編輯導語：結合智慧營銷運營系統，業務人員可以一定程度上提升精準營銷的效果，實現降本增效，拉動營銷轉化效率。然而你瞭解智慧營銷運營系統發展的幾個階段嗎？本篇文章裡，作者就對這個問題做了回答，一起來看一下吧。
近兩年智慧營銷的話題備受關注，很多大廠陸續推出自己的智慧營銷系統，我看了很多的文章和資料、案例，發現很少有人能邏輯清晰地講明白智慧營銷運營系統的運作流程、以及智慧營銷運營系統的未來發展方向。
說到營銷系統大致上可以分為五個階段。
01
1。0時代，將線下的基礎營銷手法純粹性搬到線上，線上可以做的活動玩法單一，技術支援力度較弱，組織（運營、產品、技術）無資料意識，無資料依據，無資料反饋，全程拍腦袋。
一天晚上我和幾個朋友到美食街吃飯喝酒，剛到路口遇到幾個髮菜單的小夥子給我們遞上優惠券，到店消費滿200元減40元，我們挑了一家最好的餐廳坐下，老闆娘走過來問我們吃什麼，大概點了七八個菜後，又問我們喝什麼酒，她說店裡的啤酒買一打送一支，我們說來兩打。
酒足飯飽之後我去結賬，拿出剛才的優惠券抵扣之後還花了五百大洋，老闆娘親切地跟我歡迎下次光臨，順便拿了一張滿400元減80元的優惠券給我。
有一次跟老婆逛街路過天虹商場，廣場上聚集了很多人，引起了我們的注意，走近一看發現在搞活動，免費玩轉盤抽獎，只需要關注他們的公眾號即可參與。玩了一把抽到一個玩具熊，很有意思，然後我就帶著老婆進去天虹逛商場了，出來後大包小包提了幾袋子東西。
這兩個案例就是典型的1。0時代營銷系統的業務流程，首先系統建立一批優惠券並制定優惠券使用規則，等到使用者使用產品的時候，比方說登入或者註冊時觸發活動，給使用者送一張優惠券，使用者購買商品的時候，系統對商品在做一次優惠，然後使用者下單支付同時抵扣優惠券，最後使用者支付完成，系統再次給使用者發放一張優惠券，促進復購。
流量是獲客的關鍵，廣場是流量來源，路過的人群看到商場做活動被吸引，而進入商場消費，同樣的原理，微信、抖音是流量來源，企業投放的活動廣告是吸引人們使用產品的槽點。
圖1
圖2
1。0時代營銷的弊端是個人經驗主義導向，缺乏資料依據，一項營銷活動的執行效果到底是好還是不好，成功與否全然不知，缺少資料反饋、資料分析，可以說是全程拍腦袋做決策。
在這個階段被薅羊毛的可能性非常大，企業造成的損失比較慘重。
02
2。0時代，組織有資料意識，一定的資料依據，無資料反饋，技術開發的線上營銷活動玩法跟不上市場需求，活動單一，運營只能侷限於技術提供的幾個固定模板的開展營銷活動。
典型的案例就是做一項註冊送活動時，會根據以往的活動經驗總結，以及業務資料分析去主觀判斷哪些城市可以做活動，哪些城市不適合做活動，發放多少面值的優惠券。
也會做營銷事後風控，透過資料分析哪些使用者存在刷單薅羊毛，然後對其進行鎖定並追回損失。
可以說在這個階段所做的營銷活動決策大部分還是在拍腦袋行事，缺少科學方法做事，活動效果無法科學評估。
03
在積累了一定量的使用者和資料後開始步入3。0時代，企業將要考慮精細化運營，每分錢都要花在刀刃上，每一項營銷策略、運營計劃都要具有科學依據，而這些內容的最終落地都需要建立子在完善的數字化基礎上。
組織開始有資料意識、資料依據、有一定的資料反饋，透過使用者的行為資料分析、業務資料分析，瞭解使用者在使用產品過程中哪些環節的指標需要最佳化，哪些轉化是需要做營銷活動刺激提升轉化，哪個環節的流失使用者需要做什麼形式的活動進行召回。
我們還是拿註冊送活動來講，該活動的目的一方面是為了拉新、另外一方面是為了促進首單轉化，註冊送活動做與不做很難與使用者拉新的註冊資料形成直接關係，因為做了註冊送活動有可能註冊量環比反而降低了，不做也有可能註冊量增長，這是很常見的現象。
但註冊送活動一定可以透過新註冊使用者的下單轉化率來反應活動的效果好與不好，比方說註冊送活動是一張7折優惠券，最高抵扣10元，新使用者首單轉化率為70%，那麼接下來可以對流失的30%使用者做二次轉化，送一張5折優惠券，最高抵扣20元，來刺激他們的首單轉化。
當然也可以透過調整優惠券面值大小來驗證對活動轉化率的影響。3。0時代最明顯的弊端是無法對人群進行標籤分層，畫像對比，做不到實時活動，只能事後對使用者做活動，這種活動的效果一般會大打折扣，而且還無法判斷活動效果好與不好。
圖3
04
4。0階段意味著已經進入智慧運營、數字化運營的時代了，完善的資料產品體系、使用者行為資料、指標體系已基本完成，使用者畫像、使用者標籤分層、使用者分群、AB實驗、智慧運營已基本實現，原有的固定活動模板模式的營銷被廢棄。
此階段更多的是依據豐富的資料分析結果做營銷決策，對哪些城市、哪些使用者群、哪個使用者標籤的什麼分層使用者，透過什麼形式觸達、發放多大面值的優惠券，促使使用者完成我們設定的目標，這種更具時效性，能更好地留住使用者，避免使用者在轉化的過程中流失。
舉個例子：本月活躍使用者下單轉化率對比上一週期下降了，那麼我會從多個維度分析指標為什麼會下降，比方說某個重點城市的該項指標下降影響了整體，原因是因為該城市調整了市場價格，這個又是必然不可調整的，那麼我會對該城市的活躍使用者下單轉化做營銷。
因為目的是提高轉化能力，所以我需要建立一個實時的運營計劃，當該城市的使用者活躍後，在5分鐘內沒有完成下單動作，我要立刻對使用者觸達傳送一條簡訊或者push訊息告訴使用者，系統給他的賬戶裡面送了一張優惠券可以用來抵扣費用，一般使用者會進行下單，那就達到我的目標，從而提升了活躍使用者下單轉化率。
為了驗證運營計劃是否成功，通常會做AB實驗，選取90%的目標使用者作為實驗組，10%的目標使用者作為對照組，對比兩組的目標完成率以判斷運營計劃的活動效果。圖4為整體的運作流程，圖5-9為運營計劃建立過程及效果。
圖4
圖5
圖6
圖7
圖8
圖9
4。0時代的智慧營銷已經具備了很強的科學性，能夠做到使用者細分、精準營銷，透過資料依據進行決策、行動、反饋，再到資料分析。這種模式還是需要大量的資料分析師、運營人員配合完成整個營銷的落地實踐。
05
5。0時代，建立在數字化基礎上的智慧預警營銷運營系統。
不同與4。0的智慧營銷，5。0的智慧預警營銷是在4。0基礎上衍生的產品。如果說4。0的智慧營銷需要人為主觀的資料分析得出結論制定運營計劃，那麼5。0的智慧預警營銷就是系統的客觀分析，更具科學性，無需人為資料分析。
首先需要建立完善的資料產品體系、資料指標體系，明確指標屬性、指標維度；其次智慧監控運營關鍵指標，依據指標歷史資料、關聯指標資料變化進行智慧預警，分析指標的異常屬性、維度、異常使用者、同期預警指標。
然後就是對觸發預警的運營指標異常維度開展自動化營銷策略，預警結束則營銷自動結束，粒度可以細分到小時、天、月；最後就是策略落地執行效果分析並指導策略迭代，形成資料驅動運營閉環。
舉個例子：智慧預警指標【活躍使用者下單轉化率】，在2022年1月5日9：00-10：00區間數值異常偏低，異常維度為重慶市的活躍使用者下單轉化率低，此刻系統會自動匹配事先建立好的營銷運營計劃，對重慶市的活躍未下單的使用者觸達發生簡訊/push訊息，併發放優惠券，以提升重慶市的活躍使用者下單轉化率。
當觸達後智慧預警監控該城市的活躍使用者下單轉化率數值迴歸正常後，智慧營銷運營計劃自動結束。
一個好用的智慧營銷系統一定是2。0、3。0時代的結合物，它一定具備將強的科學性，能夠助力企業快速增長，實現業務突破。
本文由 @燦爛千陽 原創釋出於人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。
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