作者 | 盒子菌

在互联网迅猛发展的大背景下，PC端、手机端的流量增长、转移，消费者的阅读习惯、行为路径以及接收信息的渠道和方式等等都发生了巨变。与此同时，科技的进步也引领着整个行业与社会进步，催生新的商业生态，并迸发出新的火花。

尤其是5G的来临，让更多品牌选择与科技潮流相融合，人工智能、大数据技术、AR、VR、AI、虚拟偶像等词汇也频繁地出现在品牌营销案例中，引爆新一轮的营销变革。

相对于传统的营销活动，若品牌互动中带有这些“科技感”的标签，显然更具趣味性和吸引力，更容易从同质化严重的营销活动中脱颖而出。

但比起概念的火热，如何利用新技术驱动增长才是行业探索的关键，也是对各大品牌实力的终极考验。接下来，我们就来讨论下，营销4.0时代，数据与技术如何驱动品牌营销增长？

根据QuestMobile发布的《中国移动互联网秋季大报告》显示，用户规模和用户时长的增长情景已经不复存在。今年三季度用户平均每天花在移动互联网的时间已接近6小时，相比2018年年末，时长增长大幅下跌。

图片来源：QuestMobile《中国移动互联网秋季大报告》

人口红利、时长红利双双消失，导致流量增长缓慢，随之而来的是获客成本的提升。在这种情况下，品牌必须改变以往那种凭借低价购买流量，快速建立品牌认知，实现业务增长的营销方式，转向“以用户为中心”，并通过精细化用户运营来降低转化成本。目前来看，整个营销领域都再次关注用户运营。

那么，怎样才能做到“以用户为中心”？

从AARRR模型来看，这个用户全生命周期模型概括了营销活动的5个关键环节：引流-拉新-转化-活跃-留存。

图片来源：盈鱼MA

如上图所示，AARRR模型在用户不同阶段匹配了相对应的运营方法：

（1）引流：指让潜在的用户首次接触到产品，或者可以更宽泛地理解为“吸引流量”。其途径多样，如搜索引擎发现、点击网站广告进入、好友分享推荐等。

（2）拉新：获取用户的方法很多，但成本也很高，裂变传播是现在比较重视的运营方法，裂变传播能够带来自然流量的增加，减少推广成本，同时用户粘性也比较强。

（3）转化：获取到用户后下一步是引导用户完成某些“指定动作”，使之成为长期活跃的忠诚用户。“指定动作”可以是填写一份表单、下载一个软件、发表一篇内容、上传一张照片，或是任何促使他们正确而高效使用产品的行为。

（4）活跃：提高活跃需要针对产品功能来设计，内容型产品（新闻/社区）突出内容的有趣、有用、有关、时效、猎奇，商品型产品（电商）结合热点、人群设计活动，工具型产品需要寻找内容或其他活跃点，提升用户使用频次；

（5）留存：提高用户留存，是维持产品价值、延长生命周期的重要手段。我们可以通过签到、会员卡、积分等增加用户做粘性；或是通过用户分层分别对普通用户、活跃用户和核心用户做针对性运营，提升留存。

掌握用户全生命周期后，品牌要做的就是通过大数据，打通用户全生命周期，精细化、持续化运营，把营销渗透到用户的每一个用户生命周期的节点上。不仅如此，品牌还可以借助营销自动化在用户所处的不同阶段，推送差异化的信息。

营销自动化可以设定很多前提，包括触发条件、触发时间等，品牌可以根据用户和品牌所处的关系远近来设计各种营销机制，从而更好地满足用户需求，激活存量，拉动增量，最大化营销效率。

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基于此，在合适的地方、合适的时间，把合适的内容提供给合适的人，不再是停留在概念上，而是实实在在通过数据和技术能力得以实现。

2.多维立体的用户画像

如今，品牌与消费者的关系正在发生重构，品牌不再高高在上，用户的消费行为也不断打破着市场固有认知，形成“个性消费”时代。当需求逐渐多样化，并且技术能够支持时，市场不再是一群人的集合，每个个体都是一个细分的市场。

品牌无法再通过简单的人口统计学方式来界定目标人群，更无法通过传统地毯式广告轰炸和常规的营销思路来实现有效触达。在这种情况下，市场营销人员需要通过数据驱动建立用户画像，对用户进行归类并给予标签，做精准化的营销。用户画像与传统营销中的“用户细分”相似，只不过数据颗粒度更小，标签更准确。

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构建一个完善的用户画像要做到以下3点：

（1）用户数据采集

用户数据有很多，比如，社交属性中的：性别、年龄、地域等；营销数据中的：年费用户、包月用户等；行为数据中的：打开频次、关注行为、注销动作等；除此之外还有其他很多细分的数据。

用户数据多而杂，光靠运营团队是远远不够的，还需要技术团队通过大数据的分析算法能力。

通过大数据算法和模型，以用户行为数据作为基础，结合业务数据等多种数据源，帮助企业构建用户智能标签，赋能业务实现用户标签的自助式创建、维护和管理，使得用户画像更为精准，更趋近于真实的用户画像。

（2）数据预处理

数据预处理包含：数据清洗、数据结构化处理、数据合并等基础工作。数据清洗主要是过滤无效或者虚假数据，针对特定的业务系统如用户画像而言，还包括过滤掉非目标数据；而数据结构化处理、数据合并等需结合具体业务和应用场景，整合出用户信息雏形。

（3）数据标签化，并赋予权重

在这一步是将得到的各项用户信息映射到对应的标签上，且给各个标签赋以相应的权重，而权重值的计算是用户画像标签体系得以构建的关键。RFM模型是是一个被广泛使用的用户关系分析模型，能够快速有效的量化用户价值和利润创收能力。

RFM模型分别是：

• R = Recency 最近一次消费

• F = Frequency 消费频率

• M = Monetary 消费金额

图片来源于网络

图中不同的象限区域，都对应不同的用户群，大致分为8类：重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户、一般发展客户、一般挽留客户。

我们可以根据不同的用户价值属性来进行针对性的营销。比如针对R象限右侧的用户进行向上和交叉销售。而对于重要挽留用户，因为他曾经很有价值，我们不希望ta流失，可以专门针对这一类人群进行召回。

前段时间，《2020，“整合营销”已逝，“链路时代”来临》这篇文章在朋友圈刷屏。文章指出：

整合营销在当下这个传播环境下，必须要迭代和进化，就是我们要从“整合”过渡到“有机整合”。

在信息碎片化、营销周期缩短、注重品效协同三个背景的加持下，“链路营销”已成为一种新的风向。品牌必须从消费者接触第一个广告触点开始，到他最终形成购买转化的全部链条实施影响。

由此可见，全链路营销可以帮助品牌洞察整个消费者生命周期，去构建营销战略、数据战略以及构建整个数字化转型的战略，助力企业打造全链路营销闭环，进而实现增长。

具体是如何实现呢？

强大的全链路营销能力，一定离不开大数据驱动。所以，企业需要构建数据中台，集成企业内部营销和运营各体系的海量数据，并能在兼顾数据隔离与整体数据安全的基础上实现快速响应。

传统的企业营销中，数据掌握在少数部门手中，各部门之间的数据不流通，存在”数据孤岛”的现象，不利于企业数据资产的全链路管理。而基于人工智能技术的数据中台，把企业内部各种数据处理能力沉淀在共享的平台上，这样数据能力就变成了企业各部门共同拥有的一种能力，避免了重复建设。

拥有完备的数字中台中台后，企业的数字化营销的能力就会大大提升。比如，运营人员对用户属性、行为、订单，设备属性的条件叠加、组合后，即可生成自动化策略，对指定用户进行精准化营销活动，自动提升核心指标的转化效果。

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不仅如此，营销数据中台的出现，还更好的规范了数据管理和应用场景之间的响应和数据应用连接问题，指导基于消费者行为路径的消费者沟通、运营和管理，包括用户对产品的感知、研究、购买、交易和服务的全过程。

2.多场景触达，打造营销闭环

从“种草”到“拔草”是消费者由“初步意向”转化为“最终购买”的决策过程。在这个过程中，如何能盘活营销资源，覆盖目标用户决策全路径，打造多场景全链路营销闭环，是品牌种草营销的难点。

AI+大数据赋能的营销技术是破解这一难题的有效形式，通过AI技术强大的数据分析能力，在营销活动中，采用不同场景的定制化沟通策略，以消费者为中心，结合APP、微信公众号、小程序、短信、web、手机h5等多渠道资源，渗透多种营销场景，进行全场景触达。

如下图展示的模型策略，通过不同的执行组件组合，针对每一个渠道，根据“if……then……”的逻辑做用户触达。

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• 首先，给用户一个首贷福利活动的APP推送，然后可以判断用户是否打开推送，如果用户没有打开，系统会在两天后，给用户做多一次推送，再判断用户有没有打开；

• 当多次触达，用户都没打开，可以再通过短信、微信等等渠道去触达。全部渠道触达后，用户如果在微信上打开了活动，那系统就给他打一个标签，比如界定为用户就是对微信推送敏感度高的，就把他归到“微信习惯用户”组上。然后，在下次的做活动时，首选用“微信渠道”来触达激活这类用户；

• 另外，如果用户对本次策略中的活动都没有兴趣打开，可以把这部分用户打上“流失用户”的标签，再把用户送到另一条“登录促活”的自动化策略中，尝试再次激活。

所以，你会发现通过自动化策略，基于多终端的不同场景、时点、行为习惯、内容偏好等开展精准匹配用户的行为，充分了解消费者。推动全周期、全场景、全渠道、全触点推动的用户体验提升，优化营销策略甚至品牌决策。

智能化的营销策略是能不断优化演进的策略。一个目标用户从感知品牌到成为品牌的忠实用户，通常有六个转化过程：感知、产生兴趣、尝试、成为近期用户、成为定期用户、成为忠实用户。

除了用个性化营销吸引顾客，品牌还可以根据营销自动化的实时数据监测与分析，不断调整营销策略，来满足用户需求，减少用户流失、延长用户关系，最终转化为忠实用户。

当下，互联网媒介兴起，推广渠道越来越多。当企业发现潜在用户群体的时候，需要选择适合的渠道向触达用户、建立联系、保持沟通、还要推荐用户感兴趣的内容与服务，这令渠道间的协同变得越来越复杂。

所以，全渠道数字化接触的高效整合管理是最优的选择，例如以SaaS、PaaS等模式提供大数据服务的平台，可把APP、微信公众号、小程序、短信、web、手机h5等推广全渠道数据整合，通过有效的数据监测，可以得出各种各样的经验总结，帮助进行优化，比如吸引用户关注的内容有什么共性、流量比较多的渠道有哪些、渠道的ROI情况等。

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还有一点值得关注的是，全渠道数字化还可以实时判断不同渠道、不同方式的营销场景触达的有效性，能让企业可快速作出营销策略的调整，剔除效果不好的策略。

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当企业掌握了实时互动策略执行所产生的成功效果，只要一定时间周期范围内不断重复这一过程，往往能够产生非常有效的订单转化效果。

线索评分是一个帮助销售、市场、渠道等多部门确定销售线索质量的模型。根据每条线索的价值，对潜在用户进行排名。作为线索评分的结果，销售人员可以快速知晓哪些是高质量销售线索、哪些是应当丢弃的无效线索、哪些是需要长期培育的潜在客户。当产品提供给正确的人时，就能促进销售。

根据道格拉斯·伯德特（Douglas Burdett）在《如何让B2B营销人员能够使用线索得分来更好地支持销售》所述：线索得分可以将关单率提高30％，但前提是销售与市场的衔接必须是畅通且默契的。

那么在实际业务场景中，我们要如何判断一个线索是否靠谱、是否是目标用户、对接人能否做决策、购买力如何……假设依据经验建立起线索评分模型，是一个庞大艰巨的工程，用好工具，才能事半功倍，比如通过大数据驱动的自动化营销系统，能全渠道的用行为定义用户，对不同的行为进行打分，识别出关键时刻，进行销售跟进，实现线索孵化，增加优质线索转出。

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另外，还可以通过线索评分来观察每一个销售线索的状态，市场营销根据用户所处销售周期的阶段来个性化发送给客户的内容。每条线索都会持续收到有针对性的营销内容，直到它的得分足够高，才会被传递给销售。

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总之，营销已经紧跟着时代的步伐进入了智能营销阶段，营销SaaS市场在线索评分这块的投入已经日益提高，未来的营销也必定需要有技术的支撑和数据的试验。

四、数据+科技，驱动营销"智能"进化

国际分析研究所（International Institute for Analyitcs）的数据表明，到2020年，使用数据的企业跟没使用数据的竞争对手比，前者将在生产力方面取得4300亿美元的超额价值。

显然，一场以数据和技术为核心驱动力的智能营销时代正在大踏步朝我们走来。越来越多的品牌理念从“要不要采用智能化营销”，转变到“如何选择更适合的智能营销工具”和“如何用好智能营销工具、做好数字化转型，帮助品牌做大做强”。

在这个过程中，能否有效运用智能营销工具，成为品牌能否顺利完成数字化转型的重要因素之一。特别是在用户注意力稀缺、碎片化传播加剧、流量红利逐步消失的当下，品牌要想抓住风口，俘获用户、突出重围，只有不断拓展营销边界，借助具有数据能力和营销闭环能力的平台，完成用户洞察、触达、及效果分析，提升品牌体验与品牌信息辐射能力的同时，最终实现进一步增长。