数字化转型已经成为大多数企业的选择，而在这期间，企业也需要将营销方式转为线上化、数字化，用更为智能的手段来帮助企业触达和管理用户。那么，企业的数字化营销应该怎么做？本文作者进行了一定总结，不妨来看一下。

最近几年数字化一直是互联网讨论的热点话题，连马爸爸也在说数字化是决定企业未来是否能够活下去、活得好的关键，是未来十年二十年巨大的机遇。

为什么用户不理我的push和短信？

好不容易拉来的新用户怎么都走了？

用户屠名不注册，注册转化率低怎么办？

如何引导新用户在黄金七日内进行转化？

如何提升DAU？

七日留存如何提升？

转化漏斗中流失的用户都去哪里了？

我的用户为什么活跃度降低？

运营资源有限，我该用在哪些用户身上？

用户为什么不付费？

用户都是谁? 他们有什么特征？

本质上是利用了信息交换数字化、客户互动数字化、数据存储数字化进行实现营销目标的营销方式，是以数字技术作为核心驱动力，推动企业的营销业务，包括品牌、市场、运营、销售、渠道及交易、消费者及服务的全方位变革，将传统的营销方式线上化、智能化和自动化的创新，最终驱动业务增长。

百度搜索是我们最常用的一种信息检索工具，通过搜索引擎可以快速查找我们需要的目标信息，同时百度通过我们的信息检索精准匹配广告，广告的内容、质量、服务会决定我们的购买意向，我们在百度上所有的行为会构成庞大的数据形成用户画像，从而影响企业更精准的营销。

当我们在说数字化营销的时候，应该关注它具备哪些特征，可度量、可预测、可分析、可决策、可行动、可反馈，这些都是数字化营销应具备的基本要素。

数字化首先一点要具备海量数据，用户的业务数据、行为数据、行业数据、三方数据等聚合大数据模型，同时要关注不同的维度、最小颗粒度的数据。

AI人工智能通过大数据分析，对销售业务趋势、营收趋势、行业发展趋势智能预测。

单有数据还不行，还需要结合数据可以分析业务情况，深度分析结果背后的深层次原因。

企业一般喜欢通过数据看板关注销售业务、营收情况。这些能够辅助做决策吗？显然不能。涨了还是跌了，是什么原因导致这个结果，有哪些因素影响了结果，这些都需要通过数据分析才能更好地辅助决策。

针对关键问题，基于大量、全面、多维度、实时分析，进而形成科学的行动决策，整体上分为两大类：BI决策方向的业务流程优化，市场投放提升等，Al 决策方向的机器推荐优化，改变用户触达方式等。

前面提到分析是用来辅助决策的，有了分析结果才能更高效地做出对应决策，制定相应的策略方案。

举个例子，数据分析结论得出春运期间人们的出行需求剧增，平台难以有效消化人们的出行需求，对于企业来说应当做出取消用户打车优惠、适当提高价格、增加司机运力的决策，以应对出行需求的变化。

营销产品的功能需满足不同场景、不同条件下的个性化营销策略动作，高度灵活运用，以方便营销人员进行实施行动，并且记录在执行过程中产生的数据。

对实施的营销活动、运营策略、营销计划要有一个可跟进、可监控的数据反馈通道和工具，便于营销人员判断结果是否成功or失败，需要从哪些方面进行优化改进策略方案、活动，从而更好地感知行动的价值，更快的迭代策略，让行动更有效，每一次的运营反馈，都会变成下一次迭代运营计划的感知来源。

企业实施数字化营销的目的是降本增效，是随着技术发展出现的一种数字化营销手段。

所有营销活动均为全量普惠性活动，品牌广告全栈投放，总体投入几个亿。这样做是否有效果呢？答案是肯定的。效果如何呢？ROI投入产出比很差。

所有营销活动不再执行全国普惠性活动，而是依据大数据分析、目标人群画像，精准营销，品牌广告也是根据渠道数据反馈实施精准投放，总体成本较以前节省一半开支，一样的目标结果，ROI投产比效果显著提升。

营销分析断层：市场营销成本居高不下，投放拉新的效果追踪出现断层，无法追踪各渠道实际转化率，难以准确分析 ROI 。

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