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。
一、企业通常面临哪些业务问题?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?
二、什么是数字化营销?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。
三、数字化营销具备哪些特征?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。
1. 可度量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。
2. 可预测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。
3. 可分析单有数据还不行,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。
4. 可决策针对关键问题,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。
5. 可行动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。
6. 可反馈对实施的营销活动、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。
四、企业为什么要做好数字化营销?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。
1. 企业A未实施数字化营销前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。
2. 企业A实施数字化营销后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。
五、一般企业在数字化转型下有哪些痛点?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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