大数据助力智能营销创新 ——专访艾普深瞳CEO兼首席架构师、沃捷集团CTO刘赓

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阅读模式 17:05 导语:随着数据维度的不断丰富,应用场景的不断增多,尤其是移动化所带来的位置数据、物联网数据的日趋丰富,数据营销也在快速演进,中国的智能营销时代正在到来。

艾普深瞳CEO兼首席架构师、沃捷集团CTO刘赓

随着数据维度的不断丰富,应用场景的不断增多,尤其是移动化所带来的位置数据、物联网数据的日趋丰富,数据营销也在快速演进,中国的智能营销时代正在到来。智能营销的发展,使得精准营销正成为现实,将商品信息精准推送给有需求的消费者,这不仅将改变诸多企业,也将改变消费者的生活。

10月30日,在2018智能营销共振创新论坛上,艾普深瞳CEO兼首席架构师、沃捷集团CTO刘赓发布了艾普深瞳三大产品体系:PandaDATA®大数据智能生态平台、PandaROLA™社交能力矩阵平台和 ENGINE++™数据智能引擎平台,并就MarTech体系下基于数据驱动的全域营销能力整合进行了讲解。

那么,究竟什么是MarTech,它是如何对目前的营销能力进行全面提升?我们就这些问题对刘赓进行了专访。

智能营销是数字营销的升级

记者:请问智能营销和数字营销有何区别?

刘赓:智能营销不同于数字营销,而是数字营销的升级。虽然很多户外媒体与受众的交互、户外大屏和手机屏的交互,都是源自于数字营销的技术理念,但智能营销还需要依托交互技术以及营销策略等多方面的基础能力。

记者:您个人如何理解MarTech?

刘赓:MarTech即Marketing Technology。狭义上来说,MarTech 营销技术是管理评估所有数字营销活动及电商活动的技术,能够优化消费者体验、管理现有客户以及提升顾客转化。所涵盖的技术平台包括CRM、广义DMP、营销自动化软件和服务等。

从广义上来说,MarTech是基于数据及营销AI模型支撑的定义和激发需求的体系,是沿着解决用户购买决策流程(用户需求侧)为技术发展路径的复杂体系。也是跨技术领域、跨平台、跨场景的集高科技与脏活累活于一身的能力整合体系。MarTech是一门学科,包括流量运营知识体系、技术运维知识体系、内容知识体系、人工智能知识体系等。

记者:MarTech技术通过计算提供精准高效的核心是什么?

刘赓:营销场景高效匹配是MarTech能解决问题的关键,比如,户外广告是广告传播的重要形式之一,但是过去很长一段时间里,其投放效果很难评估,而MarTech正在改变这种状况。通过分析处理各场景下的数据,可以为户外广告提供更为高效的投放策略以及投放监测结果。

以艾普深瞳为某视频APP户外广告投放效果做的大数据洞察报告为例,该报告不仅能得出每个区域广告牌的浏览人数,还能测算出谁在何时看了广告牌,看过之后是否下载了该视频APP,而且还可以将下载用户人群的群体特征具体到年龄段的分布、性别的比例、拥有子嗣的比例、月可支配消费的比例以及兴趣爱好等。

Martech的愿景是将营销从精准营销进化为预测营销

记者:您个人理解的MarTech的愿景是什么?

刘赓:当下的营销已不再是让消费者想象商家的产品,而是让消费者体验商家的产品。MarTech的愿景是将营销的重点从“大创意”进化为“大数据”,从精准营销进化为预测营销。

MarTech就是以用户生命周期的价值最大化为核心诉求,标准MarTech体系是以AI 技术和算法作为支撑的四种预测模型:聚类模型、倾向性模型、推荐模型、价值模型,从而初步实现以用户为核心的营销理念。MarTech可以帮助企业通过依靠技术和数据来配置营销资源,优化企业的营销策略,实现营销活动的全链路自动化,帮助企业通过营销体系来驱动运营,优化用户管理,制定完整策略。

记者:中国的智能营销市场目前发展状况如何?

刘赓:目前中国市场业务增长十分迅猛,以深瞳为例,核心团队承载的数据业务连续三年收入翻番,从最初仅服务汽车、快消两个行业,到现在己经涉及汽车、快消、电商、互联网、母婴、地产、教育等多个行业。

智能营销技术可以解决无效线索问题

记者:能否举一个智能营销案例?

刘赓:比如,有购车意向的王先生,在某汽车活动上主动留存了电话号码,智能优化系统就可以对这个线索进行智能分级,并匹配分析出该线索与店面的常态大致距离,可能喜好的车型方向,关注的产品特性方向等等。

基于这些不可逆的数据特性,销售人员就可以对线索进行复核,并为王先生提供更好的体验式服务,从而提高到店率和最终的成交转化率。

记者:这具体从技术上是怎么做到的呢?

刘赓:当前智能营销技术基本可以解决无效线索的问题。其开发的基于大数据的销售线索智能优化系统,能动态快速识别线索的异常状态,如留存资料中的号码无效、线下位置远远超过经销商经营范围等,系统能够自动判断这些线索为低效线索,并实时告知经销商销售人员,提升工作效率。

该系统能够识别消费者在互联网上的寻购行为,并基于消费者的消费能力、兴趣爱好、线下位置等维度的数据,判断其对于目标车型是否具备足够的购买意向,并进行评级。

基于消费者寻购过程中在线上的浏览、搜索、评论等行为数据,线索智能优化系统能够快速分析出每个有效的销售线索在线上关注目标车型、竞品车型和相关关注点,并为该线索打上标签反馈给经销商销售人员,提供更多线索信息,让销售人员在电话邀约前就能获知客户需求、以及关注的竞品车型,做到有的放矢,有效提升邀约成功率。

艾普深瞳曾用销售线索智能优化系统帮助某汽车客户分析出,其客户群体爱玩某款网络游戏以及观看某个综艺节目,于是建议该汽车品牌加强对这一游戏和综艺节目的广告植入。

记者:智能营销如何整合越来越碎片化的消费者触点?如何快速反应抓住营销时机?

刘赓:互联网时代利用智能营销技术使厂商全面了解潜在用户成为可能。

以汽车销售为例,基于用户线上线下行为特征的数据,我们从品牌、车型、地域、档次、车身类型等维度,找到与消费者购车意向相关的变量,并利用机器学习技术,建立消费者购车意向预测模型,使其从各方面都能适用于乘用车销售场景,并可根据不同类型汽车特征进行调整优化。

比如,通过用户家庭住址与办公地点预测判断的模型,艾普深瞳分析出一批喜欢某品牌车的用户上班和居住的区域范围,进而建议该品牌在这两点之间进行户外广告投放,这就实现了精准购买户外媒体。

再比如,通过品牌跟产品关联强度的模型,可以帮助品牌迅速寻找战略的异业合作伙伴。

2014年,艾普深瞳为一家本土服装品牌提供服务。这一衣服品牌在北京地区有200名VIP客户,他们每年到实体店花费都在10万块钱以上。经过数据分析后发现,这些VIP客户中有17%的人都开某品牌汽车。根据这个线索,该服装品牌就和该汽车品牌的某个大区进行了连续三年合作,一起举办线下活动,从现场订单量来看,每次活动现场的反响都很好。

通过营销手段收集销售线索的形式未必是汽车行业未来最好的营销手段,但针对销售线索这个概念,我们应该更加广义的去理解它。从线索的收集场景、收集方式,到线索质量的评估、战败线索的挽回,再到基盘客户与新增线索的匹配式营销,都应该有更为系统的数据技术及营销技术进行支撑。如今的营销市场早已不是一招鲜吃遍天的时代了,多重能力的整合贯通是无法绕开的路。

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