企业如何通过自动化营销实现高效运营？

活动盒子运营社（ID：huodongheziyys）

本文已获授权 作者：小鱼儿 来源：盈鱼MA

随着数字化时代的来临，信息的快速迭代大幅提升了用户数据的量级和处理的复杂程度，消费者行为习惯也在互联网流量的驱使下快速演变，企业难以通过人工方式推算出其愈加复杂的购物路径进行精准的营销投放。

同样的，传统人工输出的通用化、扁平化的营销内容和推广已经难以满足企业日益垂直化、场景化、专业化、细分化的赋能需求，在这种情况下，如何合理归整用户信息数据、如何对目标客群进行精准的营销投放、如何对营销数据进行分析优化，已然成为企业对营销效果进行综合评估的核心所在。

据艾瑞报告数据显示，截至2020年3月手机网民已接近9亿人，面对如此庞大的互联网用户群体，企业很难采用人工的方式进行线索跟踪和数据采集，这也促使越来越多的企业选择以营销自动化的方式简化繁琐的工作流程，以实现降低人工运营成本，达到精准营销目的，那么，何为自动化营销呢？

一、自动化营销是什么

自动化营销是在大数据集成的基础上，用于执行、管理和自动完成营销任务和流程的云端软件，解放了传统操作重复性市场营销流程的工作者，解决了广告与销售之间的技术鸿沟，为企业构建起从获取用户线索-提高用户活跃度-提高用户留存率-获取销售收入-刺激用户自传播的智慧营销闭环。

而其核心所在正是通过大数据分析锁定目标客户的“核心触点”，自动实现线索打分、销售线索培育、增加获客量、促进线索转化，帮助企业解决无法精准高效营销的痛点，加速营销落地执行。

二、如何实现全链营销自动化？

1、自动化用户管理

展开精准营销的前提是洞悉用户数据，然而随着用户所接触信息量级的高速增长，其产生的行为数据也难以依靠人工进行有效的管理和利用。

自动化用户管理就能很好的解决企业这一痛点，将包括用户属性、用户行为以及用户偏好等数据信息进行归整分析之后，可以精准捕捉用户内容偏好、触达渠道喜好等情况。

①用户信息自动化上传

用户信息包括基本身份信息、资产信息、偏好信息。

Ⅰ基本身份信息

• ONE-ID

• 姓名、年龄、性别、地址、邮箱、学历、用户类型……

Ⅱ资产信息

• 年收入、风险敏感度、价格敏感度、公司名称、住房情况……

Ⅲ偏好信息

• 品牌偏好、兴趣、投资偏好、购买偏好……

如果单纯依靠人工的方式进行以上用户资料收集整理，不仅严重耗费时间成本，且容易因为人为过失导致数据失准，所以采用无纸化、信息化、智能化的自动化用户信息采集工具进行数据信息的一站式集成，更为高效便捷，以自动化营销平台盈鱼MA为例，该系统支持2种用户信息采集方式：

• 以CSV、API方式回传原始数据至企业crm、第三方系统进行数据整合；

• SDK采集用户在多端渠道的行为数据；

图片来源：盈鱼MA

同时，支持多渠道的数据对接，包括PC、Mobile Web、APP、微信公众号、小程序、成员推广、二维码渠道和企业第三方平台。

②用户画像

完成用户信息的整合之后，接下来就是构建清晰的用户画像，生成包括用户属性、消费属性、社会属性、活动属性、互动数据、行为数据、信息渠道、购买渠道、兴趣爱好等多维度用户用户画像，实行千人千面的个性化策略，优化客户的触发体验，增强客户的购买欲望。

图片来源：盈鱼MA

而构建完整的用户画像，通常需要完成以下4个步骤：

• 数据采集与处理；

• 通过文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法等进行模型搭建；

• 生成用户标签，从不同维度、颗粒度对用户进行标签化管理，搭建用户画像体系；

• 根据不同应用维度建立用户分群，指导策略。

③权重评分

并非所有销售线索都值得跟进，也并非所有用户都具备很好的营销价值，如果将所有人设定为目标用户，那么就会造成营销资源的大量浪费，企业需要深入用户旅程，判断出值得投入大量时间和精力进行培育的高价值用户群体。

因此，设置用户权重，针对不同权重的用户进行差异化频率触发，才能提升营销的有效性。

通常界定权重的方法是根据用户属性、行为、订单、设备属性的条件叠加、组合后，自动给用户增减权重分数，通过评分的高低筛选出活跃度、忠诚度、消费力度大的高价值用户。

图片来源：盈鱼MA

比如设置用户收藏店铺、每月购买频次高于2次、多次浏览商品等行为为加分项，设置用户多次浏览未下单、触发率低、单次购买金额低于50元为减分项。

就不同分值的用户群体实施针对性的营销活动方案，可以有效提升产品复购率。

2、自动化策略管理

传统营销的无差别信息投放往往承载着运营人员的主观判断和情感意识，无法实现高效的营销精准触达，过多的广告投放也容易因信息过载造成消费者的反感情绪，如今，大多数企业已逐步放弃，转投差别化的广告策略。

而面对基数庞大的用户群体，自动化策略能基于上述已完成分析沉淀后的用户数据进行策略优化，再根据if……then……的逻辑，在策略执行过程中对用户产生的行为数据进行自动化定点准投，提升核心指标的转化效果。

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▍自动化策略执行逻辑

以在线教育APP试课活动为例：

• 首先，通过APP给用户推送9.9元在线试课活动，判断用户是否打开，如果没有打开行为，系统将在一天后再次推送，继而判断用户是否有打开；

• 如果多次触达，用户都没有触发行为，系统会自动通过短信、邮箱、微信等渠道进行触达，完成全部渠道的触达后，用户在短信打开了活动，那么系统就会自动将其归类到“短信习惯用户”分组，在下一次营销活动的触达渠道选择上，系统则会优先选择“短信渠道”来触达该用户；

• 如果用户对本次策略的所有触达行为都没有兴趣打开，那么系统将会把该客户打上“流失用户”的标签，更换到另一个促活的自动化策略，尝试再次激活用户。

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3、自动化数据分析

营销活动并不是开展一次就能一蹴而就达到最佳效果，往往最后都需要通过数据监测和效果分析对活动进行总结复盘，从活动数据中查看营销效果，发现、分析、解决问题，不断对营销策略进行优化，只有这样，才能在后续开展的活动中进行更精准有效的营销传播。

①数据看板

数据看板能直观地回顾整个活动过程中产生的所有营销运营数据，每日同步自动更新的营销数据能帮助运营人员在活动过程中实时监控活动落地效果，比如企业正在进行打折促销的活动，落地页访问数据却持续低迷，监测到这一现象后及时审视是否活动力度不够大不足以吸引用户，及时调整，避免营销投放成本的无效流失。

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②分析中心

• 整体分析

整体分析可以预测整个营销的发展趋势走向，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如：点击率、GMV、首次交易数、活跃用户数、复购数、新增用户数等，多维度查看用户数据，全面了解用户、预测订单趋势。

• 行为分析

在大数据分析中，深挖用户来源渠道、进入平台后产生的行为动作、交付情况等行为数据，可以完整地剖析用户行为的内在规律，帮助企业进行分析建模，为后续进行商业决策提供数据支持。

• AARRR漏斗分析

漏斗转化是基于新增用户-活跃用户-留存用户-付费用户-再传播的用户转化逻辑，在有序进行的多步骤转化路径中，用户会不断流失，最终形成一个漏斗的形状，这就是经典的漏斗分析模型，而通过这个模型，可以帮助企业优化3方面的营销工作：

（1）监控用户在购物路径中的转化情况

跟踪用户购买全路径中最有效的转化形式，迅速定位用户流失的关键节点并进行优化，提升用户购买体验，以此提升用户留存率；

（2）多维度分割用户转化情况

漏斗分析直观的展示了用户在不同转化节点的行为趋势曲线，帮助企业精准捕捉用户的行为变化，便于企业制定和调整用户转化策略；

（3）高效判断最优转化渠道

通过各渠道用户整体占比和用户来源渠道占比分析，侧重占比大的渠道进行重点营销推送，节省营销推送成本、提高客户触发几率。

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三、总结

自动化营销节省了原本需要费时费力操作重复性工作的时间，使得营销人员有更多的时间优化营销决策和战略，也能为企业节省人工成本，再则也满足了用户全渠道的无缝体验需求，使得整个服务转化流程衔接地更为紧密，从而优化用户体验。