在互聯網迅猛發展的大背景下，PC端、手機端的流量增長、轉移，消費者的閱讀習慣、行為路徑以及接收信息的渠道和方式等等都發生了巨變。與此同時，科技的進步也引領著整個行業與社會進步，催生新的商業生態，并迸發出新的火花。

　　尤其是5G的來臨，讓更多品牌選擇與科技潮流相融合，人工智能、大數據技術、AR、VR、AI、虛擬偶像等詞匯也頻繁地出現在品牌營銷案例中，引爆新一輪的營銷變革。

　　相對于傳統的營銷活動，若品牌互動中帶有這些“科技感”的標簽，顯然更具趣味性和吸引力，更容易從同質化嚴重的營銷活動中脫穎而出。

　　但比起概念的火熱，如何利用新技術驅動增長才是行業探索的關鍵，也是對各大品牌實力的終極考驗。接下來，我們就來討論下，營銷4.0時代，數據與技術如何驅動品牌營銷增長?

　　一、全面貫徹“以用戶為中心”的營銷

　　根據QuestMobile發布的《中國移動互聯網秋季大報告》顯示，用戶規模和用戶時長的增長情景已經不復存在。今年三季度用戶平均每天花在移動互聯網的時間已接近6小時，相比2018年年末，時長增長大幅下跌。　　

　　人口紅利、時長紅利雙雙消失，導致流量增長緩慢，隨之而來的是獲客成本的提升。在這種情況下，品牌必須改變以往那種憑借低價購買流量，快速建立品牌認知，實現業務增長的營銷方式，轉向“以用戶為中心”，并通過精細化用戶運營來降低轉化成本。目前來看，整個營銷領域都再次關注用戶運營。

　　那么，怎樣才能做到“以用戶為中心”?

　　1、精細化運營用戶全生命周期

　　從AARRR模型來看，這個用戶全生命周期模型概括了營銷活動的5個關鍵環節：引流-拉新-轉化-活躍-留存。　　

　　如上圖所示，AARRR模型在用戶不同階段匹配了相對應的運營方法：

　　(1)引流：指讓潛在的用戶首次接觸到產品，或者可以更寬泛地理解為“吸引流量”。其途徑多樣，如搜索引擎發現、點擊網站廣告進入、好友分享推薦等。

　　(2)拉新：獲取用戶的方法很多，但成本也很高，裂變傳播是現在比較重視的運營方法，裂變傳播能夠帶來自然流量的增加，減少推廣成本，同時用戶粘性也比較強。

　　(3)轉化：獲取到用戶后下一步是引導用戶完成某些“指定動作”，使之成為長期活躍的忠誠用戶。“指定動作”可以是填寫一份表單、下載一個軟件、發表一篇內容、上傳一張照片，或是任何促使他們正確而高效使用產品的行為。

　　(4)活躍：提高活躍需要針對產品功能來設計，內容型產品(新聞/社區)突出內容的有趣、有用、有關、時效、獵奇，商品型產品(電商)結合熱點、人群設計活動，工具型產品需要尋找內容或其他活躍點，提升用戶使用頻次;

　　(5)留存：提高用戶留存，是維持產品價值、延長生命周期的重要手段。我們可以通過簽到、會員卡、積分等增加用戶做粘性;或是通過用戶分層分別對普通用戶、活躍用戶和核心用戶做針對性運營，提升留存。

　　掌握用戶全生命周期后，品牌要做的就是通過大數據，打通用戶全生命周期，精細化、持續化運營，把營銷滲透到用戶的每一個用戶生命周期的節點上。不僅如此，品牌還可以借助營銷自動化在用戶所處的不同階段，推送差異化的信息。

　　營銷自動化可以設定很多前提，包括觸發條件、觸發時間等，品牌可以根據用戶和品牌所處的關系遠近來設計各種營銷機制，從而更好地滿足用戶需求，激活存量，拉動增量，最大化營銷效率。　　

　　基于此，在合適的地方、合適的時間，把合適的內容提供給合適的人，不再是停留在概念上，而是實實在在通過數據和技術能力得以實現。

　　2、多維立體的用戶畫像

　　如今，品牌與消費者的關系正在發生重構，品牌不再高高在上，用戶的消費行為也不斷打破著市場固有認知，形成“個性消費”時代。當需求逐漸多樣化，并且技術能夠支持時，市場不再是一群人的集合，每個個體都是一個細分的市場。

　　品牌無法再通過簡單的人口統計學方式來界定目標人群，更無法通過傳統地毯式廣告轟炸和常規的營銷思路來實現有效觸達。在這種情況下，市場營銷人員需要通過數據驅動建立用戶畫像，對用戶進行歸類并給予標簽，做精準化的營銷。用戶畫像與傳統營銷中的“用戶細分”相似，只不過數據顆粒度更小，標簽更準確。　　

　　構建一個完善的用戶畫像要做到一下3點：

　　(1)用戶數據采集

　　用戶數據有很多，比如，社交屬性中的：性別、年齡、地域等;營銷數據中的：年費用戶、包月用戶等;行為數據中的：打開頻次、關注行為、注銷動作等;除此之外還有其他很多細分的數據。

　　用戶數據多而雜，光靠運營團隊是遠遠不夠的，還需要技術團隊通過大數據的分析算法能力。

　　通過大數據算法和模型，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建用戶智能標簽，賦能業務實現用戶標簽的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近于真實的用戶畫像。

　　(2)數據預處理

　　數據預處理包含：數據清洗、數據結構化處理、數據合并等基礎工作。數據清洗主要是過濾無效或者虛假數據，針對特定的業務系統如用戶畫像而言，還包括過濾掉非目標數據;而數據結構化處理、數據合并等需結合具體業務和應用場景，整合出用戶信息雛形。

　　(3)數據標簽化，并賦予權重

　　在這一步是將得到的各項用戶信息映射到對應的標簽上，且給各個標簽賦以相應的權重，而權重值的計算是用戶畫像標簽體系得以構建的關鍵。RFM模型是是一個被廣泛使用的用戶關系分析模型，能夠快速有效的量化用戶價值和利潤創收能力。

　　RFM模型分別是：

　　· R = Recency 最近一次消費

　　· F = Frequency 消費頻率

　　· M = Monetary 消費金額　　

　　圖中不同的象限區域，都對應不同的用戶群，大致分為8類：重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶、一般挽留客戶。

　　我們可以根據不同的用戶價值屬性來進行針對性的營銷。比如針對R象限右側的用戶進行向上和交叉銷售。而對于重要挽留用戶，因為他曾經很有價值，我們不希望ta流失，可以專門針對這一類人群進行召回。

　　二、全鏈路營銷，助力品牌實現品效合一

　　前段時間，《2020，“整合營銷”已逝，“鏈路時代”來臨》這篇文章在朋友圈刷屏。文章指出：

　　整合營銷在當下這個傳播環境下，必須要迭代和進化，就是我們要從“整合”過渡到“有機整合”。

　　在信息碎片化、營銷周期縮短、注重品效協同三個背景的加持下，“鏈路營銷”已成為一種新的風向。品牌必須從消費者接觸第一個廣告觸點開始，到他最終形成購買轉化的全部鏈條實施影響。

　　由此可見，全鏈路營銷可以幫助品牌洞察整個消費者生命周期，去構建營銷戰略、數據戰略以及構建整個數字化轉型的戰略，助力企業打造全鏈路營銷閉環，進而實現增長。

　　具體是如何實現呢?

　　1、基于大數據技術的數據中臺

　　強大的全鏈路營銷能力，一定離不開大數據驅動。所以，企業需要構建數據中臺，集成企業內部營銷和運營各體系的海量數據，并能在兼顧數據隔離與整體數據安全的基礎上實現快速響應。

　　傳統的企業營銷中，數據掌握在少數部門手中，各部門之間的數據不流通，存在”數據孤島”的現象，不利于企業數據資產的全鏈路管理。而基于人工智能技術的數據中臺，把企業內部各種數據處理能力沉淀在共享的平臺上，這樣數據能力就變成了企業各部門共同擁有的一種能力，避免了重復建設。

　　擁有完備的數字中臺中臺后，企業的數字化營銷的能力就會大大提升。比如，運營人員對用戶屬性、行為、訂單，設備屬性的條件疊加、組合后，即可生成自動化策略，對指定用戶進行精準化營銷活動，自動提升核心指標的轉化效果。　　

　　不僅如此，營銷數據中臺的出現，還更好的規范了數據管理和應用場景之間的響應和數據應用連接問題，指導基于消費者行為路徑的消費者溝通、運營和管理，包括用戶對產品的感知、研究、購買、交易和服務的全過程。

　　2、多場景觸達，打造營銷閉環

　　從“種草”到“拔草”是消費者由“初步意向”轉化為“最終購買”的決策過程。在這個過程中，如何能盤活營銷資源，覆蓋目標用戶決策全路徑，打造多場景全鏈路營銷閉環，是品牌種草營銷的難點。

　　AI+大數據賦能的營銷技術是破解這一難題的有效形式，通過AI技術強大的數據分析能力，在營銷活動中，采用不同場景的定制化溝通策略，以消費者為中心，結合APP、微信公眾號、小程序、短信、web、手機h5等多渠道資源，滲透多種營銷場景，進行全場景觸達。

　　如下圖展示的模型策略，通過不同的執行組件組合，針對每一個渠道，根據“if……then……”的邏輯做用戶觸達。　　

　　 首先，給用戶一個首貸福利活動的APP推送，然后可以判斷用戶是否打開推送，如果用戶沒有打開，系統會在兩天后，給用戶做多一次推送，再判斷用戶有沒有打開;

　　 當多次觸達，用戶都沒打開，可以再通過短信、微信等等渠道去觸達。全部渠道觸達后，用戶如果在微信上打開了活動，那系統就給他打一個標簽，比如界定為用戶就是對微信推送敏感度高的，就把他歸到“微信習慣用戶”組上。然后，在下次的做活動時，首選用“微信渠道”來觸達激活這類用戶;

　　· 另外，如果用戶對本次策略中的活動都沒有興趣打開，可以把這部分用戶打上“流失用戶”的標簽，再把用戶送到另一條“登錄促活”的自動化策略中，嘗試再次激活。

　　所以，你會發現通過自動化策略，基于多終端的不同場景、時點、行為習慣、內容偏好等開展精準匹配用戶的行為，充分了解消費者。推動全周期、全場景、全渠道、全觸點推動的用戶體驗提升，優化營銷策略甚至品牌決策。

　　三、持續優化營銷活動，提高轉化

　　智能化的營銷策略是能不斷優化演進的策略。一個目標用戶從感知品牌到成為品牌的忠實用戶，通常有六個轉化過程：感知、產生興趣、嘗試、成為近期用戶、成為定期用戶、成為忠實用戶。

　　除了用個性化營銷吸引顧客，品牌還可以根據營銷自動化的實時數據監測與分析，不斷調整營銷策略，來滿足用戶需求，減少用戶流失、延長用戶關系，最終轉化為忠實用戶。

　　1、優化推廣渠道和內容

　　當下，互聯網媒介興起，推廣渠道越來越多。當企業發現潛在用戶群體的時候，需要選擇適合的渠道向觸達用戶、建立聯系、保持溝通、還要推薦用戶感興趣的內容與服務，這令渠道間的協同變得越來越復雜。

　　所以，全渠道數字化接觸的高效整合管理是最優的選擇，例如以SaaS、PaaS等模式提供大數據服務的平臺，可把APP、微信公眾號、小程序、短信、web、手機h5等推廣全渠道數據整合，通過有效的數據監測，可以得出各種各樣的經驗總結，幫助進行優化，比如吸引用戶關注的內容有什么共性、流量比較多的渠道有哪些、渠道的ROI情況等。　　

　　還有一點值得關注的是，全渠道數字化還可以實時判斷不同渠道、不同方式的營銷場景觸達的有效性，能讓企業可快速作出營銷策略的調整，剔除效果不好的策略。　　

　　當企業掌握了實時互動策略執行所產生的成功效果，只要一定時間周期范圍內不斷重復這一過程，往往能夠產生非常有效的訂單轉化效果。

　　2、線索評分

　　線索評分是一個幫助銷售、市場、渠道等多部門確定銷售線索質量的模型。根據每條線索的價值，對潛在用戶進行排名。作為線索評分的結果，銷售人員可以快速知曉哪些是高質量銷售線索、哪些是應當丟棄的無效線索、哪些是需要長期培育的潛在客戶。當產品提供給正確的人時，就能促進銷售。

　　根據道格拉斯·伯德特(Douglas Burdett)在《如何讓B2B營銷人員能夠使用線索得分來更好地支持銷售》所述：線索得分可以將關單率提高30%，但前提是銷售與市場的銜接必須是暢通且默契的。

　　那么在實際業務場景中，我們要如何判斷一個線索是否靠譜、是否是目標用戶、對接人能否做決策、購買力如何……假設依據經驗建立起線索評分模型，是一個龐大艱巨的工程，用好工具，才能事半功倍，比如通過大數據驅動的自動化營銷系統，能全渠道的用行為定義用戶，對不同的行為進行打分，識別出關鍵時刻，進行銷售跟進，實現線索孵化，增加優質線索轉出。　　

　　另外，還可以通過線索評分來觀察每一個銷售線索的狀態，市場營銷根據用戶所處銷售周期的階段來個性化發送給客戶的內容。每條線索都會持續收到有針對性的營銷內容，直到它的得分足夠高，才會被傳遞給銷售。　　

　　總之，營銷已經緊跟著時代的步伐進入了智能營銷階段，營銷SaaS市場在線索評分這塊的投入已經日益提高，未來的營銷也必定需要有技術的支撐和數據的試驗。

　　四、數據+科技，驅動營銷"智能"進化

　　國際分析研究所(International Institute for Analyitcs)的數據表明，到2020年，使用數據的企業跟沒使用數據的競爭對手逼，前者將在生產力方面取得4300億美元的超額價值。

　　顯然，一場以數據和技術為核心驅動力的智能營銷時代正在大踏步朝我們走來。越來越多的品牌理念從“要不要采用智能化營銷”，轉變到“如何選擇更適合的智能營銷工具”和“如何用好智能營銷工具、做好數字化轉型，幫助品牌做大做強”。

　　在這個過程中，能否有效運用智能營銷工具，成為品牌能否順利完成數字化轉型的重要因素之一。特別是在用戶注意力稀缺、碎片化傳播加劇、流量紅利逐步消失的當下，品牌要想抓住風口，俘獲用戶、突出重圍，只有不斷拓展營銷邊界，借助具有數據能力和營銷閉環能力的平臺，完成用戶洞察、觸達、及效果分析，提升品牌體驗與品牌信息輻射能力的同時，最終實現進一步增長。