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智能營(yíng)銷第4講-收集數(shù)據(jù)完整還原營(yíng)銷現(xiàn)場(chǎng)

智能 2019/07/02 12:23:08 109847閱讀

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上一講結(jié)尾我們談到營(yíng)銷現(xiàn)場(chǎng)還原的問(wèn)題,其核心就是營(yíng)銷數(shù)據(jù)要完整的回收。


首先明確一下,什么是營(yíng)銷數(shù)據(jù)?所謂營(yíng)銷數(shù)據(jù)就是從營(yíng)銷目的開(kāi)始到最終結(jié)束全周期中形成的所有數(shù)據(jù),涉及用戶的達(dá)成、交易、銷售、參與反饋行為、內(nèi)容設(shè)計(jì)、權(quán)益補(bǔ)貼、通道時(shí)間、初始營(yíng)銷策略、監(jiān)測(cè)指標(biāo)等一系列的詳細(xì)數(shù)據(jù),力求還原營(yíng)銷現(xiàn)場(chǎng)。


在本系列的第一篇文章中,我們已經(jīng)探討了關(guān)于營(yíng)銷的局限性問(wèn)題。我們重視營(yíng)銷結(jié)果的數(shù)據(jù)指標(biāo)制定和監(jiān)測(cè),但卻很少把營(yíng)銷全過(guò)程和反饋數(shù)據(jù)回收用于策略的迭代和優(yōu)化。本文將重點(diǎn)探討關(guān)于營(yíng)銷數(shù)據(jù)的制定、回收和使用的問(wèn)題。


?    營(yíng)銷數(shù)據(jù)沒(méi)有形成詳細(xì)的收集


我們重視結(jié)果數(shù)據(jù)的收集,也就是與直接結(jié)果相關(guān)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)收集,卻忘記應(yīng)該像收集用戶行為數(shù)據(jù)一樣詳細(xì)收集用戶在營(yíng)銷互動(dòng)中產(chǎn)生的所有過(guò)程數(shù)據(jù)。所以你無(wú)從知道哪些用戶在離開(kāi),用戶又為何會(huì)離開(kāi),更無(wú)從知道對(duì)于這樣一個(gè)糟糕的結(jié)果,該如何解決。因?yàn)槲覀內(nèi)鄙僖幻骁R子來(lái)還原用戶的詳細(xì)旅程。


營(yíng)銷的數(shù)據(jù)評(píng)估指標(biāo)是具備人為選擇性和無(wú)法優(yōu)化的


過(guò)去我們重視的是ROI和轉(zhuǎn)化率、銷售額、交易規(guī)模等結(jié)果性的營(yíng)銷指標(biāo),并作為評(píng)估效果好壞的尺度。但是這個(gè)尺度是相對(duì)的,因?yàn)槲覀儧](méi)有benchmark作為參照。Benchmark不是拿某一次營(yíng)銷的結(jié)果作為benchmark,也不是所謂的平均法則,而是建立在長(zhǎng)期穩(wěn)健的營(yíng)銷策略基礎(chǔ)上的基準(zhǔn)。數(shù)據(jù)指標(biāo)也是營(yíng)銷數(shù)據(jù)的一部分,但這部分?jǐn)?shù)據(jù)作為結(jié)果性數(shù)據(jù),無(wú)法作為策略或者模型的輸入數(shù)據(jù),重新進(jìn)行營(yíng)銷策略的優(yōu)化。


此外,營(yíng)銷數(shù)據(jù)的指標(biāo)更多是基于人為選擇的需要,制定了部分的數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)評(píng)估整體的效果。而這是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。


營(yíng)銷數(shù)據(jù)需要制定完整的規(guī)范


制定營(yíng)銷數(shù)據(jù)的規(guī)范,其價(jià)值在于向營(yíng)銷相關(guān)的策略模型或者決策算法提供輸入的大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包含過(guò)程數(shù)據(jù)、結(jié)果響應(yīng)數(shù)據(jù)、原始策略規(guī)則數(shù)據(jù)等等。我們需要建立一套規(guī)范或者范式,來(lái)制定標(biāo)準(zhǔn)的整個(gè)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的采集規(guī)范。比如營(yíng)銷的時(shí)間、頻次、權(quán)益、觸達(dá)時(shí)間、通道選擇、客戶規(guī)模、客群特質(zhì)(標(biāo)簽)、每個(gè)客群響應(yīng)概率、達(dá)成概率、成本價(jià)格、流程轉(zhuǎn)化等等一系列與此相關(guān)的要素,都需要依據(jù)規(guī)范整理出來(lái)。


在規(guī)范的確立方面,有一套業(yè)務(wù)原則可以作為整體的營(yíng)銷數(shù)據(jù)采集指導(dǎo),這套原則叫做OGSM。在營(yíng)銷數(shù)據(jù)的規(guī)范化采集時(shí),力求通過(guò)這樣的一套原則,將整個(gè)營(yíng)銷通過(guò)數(shù)據(jù)完整還原。

O(Objective)是最為核心的要素,因?yàn)樗鞋F(xiàn)行的營(yíng)銷智能決策的平臺(tái)和模型,都無(wú)法做到在沒(méi)有業(yè)務(wù)輸入的情況下開(kāi)展決策機(jī)制,輸出策略去營(yíng)銷。所以營(yíng)銷數(shù)據(jù)的規(guī)范和收集是貫穿整個(gè)全營(yíng)銷體系的,而不是只去收集結(jié)果數(shù)據(jù)的。O的核心是描述一個(gè)營(yíng)銷的戰(zhàn)略訴求,比如對(duì)新客戶形成轉(zhuǎn)化,對(duì)存量客群進(jìn)行促活,而這些也需要編輯到營(yíng)銷數(shù)據(jù)中,作為所有重要的營(yíng)銷數(shù)據(jù)的索引來(lái)使用。當(dāng)營(yíng)銷決策模型或者專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行策略輸出時(shí),我們需要知道的是過(guò)去有沒(méi)有針對(duì)這個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行過(guò)數(shù)據(jù)收集和建設(shè)分析。


而G(Goal)的收集可以直觀的從想提升或者轉(zhuǎn)化的指標(biāo)出發(fā),數(shù)據(jù)化的標(biāo)注和記錄目標(biāo)。這一點(diǎn)上,是將戰(zhàn)略意義落實(shí)到具體行動(dòng)上,具體指標(biāo)的出現(xiàn),其意義就是整個(gè)營(yíng)銷驅(qū)動(dòng)要達(dá)成的指標(biāo)。


而S(Strategy)則是營(yíng)銷的中臺(tái),營(yíng)銷策略在輸出的時(shí)候確實(shí)只有營(yíng)銷目標(biāo)人群ID,但是附屬的信息是很多的,比如權(quán)益、通道、時(shí)間、沖突等等信息。如果營(yíng)銷數(shù)據(jù)可以對(duì)這部分的數(shù)據(jù)細(xì)化到對(duì)于客群的記錄層面,那么將有利于在后續(xù)營(yíng)銷活動(dòng)開(kāi)展時(shí)獲取更多要素,進(jìn)行策略的升級(jí)。


M(Measure)其實(shí)解決的不單單是對(duì)于目標(biāo)的監(jiān)測(cè),更重要的是如何將用戶參與的過(guò)程、時(shí)間、波次等一系列行為完整記錄下來(lái)。舉個(gè)例子,我們通常在營(yíng)銷最后會(huì)獲取到用戶是否響應(yīng)了該活動(dòng)或者營(yíng)銷內(nèi)容,但是沒(méi)有把該響應(yīng)或者未響應(yīng)人群在此次營(yíng)銷過(guò)程的參與數(shù)據(jù)也一并獲取,作為補(bǔ)充內(nèi)容來(lái)分析和調(diào)整策略。


電商平臺(tái)一般會(huì)監(jiān)測(cè)用戶的購(gòu)物車,這一點(diǎn)其實(shí)就是對(duì)于過(guò)程數(shù)據(jù)的利用。因?yàn)橥ǔk娚唐脚_(tái)向用戶發(fā)送權(quán)益或者消息時(shí),最初的目標(biāo)是要產(chǎn)生購(gòu)買轉(zhuǎn)化,也就是交易額。但是電商平臺(tái)去復(fù)盤和整理了用戶參與營(yíng)銷的流程,比如重復(fù)瀏覽、加入購(gòu)物車、選擇收藏加入心愿單,則都是過(guò)程性的數(shù)據(jù),并不是我們一般認(rèn)為的結(jié)果響應(yīng)數(shù)據(jù)。而電商平臺(tái)則會(huì)根據(jù)這些過(guò)程數(shù)據(jù)調(diào)整策略,比如會(huì)在購(gòu)物車中提示商品現(xiàn)在比加入購(gòu)物車時(shí)便宜多少,或者推送消息提示購(gòu)物車中的商品降價(jià)了。而這部分并不是傳統(tǒng)意義的結(jié)果導(dǎo)向的ROI數(shù)據(jù),也被包括在監(jiān)測(cè)的范圍中。


不過(guò)也有人會(huì)提出質(zhì)疑,說(shuō)剛才所列舉的場(chǎng)景是針對(duì)一個(gè)事件行為去做營(yíng)銷,這一點(diǎn)是正確的,但是和剛才所述的情況并不沖突。從每一個(gè)營(yíng)銷整體去看,我們?cè)O(shè)計(jì)的流程中客戶反饋環(huán)節(jié)很多,我們需要把全流程的所有數(shù)據(jù)以一個(gè)營(yíng)銷整體的維度去看待。因?yàn)槭录袨榈臓I(yíng)銷屬于枚舉范疇,是在專家經(jīng)驗(yàn)角度提升和提煉。但實(shí)際操作時(shí),是要考慮原來(lái)的營(yíng)銷策略與該事件行為營(yíng)銷之間是否存在沖突和不合規(guī)的問(wèn)題。


營(yíng)銷數(shù)據(jù)就是力求完整還原營(yíng)銷現(xiàn)場(chǎng)


在前面制定營(yíng)銷數(shù)據(jù)規(guī)范的部分已經(jīng)提到了還原的問(wèn)題,在此處強(qiáng)調(diào)的目的在于,還原是為了向人工專家經(jīng)驗(yàn)提供支持,或者為模型算法提供數(shù)據(jù)。OGSM是方法的其中一種,從業(yè)務(wù)指導(dǎo)原則上也可以使用比如AAARRR方法論、增長(zhǎng)理論、UGD等等。營(yíng)銷數(shù)據(jù)將在未來(lái)的營(yíng)銷自主決策中扮演著試金石的角色,它將為通過(guò)機(jī)器和人工形成的大量決策提供依據(jù)和測(cè)試基礎(chǔ)。


此外,這些數(shù)據(jù)也將和最開(kāi)始所收集的各個(gè)渠道、各種形態(tài)的數(shù)據(jù)混合到一起,作為原材料進(jìn)行深度加工和策略支持。


最后還需要談到一點(diǎn),營(yíng)銷數(shù)據(jù)將在應(yīng)對(duì)多渠道和角色之間發(fā)生的沖突仲裁方面扮演重要角色,也是重要的決策依據(jù)。營(yíng)銷一致性、體驗(yàn)一致性、實(shí)時(shí)性等問(wèn)題也都賴于營(yíng)銷數(shù)據(jù)本身是否可以完整收集,以發(fā)揮決策價(jià)值。


下一講中,我們將討論營(yíng)銷數(shù)據(jù)如何參與策略優(yōu)化的問(wèn)題。


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