2019,如何真正实现“数据驱动”的营销升级?

UBDC全域大数据峰会:大数据营销三个关键“洞察 传递 效果评估”

• 2016年04月20日18:52 • 速途网

  4月20日,UBDC全域大数据峰会·2016在北京举办。会议以“无数据不智能”为主题,除主论坛之外,分别设立了“数据化运营”、“数据营销”、“IOT和O2O数据应用”、“数据开放与发展纵横谈”四个平行分论坛。

  谷歌渠道业务部总经理张骏在“无数据不智能”的主论坛上,分享了谷歌在大数据时代营销创新的经验。他认为,大数据营销的三个关键点是:从数据中发觉洞察,用洞察应用在营销活动中,在多个媒体接触点的传递个性化互动,衡量真正有效的KPI。

  他进一步解释, Google试图在进行人群画像时,会运营到用户在过去7天
30天以及在当下时刻的行为进行综合分析,为人群进行精准画像。当然还有很多第三方
数据,这里的第三方
数据也包括线上、线下,各种各样的看起来和营销有紧密关系的,和营销有一定距离的数据。

  张骏在会上分享了谷歌的一组数据:在中国,谷歌目前搜录成功的有27000多家的PC网站和10万多个网站,谷歌可以广告主信息推送到这些推点上。根据数据的驱动,我们实现创意的千人千面,进行个性化的互动。

  在衡量真正有效的KPI环节上,张骏分享了谷歌数据归一模型。简单来讲,可以分为两步。第一,根据以往的数据来源的分析来建模;第二步根据建的这模型把整个营销当中的功劳或者贡献,或者是价值,把它分配到不同的营销环节中去,从而实现归一模型的建立。

  归一模型有很多种,既可以在一个渠道,从线上信息的获取到线下实体店的,又回到线上完成交易。也包括在不同的渠道和不同的设备,在未来甚至还会覆盖到智能家居、智能汽车,都有可能。

  以下为张骏在UBDC全域大数据峰会·2016中分享的速记实录:

  刚刚开场的时候朋总提到了阿法狗,它在比赛当中战胜了人类的著名棋手。我在这里用的一个心得或者我们内部分享说,这个胜利不是机器的胜利,可能我们听到这个比赛胜利的第一反应是机器战胜了人,我们不是这么认为的,是一群人战胜了一个人,是大量的工程师战胜了一个人是人类在某个细分领域的顶尖高手,这是3000多万步下棋的走法的算法
和数据的整理和运用,一群人的智慧战胜了一个人。

  今天整个论坛
的主题叫无数据不智能,用在这里也是很贴切的,没有数据,没有办法实现真正的智能,没有真正的智能,很难战胜某个领域里顶尖的高手。

  刚才谈到一群人的智慧战胜了一个人的智慧,有一个普通人,他的大脑计算能力有多强?有一个数据是这么说的,每秒钟一个正常人的大脑处理信息的能量有400个G,但是我们能够真正感知到的或者关注的只有2K。那么2K相比较400G的能力,其实是几乎被忽略不计的,这原因是说人的大脑会在那一瞬间把关注点聚焦在聚光灯下,而聚光灯以外的其它部分灯都关掉了。大家想象这聚光灯以外的地方都打亮的话,那是多亮,那人的智慧会发展到怎样的境界。

  回到今天的主题,大数据底下的营销创新,我们营销的一个目标就是让每个人从事营销的人的品牌和客户的信息,要成为那个聚光灯下,而不是要成为周边关黑的领域,那怎么实现?理想的世界在正确的时间和空间,把正确
的信息传递给正确
的人,这是大家做营销的朋友进入这个营销里面,这是一个目标,这是一个理想。在大数据的驱动
之下,我们比以前任何一个时刻更接近这样的境界,怎么能够做到?我们只是从谷歌的角度跟大家做一些分享和讨论,当然在座各位也可以有不同的观点。

  数据驱动
的营销有三个关键的结点,第一个结点是数据的收集和整理,并且得出一些洞察。第二个结点是用这些洞察应用在营销的活动当中,准确来讲,在多个媒体的接触点传递个性化的信息,进行个性化
的互动。还有最后一个环节,你的营销活动做完之后需要衡量是不是真正有效的。

  接下来跟大家做一个环节一个环节的探讨。首先,数据的收集整理或者洞察,数据的收集有哪些来源?有哪些渠道?有很多,今天我们讲的是全域大数据,具体到营销,有这样三点来源。首先是第一方数据,假设在座各位代表某一个品牌或者营销的广告主,每一个品牌都有第一方的数据,包括网站的数据,线下CR的数据,这都可以经过整合应用到营销的活动当中。当然,谷歌我们作为营销伙伴,我们也有自己的数据,我们的PM跟我们讲,当谷歌试图在对一个人做人图画像的时候,我们的数据会对这个人过去30天,过去7天,以及在当下这个时刻,他的行为做综合的分析,从而给这个人试图画出更精准的画像。当然还有很多第三方
数据,这里的第三方
数据也包括线上、线下,各种各样的看起来和营销有紧密关系的,和营销有一定距离的数据。谷歌在全球也保持着一个数据合作方面的开放心态
,在全球有多家独立的综合的垂直领域里非常擅长的数据合作伙伴
,和我们开放多种多样的合作。

  数据在营销当中应用的几个步骤,它包含了数据的采集,中间不同渠道数据的对比这样的分集整理,也包括数据在具体营销案例的应用和效果评估。最后希望我们在座的,以及更多的在国内从事数据的公司、朋友,我们可以一起探讨,我们其实是一个开放的心态,我们也在中国不同的数据提供方做一些合作的讨论。

  在这个案例当中,我们可以看到谷歌体现的价值,我们是说把第一方数据、第三方数据和谷歌自有的数据做一个整合。还有数据的安全和透明,我们相信任何一家做数据的公司都会把自己的数据视为自己最宝贵的资产。在合作的过程中是不是安全也是非常这的一个环节。

  第二个步骤,我们说的是在数据的驱动下,在多个接触点的个性化
互动,这里多个接触点运用
到营销当中,能不能让用户跟多个场景的时刻,你的广告出现在它面前。中国,目前我们有成功27000多家的PC网站和10万多个网站,我们可以把信息推送到这些推点上。下一个问题是找到这些接触点之后,我们给大家看我们和合一品牌合作的案例,中间也体现出了这样的趋势和特点。

  这个案例最后一句话是说根据数据的驱动,我们实现创意的千人千面,进行个性化的互动。第三个部分是衡量真正有效的KPI,我们讲了那么多大数据的分析、洞察和应用,我们来看这个效果是不是真的有用呢?提高了效率呢?传统意义上,从最早的CPI到现在的LOI,现在衡量的指标都存在,并不是非此即彼的,更多
的向CPI,数据归一模型的分析。我们来看一个生活当中的案例,这是一个投篮,我们衡量一支球队是不是好,并不能完全看最后的进球得分这一个环节,还有很多,比如后场的运球、前场的栏板到最后的得分。具体到营销当中也是一样,除了最后的点击之外,中间有很多营销环节都在做它自己的贡献,都在跟客户做互动。在这个过程中,我们归一模型显得尤为重要。

  归一模型从最早的,大家把所有的功劳归结于最后点击的媒体或者投篮得分的人,以及我们更多的根据数据的驱动,简单来讲,两步,第一,根据以往的数据来源的分析来建模;第二步根据建的这模型把整个营销当中的功劳或者贡献,或者是价值,把它分配到不同的营销环节中去,从而实现归一模型的建立。归一模型有很多种,既可以在一个渠道,从线上信息的获取到线下实体店的,又回到线上完成交易。也包括在不同的渠道和不同的设备,除了我们通常所说的PC、手机、平板,现在有些趋势出现在手表或者智能电视,甚至还会覆盖到智能家居、智能汽车,都有可能。

  通过这两个案例都能体现出来数据驱动的营销大致是三个环节,一个是数据的收集和整合分析,得到一些洞察,第二个,在洞察过程中,在多个媒体的接触点,有更多
个性化的互动,最后 是衡量真正
有效的KPI,是否能实现数据的价值。以上是跟大家分享的内容谢谢。

“数据驱动营销”是个流行的营销概念了。的确,技术和数据为当今的营销者提供了前所未有的支持力量,帮助了解客户,提供个性化的一对一服务,并使之达到令人欣喜的业务增长绩效。

“面对巨大的颠覆与挑战,我们需要改变固有的思维方式和营销手段,真正做到‘以消费者为中心的新营销’。”在9月17日举办的阿里妈妈首届M营销峰会上,阿里妈妈总裁赵敏表示,“营销的本质是了解消费者心理,影响消费者行为。营销本质没换,但消费者变了,消费决策链路也变了。”

那么,数据驱动营销的关键是什么呢?答案是:构建营销事件流。

赵敏认为,“我们发现消费者决策链路不再是线性的,也不仅仅是动态的,而是蜿蜒曲折的过程,新的营销触点随时可能发生,影响决策行为,这个过程完全没有规则可循。正因如此,营销应该是千人千面、千时千愿的。”

(营销事件流是数据驱动营销的数据架构的基本组成部分。它汇集了客户与之在各触点的所有互动,增强了对客户需求的理解。)

作为阿里巴巴集团商业数字营销中台,阿里妈妈过去12年间陆续推出淘宝直通车、钻石展位、超级推荐等产品,从效果营销到强调品效协同,帮助并见证数百万中小电商企业成长,又逐渐驱动全球品牌实现数字化转型。

而许多企业都面临着”有效数据驱动营销”的共同障碍。

而随着数字技术进一步发展,消费者自我意识的觉醒,阿里妈妈通过阿里经济体的核心商业数据发现,消费者决策过程发生变化。

59%的企业表示:改善数据质量是数据驱动营销成功的最大障碍,其次是整合分散平台的数据。

因此,阿里妈妈提出“数字时代的新营销”,即“以消费者为中心,数据赋能,AI驱动”,推动数字营销变革。

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阿里妈妈重新定义新营销,简单说来便是运用数据智能来做消费者运营。

总之,实现真正数据驱动化的营销难度很大。而我想说“营销事件流”可以帮助你克服这些挑战。

一方面,阿里妈妈依托阿里经济体内积累的海量商业数据,并实现数据在全域媒体的打通。在当下的消费环境中,淘宝、天猫等电商平台早已经成为了消费者“逛”、“获取信息”、“日常互动”的阵地,它们也变成了媒体;同时,微博、优酷等阿里生态内的媒体,也形成了零售媒体矩阵。依托这些零售媒体,阿里巴巴拥有最多消费者和品牌互动的商业数据,阿里妈妈得以洞察消费者心理、行为及决策链路变化。

营销事件流可以帮助你了解客户如何跨越一系列渠道与你的企业发生交互。这些洞察使企业能够提供与消费者期望匹配的实时体验。

另一方面,在商业数据的基础上,阿里妈妈已有的AI技术通过机器深度学习,可实现对消费者理解和预测的智能化;也将进一步驱动围绕消费者决策链路的产品矩阵的迭代,使得无论消费者出现在哪里都能与之沟通。我们能想到的智能匹配、智能预测、智能投放和智能创意,未来AI能替代人高效地做出洞察决策,实现规模个性化。

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据了解,在过往的品牌案例中,阿里妈妈已经通过数据和技术在序列化投放上初有成效,未来将继续通过系统识别消费者与品牌的关系阶段,更精准地实现营销触达,让营销更简单、高效,“不仅是满足消费者需求,更要预测、创造需求。”

如何识别单个客户在所有营销渠道的触点?

举例来说,如果消费者对品牌毫无认知,可以通过推送T台走秀的内容让他了解;如果对品牌有一定的了解,希望他进一步对品牌产生兴趣,或许可以通过达人评测等方式,进一步加深对品牌的印象;如果判断消费者距离购买只差临门一脚,则通过VR试用的方式,加速消费者做决策购买。

什么是营销事件流?具体来说,事件流是营销交互的数据结构,它可以为每个单一客户统一其在所有营销渠道的所有接触点。通常涵盖了在一段时间里的许多交互,包括在线和线下渠道的接触点。

因此,透过大数据和人工智能,阿里妈妈欲达到“洞察消费者心理”、“影响消费者行为”和“衡量消费者变化”。而这一整个过程,
由深度学习的算法引擎,
运用数据本身产生的洞察,来直接做成商业决策,而不是传统利用数据分析得出洞察来支持人的决策。

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“数据即决策。”赵敏在会上说,“只有这样才能对海量的消费者做到千人千面的个性化沟通,才能应对消费者决策链路无序化的变化挑战。”

某知名美妆品牌会员生命周期中的营销触点

同时,在此次M营销峰会上,阿里妈妈发布了保密数月的项目“Alimama Purchase
Intent Index”( 阿里妈妈购买意向指标),终极困扰终于有了解答。

事件流需要从每个营销渠道收集粒度数据。然后,企业营销人员必须将这些数据与单个客户档案相匹配,这样企业就了解了客户在交互中发生了什么,以及何时发生的。

阿里妈妈将“消费者购买意向”这一传统指标首次数字化,并选取了对于品牌最有价值的八大消费者互动行为,例如商品浏览、商品收藏、品牌搜索等,直观地反映营销活动对消费者的影响;使用更符合品牌营销场景的多触点线性归因模型,相较于以往只能获取第一次或最后一次触达的效果,新标准中可以对每一个跟对消费者产生影响的触点都可以被衡量;同时,它还根据不同行业的属性和特点,调整更适用的算法权重。

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在闭门会议中,阿里巴巴董事局主席兼首席执行官张勇也分享了他对于数字化未来的一些最新思考。在他看来,“今天,阿里妈妈也要升级,因为我们要对品牌进行全域的用户运营、品牌全生命周期的价值挖掘和建设,这意味着从产品定义、产品运营方式、服务体系搭建方式,都将完全不同。”

事件流对数据驱动营销的好处

事件流对数据驱动营销的4大好处:

  1. 理解客户行为逻辑

更好地洞察最近的交互,以及客户如何做出响应,从而提高了下一条营销信息或推广的相关性。

  1. 了解客户旅程

通过增强的视角,营销者可以更好地理解单个客户和细分市场的旅程,包括每个客户从寻找、认知、兴趣、购买到忠诚等每一个阶段的决策过程。

可以了解什么是有效的营销方法,什么是无效的营销方式,差距在哪里,如何解决问题等,这样营销人就可以寻找机会来改善客户体验。

  1. 基于单个客户的全渠道纵向洞察力

基于单个客户的全渠道视野,让营销人对客户在每个渠道上的行为都了如指掌,这种纵向洞察力的提升,还可以帮助营销人更好地理解顾客购买完成后的行为轨迹。

  1. 为自动化营销提供数据支撑

由多渠道集成唯一的数据中心及全面的客户画像,为自动化营销提供了更强大、更精准的数据基础。Webpower
Dmartech智能化营销平台的自动化营销模块JOURNEY,帮助企业解决了企业普遍面临的各渠道粗放群发,投放成本高,用户骚扰度高;不同渠道联动缺失,营销效率低;人工导入导出数据,人员效率低,响应速度慢等营销困境。

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简单拖拽,规划多渠道自动化营销旅程

  1. 正确归因并衡量ROI

营销渠道越来越多,营销方式越来越复杂,营销人苦于寻找正确的归因方法。使用事件流,让你可以获得对营销活动更精确和更全面的看法,从而更好地将功劳归因到真正推动购买的因素上。这为营销人员提供了一个更强大的基础来衡量真正的市场投资回报。

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整合营销事件相关和客户相关的数据,构建事件流

构建事件流需要一种严格的方法来整合营销事件相关和客户相关数据。以下是开发事件流的三个关键步骤。

第一步: 整合营销事件相关和客户相关的数据

许多企业还没有获得他们所需要的大部分数据。一些有价值的数据仍然被广告公司、web分析供应商、或其他第三方合作伙伴或供应商所有。

集成数据,可以使用各种数据管理平台、客户数据平台以及营销自动化和/或营销云等数据集成技术平台来实现。推荐Webpower
Dmartech智能化营销平台的SCRM数据整合模块。通过标准的API数据接口,它可以集成企业线上线下各种渠道的数据(如电商平台、微信、APP
push、短信、邮件、线上门店数据库等),并对各种数据类型(订单类、会员类、粉丝类、商品类等)进行统一分析管理,形成以客户价值为维度的洞察,为营销提供决策基础。

由于不同渠道可能不一定以相同的方式捕获数据,所以集成不仅包括将所有这些数据合并到一个集中的数据存储库中,还需要对所有不同的渠道数据进行一些合理化处理,形成具有相对统一结构和形式的数据单元

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建立自有SCRM数据中心,汇聚全渠道数据能量

第二步: 跨渠道和设备识别客户

构建单一客户ID的用户画像前,你必须能从与你品牌在多个渠道和设备中进行交互的众多客户轨迹中,识别出单一客户。大多数的大型企业都有管理线下客户ID和主数据管理系统,可以比较容易的将跨不同业务线的多个客户帐户合成为一个主客户ID。

但是当涉及到无数的在线标识符(cookie、设备id、电子邮件地址、社交媒体数据等)时,对大多数企业来说要想在线上以及渠道中去构建单一客户ID就可能很难。Webpower的Dmartech智慧化营销平台的二维码和表单功能,将客户的社交ID与CRM
ID打通,为后续多渠道联动打下基础。

微信ID与CRM系统的会员ID打通,后续微信、邮件、短信触达用户

第三步: 构建并不断优化营销事件流

第三步是整合数据。从最重要的营销渠道开始,你可以使用传统的数据仓库技术来合并数据,以及考虑使用大数据技术来整合一些大容量数据和非结构化数据。

构建好事件流并不是终点,不断优化事件流才是数字营销成功的关键。你越愿意深入挖掘数据,你就能在客户路径上连接到更多的点,你也将对客户了解更深入更全面,为你开辟新的数字营销之路。

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规划事件流,用户标签沉淀,后期不断优化

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企业如何成功开展数据驱动营销?

毫无疑问,企业越来越注重在数据驱动上的投入。数据驱动营销的好处也显而易见。

成功进行数据驱动营销的公司采用系统的方法来识别所有的客户接触点,并形成一个整合的视野。他们投入时间和资源来识别营销渠道数据,然后整合数据,并将其与他们的客户档案相结合。因此,他们对客户和营销数据有了新的独特见解,而这些客户数据和洞察力则成为了他们核心竞争力和竞争优势的源源不断的能量。

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【Webpower公司介绍】

Webpower于1999年在荷兰成立,2006年进入中国,2018年推出“智慧营销”体系,为企业打造从全渠道数据连接、营销自动化、多维数据分析到场景应用及定制开发的营销闭环,现已为零售、IT、旅游、航空、会展、金融等10大行业提供专业营销服务。

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