京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
基于数据的营销应用趋势分析
新现实营销,一个厚重而敏感的话题,经济危机和市场阴霾是现实的,未来的不确定性风险是现实的,市场和客户的千变万化更是现实的。一切都在变化,营销的理念在变,营销模式在变,营销手段在变,营销的流程在变,营销周期在变,营销的平台也在变……面对更多的自变量和因变量,面对更加数字化的绩效计量,每个理智的营销者都在思考下一步的应对之道,而整合,则是我们无法回避的选择。
十大基于数据的营销应用趋势分析
营销科学与营销艺术加速融合
回顾百年营销史,我们不难发现营销科学和营销艺术始终都是市场营销的双螺旋DNA,围绕二者孰轻孰重的话题也从来就没有间断过。在新现实营销时代,二者的融合将进一步加速,营销科学将为营销艺术提供更多的数字基石,而营销艺术也将为营销科学创造更曼妙的畅想空间。
营销闭环管理将进入大规模实践阶段
尽管戴明环的PDCA理念简单了些,原始了些,但当我们真正把这种思想落实在实际的营销工作当中时,却发现所有的问题都变得不再简单,组织架构 、流程制度、系统保障等严重阻碍了闭环营销的实现。在新现实营销时代,从商业目标、营销资源、数据整合,到策略和分析、资源配置、营销规划、营销执行和绩效反馈的全方位营销闭环必将大行其道,成为热点中的热点。
全营销业务流程整合
在传统的品牌营销方面,理论和实践已经相当成熟;但是在产品和服务营销的范畴,基于数字和信息的营销理论和实践,仍然有待我们深入探究。而以数据库营销为理论基础的业务流程整合:数据内容整合和管理、数据质量管理、营销管理系统、数据分析/挖掘、商业策略、商业智能和客户智能、直复式营销和销售线索挖掘的全业务流程整合,将是今后一个时期内企业营销体系发展的重中之重。
落实客户全生命周期管理
客户全生命周期管理,是客户关系管理(CRM)理论的核心出发点,从客户的获取、客户的激活、客户的价值提升,到客户的流失预警和挽留等阶段,每个阶段都有不同的分析方法、营销策略和营销手段,以帮助企业最大限度的利用既有的营销资源和客户资源,实现ROI的最大化。
客户数据整合和单一客户视图
企业中与客户和营销相关的数据和信息,散落于诸如市场、销售、渠道、供应链、财务、客服等多个业务单元。通过整合多渠道数据源,利用ETL建立数据仓库,进而建立面向业务主题的数据集市,并通过单一视角审视客户,达到最理想的客户信息管理状态:丰富完善/准确实时的客户信息可以令营销分析者/策划者/管理者和执行者精准地分析研究客户,进而做出并监控最合理的营销计划。
客户数据质量管理和提升
客户数据包括客户的基本信息、特征信息、行为信息、购买信息、客服信息等多重数据源,客户数据质量的精准程度,直接关系的营销策略和营销执行的绩效,通过在客户数据质量管理流程制度、组织机构保障和相应的数据质量管理平台等具体策略,可以令企业的客户数据质量在惟一性、标准性、准确性、完备性等方面达到前所未有的高度。
数据挖掘在营销中的广泛应用
企业针对营销的分析,通常流于对过去和现实的描述性统计分析,而缺乏针对未来的预测性分析,如客户购买了A产品,会不会购买B服务?客户购买某种产品的可能性有多高?客户可能因为何种致命的因素流失掉?客户流失的概率是多少?挽回客户的几率高不高?客户现在价值不高,但未来会不会是“绩优股”……这些都可以基于一个整合的客户数据仓库,通过数据挖掘和建模的方法来实现。而数据挖掘在客户(价值)细分、营销响应预测、交叉销售、垂直销售、流失预警和客户忠诚度等方面的分析策略和方法,已日趋成熟。
多营销通路的策略性整合
随着企业所采用的营销通路系统,如DM、EDM、SMS、CallCenter、Web、Fax等平台的成熟,多平台间数据互享、策略分发和执行互补的整合性机制和平台将日趋成熟,并成为营销执行层最坚实的通路保障。
营销过程的自动化和智能化管理
企业的营销系统将被植入更多的客户智能要件:包括客户分析的数学模型、营销活动创建/权限分配/项目管理等流程机制、动态内容管理和交互式设计、自动测试或事件触发机制、营销技巧和营销实践等,上述内容将极大地丰富原本朴素和平实的营销过程管理。
商业智能在营销上更广泛的应用
传统的商业智能应用,如报表、即席查询、OLAP、仪表盘等,以及基于业务模型的解决方案(如动态的营销预算管理体系,营销绩效考核体系等)等将在业务模型、分析手段和展示平台等方面极大程度地丰富其在营销端的应用。
应对趋势,Elements营销元素™平台解决之道
“Elements™营销元素”平台是全球领先的营销服务提供商益百利(Experian)汇集25年的整合营销和客户智能全方位管理经验,集成欧美发达国家主流行业的客户营销管理方法论,融合新华信在中国市场16年的本土化营销策略咨询最佳业务实践,打造的一款融客户信息管理、客户智能、客户信息分析和数据挖掘、营销过程管理和多营销通路整合等为一体的整合营销和客户智能全方位管理平台。
“Elements™营销元素”平台主要包含5大模块:以客户数据整合和高效组建单一客户视图为主的“数据元素”模块;以客户数据挖掘和快速建模为主的“建模元素”模块,以营销过程全方位规划、策划、部署、管理和监控为主的“营销活动管理元素”模块,以大规模个性化的多营销渠道整合为主的“联络点元素”模块,和以营销绩效监控和管理为主的“反馈与报表元素”模块。而在市场应用端,“Elements™营销元素”平台更是成为目前中国市场上惟一可见的一款整合营销和客户智能全方位管理平台。
相对而言,传统的操作型CRM更偏重于客户信息的管理和销售的自动化,而分析型CRM则更偏重于营销过程分析,从经营管理特别是市场营销的实战角度来讲,我们认为企业的营销者更倾向于采用集客户信息管理、营销成果展示(报表等BI应用)、客户接触点管理、分析建模工具和营销活动管理于一身的整合性平台。
数据元素:高效组建单一客户视图 Efficiency with Establishing Customer Single View
数据元素作为“Elements™营销元素”的基础部分来实现客户信息及潜在客户信息的360度全景展现,它汇集了益百利和新华信多年的复杂和异构数据整合经验,包括数据仓库技术及商业智能主导的营销平台建设,包括:
一系列可配置的数据处理组件
各数据处理组件分别对各种客户或潜在客户数据有针对性地进行数据转换、处理
各数据处理组件可被整合在一起进行复杂的数据转换、处理
数据处理组件可客户化定制开发
实现对原始数据的抽取,转换并载入营销活动数据库
建模元素:轻松实现客户数据挖掘 Precision with Customer Insight& Intelligence
建模元素是“Elements™营销元素”中通过发掘客户的特征、购买倾向信息进行客户细分、预测,评估业务风险,优化定位目标客户的模块,包括:
实时细分和预测模型的建立:
预测 – 创建客户预测模型,实现更强大的营销名单选取功能
集成KXEN各个数据挖掘模块
营销活动管理元素:规模化多渠道营销管理 Vastness with Personalized Campaign Management
营销活动管理元素是“Elements™营销元素”中,用户实现快速低成本地设计、执行、协调精准营销活动,并与营销活动的各种渠道实现无缝集成的模块,包括:
洞察既有客户及潜在客户的详尽信息
创建及管理控制高效的营销活动
管理营销活动的过程
联络点元素:畅游多重营销联络平台 Smoothness with Multi-Channel Communication
客户联络点往往是营销活动成败的关键环节. 联络点元素可以协助销售人员更好的利用每一个销售线索,从而提高销售成功率。
联络元素是基于Web界面的业务智能工具
更容易的指导销售人员为客户提供有针对性的产品及服务
提高销售线索转换率
通过更有针对性信息的有效利用,提高销售人员的销售积极性
反馈及报表元素:完美监控演绎营销成果 Perfection with Close Loop Feedback&Reporting
反馈及报表元素是“Elements营销元素™”中的营销绩效监控和反馈部分,包括:
丰富的营销活动KPI体系
定制化的静态(动态)报表和展示工具
及时对营销活动的绩效进行评估和改善
多主流行业的成功应用
“Elements™营销元素”在多个主流行业均取得了成功的应用,并且在传媒、银行、保险、娱乐、零售、电信等行业拥有完整而成熟的行业解决方案和25年的成功实践经验。
例如,某英国著名银行通过使用“Elements™营销元素”成功地大幅提升其交叉销售的业绩,在实施“Elements™营销元素”之前,该企业面临的主要问题和挑战是:
• 系统数据分散,缺乏对客户的整体了解
• 冗长的营销活动流程导致数据可用性降低
• 复杂的营销编码以及人工输入流程导致营销活动产出不高
• 无法规划或执行差异化、个性化的营销方案
• 无法根据客户不断变化的情况改变方案
• 在对客户理解不足的情况下,进行新产品规划
“Elements™营销元素”为该企业提供了一套整合营销解决方案,包含基础数据和活动管理平台,并且整合了所有内外部的相关客户数据,更值入客户购买倾向模型,该方案还包括重新定价功能,忠诚度计划管理以及卡片安全管理等第三方服务,最后,该方案还系统地简化和降低了对内部人员技术能力要求,同时提高了同时运作多项目的能力。
而在项目的深入阶段,根据该企业的实际情况和需求,“Elements™营销元素”还使用了先进的客户信息分析和管理工具来提高营销活动的复杂性,如使用个性化的账单传递营销信息,并且为客户策划和增加了可供交叉销售的产品种类,如保险等,更为客户开发了一整套的营销定位套装。
通过上述项目的实施, 该企业取得了如下的巨大突破:
• 缩短了营销活动周期,从12周降为2周
• 客户反馈率提高了200%
• 数据采购成本降低50%,节省了数百万英磅
• 形成了对客户的全面数据理解和系统管理
结语
从上述基于数据的营销应用趋势分析和“Elements™营销元素”的应用实践来看,它是一款整合营销和客户智能全方位管理平台,并且在新现实营销的今天,更具有多行业的适用性和非凡的生命力。
数据的整合、业务的整合、通路的整合、系统的整合和理念的整合,整合必将会是今后一段时间内营销领域的关键词,我们希望“Elements™营销元素”能够在中国市场不断生根、发芽、开花、落果,为更多的中国和在华精英企业提供完整的整合营销管理和客户智能管理平台和基于行业特色的解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23