晰的用户画像之后，业务策略就可以实现精准打击。
产品方面，能够指导产品研发以及优化用户体验。在过去较为传统的生产模式中，企业始终奉行着“生产什么就卖什么给用户”的原则。这种闭门造车的产品开发模式，常常会产生“做出来的东西用户完全不买账”的情况。如今，基于清晰用户画像，产品端可做出用户喜好、功能需求统计，从而设计制造更加符合核心需要的新产品，为用户提供更加良好的体验和服务。
营销方面，由于CDP可以整合大量的客户数据，因此CDP可以帮品牌梳理出高意向客户画像及特征，帮助品牌了解客户的购买意愿、日常的浏览习惯和媒体偏好，从而更好地帮助投放人员定位目标人群并进行放大，提高广告的曝光率和触达率。
在当今的互联网环境下，只有通过用户标签画像，企业才能更好地锁定核心的用户，做到业务布局精准打击。
营销自动化应对市场需求
当今时代，市场充满不确定性，每时每刻都在变化，客户生命周期不再是线性路径，企业需要意识到迟滞的、以预算为中心的营销模式已经不再适用，必须向灵活的、以客户为中心的营销自动化模式转变，才能快速响应市场需求。
目前，86%的营销人员通过营销自动化提高了潜在客户转化率。但要实现营销自动化，要从技术上入手解决人群匹配、自动化决策以及信息的触达和回流等诸多问题，这考验的不仅是企业对业务流程的理解，更是对数字技术产品搭建及应用的成果检验，所以要做好营销自动化，可参考如下：
ꔷ 确定营销受众
要完成一个营销流的推荐，首先我们要确定的是要推送给谁，其次再决定推什么。如果给不同偏好的用户推送完全相同的内容，运营效果就保证不了，势必影响用户口碑。但同时用户数量级太大无法人工区分，导致运营效率又上不去。
那么这个时候，就可以采取自动化的方式来区分目标受众，保障效率的同时支持差异化的信息推送。
牵涉到对大数量级用户的分层分群，除了关注过往数据的处理，还要求企业对数据有实时处理能力，赋予更好的响应速度，支持在导入期以及处理期就完成用户的识别与区分，根据其属性标签、偏好标签等多类数据标签的组合，确定好用户分群及分组。
同时，要满足多维灵活的的圈选功能，具备提供人群创建、人群管理以及人群计算等多方面的支持，则在搭建时做好对用户的及时了解和精细化记录。
ꔷ 推送规则设置
在确定好目标受众之后，我们还需要选择推送时机以及设置推送什么信息、产品、以及内容给用户。这即是考验营销规则设置的合理性、可行性，亦是对产品性能与成熟度的高要求。
基于企业业务流程与目标受众，围绕用户全生命周期的关键价值点与场景的推送。
ꔷ 高效用户触达
企业营销自动化的对象是圈定的目标用户，其目的是为他们提供个性化、定制化的体验内容，实现与消费者的个性化互动。但实际上，营销场景本身就复杂多变，更何况叠加了用户需求的迁移与变化，营销自动化系统所具备的扩展性与迭代性就显得非常重要。
固定的业务场景是由确定的步骤组成的，可以设置间隔时间更新，比如日更、周更的微信图文推送、App Push 首关推送以及首次购买后短信提醒评价等确定的营销步骤。
除此之外，针对单个的活动推送、新品预测等业务场景可以基于分组、分群用户的触点特征，设置营销场景模板进行全域多维的A/B测试，并根据数据效果反馈分析保持迭代优化。
基于整个流程，当用户与企业触点产生交互后，可根据用户特点利用自动化的营销流程进行有效互动与引导，并通过规则配置和算法模型的优化，不断驱动内容、消费者与业务场景的个性化匹配。
AI加持驱动业务增长落地
如今，AI技术已经实现为众多行业赋能，尤其在营销方面，基于AI的加持可以为整个营销提供了底层驱动力，让算力和算法提炼数据信息用于指导和调节各生产要素搭配的构成驱动业务增长，使企业专注于其竞争优势发挥智能营销的作用，为用户提供个性化的内容与体验，比如：
在决策上，AI可以实现辅助营销决策，“根据产品销量、用户评论、市场洞察数据，让AI进行深度学习，结合竞品信息分析对比，预测产品的改进方向（口味、包装、功效等信息）和销售价格调整策略，提供产品改进方向和市场推广策略。”
在数据上，AI可以实现私域报告的生成与解读，结合大数据对业务进行分析与解读，生成报告。基于AI可以根据历史活动数据，形成报告，呈现业务中主要问题。解决了过往业务人员需要通过IT才能获取到相关数据的困境。同时，AI还能够将过去一年、半年所有活动汇总做专题研究，智能生成报告解读。
在服务上，AI的加持已经能实现改变传统应用的交互方式。“人机交互，基于AI对私域数据的学习，形成自然语言收录，业务人员通过简单人机对话，即可获取想要的信息，彻底解放生产力。”
在营销上，以前，营销策略更多是通过人为猜测和预估做决策，数据不准确，活动效果参差。应用人工智能后，它可以根据以往诸多活动形式、活动效果及最终活动执行费效比等数据，按照业务需求，智能推荐最佳活动方案。”
当下营销的发展轨迹其实就是基于数据应用的发展轨迹，在实现数据精准分析之下的营销，不管从技术落实上，还是最终效果上，都是品牌从增长壁垒向增长落地的一次自我创新，所以，也只有不断保持与时俱进，跟进时代发展步伐，才能真正在品牌价值和业务创新上实现行业领先。
