在企业数字化转型的进程中,企业数据资产的价值开始日益显现。于企业而言,想要在每天无数商业活动所累积、无垠的数据之海中攫取到有效的信息辅助精准决策,无疑是大海捞针,事倍功半。
微盟智营销以聚类、行为、漏斗、模拟、交叉等五大数据智能分析模型,借助AI技术,对企业数据仓和业务系统中的数据进行实时计算。
让企业从宏观角度掌握客群分布特征,从客户行为的 分析理解客户诉求。同时,借助多种数据分析工具精细化把控营销流程,并以数据反馈优化营销策略。让企业持续提升对市场和客户的感知敏锐度,真正做到“运筹帷幄之中,决胜千里之外”。
一、聚类算法模型:企业客群智能分组宏观把控客群属性
识别企业客群的关键特征属性是构建企业目标客群画像的基础,更是企业实现客户精细化运营增值的第一步。但如何在客户性别、年龄、地域等繁多客群属性中抽离出影响业务的核心属性成为了困扰企业实现精细运营的共同难题。
在智营销后台,企业可以借助饼状图、柱形图等各类可视化图表工具快速查看基于客户集群特征的属性分布情况,包括:客户性别以及年龄等身份分布、客户访问以及注册等行为分布、客户访问来源、渠道等营销等整体分布情况。如此,企业可以快速识别自己目前的客户集群的关键特征,从而构建精准的用户画像,真正了解和把握客户。同时根据目标客群所呈现出的细颗粒度属性与行为表现,丰富企业构建客户画像的数据维度,让企业可以更加精准地识别目标客群,并且根据不同细分客群所占比重合理配置营销资源,提升整体营销效率。
场景示例:
如下图所示,企业运营人员可以通过地域分布图以及性别比例分布直观清晰地掌握当前客群在不同地域与性别的分布情况。
这为后续运营人员调整细分客群的投入比重,增加在北上广等地区男性客户群的运营投入提供了重要的决策依据。
二、行为算法模型:全流程追踪客户轨迹 掌握客户真实诉求
对于传统企业而言,对于客户的感知与把控能力多集中在“获取”与“转化”两个环节。而其中的“留存、活跃以及流失”就像是企业客户运营的黑箱:客户如何活跃以及产生流失的原因等问题就是企业无法感知的盲点。
微盟智营销的用户行为分析模型,以精细化埋点技术实现对企业客户浏览官网、在线咨询、试用产品等行为的全流程追踪,分析客户行为发生与相应营销策略的关联程度与交互影响。企业可以借助行为轨迹记录系统在后台完整看到企业任一用户的行为始末,同时以页面热力图、营销事件数据看板等多类型精细化的数据图表,高效进行客户行为的下钻和关联分析,论证企业对客群行为的猜想,并给出某一类客群出现的“大量涌入”、“高频咨询”、“集中于某时段流失”等行为以合理化解释,为企业实现产品细节与营销策略的优化提供方向支持。
场景示例:
如某教育品牌在进行暑期朋友圈广告投放时,发现留资率低于营销预期。通过在后台查看客户行为记录,发现多数用户都在登陆了落地页之后就没有了进一步咨询和留资的操作就直接跳出了页面。
结合热力图发现原因是页面太长且留资板块的设计相对于背景颜色不突出,客户聚焦度不够,针对此问题进行优化了之后再进行投放,留资率有了明显的提升。
三、漏斗算法模型:精细把控营销流程 逐层归因提升转化
漏斗分析模型可以帮助企业实现营销流程的精细化把控,通过逐层提升各漏斗分层的转化表现,可以有效控制整体的转化效率。但传统市场、运营人员以Excel的方式计算业务流中的漏斗转化率(通过这层的流量/到达这层的流量),经常需要在多数据表中进行重复操作,而且单一、浅层次的数据统计也无法让分析者洞悉其背后的本质所在,对于提升业务指标更是于事无补。
智营销的漏斗分析模型以可视化图表的方式释放了大量人力投入,并且以高度灵活自定义的方式,支持企业符合自己业务规则的营销流程漏斗,帮助企业在实现自定义营销策略的阶段性运营后看到所制定“注册咨询”、“短信发送”、“卡券领取”等营销关键节点的客户交互数据。以科学、直观、可视的方式为企业复现客户从营销起点到终点的全流程数据分析,以漏斗各环节的数据对比,帮助企业找到最短的用户转化路径,及时发现营销策略瓶颈,实现优化。
场景示例:
如某重工机械制造企业,通过梳理并整合了现有营销资源,以“客户浏览官网→邮件触客→表单预约上门”建立了获客到转化的全自动流程,以最大化提升客户转化能力。
试运营一段时间后,通过营销流程的漏斗数据对比,可以明显看出,从“浏览官网”到“邮件触客”环节的转化率明显变少。经过部分留资客户的回访,该企业人员发现所用来触达客户的邮件营销内容侧重于整装机械的性能表述,但对于售后服务以及零配件优惠的信息较少,难以激发客户的购买欲望。找到转化的短板后,该企业市场人员调整了邮件营销文案后,小程序预约上门的客户数量有了明显上升。
四、模拟算法模型:创建真实营销环境动态优选营销策略
在新品上市以及产品的升级改版时,企业市场人员会根据以往的市场研究报告和对目标客群的了解制定相应的营销策略。然而,相对于不断变化的市场环境,研究报告和以往的业务经验具有一定的时效滞后性,从而导致营销结果和企业预期有较大的出入。
智营销所提供的A/B test 模型以“分流实验”、“节点实验”两种不同营销试验方式,为企业模拟真实市场环境,在正式推广前测试并挑选最优营销策略提供了有力支持。比如,当企业需要在新品上市等场景中,测试目标客群对于多种不同创意、不同主题以及不同渠道等较大差异的策略反馈时,可利用”分流实验“可视化创建不同的营销流程对照组,将部分目标客群按照是预设比例进行分组模拟实验,根绝真实的客户行为数据精细化优化营销细节,优选策略,从而逐步提升整体效果。
场景示例:
如某金融行业的企业设计客户获取路径时,有两种不同的方案,第一种是引导用户填写落地页表单,然后让销售人员直接跟进;另一种是引导至公众号,以内容孵化,待客户意向度较为成熟时转化。于是企业再进行统一渠道的广告投放后,在后续的客户获取节点进行了“分流实验”建立了对照组。运行一段时间后,通过数据可知在前期,第一种方案相较于第二种转化周期短,会有明显的转化表现。但是,等到企业人员将方案一种的意向客户进行转化后,对于剩下付费意向不高的客户却出现转化乏力的情况,但同比方案二却有了转化效果的稳健上升。
实验周期结束后,综合对比来看,第二种方案的转化效果更好。
五、交叉算法模型:透视多营销变量关系轻松分析复杂问题
在企业论坛营销、广告营销、SEM等线上营销场景中,企业通常需要在实际营销后对落地页面数据,进行基于投放时点、推广渠道、客户留资等多属性变量数据之间的关联性进行 洞察,但对“细分客群转化效率与投放时点之间关系”等涉及多变量对效果协同作用等复杂问题时,往往会困扰于缺少有效的数据分析方法而无法得到有效结论。
智营销自带的交叉分析模型能力,可以帮助企业通过自定义组合不同的年月日等统计周期字段;渠道类型、渠道标识等推广相关字段;访问人数、访问次数等流量行为关键字段,以现强大的灵活分析能力对于多变量异构数据之间的关联度进行简便、直观的透视分析。通过生成并输出带有企业自定义属性的多变量的智能可视化数据透视图表,帮助企业解决了传统单一“各自为政”的单变量数据分析的问题,以整体视角清晰明了地理解各营销变量之间的相互协同关系,实现营销数据的深层次洞察,并最大程度优化整体营销效果。
场景示例:
如某汽车行业客户想要了解在同一时间段内,不同线上渠道投放营销内容的适配性时,只需要固定统计周期后,分批次勾选营销渠道和所投放落地页的对应选项,即可生成A渠道-A内容,B渠道-B内容,以及A渠道-B内容和B渠道-A内容的智能数据透视图表。通过对比我们发现,在渠道固定为A时,B内容的留资效果更好,而当固定投放A内容时,投放B渠道的效果更好。
综上,经过整体分析,最优的投放组合是A渠道-B内容和B渠道-A内容。
结 语
在数字经济时代的大背景下,利用科学、智能、高效便捷的数据分析技术实现业务全面管理、市场趋势预测和精准营销策略优化已成为大势所趋。智营销的五重AI算法模型,将帮助企业最大化全面利用各类业务数据,以智能化分析与可视化呈现的技术服务能力,为企业营销实现基于数据的存量业务复盘、现阶段运营诊断与未来趋势预测。让企业在对市场、客户“知己知彼”的精准洞察后 ,持续提升营销活动的精准性,优化营销质量,优化营销效果。
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