营销数据中台实施营销自动化,到底有木用?

营销自动化传入国内大约在2010年,当时主要由两类广告主使用。

外资企业:在全球部署统一的营销自动化工具时,也在国内落地。

国内的金融企业:营销自动化在金融领域(银行、证券、保险)有非常多的应用场景,并且广告主拥有完善的数据运营能力以及足够的预算。在国际咨询公司(IBM、埃森哲、德勤等)展示了国外案例后,很容易投入预算进行尝试。

“营销自动化”概念在国内突然崛起是在2015年,最早的布道者是在国外深度接触过营销自动化工具,或者就职于外企营销技术公司的国内创业者们。在营销相关媒体的推波助澜下,营销自动化迅速吸引了资本的注意。

在一两年内出现了数十家“营销自动化”服务供应商,也吸引了部分创新型的广告主尝试购买。营销自动化在国内的发展有着广阔的空间,我相信,拥有数据中台、构建数据分析能力、构建营销自动化能力,是行业的发展规律。在2018年,我见到很多广告主开始投资数据中台,反映出大量广告主具备数据能力,进化到需要营销自动化的时间点在这两年(2021至2022年),相信今天就是营销自动化真正的春天。

营销数据中台解决方案能够全方位的帮助企业实现数据整合、数据治理、数据建模和数据服务化,涵盖 DMP 和 CDP 所有功能,并能基于企业对于数据的管理需求和商业化应用方向给予定制化支持。

能够助力企业实现基于智能营销和消费者智能运营及管理的数据管理、洞察分析和决策支持、数据激活、数据沉淀及数据闭环管理和应用等全方位营销数字化体系。

营销数据中台

“找一个数据库存放营销数据”是营销人比较朴素的需求,而“存放营销数据的数据库”从数十年前出现的营销数据仓库( Marketing Data Warehouse)到今天的“营销数据中台”,经历了一个漫长的发展过程。作为最昂贵的营销技术,今天的营销数据库已经演变出很多分支。

DMP( Data Management Platform)

CDP (Customer Data Platform)

Data Lake

在我眼中,这些技术虽然有着不同的用途、定位和技术细节,但有着相似的技术架构和数据运营模式,主要作用都是帮助广告主实现各种数据源的互联互通,对数据进行统一管理和应用,对数据价值进行最大化挖掘。我用了“数据中台”这个概念,统一称呼以上所有营销相关的营销数据库模式。

当广告主的数据量过大,并且数据形式过于复杂的时候,才需要通过数据中台进行管理,因此数据中台是大型广告主才需要的资源。

精细化营销操作:当市场部承接的数字营销预算大到一定程度,就无法通过营销人员的个人经验对营销活动进行微观操作。在拥有数据中台后,可以依靠数据+技术,驱动整个营销体系的精细化操作。

提升营销执行的ROI:这是最常规的诉求,市场部的绝大部分预算是在营销执行层面,按照每年一亿元的营销投入,如果通过数据能提升1%的精准度,就能节省100万元的成本,这是最显著的效果。

战略视角的营销策略:在打通生产、销售、电商、服务等数据后,市场部就能看到更加连贯的全局数据,进而站在更高维度,看待营销在公司战略布局中的定位和作用。

提升市场部内部运营的整合度:当市场部内部职能划分过细,需要通过数据来串接营销运营过程中的市场研究、市场策略、营销执行和效果考核,避免内部信息不对称,提升运营效率。

加强市场部和其他部门间协作:当企业内部组织架构达到一定复杂度,市场部需要通过数据对接其他部门的运作。在企业统一的考核体系下,在企业内部证明自身价值,争取更多资源。

支撑业务的数字化转型:数据中台所拥有的资源(数据/IT设施/考核规则/运营人员),除了支持营销场景,也可以构建各种数字化转型的业务场景,成为CMO和CEO/CGO/CDO对话的核心资本。有意思的是,今天讨论建立营销数据中台的,除了市场部和IT部门,有很多需求来自更高层的CEO、COO(首席运营官)、CGO(首席增长官)。这些高层的诉求是通过“数据中台”来解决业务问题(例如产能过剩、人员效能、获客),支持企业的创新业务(例如新零售、金融科技和数字化管理)

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