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营销自动化的困境

    编辑导读:营销在这几年快速发展过程中为不同的平台产品带来了更多的利润和活力,无论B端或者C端,营销都是每个行业企业都逃不开的话题。本文作者从市场现状出发,对营销自动化的意义和具体实现展开了分析讨论,与大家分享。

    营销自动化的困境

    在我起笔写这篇文章之时,已前赴后继的出现了许多营销自动化相关的企业,一些原先从事其他环节的供应商进入了营销自动化的赛道,比如原从事活动代运营的公司、从事传统销售CRM的公司,甚至是电商平台以及BI工具的厂商也延伸到营销自动化领域。

    整个领域正在百花齐放,但客户的满意度并不高,问题出在哪里?在这个“前有堵截,后有追兵”的竞争环境下,新进的自动化营销系统供应商该用什么姿态进入营销自动化这个市场?需要避免什么雷区?借着写文章的契机,梳理一下从事自动化营销产品设计这些年的思考。

    本文想要从两个方面去剖析营销自动化:

    自动化的意义;

    营销如何自动化。

    一、实现自动化的目的是什么?

    简单来说,实现自动化的目的就是减少人力中重复性操作的部分,不光提升效率,还能将错误率降至零。企业实现自动化后能获得最显著的效果是可以淘汰任务,将之从工作流程中移除,让员工可以转移到更有价值的事务中。

    二、什么企业会引进自动化?

    首先需要了解到并不是任何节省劳动力技术都能立马受到所有企业的夹道欢迎,原因很简单,引进新技术意味着需要采购新的系统或机器,员工需要重新培训,甚至需要调整企业内部流程或应聘新的人才去适应这一调整。

    因此企业在接纳一项新技术之前必定会先权衡劳动力的成本和技术替换的成本,如果加上企业对技术成熟度的怀疑这个因素,要推广新技术的难度就更大了。

    什么企业更可能引进自动化技术?

    假如拿企业规模来做简单的划分,更有可能愿意接受自动化技术的企业也许是规模特别小或特别大的企业。一个雇员规模不到20人的企业,巴不得将1个雇员当4个来用,同时企业规模小意味着企业的业务量有限,这类企业通常面临一个尴尬的局面就是企业需要一些低技术的员工,但员工每天8小时的工作量可能是不饱和。如果能通过自动化工具来替代人工,对于这些小型企业可谓是救命稻草。

    相反的,大型企业的业务量巨大,每天花费在整理繁重的文件、数据等就需要花费大量人力和时间,更重要的是人工操作会造成错误,错误可能会被掩埋而难以被发现,这种错误所带来的不确定风险对于大型企业来说才是更可怕的。除了减少人力外,自动化工具能减少甚至消灭错误率,对大型企业来说是具备吸引力的。

    当然这并不意味着一套自动化工具既能满足小B企业又能满足大B企业,首先从售价上,小B企业能承受的售价需要低,例如一个Saas型自动化系统年费一定要远远低于一个员工一年的薪资;售价低意味着系统更倾向于做成轻量级产品,轻量级产品意味着只能解决一个明确的、单一的任务,无法满足大企业更多流程上的需求;

    而大B企业的业务复杂,定制需求多,服务大B企业的系统供应商更倾向于将产品做的更平台化,更灵活可配,更开放,销售模式更倾向于产品+实施+整体解决方案打包销售。

    三、企业实现自动化的前提是什么?

    企业实现自动化的前提需要两个前提:

    企业业务线上化;

    可固化的流程。

    1. 企业业务线上化

    自动化依赖数据,数据在自动化中扮演这三种角色:输入、训练、反馈。由于本人并非机器学习方面的专家,因此直接引用《AI极简经济学》对自动化决策的拆解(如下图)来强调数据在自动化中起到的重要作用。

    营销自动化的困境

    引用:阿杰伊·阿格拉沃尔,乔舒亚·甘斯,阿维·戈德法布. AI极简经济学

    其实作为非专业人士,我们也不必对机器学习望而却步。就目前市面上“企业服务类系统”所提供的自动化工具并未达到整个决策流程完全依赖机器执行。在系统设计上,会将每一个节点,比如输入、预测、行动、训练完全拆分开,让每个节点都有“人”的介入,由人对预测结果进行判断、由人来预设系统在什么条件下应该做出什么行动、由人来理解结果数据并进行优化。

    自动化工具更多起到了辅助的作用,首先是自动化的数据处理,将不同来源的数据或非结构化的数据变为可处理的结构化数据,馈进算法,生成预测建议、其次是自动执行预设的行动,最后是自动追踪数据并呈现可视化结果。

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