MarTech营销科技实践2020

MarTech

“MarTech”概念最早在2008年被知名博主Scott Brinker提出。Scott Brinker认为,MarTech是一种智慧营销概念,将割裂的营销 (Marketing)、技术(Technology)与管理(Management)联系在一起,并创设新术语“MarTech”。

一、营销科技市场概览

1. 营销科技定义

“MarTech”概念最早在2008年被知名博主Scott Brinker提出。Scott Brinker认为,MarTech是一种智慧营销概念,将割裂的营销 (Marketing)、技术(Technology)与管理(Management)联系在一起,并创设新术语“MarTech”。

在中国,营销科技从未形成统一定义,但企业营销人普遍关注科技在营销链路各环节中的应用,因此所有与企业营销业务相关的科技,都属于营销科技的范畴

具体而言,营销科技指将技术融入营销全流程,解决企业营销问题,实现用户资产沉淀、品牌推广、拉新获客、销售转化、留存运营等目标,并提升营销的效果。

随着互联网在中国的发展,围绕互联网广告投放的“AdTech”广告技术率先发展起来,以下对AdTech及MarTech的概念进行区分

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2. 品牌方营销价值链

品牌方的营销价值链可划分为用户洞察、用户拉新、用户转化与留存几个环节。

在用户洞察环节,品牌方通过了解目标人群特征,进而指导其营销策略、商品策略制定等;

在用户拉新环节,品牌方通过广告投放等方式提升品牌认知度、获取新用户;

在用户的转化与留存环节,品牌方通过对用户持续的运营,提升单客价值。

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二、品牌营销面临的挑战

1. 用户洞察:用户触点增多,不同渠道用户数据分散割裂

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随着移动互联网的兴起,品牌触达消费者的线上触点越来越多。用户数据分散在各个线上、线下触点、碎片化的、割裂的用户数据导致品牌方难以识别不同触点上出现的用户身份是否为同一个人,进而形成全面的用户画像,这将直接导致营销缺乏针对性和策略性。如何拉通用户数据、加深用户洞察,是品牌营销面临的一大挑战。

2. 用户拉新:品牌拉新成本攀升,广告投放效果难掌控

业绩增长是品牌方最关注的核心问题,而用户拉新是实现品牌业绩增长的首要“原动力”。

广告投放是品牌触达消费者、实现拉新的主要手段之一。如前文所述,随着用户触点,尤其是线上触点的增多,品牌的在线广告投放媒体渠道也随之丰富起来。

然而,这也为品牌方带来新的挑战:

随着流量红利见顶,流量价格陡升,品牌方广告投放成本越来越高。在不断增长的拉新成本下,品牌对广告投放所产生的实际转化效果更加重视,然而传统的品牌广告无法监测用户触达后的购买后链路数据,广告投放效果无法掌控;

大型企业组织结构复杂,往往具有多品牌、多门店、多区域等特点,各品牌/门店/区域的广告投放计划及预算决策权分散,难以实现统一的账号管理,广告投放管理效率低下,资源配置不合理。

3. 用户转化与留存:用户互动缺乏策略性和针对性,导致用户流失

在用户转化与留存方面,近年来各行业品牌企业竞争激烈,在拉新用户的活跃期后极易流失,需要品牌方及时进行有效的用户互动。

在APP、微信等移动互联网私域阵地出现之前,品牌的用户互动方式主要以电话、短信联系为主。随着移动互联网的发展,消费者的移动端使用习惯发生巨大改变,品牌与用户进行互动的渠道转向以APP、微信生态为代表的移动互联网格局。

目前,品牌方在用户转化与留存方面面临以下挑战:

传统的用户互动沟通效率低下,且由于用户触点及用户数据的碎片化,品牌难以与用户进行有效沟通;

用户互动缺乏策略,内容缺乏针对性,时机不准确,导致用户转化率和留存率不足;

由于用户数据割裂,品牌方无法对用户留存实际效果进行实时追踪,更无法及时调整用户互动策略。

三、用户洞察:整合全渠道用户数据,为营销决策提供支撑

1. 构建CDP:整合全渠道用户数据,以One ID统一用户画像

随着品牌的用户触点不断增多,不同用户触点所获取的用户数据碎片化、不完整,仅体现部分用户特征。同时,品牌需要获取完整的用户画像,以更加精准地进行广告投放、个性化互动等营销活动,提升用户拉新、用户转化留存的效果。

CDP平台可以帮助品牌方整合全渠道用户数据,通过对不同触点的用户数据进行数据拉通、数据清洗、数据分析等过程,基于One ID形成统一用户画像。

CDP定义:

狭义CDP:CDP平台中的数据以私域渠道为主,包括微信、CRM、官网、小程序、APP等用户数据。

广义CDP:其营销渠道更加多元丰富,CDP平台中的数据包括公域、私域的用户数据。

2. CDP解决方案实施步骤

第一步,数据采集与接入。数据充分的咨询和梳理后,将一、二、三方数据通过技术手段接入到CDP平台,标准化数据一般采取SDK、API接口接入;非标准化数据一般通过CDP平台拉取或品牌方自行上传。

第二步,数据整合与打通。CDP服务商会将品牌方的用户触点数据进行数据清洗、标准化等数据治理过程,将碎片化的用户信息进行拼接,整合成更加完整的用户One ID。

第三步,标签管理。由于One ID包含更多用户身份、行为等信息,品牌方会与CDP服务商进行配合,以特定的标签体系,为用户打标签,形成个体用户画像。其中,用户标签分为事实性标签、预测性标签等。事实性标签包括用户的年龄、性别等自然属性,也包括用户已经发生的行为特征;预测性标签是对用户未来行为的预测,一般通过AI算法得出。

第四步,人群管理及数据分析。品牌方通过对用户旅程、用户行为的分析、归因及预测,细分出不同的用户人群。此后,品牌方可根据用户管理方面的特定需求,制定针对性的用户触达策略。

3. CDP实践中的挑战及解决方案:用户数据匹配及优化数据拉通结果

拉通企业不同触点的用户数据并形成One ID,是CDP与其他企业数据平台最大的区别点,也是一大难点。

4. CDP实践中的挑战及解决方案:企业组织内部配合尤为关键

CDP建设需要跨多个部门沟通协作,跨部门沟通链路长,对用户及部门内部数据的露出持谨慎态度,给项目推进带来挑战。

5. 品牌方应重视CDP的运营

CDP对于品牌方来说,并不是存储数据的数据库,而是一种工具,因此需要企业内部多个部门关注CDP的运营工作。

  • 市场部门:

应关注广告投放所产生的用户后链路数据,为广告投放策略提供更多数据支撑。

  • CRM部门 :

应关注私域用户数据的运营,以更能更好运营品牌的微信、公众号、小程序等私域阵地。

  • 数据部门:

应关注对CDP中相关用户数据的分析工作,在赋能品牌营销工作的基础上,实现为品牌的其他非营销业务部门(例如生产、制造等)更多的数据洞察支持。

  • IT部门:

关注对CDP的监管与日常系统运维的同时,考虑到CDP中有大量的品牌用户数据资产,品牌方IT人员应负责品牌数据安全准则的合规以及用户数据隐私的保护。

6. 案例:某国际知名3C集团CDP,实现全渠道用户洞察与精细化营销

四、用户拉新:加强全链路效果追踪, 实现品效合一

1. 广告投放是品牌方用户拉新的主要方式

品牌的用户拉新成本不断攀升,主要体现在广告投放的相关支出上。

对于大快消、3C、汽车等品牌来说,用户拉新后的转化通常发生在第三方渠道,转化不受品牌方控制,多取决于消费者对品牌的认知度。而品牌的认知度直接对市场份额起着决定性作用。因此,品牌方主要依赖品牌广告提升品牌认知度。

对于教育、旅游、金融等品牌来说,用户拉新后的转化通常发生在一方APP,因此可用社交裂变的方式拉新。但仍然需要广告投放的方式触达潜客,并将潜客转化至自有渠道中。

因此,目前广告投放仍然是品牌方主要的用户拉新方式。

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2. 品牌广告 vs 效果广告:品牌方注重广告投放效果

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3. 广告拉新中的挑战与解决方案:补充一方、三方用户数据,精细化人群投放策略

4. 广告拉新中的挑战与解决方案:采集曝光后链路数据,掌控投放ROI

5. 广告拉新中的挑战与解决方案:品牌与效果广告结合,优化广告投放效果

6. 广告拉新中的挑战与解决方案:整合多渠道账号,实现高效广告投放管理

五、用户转化与留存:营销自动化优化营销效率

1. 营销自动化工具优化用户互动效率,提升用户转化、留存率

2. 营销自动化流程

3. 营销自动化应用场景:主动式用户互动

4. 营销自动化应用场景:触发式用户互动

5. 营销自动化应用场景:SCRM社交互动

6. 营销自动化工具选择及使用的建议

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六、营销科技未来展望

1. 技术层面:IoT技术将进一步丰富用户触点,使用户洞察更加立体

目前,品牌方已经实现通过摄像头、传感器等设备,对门店等线下触点的用户数据进行采集。同时,手机、平板电脑及可穿戴设备,也已成为品牌方在“后PC时代”采集线上触点用户数据的渠道。

未来,随着IoT技术的发展,品牌方采集用户数据的渠道将会更加多元。智能音箱、智能冰箱等智能IoT设备有望成为品牌新的用户触点,通过此类新触点,品牌方的用户触达和用户互动将进一步走进用户日常生活。

此外,品牌方与用户互动的方式也将更加多元。语音、人脸等非文本性互动将逐渐增多。除通过人脸Face ID识别用户身份之外,用户表情、情绪等更细微的用户数据,将成为品牌方进一步挖掘的方面。通过对此类细颗粒度用户数据的分析挖掘,品牌方得以进一步细化用户标签,用户画像将变得更加立体。

2. 数据层面:5G促进非结构化用户数据的利用

IoT技术为文本、图片、视频、音频,甚至AR/VR等非结构化数据奠定了基础,但也对品牌对非结构化数据的采集、处理、利用能力提出了更高的要求。

同时,5G技术还将提升非结构化数据的实时性采集、传输、处理能力。在5G技术的基础上,品牌有望实现对非结构化用户数据的实时、精准采集和洞察,加强对非结构化用户数据的利用深度。

3. 内容层面:营销内容丰富个性化,实现从“千人一面”到“一人千面”

随着用户触点的不断增多,用户平均聚焦在某个营销内容的时间会更短,品牌需要在短时间吸引用户注意力,需要更丰富个性化的营销内容与用户沟通。在营销内容生产上,AI在程序化创意、智能写作上的应用,有望实现批量自动化生产广告图片、媒体文案等,并通过个性化推荐等方式,实现从“千人一面”营销,到“千人千面”营销,再到未来的“一人千面”营销,即同一用户在不同时间、不同场景、不同触点看到的营销内容均是不同的。

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