【一度天使在線】數據營銷自動化幫你打贏用戶爭奪戰

這是一起典型的通過數據進行用戶轉化的成功案例。

當下大家都關心一個話題：用戶轉化。用戶轉化有很多招數可以用，比如對產品和服務進行介紹的時候可以有很多種升級，讓用戶更明白；也可以通過折扣、送優惠券進行捆綁銷售。而這其中，數據則佔據更高的地位。

在營銷活動中，最重要的數據一般被稱為核心數據，包括用戶屬性以及歷史行為記錄。用戶屬性一般包含用戶的聯繫方式、地理位置與興趣愛好等，歷史行為數據包括用戶瀏覽了官網的哪些頁面、曾購買什麼產品和服務，甚至細到有沒有掃描某個渠道印的二維碼來關注微信公眾號、之後有沒有閱讀公眾號的某個消息。

這些數據通常會起到很大作用。通過一系列數據的沉澱分析，我們通常會發現，結果經常會以沙漏的形式展現。而這其中，可以非常容易得看出用戶每一步的轉化率有沒有提高。

1）收集：官方網站、手機App、微信、微博、二維碼、簡訊鏈接、電子郵件、線下活動都是搜集用戶核心數據的主要手段，其中二維碼可疑通過名片、產品宣傳冊、海報、易拉寶、網紅直播視頻等方式進行有效傳播。

在數據的收集過程中，有些人往往以為只有積累到一定的量才能發揮它應有的作用。而事實是，數據不一定要「很大」才有用，要「夠准」才有用。尤其是初創企業，應注重從零開始進行積累，不要盲目追求數量優勢，更應該注重已獲得數據的質量。

2）清理：數據清理的關鍵在於去除垃圾信息，同時需要把用戶有效的信息進行驗證。比如手機號與郵箱是否有效？可能去年仍是有效的，今年更換號碼後就是無效信息。還可以從其他渠道得到的屬性信息，如位置、興趣的方向，與每個人形成一一對應。這些信息合併之後，我們對該用戶的認識可以像畫像一樣清晰展示。

3）分析：對用戶有清晰的認識之後，我們就可以基於他的歷史行為打上個性化的標籤。個性化的標籤可以從客戶的生命周期轉化定標籤，也可以從他對某個產品和業務的興趣程度打標籤，當然也可以打上像土豪屌絲那樣的標籤。最終，都是要幫助我們能夠識別這個用戶到底是對什麼東西更有傾向性，或者對某某產品和服務的興趣程度更高，那這樣的標籤就可以幫助我們最後來做一些更深入的分組工作。

在打標籤的過程中，主要分為兩類。一類是通用的，比如興趣標籤，用戶最近在研究汽車想買車，這個一般由大數據服務商來打，比如百度大數據，我們只管用；另一類是業務相關性標籤，比如「已了解公司背景」，「已閱讀產品說明」，「已下某類產品訂單」等，自由度較高。

標籤最大的好處是可以自由迭代和升級改進，圍繞用戶對企業、產品和服務的了解程度和信任程度去建立業務標籤體系，勝於做一些華而不實的通用行業標籤，前者能告訴你下一步該做什麼，而後者卻只能明白點什麼。

通過收集用戶的信息，我們就可以推測用戶可能的職業、消費能力、最近感興趣的事物、傾向於購買什麼產品，甚至可以預測他會在多長時間內完成購買。對於一些需要銷售來跟進轉化成交的業務，我們也可以知道這個用戶交給哪個銷售更合適。這些都可以通過數據清洗和數據分析讓這些問題更加清楚，能讓我們之後做的活動更有的放矢。

根據標籤來分組具有非常強的靈活性。標籤本身不是固定的屬性但勝似屬性，他可以動態地去進行。分組的靈活度高於普通的、根據固定條件查詢的靈活度，有了分組之後，我們就可以針對不同的分組制定內容引導的策略，通過策略一步步把他們引導成長為一個成交客戶。

如果一味通過人工來給用戶進行打標籤與分組，並完成後續對應的統計與針對性的推送，不僅耗時費力，而且往往代價巨大。這時就需要尋求一個更有效的方法來幫助我們解決，即為營銷自動化。

營銷自動化就是把用戶信息的收集、清洗、分析、利用、轉化衡量的工作都聚集到一起，把其中可以由機器做的事情都交給機器自動化完成，從而大大提高數據管理以及和用戶實時互動的效率，大幅提高用戶的轉化比率、降低營銷成本。

在分析數據的背後，通常需要關注以下幾個問題：渠道來源的用戶質量靠不靠譜？對用戶講的故事是不是有用？每一次促進轉化的活動是否還有改進空間？用戶的自增長動力源自哪裡？真正高價值的用戶有沒有被識別出來並妥善維護好？

在引導用戶的過程中，最關鍵的就是怎樣進行內容互動。簡單地說就是通過網路這種方式，把我們和用戶之間的溝通和理解這件事情做好。就內容而言，給用戶一些幫助性的內容和知識性的內容，可以使用戶更容易接受。而通過線下的活動與線上的直播進行分享，都可以讓用戶覺得自己獲得了幫助，更加了解某個東西，進而能夠對你更加信任。在信任建立完成之後，就容易對用戶產生刺激並進行分享。尤其是他們身邊某些朋友有需要時，會將產品進行推薦，從而形成滾雪球的效應。這從推廣上來說往往具有爆發性效果，是非常有價值的。

有了用戶信任的基礎與滾雪球效應的幫助，就有了對用戶進行後續銷售活動的保障。只要在時機成熟的時候對特定的用戶進行分組推送銷售，活動信息就能夠得到更高的轉化，也避免了把一個活動群發給所有人而帶來的用戶體驗上的傷害。

需要注意的是，數據和用戶行為一個是「靜」，一個是「動」，沒有後者就沒有前者，沒有前者，後者的行為驅動就會盲目而無效。前者要重視積累，後者需重視引導。

營銷自動化過程中，最重要的部分是效果衡量。我們都知道，實踐出真實。所以特別需要基於某個推廣活動，有針對性地衡量效果。這樣我們就能知道在活動的策劃、傳播、效果 三個硬指標哪些方面表現得好，哪些方面表現得不好。通過多個活動的執行效果的對比，就能夠改善我們對特定人群做活動策略，盡量減少再推廣和與用戶互動過程中無效的行動，放大有效的因素的作用，這樣轉化才能有更好的保證。

目前國外在這方面已經非常領先，而國內95%以上的企業可能還都不清楚營銷自動化的具體操作模式。多數公司都在忙於找廣告資源、優化廣告投放、提升投放的轉化率，忽略了對用戶沉澱，基於用戶的沉澱區挖掘用戶中的價值，並且利用營銷自動化來降低用戶挖掘過程中的轉化成本。

最後，利用數據來驅動營銷自動化會成為以後絕大多數公司的標配的營銷武器，這個的確非常有用 ，值得大家深入了解與關注。

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