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直播|做智能营销，数据分析真有那么重要？丨营销十日谈

_原题为 做智能营销 ， 数据分析真有那么重要？丨营销十日谈
直播|做智能营销，数据分析真有那么重要？丨营销十日谈
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如果在制定营销策略之前 ， 没有进行详细的复盘和数据分析 ， 而直接启动营销工作 ， 就无法知道策略是否合理 ， 是否可以达到预期的效果 。
在上一期 ， 我们提出了关于 智能营销的十个突破点， 本文将就第一点进行阐述 。
缺少详细的原始数据分析环节● ●
所有的营销都需要在一开始展开系列的数据分析 ， 来挖掘商机、寻找营销目标 ， 然而目前多数情况下是由营销人员筛选标签或者制定规则来直接构建营销的目标 。 但这其实少了关键的一步 ， 就是无论是否有历史的类似营销存在 ， 都需要对本次营销的目标进行详细分析或者通过模型计算机会 。 比如未注册客群就是营销的目标 ， 也应该对其数据进行合理分析 ， 然而多数情况下是我们会把这些作为规则直接开始营销 。
在整体数据营销的大框架上 ， 我们一般将智能营销分成四部分：
●第一部分是关于多元渠道数据如何收集和汇集；
●第二部分是关于汇集之后的数据如何进行处理加工 ， 形成基本的原材料用于营销和分析；
●第三部分是如何基于这些数据通过算法、模型等形成文件的策略 ， 指导营销活动；
●第四部分是如何基于营销策略有效的选择通道、时间、内容、权益、产品进行触达 ， 同时完整的进行数据回收、监测 。
谈到这个话题 ， 我们首先看到的是多数互联网企业 ， 比如电商平台 ， 基本上均实现了推荐引擎的大规模应用 ， 即基于用户的大量实时反馈数据、基于商品或者人群形成个性化的推荐 ， 而整个过程中 ， 人工干涉和调整的比例在不断减少 。 在算法配置、方案配置、分桶策略、目标达成、政策规定几个方面可能仍需要人工调配的 ， 但这些更多的是政策限制 ， 比如首页的banner最后一屏广告只能放置手机类内容 ， 但是内容本身并不完全受制于人工 。 因为这是面向的十万、百万、千万、亿万的用户来推荐 。 引擎本身解决了分析、策略输出、客群触达、用户反馈、闭环优化的大环节 。 但是这里我们看到的是 ， 除了数据的回收和整理 ， 最关键的是数据的分析和加工使用 ， 而这个过程是高度自动化的 。
也就是说 ， 当营销要具备渠道实时性和数据应用能力 ， 那么就需要角度敏捷的对于原始数据进行快速的分析和应用 。 但这里也涉及到一些问题就是模型算法的热部署和调优 ， 这在推荐引擎方面已经得到了验证 ， 关于在生产环境应用方面的内容将在后续文章讲述 。
回到刚才的问题上 ， 我们已经看到了通过推荐和重定向的服务能力（比如我们在淘宝刚看完的一个商品就会出现在首页推荐位置） ， 可以提升整体的转化和营销效果 。 但是在此之外 ， 我们并没有看到如今的大规模营销应用此种能力 ， 因为多数情况下我们的渠道并不是在线网络渠道可以实时反馈数据 。
然而这不代表我们不需要和推荐引擎一样的能力 ， 我们的智能营销需要向推荐引擎一样具备高度的自动化和详细的对数据的分析和使用 。
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现实的情况是 ， 我们在开展营销时 ， 一种方式是基于人工经验进行规则或者标签的筛选以制定营销方案；另一种是创意性的营销 ， 一般是覆盖所有客群；再有的就是拍脑袋制定人群策略 ， 进行投送 。
而且我们习惯在策略执行未达到预期效果时 ， 因考虑到成本问题 ， 放弃后续执行或者实验 ， 而无法继续进行下一步的方案或者优化建议 。
【直播|做智能营销，数据分析真有那么重要？丨营销十日谈】产生以上问题的根源 ， 在于我们只关注纯粹的营销结果数据 ， 而没有深度复盘营销全流程情况 ， 单纯以ROI导向 ， 而不再追求迭代和优化 ， 这样就出现了无数的营销方案和规则 ， 却始终找不到长期可持续的战法 。 另一点是对于在营销策略初期的工作中 ， 缺少了详细的数据分析 ， 我们过度依赖于规则和标签的逻辑来制定策略 ， 如果没有类似AAARRR这样的方法论指引 ， 则很快就容易走偏方向 。
规则也好 ， 标签也好 ， 本质上因为经过了业务或者IT的抽象和封装 ， 并不完全适合于业务执行人员 。 而业务人员则只能在没有详细分析的情况下 ， 基于制定的标签或者规则逻辑组织营销策略 。 可想而知 ， 这是一种毫无准备的策略制定 ， 而且这种策略将会越来越多 ， 却毫无继承性和优化余地 。
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数据分析必须参与到营销策略的制定过程中 ， 无论是机器自主还是人工 。 现在看来 ， 在我们每一次营销策略展开之前 ， 我们需要界定我们的目标 ， 这个目标一方面可能是数据分析得来的 ， 另一方面可能是本来就存在的 。
比如信用卡在获取用户时 ， 总有一批用户是被审批拒绝的 ， 那么这批用户是企业在营销中必须考虑的营销目标 ， 比如通过回捞这批人、重新授信 ， 这是已经存在的目标 。 另一种是要经过挖掘才会发现 ， 比如通过对在线渠道用户的逾期数据发现 ， 整体的逾期率比其他渠道高 ， 那么就需要基于该发现去制定针对性的营销目标 。


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