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好用的营销系统都是这个架构
2018-09-12 07:30:00

一个公司想要发展,需要过三关,一是产品关,首先你的产品要好,要能满足用户需求;其次是管理关,一个人单打独斗,可以小成,但是无法大成,需要团队作战;最后是市场关,营销也要做的好,现在是一个酒香也怕巷子深的年代,否则你的产品只能被淹没在信息的海洋中,所以营销系统的搭建对于一个公司来说是至关重要的,现在也有很多TO B企业专门为公司做营销系统,那我们今天就来说说,一个完善的营销系统该如何设计。

1、痛点

  • 获客红利消失

互联网进入下半场,流量的红利已经被用完(因为这很多大公司转战海外市场),流量变得越来越贵,但很多企业还是那种群发的方式,并没有大数据分析,对人群进行精准推荐,在浪费资源同时,转化率也极低。

  • 数据孤岛

很多企业由于业务线比较多,可能会有多个营销系统,比如p2p里面有投资和借款,借款里面又分为首贷和复贷,如果每个业务线有一套营销系统,不仅造成资源的浪费,同时系统和系统之间形成了数据孤岛,无法进行交叉分析,也就无法为企业提供商业价值。

  • 感性决策

企业领导在缺乏数据的情况下,容易排脑门决定,这个在公司早期以及有市场红利的情况下是ok的,但是随着竞争对手的增多,产品竞争的加剧,尤其是互联网下半场,产品需要精耕细作,这个时候数据的作用愈发的重要,数据分析可以辅助领导进行决策。

  • 存量待开发

依靠早期的人口和市场的红利,很多企业积累了大量的用户数据,但是对这些用户的数据缺少深度的挖掘,对于成熟期的产品来说,获客已经不是主要目的,主要的目的是将现有的大量用户进行转化,这才是当务之急。(ps:不是说获客不重要,是指要有侧重点。)


2、解决方案

 以海量行为数据驱动,使用实时流计算勾勒更为精准的用户画像。通过精准用户画像与实时描绘的用户现阶段行为结合,深入挖掘用户当前需求,做出前瞻性预测。利用先进工具统一管理策略,自适应机器学习不断追踪用户实时行为变化,始终做出最能满足用户当前需求的推荐方案,做到以天为单位的个性化精准推荐,从而激发用户真正兴趣,提高转化率。持续的精准推荐更加会让用户认识到商家的价值,增加用户的依赖性。

3、用户画像建立

构建用户画像模型,我们可以从收集用户信息数据开始。可以从动态数据和静态数据两大类进行细分:

  • 静态数据

自然属性:就是该用户的姓名、性别、年龄、收入、地域等本身固有的属性,

商业属性:做金融的离不开用户的商业属性数据,比如有多少财富,他的信用等级是多少。

静态数据构成了用户画像的基本框架,可以多多参考别人的信息模型,以便完善用户画像的维度。

  • 动态数据

还有就是动态数据,所谓的动态数据,就是指用户浏览、登录、邀请好友、关注微信公众号等行为数据,这些行为数据可以给我们提供关键的信息,辅助我们决策。同时我们可以给每个行为打分,如果用户做出我们期望的行为,则加积分,如果做出我们不期望的行为,则减积分,这样的话可以制作一个评分卡,给用户分层级,方便差异化运营。

当然不同产品,关注的行为数据可能不一样,电商网站关注消费属性、社交网站关注社交属性,那对于内容资讯类网站,我们可能关注用户的停留时长、内容偏好、行为频次等。

比如我把用户画像通过下列维度进行划分:

通过模型标签,可以进一步建立预测标签,如:自然属性、接触点偏好、品牌联系强度、违约概率、近期需求、潜在需求、营销创意偏好、社交传播影响等。

通过这些标签,我们可以把用户分为以下阶段:初步接触用户、初级线索用户、意向线索用户、确认线索用户、成交客户。

 

4、渠道建立

当用户画像建立好以后,就可以根据用户画像对用户进行分组,根据不同的用户特征,使用不同的渠道进行触达,比如有的用户喜欢app推送,那就app推送给该用户;有的用户喜欢短信触达,就用短信触达给该用户,不过需要注意的是,把一些用户给屏蔽掉(比如有的用户投诉你短信骚扰、那你就把短信的渠道给屏蔽掉,还有一些重要人物也屏蔽,比如一些监管机构人员),常见的渠道有以下几个:

 

5、数据分析

对不同渠道、营销策略下的营销数据进行自动化报表分析,了解营销投入/产出比,从而实现企业营销投入/产出,提高企业受益、降低成本。

一般数据分析报表可从以下几个维度去做:页面访问量分析、客户分析、来源分析、行为分析、漏斗分析.

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