一、什么是营销自动化

主动式营销

营销自动化,就是现代营销中解决这个问题的利器,它好像是营销系统的血液循环系统一样,奠定了现代营销的基础,从而不断捕捉和加深对客户的了解,基于对客户的正确了解来设计与客户沟通的路径,并且根据客户的反应不断调优客户的体验, 进而成功培育出客户的商机。
营销自动化指的是基于大数据的用于执行、管理和自动完成营销任务和流程的云端的一种软件。在于通过设计、执行和评估市场营销行动和相关活动的全面框架,赋予市场营销人员更强的工作能力,使其能够直接对市场营销活动的有效性加以计划、执行、监视和分析,并可以应用工程流技术,优化营销流程,使一些共同的任务和过程自动化。
营销是一种现代经营思想,其核心是以消费者需求为导向,消费者或客户需求什么就生产销售什么。这是一种由外向内的思维方式。 销售主要是以固有产品或服务来吸引、寻找顾客,与营销相比,恰恰相反是一种由内向外的思维方式。 自动化只是一种技术手段,区别不大
营销自动化就是建立在精准的人群画像策略和营销数据分析的基础上,利用自动化工作流执行的客户全生命周期营销互动。以Convertlab的营销自动化为例,客户的全生命周期自动化营销体现在几个方面:
抓住关键时刻-客户在和品牌了解、沟通、购买产品和接受服务的整个生命周期过程中,有一些“关键时刻”(Moment of Truth,简称MOT)。例如客户关注品牌微信公众号的最初几分钟、客户网上购买商品迟迟未付款的时间段、会员即将进入不活跃期等。这些关键时刻是营销的最佳时机,往往稍纵即逝。准确捕捉并良好运用将产生巨大效果。
Always On Engagement 全时沟通-当客户生命周期每一个关键时刻MOT已被梳理清晰,企业需要为每一个MOT制定一个沟通策略,在特定时间及时沟通。自然,这样的沟通策略一定是自动化的,当品牌一个个自动化沟通策略部署完毕,就形成了always on engagement全时沟通机制。
Campaign营销活动触达-除了伴随着客户生命周期的MOT和Always On沟通策略之外,企业也需要不时的针对特定目标客群进行主动式营销, 即大家所熟悉Campaign。具备数据洞察能力之后,Campaign也升级为Data-driven Campaign,在一个大的活动主题之下,针对不同特征的人群、内容沟通要点、渠道沟通、沟通时机都需要区别对待,以达到活动最大化。
规模化与个性化的结合-在营销和沟通领域,单纯的规模化沟通不难,广告、群发等手段很多,非规模化的个性化沟通也不难,甚至可对少量VVIP客户提供一对一服务,难的是对所有的大规模客户进行个性化沟通。很多企业客户规模已达千万级,实现大规模客户的个性化沟通需要清晰的人群分层策略、对应的内容策略及强有力的工具支撑。
符合行业特征的策略模型-上述规模化个性化沟通策略的方法适用于各个行业,但每个行业的具体执行策略会有细节上的不同。 Convertlab建议每个行业需总结出行业通用的最佳实践,企业可以借鉴行业经验在优化为符合自身情况的策略来尝试。
营销自动化就是建立在精准的人群画像策略和营销数据分析的基础上,利用自动化工作流执行的客户全生命周期营销互动。
以Convertlab的营销自动化为例,客户的全生命周期自动化营销体现在几个方面
 
抓住关键时刻
客户在和品牌了解、沟通、购买产品和接受服务的整个生命周期过程中,有一些“关键时刻”(Moment of Truth,简称MOT)。例如客户关注品牌微信公众号的最初几分钟、客户网上购买商品迟迟未付款的时间段、会员即将进入不活跃期等。
这些关键时刻是营销的最佳时机,往往稍纵即逝。准确捕捉并良好运用将产生巨大效果。
 
Always On Engagement 全时沟通
当客户生命周期每一个关键时刻MOT已被梳理清晰,企业需要为每一个MOT制定一个沟通策略,在特定时间及时沟通。自然,这样的沟通策略一定是自动化的,当品牌一个个自动化沟通策略部署完毕,就形成了always on engagement全时沟通机制。
 
Campaign营销活动触达
除了伴随着客户生命周期的MOT和Always On沟通策略之外,企业也需要不时的针对特定目标客群进行主动式营销, 即大家所熟悉Campaign。具备数据洞察能力之后,Campaign也升级为Data-driven Campaign,在一个大的活动主题之下,针对不同特征的人群、内容沟通要点、渠道沟通、沟通时机都需要区别对待,以达到活动最大化。
 
规模化与个性化的结合
在营销和沟通领域,单纯的规模化沟通不难,广告、群发等手段很多,非规模化的个性化沟通也不难,甚至可对少量VVIP客户提供一对一服务,难的是对所有的大规模客户进行个性化沟通。很多企业客户规模已达千万级,实现大规模客户的个性化沟通需要清晰的人群分层策略、对应的内容策略及强有力的工具支撑。
 
符合行业特征的策略模型
上述规模化个性化沟通策略的方法适用于各个行业,但每个行业的具体执行策略会有细节上的不同。 Convertlab建议每个行业需总结出行业通用的最佳实践,企业可以借鉴行业经验在优化为符合自身情况的策略来尝试。
 
建立精准高效的营销自动化管理流程
1,建立精准的CDP客户数据平台
灵活可扩展的客户数据结构
Convertlab的CDP平台的核心目的是对“客户”充分的研究,巧妙的定义了“客户”数据模型,可直接支持各种主流的客户数据来源,包括线下交易、平台电商、自建电商、微信、会员、网站、App、小程序等。并且数据结构具有高度的灵活性和可扩展性,可通过免开发的方式自由扩展数据结构,满足企业实际情况。
 
全渠道数据自动汇总
同一个客户在不同渠道留下的数据有很大不同,无论是数据内容、数据量还是数据中包含的身份信息都存在很大差异。Convertlab的DM Hub营销云产品内建身份信息自动识别和自动化合并功能,可以有效把同一客户的全渠道数据自动汇总到客户全域档案,过程中无需人工步骤。
 
生命周期模型
DM Hub内建客户生命周期管理模块,可以便捷的对理想客户的生命周期进行可视化建模,包括对于不同阶段的定义和自动化判断,以及不同阶段间自动迁移;同时提供有效的分析洞察工具,包括客户在生命周期各个阶段的分布,不同时期各阶段人群变化的趋势等。
 
标签管理
“标签”是客户画像最核心的部分,DM Hub具备完整的标签管理模块,包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等。DM Hub支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式。
此外,DM Hub还提供各个行业的标签模板库,有效缩短从头建立整体标签库的时间。
 
人群细分
在完成每个客户的个体画像之后,就可以进行客群的分层分群(Segmentation),人群细分是所有分析洞察和精准营销的重要基础工作之一。
DM Hub的人群细分能力极其强大和灵活,可以选择任意筛选进行多级组合,刷新维度包括所有在DM Hub管理的数据,包括客户基础属性、画像数据、行为数据、交易记录、会员档案、营销数据等。
 
开放接口
Convertlab的DM Hub营销云产品具备成熟完备的开放接口,既可以接收来自外部的原始数据,又可以把加工过的画像数据输出到外部系统,还可以灵活的将人群包和其他系统进行数据交换。通过开放的数据接口和灵活的扩展性,CDP可作为企业客户数据管理的中台,进行不断的数据汇集和交换,产生最大化的数据价值。
 
2,建立全流程的客户互动管理平台
全渠道是必要选项
今天的客户会在全渠道和企业进行接触和互动,如果企业只是孤立的看待不同渠道,例如把电商平台和微信作为两个无关的渠道,那么同一个客户可能会在不同渠道收到不一致的沟通信息,极大的破坏客户体验。
营销自动化的客户互动管理,应该包括微信、定向广告、邮件、短信、APP消息推送、支付宝生活号等丰富的渠道。
 
3,建立精准的营销数据分析中心
客户分析
客户分析是根据客户的特征进行统计和分析,可以用来进行群体画像,回答品牌关注的客群具备哪些群体特征,也可以支持营销策略有效性的判断,例如:什么渠道带来了最大获客?客户目前都集中在哪个阶段?什么事件带来了最大新客流量
 
行为分析
统计每个行为发生的人数、人次和变化趋势。 行为分析可以了解如下类似信息:
– 用户访问某个页面的频率
– 近期下单量和成交额
– 哪个来源的客群下单量最多
– 过去一段时间关注公众号和取关的人数对比
 
时间分布分析
时间分布分析可以帮助品牌了解指定时间窗口期的客户行为,数据看板可按照星期和24小时分布热力图来呈现,以直观了解客户的不同行为在时间分布上的特征。
 
漏斗分析
漏斗分析可帮助品牌衡量某个业务过程中每一步的客户转化和流失情况,然后通过分析各步骤的转化数据,来优化营销策略中客户体验过程的设计,提升客户体验和转化率。
 
路径分析
路径分析可帮助品牌了解客户各个行为的发生次序,以清楚的了解客户在某个特定行为(例如下单)的前后会发生哪些关联行为。
 
转化间隔分析
转化间隔分析可被用来找出两个有潜在关联的行为具有何种关联时间间隔特征并进行相关分析。例如微信新粉丝一般会在多久完成会员注册;客户加购物车后多久会完成下单。
 
订单分析
Convertlab的DM Hub营销云产品提供一整套针对订单数据的分析工具,可以帮助企业有效的分析出客户交易行为的特征,具体包括:
– 订单分析
– 退单分析
– RFM分析
– 复购分析
 
可自由组装的数据看板
数据看板可聚合管理所有分析项目,并集中展示分析结果,上述所有分析都可作为数据看板的分析组件之一,在此聚合展示。
 
Convertlab认为营销自动化是一个可以形成闭环的营销自动流,通过精准的分析和营销策略,实现可测试比对、可分析调整、可效果衡量。

二、请问如何用Convertlab营销自动化系统来做私域流量运营?

全自动营销系统

首选需要明确的是,私域流量是公域流量的延伸,除了少数的头部企业具有自主私域的建设能力,大部分企业的私域流量运营,其数据和流量不可避免的要以公域流量为基础,通过公域引流,建立自己的微信服务号、微信社群、会员体系等等,这才拥有了自身可以运营的私域流量。
私域流量运营体系的建立需要解决的几个问题:
1,营销渠道的打通和数据的汇集管理
我们需要建立一个统一的用户数据管理平台(CDP平台),如今的同一个客户经常在多种不同渠道和品牌接触,而体现出不同的身份ID。例如会员号码、手机和邮箱地址等常规 身份信息,也包括在各个平台的身份,例如淘宝nock,京东pin以及微信openID等。数据整合的第一步是自动识别和管理这些渠道特有身份,并利用跨渠道ID(手机、会员号等)进行全渠道数据合并,用于形成全渠道客户档案。
2,建立客户生命周期模型
每一个客户对于品牌的关系都会经历一个完整的生命周期,从认知、了解、兴趣到购买使用产品和服务, 再到忠诚或者流失。品牌需要建立一个符合自身情况的客户生命周期模型,基于对每一个客户洞察,判断属于周期的哪个阶段。
3,建立一套渐进式的客户画像系统
随着客户与品牌的接触逐渐增多,品牌对每个客户的了解更加完整和深入。这个了解的过程不是一蹴而就,而是随着时间逐渐达成的,这个过程称为“渐进式画像”。品牌需要有一个能够进行自动化画像的数据平台,从各个渠道时刻积累点点滴的客户数据,最终每个客户变得与未来越清晰。
4,建立系统性的客户标签体系
每一个客户行为会产生大量原始数据,但大部分原始数据未必适合直接作为洞察,指导进一步营销动作,更好的方式是从原始数据中提炼“特征”,这就是标签体系。
标签体系的建设也是一个运营过程,初期可建立基础标签库,营销过程中再根据实际业务需求和数据质量增加和调整标签。
5,提炼符合行业特征的数据挖掘
数据经过初步的收集整理和合并后,需要进一步挖掘完成从“数据到信息”的过程。不同行业往往有不同的数据 洞察需求,因此需要有符合行业特征的算法和模型来完成这一步加工步骤。例如零售行业需要计算客户得品牌类偏好、风格偏好、RFM特征;2B行业需要计算潜在客户的意向度分值。
6,注重第一方数据与二方、三方数据的结合
品牌除了在自有渠道和触点收集的第一方数据之外,应当充分考虑第二方数据 (例如天猫、京东平台上品牌旗舰店相关数据)的整合。另外,某些平台开发提供第三方数据的有限使用,往往需要企业上传部分第一方数据进行交叉匹配产生新的数据洞察和数据价值。

在有效的建立和完善私域流量数据体系后,我们就可以通过私域流量池的运营来挖掘更多的潜在客户。通过一体化的营销管理平台,在全渠道与客户进行交互和协同。
1,在统一平台管理所有交互渠道
你的客户在哪里,品牌的体验和服务就要在哪里,和客户在全渠道及时沟通成为必备能力。无论是传统的邮件、短信、App通知,还是微信等社交平台,以及支付宝生活号、小程序通知、广告平台定向触达retargeting等新的沟通渠道,都需要在一个统一平台进行管理、计划和执行与客户的沟通,并在各渠道间无缝衔接和协同。
2,沟通内容的集中管理,千人千面
每个沟通渠道有不同的内容形式,简单如70字的短信模板,复杂如移动端H5页面。没有有效的内容管理能力,全渠道沟通成为无源之水。更重要的是,由于对客户有了深刻的洞察,在内容管理上可实现真正的千人千面,精准的内容和不同特征人群(甚至到个体)的自动匹配是内容管理的重要能力。
3,沟通的计划、设计、执行和监控
客户沟通需要从整个生命周期考虑,包括沟通的计划、内容策略和设计、沟通的执行(人群定向、定时发送或发布)、实际执行以及全程的实时监控。
4,效果评估
在每一次沟通执行后进行及时的分析和评估,包括直接沟通效果(如短信链接CTR、邮件送达率、微信模板消息送达人数等)和衍生效果(例如落地页访问量,转化率等)。

在私域流量运营中,我们尤其要注重营销自动化工具的应用,提高营销管理的效率。
1,抓住关键时刻
客户在和品牌了解、沟通、购买产品和接受服务的整个生命周期过程中,有一些“关键时刻”(Moment of Truth,简称MOT)。例如客户关注品牌微信公众号的最初几分钟、客户网上购买商品迟迟未付款的时间段、会员即将进入不活跃期等。
这些关键时刻是营销的最佳时机,往往稍纵即逝。准确捕捉并良好运用将产生巨大效果。
2,Always On Engagement 全时沟通
当客户生命周期每一个关键时刻MOT已被梳理清晰,企业需要为每一个MOT制定一个沟通策略,在特定时间及时沟通。自然,这样的沟通策略一定是自动化的,当品牌一个个自动化沟通策略部署完毕,就形成了always on engagement全时沟通机制。
3,Campaign
除了伴随着客户生命周期的MOT和Always On沟通策略之外,企业也需要不时的针对特定目标客群进行主动式营销, 即大家所熟悉Campaign。具备数据洞察能力之后,Campaign也升级为Data-driven Campaign,在一个大的活动主题之下,针对不同特征的人群、内容沟通要点、渠道沟通、沟通时机都需要区别对待,以达到活动最大化。
4,规模化与个性化的结合
在营销和沟通领域,单纯的规模化沟通不难,广告、群发等手段很多,非规模化的个性化沟通也不难,甚至可对少量VVIP客户提供一对一服务,难的是对所有的大规模客户进行个性化沟通。很多企业客户规模已达千万级,实现大规模客户的个性化沟通需要清晰的人群分层策略、对应的内容策略及强有力的工具支撑。
5,A/B测试,敏捷营销迭代
私域流量池的运营要秉承敏捷营销的理念,鼓励企业对营销策略进行不断的尝试、迭代和优化。在运营中需要具备完备的A/B测试流程,可以在客户旅程设计中任意步骤加入A/B测试环节,对于策略中的各个因素(目标人群、内容、时机、沟通渠道)进行测试验证,找出最优方案。
是真的呢,我现在就在做久恒营销自动化系统,营销自动化跟淘宝客是类似的。感觉还不错的,你也可以摆一渡【蒋怡月入5万】上面也有相关的自动化系统介绍给你

三、如何量化营销自动化的价值

自动营销模式

第一步:找出当前营销投资回报率;
第二步:给自动化可能带来的营销项目绩效改善打分;
第三步:算出新的ROMI和营收增长;
第四步:算出成本节省及营销自动化前的基础利润提升值;
第五步:估算成本节省值,计算出总的基础利润提升;
第六步:估算营销自动化投资的成本;
第七步:计算营销自动化投资回报率。
crm是什么?产品?理念?这是个无休止的讨论,而且随着国内crm事业的不断发展,它的涵义和范围也是在不断的变化。从国内的crm厂商来看,大多数都是基于研究国外的优秀crm系统如siebel等,本地化的功能进行特色处理或者直接进行逼真的模仿。这也是没有办法的办法,因为crm毕竟在中国算是个新事务,也是近几年刚刚发展起来。要追赶世界潮流,只有先走这条捷径,使我们的产品看起来跟国外crm产品没有什么差距,甚至敢于宣称我们的产品已经是业界第一! 基于这样的基础,众多的国内crm厂商在crm项目时更多的注重产品而轻实施,将crm项目作为一个软件过程产品来处理,而没有作为一个管理工程来做。 crm的以客户为中心 我们又回到原来的问题:crm是什么? 我没有权威来定义一个crm的概念,但是,crm绝不仅仅是产品,其最重要的是它的战略思想和互动流程,这就是crm的灵魂。而我们与国外crm的差距就在于它的战略思想和互动流程上,一个系统的灵魂没有了或者欠缺了,那么从外表上看去再美丽的系统也是苍白的。 真正的讲,crm是一种很虚的、飘渺的东西,灵魂当然是飘渺不定、转眼而逝的。它不像erp系统可以依据生产理论来科学的计算、安排,它是一种企业的文化,一种企业的经营战略,一种企业的宏观流程。我们为一个用户实施crm,最终目的就是要将这种crm的灵魂传递到企业用户的灵魂之中。 这种战略思想,就是我们常常挂在嘴边却不昧真谛的“以客户为中心”。 一个企业,要建立起以客户为中心的企业文化,是需要一个过程,它不仅仅要求企业的经营战略围绕它来规划,还要求企业的宏观流程、微观流程要围绕它来执行,还要求企业的每一位员工都围绕它来运作。在这个过程之中,需求更多的引导,甚至需要组织变革、流程变革,就是我们所熟悉的bpr(业务流程重组)或者bpi(业务流程优化),而这种变革最容易使项目变得不可空,甚至失败。 目标:一对一营销 我们的战略基于以客户为中心,而我们最终要实现的目标是一对一营销。 crm追求的终极目标就是一对一营销。而这个追求的过程是很复杂、很艰难的,是需要在以客户为中心的战略思想的指导下结合宏观流程、微观流程来实现。 crm战略就是要促使企业用户从最初的盲目大量化营销,到目标营销,到客户需求导向营销,最终到一对一营销。在实现一对一营销后,才是真正抓住最有价值、最有潜力的客户,进行不同级别、不同价值的客户的差异化服务,进行针对性更强的个性化更高的市场营销,甚至将客户互动进来,即是消费者又是市场推动者。 针对于粗放型经营,企业用户大多是根据经验、预测和往年比较,来安排市场营销,或者组织人员对市场做市调和预测分析,这样一来,市场营销相对比较多的人为因素,受众比较广泛,费用和回应率没有真正关联起来。 随着市场竞争越来越激励,越来越成熟,更多的企业用户趋向于精细型经营。其中,粗放型经营向精细型经营的转变,就是一种经营战略的变革,基于生产的精细型经营就体现在erp上,基于客户的精细型经营就体现在crm。 crm经营战略的四部曲 实现以客户为中心的crm经营战略,可以分四个主要部分:客户识别、差异化、互动、客户化。 客户识别客户识别:潜在客户细分、目标客户定位、客户价值识别、客户预测。 以客户为中心,对于市场营销就是一个角度的不同。不再是从产品和服务角度出发去考虑市场怎么做,而是先分析、挖掘我们的潜在客户是哪些?潜在客户在不同类型条件下是怎么细分的?他们的主要特征?兴趣?购买动向等?怎么样开发? 根据往期销售、同行业销售、现有销售的客户资料来分析潜在客户群中,我们的目标客户定位在哪一类客户群?他们的主要特征是什么?需要做什么样的有针对性的跟进? 差异化 差异化:阶段管理、服务差异化。 对于意向客户,我们需要将商机跟进的销售过程分阶段管理,进行量化和规范化管理,不同阶段的重点在哪里?不同阶段的购买价值为多少?不同阶段的资源配置怎么作?不同阶段的差异化体现等 另外,对于不同阶段以及不同购买价值的客户,提供的服务也是有差异的,我们要确保80%的资源分配在产生80%价值的20%客户身上,而不是一视同仁。 互动 互动:客户互动、分析提炼信息。 客户化: 有了客户识别对客户进行分类,差异化对客户的管理,互动与客户加强联系才能真正做到以客户为中心的客户化

四、什么是自动化营销?看了很多理论,有执行实例吗?

自动营销模式

营销自动化是简化工作流,自动执行营销任务,提升营销效果的软件。参考神策数据近日发布的《营销自动化应用基准报告 2021》,从快消领域和在线教育看营销自动化的实践:快消领域:某饮料品牌,将用户沉淀至企业微信;通过小程序“开通会员年卡”的弹窗,吸引会员入会,提升用户粘性;通过社群营销

五、销售流程如何更好地实现自动化?

销售自动化

通过售后通信最大限度地增加销售/推荐机会。基于convertlab对数据的分析寻找新的方法来增加客户的生活价值,同时鼓励他们购买更多产品。保持对社交媒体聊天的鸟瞰。关注客户在社交媒体渠道上对他们在公司的经历的评价从未如此重要。大多数买家属于多个社交平台,他们特别可能在粉丝多的地方

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