DT媒体：下一代数据和AI驱动的营销自由（40页）.pdf

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1、 目录 下一代数据和AI驱动的营销自由 Next Generation of Marketing Freedom Driven by Data and AI PAGE 3 大背景挑战与机遇 PAGE 6 营销自由 PAGE 12 AI应用 PAGE 26 平台和数据应用闭环建设 PAGE 29 合规数据 PAGE 32 实际案例 PAGE 37 专家背书 3 大背景 挑战与机遇 01 疫情下的“互联网+”加速的B2C数字化变革： B2C市场竞争环境十分激烈，如何获取增长迫使企业的营销手段日新月异：从差别化定价到免费策 略，从打破流量瓶颈到私域流量建设等。我们可以轻易地看到：存量市场成为了企业必

2、争之地。在 消费体验升级的时代下，如何拉近消费者和商品之间的距离，促成订单转化成了企业最关心的方面 。以人为核心的生态已尘埃落定，消费者向线上大规模迁移，企业的数字化转型和互联网+模式的 迁移动作进一步加快，疫情更加速了这一进程。 后疫情时代，企业也在不断变革，新的营销格局随着数字化转型发生巨大改变。 营销者的倚仗、数据产生价值而非阻碍 数字化转型的重任对营销人也提出了前所未有的考验，营销离不开数据支撑，企业需要数据作为瞭 望塔。但是，大多数营销者和业务人员还是依赖于IT或信息部门提供数据的支撑，本身对数据几乎 没有把控，数据因而也无法赋予营销人去做出数据驱动的决策、获取及时洞察、或基于数据洞

3、察去 做尝试，更无法产生价值。现有数据价值转化往往要花很长时间。合力数据能量，并如何快速产生 价值是转型过程中最基础，也是最优先需要攻坚的课题。 数据现状、值得深思 数据是开展数字化运营工作的基础，也是串联各项业务的纽带，数据驱动下的运营衡量和效果，因 明确的指标更具可量化性。对于数据的深度应用，我们优先要考虑目前企业的数据现状是怎样的： 首先，我们可能要做一轮梳理，现有的数据源是否在一个十分明确应用的层面，有 哪些数据已经在持续应用之中，还有多少比例的数据在无应用的状态? 其次，历史数据和新增数据是否在一个整合且持续清洗整合的状态。例如结构化和非 结构化数据是否进行了合适的处理，数据是否有大

4、量碎片化的情况？从实时行为数据 ，交易数据，CRM数据，到核心业务数据库数据，打通的程度是怎样的，是聚合还 最后，考量遗留数据问题的产生因素。是否是由于众多遗留系统成为打通障碍，（例 如：老的ERP，CRM，或数据仓库）降低数据打通效率，导致数据治理工作搁置不前 ？我们面对复杂的数据遗留问题，是否有明确的思路逐步解决？ 4 1 2 3 以上问题，可能存在或部分存在、但最终导致的结果必然是数据的价值难以实现：获取洞察、高精 准度的分析实现困难，数据质量难以估量，数据的实时应用和营销触达更是难以企及。 客户360度画像、全局营销的必要驱动力 数字化营销的必要驱动力在于企业是否将消费者刨析的足够透彻

5、，并高情商的去处理，运营人同时 需要把用户的需求（行为特征、偏好呈现出来的需求倾向）具象化，具象成人群特质和场景进行反 馈（个性化的内容、选择合适的触点平台）。客户的360度画像是基于全局数据打通而建立的核心 驱动力，通常我们需要在运营人的过程中实现更为智能的内容选择、创意决策、会员运营方式方法 ，有效的触达用户。打造用户与品牌、与商品的连接、归属和粘性。再通过LTV分析（生命周期价 值）对用户进行不同阶段的价值聚类，对其进行有针对性的运营也是数字化的核心运营理念。那么 ，360度的全局用户画像必将是基础、也是关键驱动力。 定制的BI商业智能、期望的营销自由 在数据对上层应用直接赋能的同时，进

6、阶的商业智能辅助工具将是必然被期待的。画像从营销段可 以解决很多问题，但往往无论大小决策，企业中的运营者都需要能快速的将现有画像数据进行多维 度的整合，快速准确地提供自定义洞察以及报表，并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营 决策。当基于客户的360度画像，任何需要关联的业务数据、人群属性都能快速的连结在一起、并 达到预期的分析效果，将最大程度上提升运营者效率，才能真正意义的实现运营者和业务人员营销 自由的实时性以及数据转化成价值的速度。高可用、快速的定制营销数据分析和BI商业智能报表将 数据价值进一步升级。 5 6 营销自由 02 激烈竞争催生“营销自由” 在企业获取数据的渠道越来越多，