前言

“营销自动化”近几年在营销圈获得广泛关注，2023年依然热度不减。

当把时间轴拉长到5年、10年去看，我们会发现：在整个企业消费者运营板块中，营销自动化逐渐被赋予了一个清晰的坐标。

近期，Open AI推出对话式聊天式机器人ChatGPT；3月14日,ChatGPT-4正式发布：这位“新晋网红”的热度似乎没有停过。

营销自动化分为营销和自动化。

“营销”本身就是品牌消费者数字化运营中的重要一环，把信息和价值传递出去，让消费者购买；

“自动化”主要是说我们可以通过系统流程的方式，让过去一些通过复杂人力艰难实现的营销策略自动化落地。

营销自动化，也是数云产品的传统优势模块。数云十多年前在淘宝开放平台上刚诞生时，其中一款爆款产品就是营销自动化产品：以数据维度做精细化人群分层，继而进行合理、高效的沟通触达。

我们不去做群发式投放，而是基于用户需求做有效投放，最终达到的效果也是比较可观的。

根据过往服务零售企业的经验，品牌在营销过程中多少会经历一些“难题”：

或困于无法从渠道提供的海量数据中提取有效信息为其所用；或难于多渠道数据割裂，无法实现跨平台渠道数据打通，建立多维会员画像，实现全渠道会员精准触达；又或囿于流程繁琐、功能单一的营销工具有心无力。

为什么要做营销自动化呢？

从本质上来讲，营销自动化的初衷是帮助企业降本提效，解决很多人工干预的问题。

数云麒麟营销自动化与CDP产品相结合，可以帮助品牌打通会员数据，精准识别消费群体，有效提升触达效率，实现消费者体验与转化的提升。

简洁易用的功能设计。营销人员可通过产品培训快速上手；提升工作效率，同时将工作重心转移到更为核心的业务营销决策中；

高度自动化流程代替人力完成固化流程操作。解放企业人力资源的同时，尽可能减少人为失误，提高整体运营效率；

基于机器算法实现数据深度挖掘和洞察。通过报表对活动效果进行可视化分析，以数据“反哺”营销策划，做出更好的战略决策。

在我们看来，企业需要一个高效的营销自动化工具：既可通过自动化替代营销活动中诸多繁琐且流程固化的环节，又能针对不同客群需求，设计多元场景化营销活动。

首先要明确的是，数云麒麟营销自动化是以顶层的营销视角去帮助企业运营用户的。

因此，产品的核心能力与此目标相结合：

首先，营销对象的管理能力：我们将企业、品牌对象化，以此实现对企业的营销策略管理。

其次，营销策略的设计能力：我们站在运营策略层面制定符合企业自身的方案策略，通过各种营销活动来掌控策略进度和情况，并有效衡量方案价值和效果优劣。

再者，营销自动化能力：我们将自动化能力融入到营销活动的设计、检测、执行、异常处理等各个阶段，从而为企业搭建更便捷、更高效、更完善的营销活动。

目前，数云麒麟营销自动化能够同时支持“批量人群筛选+基于消费者行为的事件响应”。这就极大程度方便了运营人员操作，前后衔接清楚，效果漏斗一目了然。

此外，麒麟营销自动化产品还提供了其他许多高效能力，例如活动分类执行、多维度展示活动报告、防骚扰能力等等，帮助企业更好地开展营销活动。

第一，营销自动化是基于数云麒麟的强大的数据服务能力。

在企业项目落地时，数云麒麟可以高效、快速匹配不同行业企业的数据模型和运营策略，以快于同行业80%的速度实施落地。

首先要做的是整合——把各营销渠道连接起来，打通用户身份；同时，对用户数据进行挖掘——在全渠道追踪用户、记录用户行为，建立完整标签体系识别用户；下一步，就是让每个营销动作协同起来，配置业务逻辑，实现消费者全生命周期营销的自动触发。

透过对采集数据的整合、用户行为的追踪、标签数据的积累、用户画像的产生等，最终实现营销策略生成、客户价值转化。

第二，营销自动化与行业业务逻辑相匹配。

任何由系统实现的营销自动化要从业务角度出发才能够有效。

比如，品牌营销自动化中的核心场景就是消费者全生命周期营销，需要服务商或企业对于业务运营链路有充分的认知与行业经验沉淀。

数云基于零售行业十余年的沉淀共创出消费者全生命周期营销能力，为企业营销旅程设定过程关注目标，为消费者设计符合TA行为价值的旅程动力，同时过程中不断洞察、优化策略，推进消费者从新客进化到忠诚客。

随着ChatGPT-4的发布，大家对于AI能力在营销方向的应用充满了想象。

毋庸置疑，AI未来将会在品牌消费者运营层面发挥重要作用，包括营销自动化——甚至可以说缺少AI辅助的营销有存在被降维打击的风险。

“传统”的数据挖掘和机器学习在营销环节的应用已经不是新闻。例如，一些营销热度的决定性模型：通过聚类分群进行人群全选/放大，或者使用协同过滤的方法进行商品推荐（即千人千面）等，此类方法已对营销自动化进行了有力赋能。

当然也存在一些应用层面问题。例如，依赖受制于技术团队对行业问题的理解与定义，模型训练和部署成本高、周期长、反馈慢，应用上对业务人员通常属于“黑盒”，较难将其融入日常运营流程中。

近期大火的AI属于生成式模型，为我们提供了不同的思路：生成式AI或许未来某天可以在营销策略生成中大显身手，实现场景化运营提效，具有极大的想象空间。

在理论上讲，TA通过学习对数据未来的概率分布做出推断。例如，谷歌训练语言模型时使用的“完形填空”的方法，将整段文字中的词语随机去掉，让模型来填写。

我们或许可以将营销活动各环节的数据输入作为一个整体来看待，将其数据投喂给生成模型来进行学习。由此，我们有机会得到一个真正意义上的“智能营销副驾”——通过语义化/业务化描述营销意图（如新品推广，招新，促活等），辅以约束条件（如预算,区域等），由机器根据以往活动经验来生成营销策略活动，再由运营人员根据自身经验需求进行微调，将会大大提升营销整体效能。

目前数云产品团队与数云数智研究所已经投入相关领域的研究，对于不久将来AI在数云产品层面的应用，我们抱以谨慎乐观的信心，我们也希望有更多客户参与共创。

很多企业在做营销过程中会面临一个问题，不知如何给自身设立目标：过于注重GMV可能会造成用户体验折损，不利于长期运营；过于注重用户体验又可能会提升运营成本，导致毛利降低。

营销最终目的是导向交易，因此GMV增长肯定是企业目标。背后是用户信任，有温度、精准的连接也很重要。

在我们看来，GMV和用户体验，从来不是对立关系，GMV背后逻辑是在比“谁能在更高的效率下和用户说对的话”。

因此，企业在做营销过程中，应从用户体验出发，做好营销触点布局、营销旅程规划和团队体系建设。

我们应该关注消费者LTV，关注长期价值，通过CDP+营销自动化能力提供更契合消费者需求的营销沟通触达，通过营销防打扰等工具能力辅助保护消费者体验。

现在的营销市场与几年前相比已有所不同，市场上总会涌现新的营销创新模式或与消费者互动的新方式。

对于数云营销自动化来说，未来方向仍然是以“客户为中心”、不断创新，打造契合企业需要的产品能力。

在营销自动化技术能力层面，我们将结合营销自动化概念，积极探索人工智能在营销中的使用；

在用户沟通能力层面，我们将提供更多个性化服务，在营销场景中让每个用户感受到一对一的服务体验；

在营销旅程与方案诊断能力层面，帮助企业去管理所期望的用户流转流向，并给予有价值的营销意见；

在营销规划能力层面，我们将从时间、人群、属性等各类指标入手，协助企业完成营销目标计划；

数云麒麟营销自动化会以新颖且有意义的方式不断呈现新能力，我们也将为打造行业数字化标杆目标而努力。