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日常消费, 传媒
作者:刘冠卓
2021-09-24 18:22
[亿欧导读]

除客户数据外,还有哪些数据值得关注?利用哪些技术驱动营销方式的转变?营销资产怎么才能算有效采集和管理?客户数据可能不再以明文的方式提供,服务商如何应对?如何向长期客户突出核心能力?

数据

题图来自“公开图片”

8月起,亿欧EqualOcean&北拓资本围绕中国营销技术(MarTech)展开月度“高能分享”系列活动。

据《2020中国新经济企业500强发展报告》显示,数字化技术成为新经济企业的核心基础设施,相比于中国民营企业500强,新经济企业500强成长的更加迅速,营业收入年均增速达到79.6%,还创造出了新型资产——数据资产。企业决策逐渐从依靠传统经验向依靠数据转变,数据化管理也提高了企业的决策效率和精确性,从而提升了企业的核心竞争力。

8月24日,在“如何构建营销视角下的企业数据资产管理”分享上,我们邀请到了惟客数据联合创始人兼副总裁谭必文、七牛云CEO许式伟、赛诺贝斯联合创始人孟艳冬三位嘉宾,围绕数据资产平台的驱动、如何有效采集数据、数据安全法带来的挑战展开分享与讨论。 

以下是嘉宾活动速记精选,经亿欧EqualOcean整理,供大家学习参考。

除客户数据外,还有哪些数据值得关注?

孟艳冬:从数据资产的角度来讲,CDP汇聚了以客户为核心的相关信息。这里面包括了客户的基本属性和行为信息等。除此之外,我们还需要以此向外延伸到与客户交互的相关数据,比如产品信息、渠道信息等,这些数据也非常重要,它们能有机地关联到客户,产生更丰富的标签从而形成精准画像。

另外,除了私域数据,我们也不能忽视公域投放引流过程中产生的一些匿名数据,当我们有能力纳管多方数据资源时,这些数据有可能会被匹配到相应的客户,对补充客户特征和属性非常有价值。当然,随着技术的发展我们还会有能力处理非关系型数据,让我们对客户的洞察更全面。

从数据平台建设的角度来讲关注数据有两个层面要做的事情,一是建设,企业要对数据平台建设要有清晰的认知和路径,不能盲从,要逐步把数字化渠道全部整合起来,当数据被统一纳管并形成一定规模,才能更好地支撑营销体系。二是要让这些数据发挥价值,我们需要关注的是如何把这些数据抽象提炼出营销过程中需要的信息,也就是说我们更应该注重数据的翻译和加工,让数据解码后支撑满足业务场景的营销,这样才能发挥数据的价值。

谭必文:任何业务的本质都是为客户提供匹配他需求的商品和服务,并以用户体验最好的方式去达成交易,最后完成履约。从这个目的出发,除了客户数据之外,商品或服务的数据也很重要。因为画像、特征等是可以传递的,所以不同品类的商品或服务也会有匹配的人群。 

另一个是“场”的数据。传统行业的绝大部分交易是在线下发生的,线上交易的达成和履约非常依赖线下,所以针对不同的目标客群,“场”应该设在哪里也很关键。 

具体到地产领域,地产的业态很多元,如何去采集和打通多业态的数据,真正建立起一个能够给多业态赋能的数据资产平台,是比较难的。地产公司本身的业务复杂度高,组织模式是集团加子公司,如何破除组织方面的障碍,是在实施落地的时候就会直接影响落地效果的问题。 

许式伟:我们的平台有两个特点,一是落实编码。数据格式可以多元化,版本管理相对更容易。二是一份数据能够流通于不同部门。不同团队可能会对采集的数据有不同的业务需求,所以尽可能采集足够有效的信息,不同的部门针对同一份数据去寻找答案,构建公司公共的数据资产。

利用哪些技术驱动营销方式的转变?

孟艳冬:谈到技术驱动有两个能力需要构建,一个是营销自动化,在洞察客户需求后营销自动化可以触发协同多个数字化渠道的业务流程并做到个性化触达,尤其当数字化渠道多元化、业务流程复杂、数据量比较大时,营销自动化的优势和效率就体现出来了,这是以往的传统手段做不到的。二是AI的能力,AI的底层逻辑就是通过数据算法抽象出用户特征,准确的用户特征可以指导我们在营销过程中提升用户体验,提升用户转化。我们常见的一些算法和模型包括销售预测、个性化推荐、用户评级、流失预警等等。

在实际应用中这些技术给我们带来了三个主要的改变。第一,内容的个性化,通过对用户数据的深入理解和洞察,可以让内容更贴合用户想看的。第二,运营的个性化,我们可以根据用户画像定向做营销活动,制定更符合用户体验的会员体系。第三,提升转化。我们在这些技术的支撑下才能给企业客户提供合理的业务流程规划、匹配满足场景的MarTech产品,并辅之提升业务增长的运营管理。

举一个我们B2B客户的案例。戴尔中国区市场部在这几年数字化建设中逐步构建了一个营销管理平台,客户的入口是PC端和移动端的站点。所有营销推广和投放都会引流到这个平台,线上和线下的市场活动也都整合到这个平台上来管理,同上还包括大量以业务转化为导向的内容。我们在这个平台上不断丰富完善客户数据进行精细化运营,比如根据用户特点和行为做个性化内容推荐,根据客户模型来做线索评级。这个平台还对接了CRM系统,能够清晰地跟踪转化效果并进行优化。

B2C的场景就完全不同了,营销技术已经融入到私域运营的管理中,比如连接电商平台和线下门店统一客户管理,比如社群运营中的精准触达,无论是内容的个性化还是运营的个性化或是转化效率的提升,在这些场景中都有充分体现。

谭必文:传统营销主要是在做触达,现在新的数字营销更强调跟客户关系的长期经营与维系。互联网公司基本只要收集好客户的行为数据和交易结果就可以搭建数据资产平台,但传统企业数据更广,想在线上线下不同的业务场景中,找到唯一能代表用户的标识是很复杂的。我们帮地产公司做业务在线化时,会把公司所有核心的业务场景具象到一个APP或小程序里,收敛为一个触点。 

以前会通过ETL的过程生产用户标签,现在我们要帮传统行业把门槛降低,用业务化的语言通过规则的配置去快速的生产标签。在投放环节,企业构建自己的CDP平台能更精准的圈出核心种子用户,再利用AI跟进推荐商品或服务。履约完成后,我们会基于用户的评论和反馈数据,抽取关键词帮助客户做产品力分析。 

实现业务在线化少不了C端的载体,通过开发代码平台,客户不用储备开发团队,同时能快速敏捷的响应业务的个性化需求。比如国庆大促,可以让公司的整个应用结合大促热点做一次整体的主题更新。 

以地产最核心的卖房场景来说,营销获客的时候可以直接把有复购需求的客户从存量用户中圈出,更好的用数据去提升投放效率。基于用户实施行为的热点数据能很好的支撑到置业顾问,例如客户使用过房贷计算器的原始数据,可能比给客户推荐楼盘户型更高效。最后就是地产行业多业态的交叉引流,也需要用到AI。

许式伟:传统的数据分析,很多也非常有效,未必一切都用深度学习。客户增长的基本逻辑是针对目标群体,我们要推出的新功能是否能产生比较大的价值。所以我们要找到适合的群体,这依赖于我们既有的用户是否有足够多的标签以便需要时能找到。另一个是如何触达已注册的群体之外的用户,我们希望这种触达能有持续有效的留存,尽可能通过自身价值让客户留下来。 

通过数据分析可以找到一些用户洞察的规律,但更多还是依赖对用户的理解。我们需要完整的检测整个的数据电路,逐步改善每一个环节的转化效率。如果一个策略是临时性的,在数据的判断上还是依赖经验多一些。

营销资产怎么才能算有效采集和管理?

孟艳冬:建立营销资产的前提一定是业务在线化,通过不断构建数字化渠道,让业务在线化,营销资产才能够被采集。随着营销渠道的多元化,有效管理成为挑战,需要搭建营销数字化体系,这不仅仅是MarTech能够解决的问题了,还需要对业务有更清晰的梳理以及构建系统后的长期运营,这样才能真正把营销资产管理起来。

业务在线化我们举个线下活动管理的例子,线下活动是最难数字化的营销形式,我们需要把各个环节用数字化的手段管理起来才能有效收集到用户在线下的各种信息,这样既有利于用户的准确分析也大大提升了效率。例如华为每年大型的品牌活动,全连接大会,我们提供了参会用户的全数字化管理平台,参会者的报名管理、会前活动网站的互动和浏览行为信息的收集、个性化内容的推送、活动中参会者实时签到管理、与会议内容相关的轨迹追踪、参会者的会中互动、实时的数据分析、销售线索的即时输出,这些都会通过数字化平台统一管理。 

谭必文:我们构建数据资产平台的时候还是以业务目标为导向。确定了业务场景后,我们需要把客户权利上涉及到的系统基于客户旅程和生命周期进行一次盘点,再到每个节点里面看数据能否被采集,如果缺失了就要进行业务流的改造。比如物业希望找出三代同堂的客户,我们可以在业主入住的流程里加入信息录入的场景。既不会影响本身业务,又能完成数据采集。

客户数据可能不再以明文的方式提供,服务商如何应对?

孟艳冬:首先,作为一家营销数字化服务商,我们非常重视数据安全的管理,除了具备三级等保资质,还是国内首批通过ISO/IEC27701认证的企业,并且通过了符合欧盟GDPR要求的软件测试,这些是数字化服务应该具备的资质。国家对于数据安全的治理会越来越规范,从服务的角度要提升产品的合规性和安全性,我们应该让企业客户把我们作为管理数据资产的银行,这样才能提供可信安全的服务。从另外一个角度,我们也需要和客户的业务流程紧密结合,提供不断优化和可行的解决方案。

谭必文:个人信息保护法对行业来说是一件好事,国家出台所有数据政策的本质都是一个目的,希望市场更健康有序的把数据用好,而不是不让大家用数据,首先这是一个宏观的定性。相关资质方面我们从08年就开始设立数据保护官DPO的角色。具体的客户服务过程中,首先客户的数据都存放在私有云或指定的云空间,我们作为服务商,不存在数据泄露的风险。其次在数据平台上,我们有全链路的数据安全的保护措施。比如对数据内容加密,保证部门之间数据流转的安全。像API这种服务的数据权限,需要申请并通过审批,这是从业务流上做的一些保障。

如何统一集团内部各个系统之间的数据?

谭必文:企业做数据中台的核心诉求有两个,一是在业务经营的场景中如何能够把数据看好用好,二是业务流里有什么样的数据智能的应用场景。把这两个业务目标梳理完后,再决定应该去采集哪些数据。 

除了基本的数据开发套件之外,我们还有数据资产相应的产品,从采集到应用能够一体化的解决问题。为了让数据智能的应用场景能更好的发挥价值,我们完善了整个数据资产平台的产品矩阵。比如一些地产公司,他们的大运营体系里有个货值的概念,类似于零售里的存货,因为涉及太多业务系统,导致营销与财务口径在货值计算上动辄上百亿的差异,对整个经营管理带来了很大的问题。

如何向长期客户突出核心能力?

孟艳冬:MarTech领域仅能够提供产品和工具是不够的,这只是一个基础,在营销数字化体系建设中还需要更多的解决方案和运营服务。所以赛诺贝斯的服务模式是咨询+产品+运营服务,这样才能陪伴客户帮助客户实现增长。以汽车行业为例,我们除了SCRM这样的营销应用系统外,还会在数据层帮客户构建营销大数据平台,在技术体系上形成闭环,但这仅仅是个开始,要让这个体系真正运行起来我们还会提供标签体系咨询、用户模型搭建、会员体系运营、营销活动规划,数据洞察分析等解决方案和服务,真正实现客户成功。


以上就是亿欧与北拓联合发起的MarTech月“高能分享”系列活动第四周第一次活动,我们仍在邀请中国MarTech领域最优秀的创业者、投资人、从业者参与我们的讨论与分享,不管你是想参与聆听嘉宾精彩发言、还是希望亲自下场进行碰撞分享,欢迎联系并参与我们的活动。

(北拓资本实习生张泽硕对本文亦有贡献)


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