创略科技发布数字化时代企业新增长指南 ——下一代数据和AI驱动的营销自由

创略科技发布《下一代数据和AI驱动的营销自由》白皮书,建立以客户体验为核心的增长模式。

在B2C市场竞争环境十分激烈的今天,存量市场成为了企业必争之地。为此企业营销变得前所未有的重要,他几乎是企业能否在这个巨变的时代拥有竞争力、持续增长的关键。如果说之前渠道碎片化、消费者触点数字化还只是一股推动力量,那么此次疫情则让企业意识到了这样一个事实:企业如果不进行数字化转型,不是能不能活好的问题,而是能不能活下去的问题。如果没能提前布局并构建数字化营销,未来的生存空间将会越来越小,直至被淘汰!

在此背景下,打造一套行之有效的数字化营销体系,激发新的增长点变得至关重要。近日,创略科技重磅发布《下一代数据和AI驱动的营销自由》白皮书(以下简称白皮书),从挑战与机遇出发,结合长期实践积累下各行业数字化营销解决方案,以构建AI赋能的平台和数据应用闭环体系,真正意义上帮助企业决策者和业务人员实现营销自由,提升数据转化成价值的速度,从而建立以客户体验为核心的增长模式。

客户数据中台成为实现“营销自由”的关键组件

当下,激烈的市场竞争驱使企业亟需降低营销的成本,然而传统的IT组件辅助营销已经难以满足市场快速、实时响应和变化的需求。为此,“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触达的营销自由”已经迫在眉睫。

不论对于各企业还是各行业而言,营销离不开数据,数字化时代企业需要客户数据作为瞭望塔。但创略科技发现,当下大多数营销者和业务人员还是依赖于IT或信息相关部门提供技术或工具的支撑,本身很难利用好各类客户数据,也没法赋予营销人才去做出数据驱动的决策,获取及时洞察等。所以,如何聚合数据能量、并快速产生价值是转型过程中最基础需要攻坚的课题。

基于此现象,《白皮书》详细解读了实现营销自由需构建怎样的数据基础。创略科技认为,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。这要求着企业的数据要达到数据准备和集成、数据实时处理和营销响应速度、数据营销价值链这三点要素。

企业的营销数据往往拥有结构化、非结构化数据等,且储存于不同系统以及不同部门之中,造成数据孤岛现象。所以为打造统一的数据基础,企业需要整合、打通并沉淀在多个数据源的零散的数据,使数据达到ready-to-use的状态;在此基础上,企业可以从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;这即可以构建从数据采集→洞见→营销→数据采集→洞见→营销的数据应用闭环,这也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。

而后,《白皮书》从更为落地的角度阐明了企业如何构建营销自由所需的数据基础,其表明营销自由同样也依赖于与之对应的技术工具,当大部分营销数据基础,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。为此,创略科技建议企业构建一个简单使用的数据工具,如客户数据中台。

客户数据中台(CDP)作为缩短数据变现路径的关键系统工具,提供了面向营销,集成化、实时化、高易用性的数据基础,能够在数据采集、数据集成、数据触达的闭环中,促使企业数据最终可构建数据营销价值链,并通过数据采集和接入、赋予营销人员的强大商业智能工具、深度的AI驱动洞察和业务驱动、数据打破部门壁垒、实时敏捷的精准营销驱动价值最大化基于大数据技术、营销数据监控回收策略六大步骤,使营销从“受到诸多限制”转变为一种真正数据驱动的“自由状态”。

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”不会成为一件糟心且无法量化的指标。数据科学驱动的营销门槛,将变得更易接近和跨越。

AI应用真正实现数据价值挖掘的核心力量

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,并可基于此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;最终帮助产品优化,决策优化,预测性客户洞察等,这即需要利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,影响到与产品业务战略相关的场景和决策。

《白皮书》中举例了客户特征群体细分、智能营销优化、客户忠诚度分析、交叉销售 + 智能推荐、用户流失分析、渠道分析、客户文本分析及挖掘(NLP)等7大场景,并表明根据不同客户和需求,针对不同的客户分析主题,结合相应的业务场景下,通过调研、客户洞察分析后量身定制AI客户分析解决方案,精细化客户关系管理,改善客户体验,提升客户盈利能力。创略科技在《白皮书》中以汽车、零售、旅游、银行行业为例详细解读。

在汽车行业,人工智能可以基于具备用户价值的业务场景定位相应人群,同时对模型效果实施监控和持续优化,制定针对性的营销决策,实现数据价值变现,达到精准运营,降本增效,业务提升的目的;零售行业,人工智能可以对三大核心要素消费者、商品和场景进行技术升级;旅游行业,人工智能可以整合各方资源,有效解决了用户“ 信息不对称”所带来的各种问题,加快决策速度;银行行业,通过人工智能的人脸识别,客户画像,文本分析,OCR( 光学字符识别技术)等技术手段,帮助银行实现更加精准全面的客户服务,营销管理,业务运营和风险管理。

不同的行业和垂直领域,拥有各具特点的运营模式和策略,对不同的业务场景有侧重,因此创略科技强调要使用不同的AI 技术,需要采用特定的设计方案和定制化解决方案,更针对性更智能的挖掘不同场景中数据蕴含的价值。这也要求,AI应用需要具备拓展性、数据容量支持、易用性。

实际案例解读

基于已服务施华洛世奇、春秋航空、玛莎拉蒂、滴滴出行、中国银行、卓越教育等300家国内外中大型企业的丰富实战经验,创略科技已形成科学的方法论和实操方法,在保障消费者信息隐私安全的基础上,制定针对性解决方案助力企业实现营销自由。

某航司作为国内最成功的低成本航空公司,拥有近7000万+会员及3000万+非会员,机票业务以直销为主。海量用户积累了庞大的数据,但该航司在数据应用过程中面临数据孤岛、预测能力、洞察能力弱等问题。为此,创略科技在对该航司详细的业务需求及数据现状调研后,制定了以CDP为核心的解决方案,通过CDP接入该航司CRM、 官网、CRS等线上线下各渠道数据,客户的信息在CDP中进行打通和标签化,并通过智能算法进行机票业务需求预测,围绕客户生命周期,在各阶段支持业务场景的落地,提升营销运营效率。

某国际知名饰品品牌,在中国拥有大量粉丝,该品牌线上线下等多个渠道与消费者维系沟通,其中微信端成为重要的粉丝沟通与互动的平台之一,如何基于私域流量池挖掘粉丝数据,更好的进行会员运营与转化成为该品牌最大的营销难题。基于该品牌的需求,创略科技解决方案重点围绕粉丝数据打通与微信端的个性化运营,其中微信端主要基于 Union id 打通公众号与小程序数据,粉丝与其他 CRM, 线下门店等业务系统则主要通过手机号进行打通,最终实现粉丝全场 景数据的融合,并进一步通过标签画像,运营指标分析体系搭建,实现粉丝精细化管理与运营,打造粉丝个性化的服务及体验。

尽管实现营销自由是一个长期努力的过程,需要企业踏踏实实、稳扎稳打,但创略科技认为在企业的数字化转型和互联网+模式的迁移进一步加快的当下,如积极拥抱数字技术并沉淀数据资产,企业则可以小步快跑,构建属于自身的数据壁垒,将可持续发展的核心竞争力转化为长效有力的增长。

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