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ai 营销自动化: 让营销“千人千面”不再只是噱头 -人生就是博尊龙凯时

责任编辑:zhaoxiaoqin |来源:企业网d1net  2021-11-16 15:54:47 原创文章 企业网d1net

营销自动化(marketing automation 简称ma)自问世以来即受到市场的推崇,各服务商常常将ma与“营销千人千面”联系起来。然而对于ma产品的用后反馈,品牌主却褒贬不一——营销自动化确实能将部分执行操作简化,但实际上却很难带来预想的收益,甚至离“千人千面”的愿景仍有很大距离。作为国内领先的数据增长引擎方案服务商,growingio将自研ai模型赋能ma,并与growingio长期以来的人生就是博尊龙凯时的合作伙伴共同探索to c应用场景,并得到有效验证,真正实现企业ai ma的“千人千面”营销,标志着growingio营销自动化产品成功实现向ai智能化升级。

自1992年unica将数据算法与营销过程结合,标志着最早的营销自动化工具问世伊始,营销自动化发展至今日渐成熟,ma技术逐渐成为martech赛道的宠儿。随着市场和需求的驱动,ma技术发展至今逐渐演进至“event-triggered marketing行为触发营销”阶段,即对用户行为进行判断从而匹配触发响应,将用户动作(数据)与营销内容、营销触点匹配起来,实现营销动作的自动化。forrester consulting调研结果显示,擅长利用营销自动化工具培养潜在客户的公司,能以33%的低成本获得超过50%的潜在客户数量。

品牌吐槽:营销自动化不好用?

但在现实场景中,众多品牌、广告主常常抱怨:营销自动化并不好用。究其原因,实则是系统操作的复杂性所致。

传统ma系统要求其使用者通过如下路径进行系统配置:

前期准备->数据灌入->触点策略配置->内容策略配置->触发条件配置->运行

图1:营销自动化常规对接周边营销技术体系

来源:《martech营销技术:原理、策略与实践》

比如:当客户登录小程序时,为她弹出一款商品的折扣广告。而在实际生产过程中,企业主往往面临多触点(小程序、网站、app、h5、弹窗、短信、企微任务等)、多内容(适应各触点的图片素材、适应不同场所的文本素材)、多并发(活动时间安排复杂、用户在不同渠道交错体验)的实际情况,一场成功的活动运营背后匹配的素材、触点之繁复,就决定了其配套 ma逻辑必定极其复杂。

图2:某品牌主在营销自动化工具中的客户体验流程配置

来源:《martech营销技术:原理、策略与实践》

运营人员能力上限即为公司的上限

同时在品牌主的真实环境中,ma普遍配合客户数据平台customer data platform (简称cdp)功能使用,除了更好地运营线上活动以外,品牌主还想要充分发挥标签的价值,试图为不同的人群,在不同的触点提供不同的活动促销内容。比如当购买过洗发水的客户打开小程序时,为她弹出护发素折扣广告。为此,品牌主的运营人员需要建立更多、更完整的ma流程画布来保证各个标签下的各类人群都能够被恰当的内容触达。那么,此时运营人员产能上限即为公司的上限。

还请注意,此处还没有讨论诸如“运营人员对标签的认识是否准确”的可能对ma使用效果造成影响的“人员能力”因素。然而,在品牌主实际市场营销生产场景中,运营人员能力影响活动效果的情况是十分普遍且常见的。

ai能力帮助企业实现从“自动化运营”到“数智化运营”的跨越

抛弃ai能力谈“千人千面”的营销都是“耍流氓”。诚然,ma工具的使用帮助市场运营人员从重复枯燥的运营活动中解放出来,其意义不可否认,但对于品牌主而言,想要通过ma实现更高效的“千人千面”的“数智化运营”,仅依靠人力堆砌是不现实的,只有将ai能力与ma、cdp等各产品能力相结合,才能最大发挥企业数据资产价值,真正实现“千人千面”。

通过使用交易数据、用户行为数据,搭建预测和用户商品推荐模型,包含“用户跃迁预测模型”、“货找人推荐模型”、“人找货推荐模型”、“货找货推荐模型”等模型搭建,分析“谁更可能在未来一段时间内价值升阶”、“谁更可能喜欢什么商品”。而结合了ma的ai营销算法不仅能告知品牌主“人-货如何更好匹配”,同时帮助品牌主通过营销自动化的方式触达用户。

也就是说,ai ma的智能工具组合,不仅告诉品牌主“你该做什么”,而且能够帮助品牌主“将该做的事自动化做掉”。

图3:ai全域加持营销自动化

千人千面的营销不再只是愿景

growingio将自研ai模型赋能ma ,同时与growingio长期以来的品牌主伙伴共同探索 to c应用场景,模型落地流程打通并完成了模型效果有效性测试,真正实现基于企业营销场景落地应用的ai ma的“千人千面”营销。

在 growingio 与某头部美妆品牌的营销活动中,growingio运用ai模型对会员数据进行分析,得出“每个人最有可能对哪一种商品感兴趣”的商业洞察,并将人货推荐结果自动输出至 ma工具。当粉丝登录小程序时,growingio通过营销自动化方式,将适合该粉丝的商品促销海报通过小程序弹窗推送,实现“人-货-物料”精准匹配。

growingio从核心指标(gmv、客单价、cvr)、兴趣(弹窗关闭、打开次数)、转化(因弹窗转化的订单数)三个角度衡量 ai ma 相较于人工推送(对照组)是否有效。

图4:growingio 服务头部美妆品牌ai ma产品试点效果

不难看出,growingio 自研的以 ai 驱动的营销自动化系统能够有效提高弹窗栏位的转化率,实验人群对弹窗的兴趣明显提升,最终实现 gmv、客单价、cvr 等核心指标的有效提升。

结语

对于营销自动化工具来说,实现的是“消费者采购决策链不同阶段和营销内容的匹配”。而 ai 加持的营销自动化工具更在此基础上实现了“不同消费者在不同阶段和营销内容的匹配”,从根本上解决由于人力因素限制如“不知道如何设置流程”、“不知道该给谁推送什么内容”,从而导致“ma用不起来”的困境。

growingio 已帮助十余家头部品牌客户完成 ai 智能化应用,用 ai 能力赋能市场营销全渠道运营。growingio作为一站式数据增长引擎方案服务商,将先进的营销方法论与工具相结合,通过“数据 ai智能 营销”,赋能品牌伙伴商业决策,实现业绩增长。

声明:本站转载此文目的在于传递更多信息,并不代表赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、人生就是博尊龙凯时的版权和其它问题,请在30日内与本网联系,我们将在第一时间删除内容,本网站对此声明具有最终解释权。

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营销自动化(marketing automation 简称ma)自问世以来即受到市场的推崇,各服务商常常将ma与“营销千人千面”联系起来。然而对于ma产品的用后反馈,品牌主却褒贬不一——营销自动化确实能将部分执行操作简化,但实际上却很难带来预想的收益,甚至离“千人千面”的愿景仍有很大距离。作为国内领先的数据增长引擎方案服务商,growingio将自研ai模型赋能ma,并与growingio长期以来的人生就是博尊龙凯时的合作伙伴共同探索to c应用场景,并得到有效验证,真正实现企业ai ma的“千人千面”营销,标志着growingio营销自动化产品成功实现向ai智能化升级。

自1992年unica将数据算法与营销过程结合,标志着最早的营销自动化工具问世伊始,营销自动化发展至今日渐成熟,ma技术逐渐成为martech赛道的宠儿。随着市场和需求的驱动,ma技术发展至今逐渐演进至“event-triggered marketing行为触发营销”阶段,即对用户行为进行判断从而匹配触发响应,将用户动作(数据)与营销内容、营销触点匹配起来,实现营销动作的自动化。forrester consulting调研结果显示,擅长利用营销自动化工具培养潜在客户的公司,能以33%的低成本获得超过50%的潜在客户数量。

品牌吐槽:营销自动化不好用?

但在现实场景中,众多品牌、广告主常常抱怨:营销自动化并不好用。究其原因,实则是系统操作的复杂性所致。

传统ma系统要求其使用者通过如下路径进行系统配置:

前期准备->数据灌入->触点策略配置->内容策略配置->触发条件配置->运行

图1:营销自动化常规对接周边营销技术体系

来源:《martech营销技术:原理、策略与实践》

比如:当客户登录小程序时,为她弹出一款商品的折扣广告。而在实际生产过程中,企业主往往面临多触点(小程序、网站、app、h5、弹窗、短信、企微任务等)、多内容(适应各触点的图片素材、适应不同场所的文本素材)、多并发(活动时间安排复杂、用户在不同渠道交错体验)的实际情况,一场成功的活动运营背后匹配的素材、触点之繁复,就决定了其配套 ma逻辑必定极其复杂。

图2:某品牌主在营销自动化工具中的客户体验流程配置

来源:《martech营销技术:原理、策略与实践》

运营人员能力上限即为公司的上限

同时在品牌主的真实环境中,ma普遍配合客户数据平台customer data platform (简称cdp)功能使用,除了更好地运营线上活动以外,品牌主还想要充分发挥标签的价值,试图为不同的人群,在不同的触点提供不同的活动促销内容。比如当购买过洗发水的客户打开小程序时,为她弹出护发素折扣广告。为此,品牌主的运营人员需要建立更多、更完整的ma流程画布来保证各个标签下的各类人群都能够被恰当的内容触达。那么,此时运营人员产能上限即为公司的上限。

还请注意,此处还没有讨论诸如“运营人员对标签的认识是否准确”的可能对ma使用效果造成影响的“人员能力”因素。然而,在品牌主实际市场营销生产场景中,运营人员能力影响活动效果的情况是十分普遍且常见的。

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抛弃ai能力谈“千人千面”的营销都是“耍流氓”。诚然,ma工具的使用帮助市场运营人员从重复枯燥的运营活动中解放出来,其意义不可否认,但对于品牌主而言,想要通过ma实现更高效的“千人千面”的“数智化运营”,仅依靠人力堆砌是不现实的,只有将ai能力与ma、cdp等各产品能力相结合,才能最大发挥企业数据资产价值,真正实现“千人千面”。

通过使用交易数据、用户行为数据,搭建预测和用户商品推荐模型,包含“用户跃迁预测模型”、“货找人推荐模型”、“人找货推荐模型”、“货找货推荐模型”等模型搭建,分析“谁更可能在未来一段时间内价值升阶”、“谁更可能喜欢什么商品”。而结合了ma的ai营销算法不仅能告知品牌主“人-货如何更好匹配”,同时帮助品牌主通过营销自动化的方式触达用户。

也就是说,ai ma的智能工具组合,不仅告诉品牌主“你该做什么”,而且能够帮助品牌主“将该做的事自动化做掉”。

图3:ai全域加持营销自动化

千人千面的营销不再只是愿景

growingio将自研ai模型赋能ma ,同时与growingio长期以来的品牌主伙伴共同探索 to c应用场景,模型落地流程打通并完成了模型效果有效性测试,真正实现基于企业营销场景落地应用的ai ma的“千人千面”营销。

在 growingio 与某头部美妆品牌的营销活动中,growingio运用ai模型对会员数据进行分析,得出“每个人最有可能对哪一种商品感兴趣”的商业洞察,并将人货推荐结果自动输出至 ma工具。当粉丝登录小程序时,growingio通过营销自动化方式,将适合该粉丝的商品促销海报通过小程序弹窗推送,实现“人-货-物料”精准匹配。

growingio从核心指标(gmv、客单价、cvr)、兴趣(弹窗关闭、打开次数)、转化(因弹窗转化的订单数)三个角度衡量 ai ma 相较于人工推送(对照组)是否有效。

图4:growingio 服务头部美妆品牌ai ma产品试点效果

不难看出,growingio 自研的以 ai 驱动的营销自动化系统能够有效提高弹窗栏位的转化率,实验人群对弹窗的兴趣明显提升,最终实现 gmv、客单价、cvr 等核心指标的有效提升。

结语

对于营销自动化工具来说,实现的是“消费者采购决策链不同阶段和营销内容的匹配”。而 ai 加持的营销自动化工具更在此基础上实现了“不同消费者在不同阶段和营销内容的匹配”,从根本上解决由于人力因素限制如“不知道如何设置流程”、“不知道该给谁推送什么内容”,从而导致“ma用不起来”的困境。

growingio 已帮助十余家头部品牌客户完成 ai 智能化应用,用 ai 能力赋能市场营销全渠道运营。growingio作为一站式数据增长引擎方案服务商,将先进的营销方法论与工具相结合,通过“数据 ai智能 营销”,赋能品牌伙伴商业决策,实现业绩增长。

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