营销云是什么？

营销云是基于云计算和Martech技术的中台系统，是市场营销人员可以使用到的技术和产品的集合的中台系统。其特征表现为智能营销平台，其结合了营销自动化技术和智能化数据分析及营销策略推荐等功能。具体来说，营销平台可以实现以下三个功能：

1、全渠道营销  

如今的市场推广手段丰富多样，会在全渠道和客户进行接触和互动，如果企业孤立看待不同渠道，例如把电商平台和微信作为两个无关的渠道，那么同一个客户可能会在不同渠道收到不一致的沟通信息，极大的破坏客户体验。径硕科技的智能营销平台首先解决了全渠道营销的问题，将市场推广中所有的营销触点进行数据打通，建立统一的营销策略，既节约了市场预算，又能够给用户带来良好的交互体验。

2、AI智能算法  

借助AI智能算法，营销云平台可以实现智能化人群细分、智能化价值评分和智能化策略推荐。为了做精准化营销，会给予每一位客户打上各种标签，属性标签越多，用户研究和用户画像的颗粒度越精细。传统营销方式可能仅仅知道客户的姓名、职位、公司名和电话号码，但营销云系统的CDP（客户数据平台）可以对用户进行更详细的标签管理，如客户的性别、兴趣、行业、年龄段、品类偏好、消费倾向、订单类型、渠道类型、通过哪一次营销活动留资等等，有些大型零售企业，用户群体数以千万计，甚至可以对单一客户建立起数千个属性标签，从而在每一次营销活动中，可以针对性的对不同的客户群体采用不同的营销策略。这样复杂的自动化营销体系，依靠人力是无法完成的，必须借助智能化营销引擎。

3、自动化营销  

通过营销云平台系统，采用项目自动流程设计营销活动，实现营销活动的一键启动，完全自动化。举一个简单的例子，某公司希望通过海报裂变营销，通过线上手段实现营销集客。传统的做法我们需要通过市场部门、销售部门、平面设计部门等多个部门的协同，往往在人员和时间协调上出现问题，导致营销活动执行不到位。借助营销云平台可以实现流程的拖拽式设计，营销活动的控制可以精确到秒，在什么时间与什么样的客户进行何种营销互动，网站、微信、短信、邮件、会员系统、APP还是电商平台，只需要搭建一套自动化运营流程，然后一键开启执行。

营销云是一个开放式、企业级程序化营销平台。整合广告及营销技术生态系统中的技术、资源和数据，让广告主和代理商拥有强大的、高效的、无缝对接多渠道的数据驱动营销能力。

营销云包含哪些产品：

1、自动化营销  

通过营销云平台系统，采用项目自动流程设计营销活动，实现营销活动的一键启动，完全自动化。

借助营销云平台可以实现流程的拖拽式设计，营销活动的控制可以精确到秒，在什么时间与什么样的客户进行何种营销互动，网站、微信、短信、邮件、会员系统、APP还是电商平台，只需要搭建一套自动化运营流程，然后一键开启执行。

2、AI智能算法  

营销云系统中的智能化引擎通过优化的算法提取、AIEmbedding、场景优化和更精准的数据异常点处理手段，实现更加精准的智能营销。

借助AI智能算法，营销云平台可以实现智能化人群细分、智能化价值评分和智能化策略推荐。做精准化营销，会给予每一位客户打上各种标签，属性标签越多，用户研究和用户画像的颗粒度越精细。

径硕科技营销云系统的CDP（客户数据平台）可以对用户进行更详细的标签管理，如客户的性别、兴趣、行业、年龄段、品类偏好、消费倾向、订单类型、渠道类型、通过哪一次营销活动留资等等，有些大型零售企业，用户群体数以千万计，甚至可以对单一客户建立起数千个属性标签，从而在每一次营销活动中，可以针对性的对不同的客户群体采用不同的营销策略。

3、全渠道营销  

营销云平台首先解决了全渠道营销的问题，将市场推广中所有的营销触点进行数据打通，建立统一的营销策略，既节约了市场预算，又能够给用户带来良好的交互体验。

保证精准营销更”精准“，主要是需要建立精准的人群画像和用户标签系统，即所谓的千人千面。千人千面就是建立在营销自动化基础上的个性化营销。

1，最小颗粒度的洞察 - 客户360°画像

每一个客户都独一无二，如果仔细去看每一个客户个体，人人都有不同特征。无论是基础的客户档案、多种身份、特征标签还是消费记录、互动记录，这些信息都同等重要并合力构成一个客户的360°画像。

2，人群细分

基于每一个客户个体的数据洞察并不意味营销一定要区别对待每一个人，更实际的是区别对待每一群人，每一群“相似”的人，这要求品牌具备人群细分的能力。

具有一个或多个相同特征的人构成一个细分，细分是大部分精准营销的目标，也是客户特征分析的颗粒度。具体细分能力是分析洞察和精准营销的基础。

3，人群特征分析

人群特征分析帮助品牌回答如下的问题：不同特征维度（例如人口属性、消费习惯、会员等级）的人群分布和数量在一定时间段内符合特定特征的人数变化。

4，消费行为特征分析

消费行为是客户用“钱”表达出来的意愿，因此展现的客户特征更加真实可信，在数据分析中有更高的权重。

通过消费行为数据，品牌可以了解客户的购买力、购买习惯（可分别从时间、场所和渠道角度）、商品或服务的偏好（品牌、品类、款式风格等偏好）。结合特定的数据挖掘模型，品牌还可以基于历史消费行为，来预测未来消费的可能性。

5，非消费行为特征分析

消费行为数据含金量很高，但量级远低于非消费行为数据。当具备了收集和整理非消费行为数据的能力后，品牌需要对积累的大量数据进行分类、加工和分析，形成客户洞察。

这些洞察可更好的优化引导到消费转化的策略，或把相同人群的消费和非消费特征进行比较，以形成新的洞察（例如发现高潜力的潜在高消费人群）。

6，组合分析

在具备数据和不同维度的分析工具后，需进一步将不同维度的分析进行组合，以产生新的洞察。

例如：

- 分析不同人群的同维度分析结果，找出人群差异或行为表现和人群特征的关系。

- 一定时间周期内，特征人群的数量变化，行为或者特征的变化趋势

- 特定行为分析路径中，对特定步骤或人群的数据下钻，找到更下一层的特征和行为原因

总之，千人千面是建立在有足够数据分析能力基础上的。

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