數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境悄然變革，從傳統(tǒng)營(yíng)銷到數(shù)字化營(yíng)銷再到如今的預(yù)測(cè)營(yíng)銷，營(yíng)銷手段正在發(fā)生天翻地覆的變化。營(yíng)銷科技公司Sizmek中國(guó)區(qū)總裁鄭家強(qiáng)、畫龍科技首席執(zhí)行官宋碧蓮以及一面數(shù)據(jù)首席營(yíng)銷官林圓圓接受專訪，闡述了MarTech的智慧。

當(dāng)你第二次踏進(jìn)一家餐廳，員工因?yàn)橛浀媚闵洗蝸磉^，他們或許能記得你的姓氏，為你準(zhǔn)備你喜歡的飲品，對(duì)于他們來說，這是一個(gè)猜測(cè)判斷的過程;對(duì)于你來說，服務(wù)體驗(yàn)隨之升高，也節(jié)省了一定的時(shí)間成本。

這是人工識(shí)別個(gè)人ID進(jìn)而預(yù)測(cè)的例子。

那么如果不需要人工猜測(cè)你的行為，而是通過機(jī)器進(jìn)行ID識(shí)別并進(jìn)行主體行為預(yù)測(cè)，自動(dòng)對(duì)主體行為進(jìn)行判斷，想必對(duì)于時(shí)間、人力成本的節(jié)省將會(huì)有極大的幫助，這也就進(jìn)入了MarTech的范疇。

智慧營(yíng)銷解決傳統(tǒng)營(yíng)銷痛點(diǎn)

MarTech概念出自Scott Brinker，也就是傳說中的“智慧營(yíng)銷”，是AdTech(廣告技術(shù))、人工智能、大數(shù)據(jù)的有機(jī)結(jié)合體，是將人工智能從“紙上談兵”落實(shí)到營(yíng)銷實(shí)踐的第一步。它的出現(xiàn)賦予人工智能和大數(shù)據(jù)在全鏈路營(yíng)銷上更多想象空間，其核心是幫助企業(yè)依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)配置營(yíng)銷資源，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷活動(dòng)的全鏈路的自動(dòng)化，幫助企業(yè)以營(yíng)銷來驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，優(yōu)化用戶管理，制定營(yíng)銷策略。2017年的數(shù)據(jù)顯示，全球有超過5000家公司在制作各種產(chǎn)品來創(chuàng)造營(yíng)銷技術(shù)，包括廣告、內(nèi)容、社交、電商、數(shù)據(jù)等都在MarTech的領(lǐng)域之內(nèi)。

就國(guó)內(nèi)形勢(shì)看來，智慧營(yíng)銷僅經(jīng)歷了從0-1的發(fā)展，還未在整個(gè)營(yíng)銷圈盛行，傳統(tǒng)數(shù)字化營(yíng)銷手段仍然是目前大多廣告主的選擇，也就是BI營(yíng)銷(Business intelligence)，通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。換句話說，傳統(tǒng)營(yíng)銷需要大量人工對(duì)數(shù)據(jù)主動(dòng)進(jìn)行提取、分析，針對(duì)人群制定幾套或者一套最合適的方案。

傳統(tǒng)營(yíng)銷痛點(diǎn)大，時(shí)間、人力成本高，現(xiàn)實(shí)效果和設(shè)想差距較大，比如，“短信轟炸”渠道獲取新用戶、留住老用戶是傳統(tǒng)營(yíng)銷最常用的手段，但往往效果甚微：你可能花費(fèi)幾十萬元投放輻射3000位客戶中才能獲得200位點(diǎn)擊客戶和1-2位實(shí)際購(gòu)買客戶。而智慧營(yíng)銷通過技術(shù)分析用戶畫像，從3000位客戶中得出部分復(fù)購(gòu)率大的人群ID，在通過短信渠道推送時(shí)，效果對(duì)比之前有極大地提高和優(yōu)化。這是MarTech帶來的提升。

數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)：帶來用戶增長(zhǎng)、提高留存率

智慧營(yíng)銷的基底是“大數(shù)據(jù)”。“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)，使精細(xì)化營(yíng)銷成為可能，為技術(shù)建立更好模型提供了基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)也更好地推動(dòng)了營(yíng)銷。

“選擇產(chǎn)品投放時(shí)，在擁有大量數(shù)據(jù)的前提下，我們可以對(duì)用戶數(shù)據(jù)提前進(jìn)行分析，做用戶洞察，幫助品牌主用最少的成本做營(yíng)銷。”一面數(shù)據(jù)首席營(yíng)銷官林圓圓在提到數(shù)據(jù)作用于營(yíng)銷時(shí)說到，數(shù)據(jù)能夠讓品牌方知道消費(fèi)者在想什么，在做廣告投放時(shí)，不用盲目投放。

數(shù)據(jù)還能夠幫助品牌根據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行品類的創(chuàng)新，林圓圓舉例說到，在幫助一款國(guó)際糖果品牌做廣告營(yíng)銷時(shí)，彼時(shí)有一款俄羅斯紫皮糖非常受歡迎，但是并未看到其進(jìn)行大量廣告推廣，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)其營(yíng)銷方案比較新穎，于是一面數(shù)據(jù)將抓取來的數(shù)據(jù)嫁接到自有系統(tǒng)中，和該產(chǎn)品特征有機(jī)結(jié)合，并創(chuàng)新地將其與某款相應(yīng)吐司跨界結(jié)合，獲得了較好效果。

數(shù)據(jù)是進(jìn)行預(yù)測(cè)營(yíng)銷的基礎(chǔ)，鄭家強(qiáng)也提到，所有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型都需要梳理數(shù)據(jù)，進(jìn)而不斷進(jìn)行分析和完善。

最重要的是，合理使用數(shù)據(jù)能夠幫助品牌主帶來用戶增長(zhǎng)、提高留存率。她以快消品為例提到，品牌主首先希望有用戶買，其次需要用戶復(fù)購(gòu)，也就是增強(qiáng)用戶忠誠(chéng)度，而數(shù)據(jù)的作用就在于能夠讓品牌了解用戶心理，進(jìn)而根據(jù)市場(chǎng)需求改變產(chǎn)品策略，“而不是隨意想個(gè)口號(hào)，拍拍腦袋就做營(yíng)銷創(chuàng)意，現(xiàn)在的決策我們都有數(shù)據(jù)可依。”

宋碧蓮的團(tuán)隊(duì)更多是做了提高用戶留存率的角色。她提到，從用戶運(yùn)營(yíng)的角度看，僅進(jìn)行用戶增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，更需要做的是用戶的留存和轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)能夠讓其對(duì)存量用戶進(jìn)行價(jià)值的再度挖掘，畢竟已知流量的存留比新流量的獲取要來的容易，用戶忠誠(chéng)度也更高，宋碧蓮說到。

AI作用于營(yíng)銷：預(yù)測(cè)營(yíng)銷時(shí)代的到來

智慧營(yíng)銷和傳統(tǒng)營(yíng)銷最大的不同是，智慧營(yíng)銷是技術(shù)、大數(shù)據(jù)和平臺(tái)共同作用的結(jié)果，通過機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，最后獲得商機(jī)轉(zhuǎn)化，形成自動(dòng)化營(yíng)銷，技術(shù)是關(guān)鍵。

MarTech根據(jù)大數(shù)據(jù)建立模型，通過人工智能的手段進(jìn)行預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)，從而觸達(dá)更精細(xì)化的人群，提高轉(zhuǎn)化效率。這就是AI營(yíng)銷，核心是預(yù)測(cè)，也被稱為智慧營(yíng)銷的“大腦”，是一個(gè)開啟營(yíng)銷自動(dòng)化的智能營(yíng)銷。

畫龍科技首席執(zhí)行官宋碧蓮在接受采訪時(shí)對(duì)于預(yù)測(cè)營(yíng)銷的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了對(duì)比闡述。以提高老用戶復(fù)購(gòu)率為前提，她認(rèn)為，和BI相比，AI運(yùn)用于營(yíng)銷中，極大優(yōu)化了營(yíng)銷效果。宋碧蓮也做了舉例，在進(jìn)行活動(dòng)前期宣傳時(shí)，為了提高產(chǎn)品銷量，品牌方往往通過短信渠道進(jìn)行用戶轉(zhuǎn)化，BI營(yíng)銷通過群發(fā)至所有用戶群體，體量可能超千萬甚至億級(jí)，但是由于這不是精準(zhǔn)用戶，或者被推送對(duì)象并不喜歡這款產(chǎn)品，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率極低。

而AI營(yíng)銷是有目的地進(jìn)行轉(zhuǎn)化。首先明確轉(zhuǎn)化目的，其次根據(jù)目的用預(yù)測(cè)的方式將轉(zhuǎn)化可能性最高的人群進(jìn)行“提取”，比如雙十一之前通過各種優(yōu)惠力度吸引一大批新用戶，那么之后就需要對(duì)這些新用戶進(jìn)行維護(hù)，否則會(huì)導(dǎo)致客戶的流失。通過AI預(yù)測(cè)復(fù)購(gòu)人群，進(jìn)而及時(shí)精細(xì)化觸達(dá)，能在最短時(shí)間有效保留大部分老用戶。

運(yùn)用AI預(yù)測(cè)模型，品牌在做用戶留存時(shí)能夠更加精細(xì)化地觸達(dá)潛在復(fù)購(gòu)用戶，節(jié)省營(yíng)銷成本，交易轉(zhuǎn)化率也能提高。宋碧蓮舉例到，在幫助平安保險(xiǎn)做預(yù)測(cè)營(yíng)銷時(shí)，搭建整個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu)，全渠道采集用戶數(shù)據(jù)，得出擁有高級(jí)標(biāo)簽的人群畫像，如交易情況、潛在購(gòu)物情況以及與平安保險(xiǎn)的交互情況等;在通過預(yù)測(cè)模型，形成數(shù)百個(gè)AI算法;最后進(jìn)入營(yíng)銷智能化環(huán)節(jié)，自動(dòng)給用戶推薦相應(yīng)產(chǎn)品。“針對(duì)什么樣的目標(biāo)、發(fā)什么活動(dòng)最佳、發(fā)給誰最好、什么內(nèi)容最好、什么時(shí)間發(fā)等因素，整個(gè)環(huán)節(jié)自動(dòng)循環(huán)，形成閉環(huán)，反復(fù)迭代優(yōu)化結(jié)果。”最終幫助平安保險(xiǎn)用更少的成本達(dá)到更大的轉(zhuǎn)化。

另外，在AI預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用上，人臉識(shí)別是一個(gè)好的切入點(diǎn)，在線下零售場(chǎng)景的應(yīng)用更為凸顯。“我相信2019年會(huì)是人臉識(shí)別設(shè)備在中國(guó)的發(fā)展元年，會(huì)有很多的零售商將在營(yíng)銷領(lǐng)域應(yīng)用人臉識(shí)別設(shè)備。”鄭家強(qiáng)說道。

“人臉識(shí)別能夠讓數(shù)據(jù)顆粒度變得更細(xì)。在線上，我們能看到消費(fèi)者點(diǎn)擊、到店、停留、放購(gòu)物車、有沒有購(gòu)買等行為，但是在線下，很多時(shí)候我們只知道他購(gòu)買了什么，卻不能了解到購(gòu)買的中間過程。這時(shí)通過人臉識(shí)別技術(shù)，我們可以了解到消費(fèi)者在超市哪一個(gè)通道上面停留，停留了多久，有沒有做出購(gòu)買行為等。當(dāng)然，這些現(xiàn)象店員可能會(huì)看到，但是這個(gè)數(shù)據(jù)不一定能夠被留下來，人臉識(shí)別的設(shè)備便可以將這些數(shù)據(jù)數(shù)字化存留下來。”鄭家強(qiáng)說道，“它可以做到線下的歸因模型，判斷該投何種渠道，不同的渠道完成銷售任務(wù)的情況等，甚至可以建立一個(gè)全渠道的歸因模型，對(duì)業(yè)務(wù)提升具有非常大的幫助。”

鄭家強(qiáng)還強(qiáng)調(diào)，當(dāng)人臉識(shí)別收集的數(shù)據(jù)與線上行為得以結(jié)合，就意味著營(yíng)銷人員能夠通過掌握全渠道行為數(shù)據(jù)再結(jié)合AI的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)用戶的下一步，并做出推薦。這是人臉識(shí)別在智慧營(yíng)銷應(yīng)用中體現(xiàn)的重要意義，也是預(yù)測(cè)營(yíng)銷中的一個(gè)重要概念——情景評(píng)分。

對(duì)的數(shù)據(jù)，對(duì)的應(yīng)用

鄭家強(qiáng)認(rèn)為，人臉識(shí)別重要的一步是數(shù)據(jù)采集，而尊重?cái)?shù)據(jù)隱私尤為重要。“很多用戶會(huì)認(rèn)為人臉識(shí)別被普遍應(yīng)用地話，時(shí)時(shí)刻刻都有攝像頭在對(duì)著他，毫無隱私可言”，他提出，要讓用戶感到滿意，而不是“被監(jiān)視”。

近年來，大眾數(shù)據(jù)隱私意識(shí)的薄弱、數(shù)據(jù)欺詐現(xiàn)象頻出等情況，使得數(shù)據(jù)隱私和安全問題越來越被重視，今年5月歐洲出臺(tái)史上最嚴(yán)個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)條例——《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR),個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)被搬上舞臺(tái)。對(duì)此，宋碧蓮認(rèn)為，在AI預(yù)測(cè)營(yíng)銷應(yīng)用數(shù)據(jù)上，權(quán)益共享是一個(gè)比較好的保證數(shù)據(jù)隱私的方法，用AI來保證數(shù)據(jù)隱私和安全。“比如”，宋碧蓮舉例說道，“在一個(gè)大流量平臺(tái)上，各類用戶特征明顯，當(dāng)用戶符合某個(gè)條件時(shí)，流量平臺(tái)就能夠給他推薦一個(gè)相應(yīng)的優(yōu)惠券，這種情況下，客戶的數(shù)據(jù)并沒有被傳到第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)，是受保護(hù)的，因?yàn)橹话l(fā)生在流量平臺(tái)，能夠根據(jù)AI算法預(yù)測(cè)并進(jìn)行推送。”

鄭家強(qiáng)認(rèn)為，目前大家在數(shù)據(jù)隱私上仍然處于摸索狀態(tài)，但技術(shù)在商業(yè)中的落地一定要建立在互贏的基礎(chǔ)上，對(duì)于數(shù)據(jù)隱私也應(yīng)該重視。林圓圓也提到，數(shù)據(jù)是一個(gè)非常好的資產(chǎn)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)應(yīng)避免野蠻生長(zhǎng)。有人認(rèn)為數(shù)據(jù)越多越好，其實(shí)不然，對(duì)的數(shù)據(jù)應(yīng)用在對(duì)的方向才是將數(shù)據(jù)資產(chǎn)更好商業(yè)化的方式，營(yíng)銷應(yīng)該讓數(shù)據(jù)變得更有價(jià)值。

結(jié)語

AI預(yù)測(cè)營(yíng)銷在國(guó)內(nèi)尚處于初步階段，更多的是理論階段，MarTech目前也有諸多問題。雖然可以預(yù)見，預(yù)測(cè)營(yíng)銷的入局，將會(huì)給行業(yè)帶來巨大變革，但是諸如人才、數(shù)據(jù)安全問題也隨之而來，對(duì)從業(yè)者也提出新的要求，帶來新的挑戰(zhàn)。

當(dāng)然，營(yíng)銷的核心是“人”，AI預(yù)測(cè)營(yíng)銷也應(yīng)以“人”為本。

標(biāo)簽： 安全 大數(shù)據(jù) 電商 數(shù)據(jù)分析 推廣 優(yōu)惠

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