营销数字化转型登山图（2022版）全解读2022 DIGITAL TRANSFORMATION ROADMAP IN MARKETINGReading Guide版本：2022-10联系我们：出品：秒针营销科学院 MAMS02前 言 这是我们做营销数字化转型登山图的第二年。2021年底，为帮助中国企业更高效地推动营销数字化转型，解决目标不清晰、版块划分和实施路径模糊、关键目标节点难设置等问题，秒针营销科学院在深入梳理营销数字化资源背后逻辑及技术框架后，于行业首发 营销数字化转型登山图 及详细转型指南。营销数字化，从概念狂热到落地生根谭北平秒针营销科学院院长 登山图将企业营销数字化的过程形象地类比为登山，各营销版块自山底向上攀登，各自攻克初级、进阶和领先三大阶段，在打卡多个转型节点后，于山顶会师，完成营销数字化转型。第一版登山图，共覆盖广告、内容、社媒、电商、用户运营5大营销版块的78个营销数字化转型节点，确定了企业营销数字化转型的基本盘。回看过去几年的变化。中国，已成为全球最庞大的数字国家。截止2021年底，全球网民数量达到49亿，较年初增加2.4亿，占据总人口的63%，其中，中国网民10.3亿，占全球网民总数的21%，占国内总人口73%。持续3年的疫情，成为数字化进程的最大动力和催化剂，物理空间出行的受限，让上网成为人们工作、生活、学习的必要方式，小到买菜订餐、大到订车看房，现实世界的服务与体验几乎都在数字化。随着消费者数字化的深入，涵盖营销数字化的企业数字化进程也进一步加快。从媒介、内容、创意，到投放、测量、洞察，再到运营、优化、管理，营销的一切要素都可以数字化。在2022年，从企业对降本增效的追求中，我们切身地感受到了营销数字化转型，已经真正实现了从概念狂热到实操落地的转向。03“实效”成为2022年度营销数字化转型的核心关键词。更实时的反馈、更实在的效果、更实质的增长，成为企业应对挑战时的共性目标。总体来看，在广告数字化转型层面，流量端包括户外、智能大屏、Iot在内的媒介都实现了数字化。企业端，大多数的企业都有清晰的转型路径，且完成了初级阶段，即实现了广告数据的监测和采集，并在不同程度的进行数据打通、广告实时优化等能真正赋能业务提效的尝试，但企业之间数字化转型的程度存在较大差距，头部企业已经处在领先阶段，部分甚至进入了“品牌即媒介”的高阶状态。社媒数字化转型是发展最快的一条路径，可以看到此前社媒内容的生产、采买、投放、运营都依赖人工，这部分流程目前都在加速数字化，不过，整体来看，社媒版块的数字化相比广告还有大幅提升空间。可以预见，社媒、内容以及用户增长的数字化，将是未来几年，企业数字化转型的重点版块 2022年的登山图中，除了有一些反映市场变化的节点我们做了整体更新，图谱特别新增“创新管理”版块。解决的主要问题，是如何通过数字化反哺企业产品创新。创新管理版块的加入是NLP、知识图谱等相关技术成熟后，企业数字化转型的必然尝试，也将营销数字化转型登山图扩展至更为前端的产研及消费者洞察领域。秉持登山图出品的初衷：解答企业管理者及营销从业者关于营销数字化转型的困惑。2022年，我们再次发布营销数字化转型登山图及解读报告。期望通过清晰的目标和路径绘制，详细的节点解读及案例分享，登山图能为不同企业的营销数字化转型、乃至公司层面的数字化转型提供见解、指导。，目录 contents用户增长的数字化1102广告的数字化2203社媒营销的数字化3204电商运营的数字化4205内容运营的数字化5206创新管理的数字化6207数据和技术能力的建设6908附录：营销数字化转型登山图（2022版）高清图谱及秒针营销科学院其他研究下载关于秒针营销科学院/鸣谢/联系我们7509营销数字化是一次登山之旅050104伴随品牌发展，营销活动的流程会日渐繁冗，反馈速度也会降低。这时，如何提高流程化效率，是很多企业关心的问题。提高流程化效率主要从以下几点入手：生产制造成本之外，营销费用往往是企业经营成本中，占比最高的部分，从产出来看，它也是极具不确定性的部分。秒针营销科学院发布的 2022中国数字营销趋势报告 发现，当问及面临的媒介选择挑战时，高达62的广告主的首要挑战是营销传播ROI难提升。回顾过往服务的各种或大或小的成功品牌，我们发现，全面拥抱数字化，能有效地提升以下三种重要的营销效率：精准化效率、流程化效率和规模化效率。这三种效率在品牌发展的不同时期，发挥着不同的作用。营销数字化是一次登山之旅05Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利营销数字化是一次登山之旅营销数字化转型将为企业带来大量新的机遇，并真实地创造新的业务价值。成功的营销数字化转型，离不开明确的数字化愿景，合理的顶层设计，业务、数据和技术的结合，以及组织架构的支持。营销数字化有以下3大目标：数字化可以提升企业的三大营销效率1.1.数字化的目标：提升效率、敏捷反馈和沉淀资产流程化效率：规模化效率主要指通过集中性的流量采买，降低流量成本；通过系统性流量分配，优化流量利用效率；通过跨产品线组合营销，提高多产品线销售效率。规模化效率：流程数字化：指将原本的邮件沟通、线下审批等工作数字化；流程优化：整个流程数字化后，营销环节中各节点的效率就可以量化评估，企业就能及时的发现效率较低的节点，并进行相应的优化；流程自动化：数字化最终的目标，是实现组织的人机协同。营销的数字化，能帮助广告主在数字环境中，构建新的“人、货、场”，实现供给和需求的精准化匹配，这也是传统营销一直想要解决的问题：在合适的时间，向合适的受众，推送合适的广告和内容。精准化效率：06Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利营销数字化是一次登山之旅这里面主要包括三个敏捷：洞察的敏捷、创新的敏捷和行动的敏捷。数字化能让企业更加敏捷数字化过程中，有大量的信息和数据可以被留存下来，这是新时代企业所能拥有的最好资产。数据不仅是生产资料，本身也是资产。因为掌握的数据越多，企业低成本触达客户的能力就越强，掌握的产品和市场信息也越多，创新能力也就越强。所以在数字化过程中，我们必须要思考一个问题，就是哪些数据可以通过哪些技术留存下来，成为企业能反复利用和复制的资产。尤其当下很多消费型企业都在向科技型企业转型，这要求它们要利用自己庞大的生产和销售能力，把数字化能力沉淀下来，将其变成企业长期资产。从数字化的条件、环境及成效来看，营销数字化是企业数字化最容易切入，也是最能够快速获得积极反馈的入口。不管是面对的客户，使用的渠道和工具，还是依赖的数据技术，营销数字化都更具优势。数字化能为企业沉淀宝贵的资产 企业的数字化可以将前端的市场、生产、物流等关联到一起，让后端生产、渠道等部门能够更快地预测客户需求，进而让生产和物流更加敏捷。新兴品牌掌握数字化手段，可以加快产品创新/品牌创造和渠道拓展的速度。洞察敏捷是指企业在洞察消费者和市场的过程中，数据的流转可以让企业更加敏捷的捕获市场变化；洞察敏捷：创新敏捷是指企业在做决策时，可以通过很多数字化手段，如AB测试、数据回转等，大幅提升新产品研发的速度；创新敏捷：行动敏捷的要素是企业内部信息流转速度增加，让企业的决策能够在自动化和智能化的基础上更加透明，让整个企业的反应速度更快。行动敏捷：1.2 营销数字化是企业数字化转型的突破口07Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利营销数字化是一次登山之旅 除此之外，营销数字化还具有测量生态完善、业务流及数据流易梳理、数据和技术工具成熟、数据分析人才充足等优势，对于自带数字化基因的新兴品牌而言，营销数字化助力品牌崛起已经经过验证；对于不具备数字基因的成熟品牌而言，营销数字化将是其企业数字化转型的最佳切入口。营销数字化能力可以更容易地拓展到其它的数字化领域，为企业累积人才，构筑数字化能力，建立数字化思维。中国企业如今面对的，是全球最庞大的数字社会，中国互联网络信息中心最新发布的数据显示，截止2021年6月，中国网民规模达10.11亿，整体互联网普及率已经达到71.6%，且以青少年、青年和中年为主；消费者数字化：数字化的消费者，通过数字化的终端，使用数字化的媒介沟通、购物、支付、看视频、接收咨询和表达自我，营销的内容和介质均已数字化、在线化；营销渠道数字化：营销前链路的广告投放、社交、私域运营等环节所产生的数据，是企业与消费者接触的一手数据，都能通过测量来采集，其数据维度多，质量、量级较高，可实时反馈，还能和后端电商平台的转化数据打通，可快速构建可测量、可优化的数字化闭环；数据更易获取：增长的压力，让企业对投入都较为审慎，对投资回报的要求也更高。相比其他职能部门，距离消费者最近的营销端，最容易形成数字化闭环，同时也最容易出成效，进而提振企业数字化的信心。直接带动转化的电商，以近40%的数字广告营收占比，为营销数字化提供了“基盘”，电商 社媒种草 私域运营，是很多新锐品牌兴起的数字化三板斧。见效更快，强化信心：08Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利营销数字化是一次登山之旅作为付费的大众传播，广告费用是营销投资中比例最高的。广告的数字化首先是广告投放模式的数字化，包括投放数字化的媒体、采用数字化交易方式和投放方式；其次是广告数字化所涉及的投放中数据的资产化、流程的在线化、决策智能化；广告：社媒营销，不止于常规的硬广投放和软文投放，更多的是从消费者体验路径出发，通过深度互动的方式，搭建起品牌和消费者有效的沟通途径。区隔于广告的数字化，社媒营销数字化的核心，涵盖自有社媒媒体数字化运营、达人及社媒平台数字化运营及消费者数据数字化洞察；社媒：内容运营的数字化可以优化内容洞察及其生产效率，并提升优质内容的分发效率，提高整体内容营销的效果，并通过跨渠道管理品牌消费者体验，强化品牌资产。内容：企业销售的线上渠道，天然具有数字化属性，为企业在电商内精准定向、提供个性化体验，乃至重定向人群，提升转化效果提供数据支持，并可通过会员打通的方式接入品牌自有的消费者数字资产体系，为其它领域的营销提供数据赋能，并反哺给跨电商平台运营工具，提升电商整体运营效率；电商：具体而言，营销数字化的前台可以划分为以下几个部分：用户增长作为直连消费者的关键环节，尤其是在个人信息数据合规与监管日趋严格的今天，已经受到越来越多品牌的重视。用户增长的数字化能够基于合法获得和管理用户的授权与数据，通过精细化分层运营，全渠道地直连和触达消费者，为每一个用户提供更完善更到位的个性化服务与用户体验；用户增长：1.3 营销数字化的前台划分用户增长营销数字化转型广告社媒数据与技术中台组织架构支持内容创新管理电商09Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 敏捷、创新、用户导向是驱动企业业绩发展的重要因素，企业唯有通过敏捷创新来获取新的驱动力。为更好整合和运用新技术手段，推动各方资源有效协作，进而提升创新成功率和创新效率，企业创新管理的数字化至关重要。创新管理：营销数字化是一次登山之旅1.4 营销数字化的中台和组织共同支持前台业务企业要在不同业务群间做到数据的互联互通，对数据价值进行最大化挖掘，需要整合各业务群的数据，建立集团层面的“数据中台”，统一管理和应用数据。如果用一句话形容数据中台在营销中的作用，就是“赋予市场部在数字营销领域的微观操作能力”。今天广告主数字营销的投入越来越大，但同时流量红利越来越稀薄，导致粗放式营销的效率越来越低，广告主在遇见数字营销的瓶颈后，需要利用数据驱动整个营销闭环，提升营销效率。数据中台落地的主要场景包括：程序化广告投放闭环、贯穿业务全链的客户洞察体系、客户体验和消费者转换路径的优化、和业务对接的营销考核体系、行业个性化营销场景、和大型互联网企业的营销资源互换等。数据中台不只是支援性和事务性部门，而是整个企业数字化的神经中枢，以数字力量与前台并肩作战。虽然前台是直接与终端用户进行交互的应用层，但企业需要有中台的思维，中台可以让企业数据高速流转与应用。与此同时，营销数字化转型的成功不仅需要数据和技术的变革，同时还需要企业组织能力的支持。乔治韦斯特曼（George Westerman），是麻省理工学院斯隆管理学院数字经济首席科学家，他提出了“数字化转型第一定律”，总结起来就是：技术变化很快，但组织的改变却需要比较长的时间。该定律解释了为什么数字化转型不仅是一个技术难题，更主要的是面临组织和经营管理模式方面的挑战。只有适应的组织架构，才能适应数字化的要求，才能协同业务、数据与技术能力，一起为企业的数字化转型赋能。1.5 营销数字化转型登山图用户增长的数字化用户增长的数字化11Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利2.1 用户增长数字化的重要性 传统营销中，营销的线路简单线性，即从广告投放触达到购买转化。数字化时代，信息爆炸，触点碎片化，营销从原来的两个节点，细分成非线性的多个步骤，包括触达、会员、互动、转化、服务、复购以及口碑传播等。数字技术的不断变革，不仅使数据来源变得多祥，平台渠道变得碎片，而且用户的需求也变得越来越个性化，这让品牌、平台与用户之间的关系正在不断地发生变化。过去，触达用户即可提升增长。今天，在触达用户的基础上，还要增强与用户的互动，才能满足用户个性化的需求。另一方面，根据CNNIC统计数据，近五年典型电商平台销售及营销费用与年度活跃用户比值来看，基本呈现增长趋势，说明用户维护及获取成本不断升高。高渗透率代表线上渠道的重要性，同时也说明流量红利增长空间有限，加之活跃用户获取成本的提高，品牌/广告主亟需提升存量用户运营能力，培养用户粘性与忠诚度，并最终促成业务增长。基于用户强烈的个性化诉求与日趋高昂的获客成本这两方面的双重压力与驱动，越来越多的品牌意识到连接用户、形成一方用户数字资产池的重要性。通过直连用户，在品牌可控的私域范畴内进行资产沉淀留存，与其进行更深入的沟通，提升与用户的互动能力、改善交互体验，才能使品牌在用户与市场环境双双数字化的背景下，获得更高效地增长。在今天的营销环境中，用户增长（User Growth）已远不止狭义的用户量单一指标的增长，用户增长贯穿用户获取、留存、转化整个生命周期，以数据为导向，整合产品、运营、技术手段实现用户量、CLV及GMV的增长，并在这一过程中通过运营策略持续降低获客成本。因此，数字化的用户增长越来越受重视，并贯穿于整个营销环节之中，主要原因有以下三点：用户资产是品牌的核心竞争力：目前，数据的合规与监管日趋严格。从欧盟的 一般数据保护条例(GDPR)，到美国的 加州用户隐私法案(CCPA)，再到2021年颁布的 中华人民共和国个人信息保护法，全球范围内，个人信息数据及隐私的保护不断增强。各个平台及生态都在强化和用户信息密切关联的自有流量的保护。这一背景下，对品牌而言，想像过去一样触达用户，会变得越来越困难。因此，越来越多的品牌开始通过合法渠道获取用户授权，紧密连接用户。加速建立自己的用户私域流量池，积累和经营自己的用户资产，已经成了品牌连接用户、形成下一步业务增长的当务之急。用户增长的数字化12Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 用户增长的数字化涉及两大核心要素，一、以用户为核心的所有关联数据资产；二、在用户全生命周期内支撑运营落地与数据洞察的数字化工具和IT基础设施。2.2用户增长数字化涉及数据、流程等关键要素转向全域营销与运营才能实现业务增长：今今天，移动互联网的发展重塑了营销的方式，最直接的表现为营销链路拉长，用户触点与渠道变得愈发丰富与多元。一方面，营销场景的多元化体现在营销触点、渠道、形态的多样化，营销内容的个性化。另一方面，营销链路拉长后，营销贯穿整个用户生命周期，横跨公域与私域。在此环境下，品牌方需要打通不同生态、平台渠道之间的壁垒，进入全域营销实施与运营通道，实现消费场景、流程的全覆盖与用户体验的深度交互，如此才能高效地实现全渠道增长。个性化服务与体验可以更好地挖掘用户价值：过去，标准化产品及服务为很多品牌降低了人力、采购及服务等管理成本，但在今天，随着产品和服务日趋丰富，用户选择逐渐广泛，标准化已经满足不了用户的个性化需求和体验。越来越多的消费者希望品牌为他们提供个性化的内容、产品和服务。个性化的体验通常能更好促进消费者与品牌建立联系及良好的情感绑定。品牌方需要具备相应的能力以识别高价值客户并提供最相关、个性化的用户体验这种体验可以使品牌在竞争中脱颖而出，并提高留存率、忠诚度，并最终提高CLV。根据麦肯锡的研究，个性化可以将CAC降低多达50%，将GMV提高5%到15%，并将营销ROI提高10%到30%，其重要性不言而喻。用户的数字化：指基于多渠道与多维度的用户数据资产，包含但不限于用户的基础人口属性、来源渠道、消费记录、互动数据等，通过这些数据可精确、完整地描述用户，对其做细致入微地洞察，甚至做到比用户还要了解自己，形成一系列用户标签体系及360用户数字画像。从而挖掘更多的用户需求，构建有针对性的个性化服务能力，形成用户与品牌的长期连接，并拉伸CLV。运营的数字化：指通过一系列自动化工具、数据分析以及优化算法，高效地在全渠道与用户沟通、互动，推进全域营销，迅速抓住用户诉求，敏捷地做出策略与规划调整，从而来带更大的转化与增长。但在这一过程中的技术升级与数字化转型并不意味着简单的将各种创新数字化工具进行简单堆砌。相反，品牌方应该更加聚焦与落地，专注于适合自身能力和业务诉求的特定技术应用。在确认自身所处的位置后明确下一步“组织-流程-系统”的协同发展目标。简单粗暴的堆砌系统不是数字化转型，反而更容易形成新的数据孤岛，同时增加数据治理难度。用户增长的数字化13Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 经过一年的市场实践与行业发展，相较于2021年，在用户增长数字化领域整体保持稳定的情况下，私域社群建设和全域营销两方面发生了一定程度的变化。2.3 2022领域变化与更新私域社群建设进入精细化阶段，不再简单粗犷：在2020、2021这两年，受新冠疫情等外部环境的综合影响和刺激，大量品牌开始重视私域的建设，特别是基于企业微信的私域社群建设。但随着时间的推移，私域社群建设初期中简单粗暴的加微、拉群及用户沟通方式在快速失效，如优惠券、红包、平台秒杀等内容已不再引人注目；传统营销工具或分享裂变率创新低。这让品牌不得不停下来反思，并重新寻找用户有感知的私域社群互动内容和形式。但这并非说私域社群的建设进入到下半场，反而在许多行业中，私域才刚刚开始。或者说，私域行业也才刚刚开始。绝大多数品牌企业还处于初期阶段，只是相对于前两年的粗犷发展方式有了更多的行业思考与沉淀，需要去摸索适用于自身的社群运营方法轮、用户交互方式与交互内容。与此同时，为品牌私域社群运营提供数字化产品与系统服务的供应商也在进行新一轮的洗牌与方向探索，希望能与品牌企业陪跑，在实践中找出行业的迭代方向。全域营销已成为大多数品牌的建设共识：在营销链路整体拉长、各生态壁垒林立的大背景下，品牌方要如何更好地服务消费者、如何更好地了解品牌受众、如何在多个渠道间进行统一的品牌宣贯等多个领域都遇到了不同程度的挑战和障碍，这些问题在2022年显得格外突出。由于这些问题的存在，用户在不同渠道与品牌进行业务交互的过程中体验不一致，无法形成无缝的完整服务流程，无法享受各触点的统一接入以便得到最大的便利性。从品牌侧来看，公域投放与私域运营分割治理，并无有效业务与数据整合，用户生命周期无法完整覆盖。在这些问题与市场营销诉求的合力推动下，主流品牌对推进全域营销体系并完成相应的数字化基础设施建设达成了空前的共识，形成了从概念狂热到实操落地的转变。用户增长的数字化14Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利2.4 用户增长数字化的基本路径营销数字化转型Digital Transformation in Marketing会员体系打造Loyalty Program活动数据聚合分析Campaign Data Aggregation&Analysis用户运营电商引流Traffic Redirection消费者电商数据资产Consumer Data Accumulation电商与外部会员体系打通Unified Membership仿真测试Simulation TestUser Growth用户增长用户触点建设Touch Point Setup私域社群运营Social CommunityOperation第一方用户数据治理CDPCustomer Data Platform单渠道运营自动化Automatic Operation for Single Channel统一全渠道用户体验 Seamless Customer Experience全域用户旅程编排与洞察Omnichannel Customer Journey Orchestration用户体验测量User Experience Measurement私域A/B测试A/B Test用户标签体系Customer Tagging System个性化营销活动Personalized Marketing&Campaign消费者价值预测Customer ValuePrediction全生命周期管理Customer FullLifecycleManagement全域用户运营自动化Automatic Customer Operation For Omnichannel用户增长数字化转型登山图（2022）基础 Basic领先 Leading进阶 Advanced用户增长的数字化15Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利目标：打造数字化的用户增长体系与活动监测架构 基础阶段，品牌的目标是建立基础的用户增长与运营体系。其中包括多个用户触点的建设，并通过活动监测来建立数据回溯机制。2.5 用户增长数字化的基础阶段基础阶段：包括会员体系打造（Loyalty Program）、用户触点建设（Touch Point Setup）、私域社群运营（Social Community Operation）、单渠道营销自动化（Automatic Operation for Single Channel）、活动数据聚合分析（Campaign Data Aggregation&Analysis）。进阶阶段：包括第一方用户数据治理CDP（Customer Data Platform）、用户标签体系（Customer Tagging System）、全域用户旅程编排与洞察（Omnichannel Customer Journey Orchestration）、私域A/B测试（A/B Test）、消费者价值预测（Customer Value Prediction）、个性化营销活动（Personalized Marketing&Campaign）、用户体验测量（User Experi-ence Measurement）、全生命周期管理（Customer Full Lifecycle Management）。领先阶段：包括统一全域用户运营自动化（Automatic Customer Operation For Omnichannel）、统一全渠道用户体验（Seamless Customer Experience）。会员体系打造：会员体系是品牌围绕自身产品会员打造的营销管理体系。它是精细化运作用户增长的基础。会员体系有助于更好地进行用户管理，通过适当的运营，可有效强化用户的归属感，提升用户忠诚度，并最终拉升CLV。消费升级的大背景下，构建体系化的会员体系，已逐渐成为品牌用户培育、新用户获取、购买转化、长线经营以及口碑管理的重要步骤。Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利用户增长的数字化16用户触点建设：通俗来说，就是通过内容与用户互动交流的数字化触点的建设。譬如微信、短视频APP、官网等等。用户触点总体上有三种形式：第一种是在第三方平台中建立品牌官方账号，比如公众号、抖音、微博以及小红书等可以实现转化的内容分享类平台，通过内容影响用户，并与其建立有效连接；第二种是建立微信、企微群或者QQ群等社群类平台，以1v1或1vN的方式建立社媒沟通渠道；最后一种是搭建自有数字化互动平台，比如官网、自有APP、H5或微信小程序等。这三种触点在用户生命周期内的营销定位不同，需要相互配合，相互引流。私域社群运营：随着互联网技术的发展，社媒工具越来越丰富的同时不断融入人们的日常生活和办公，社媒化的工具用于客户关系管理时有先天的优势。借由社媒化工具，将公域流量进行私域沉淀，实现对单一用户或具有某种统一属性标签的群体进行个性化沟通与互动，进而提升用户留存与转化。在进行私域社群运营时，除营销内容的输出外，还可以收集用户的社媒互动行为和活动数据，与CRM或直接与CDP打通，形成数据闭环。目前，主流的私域社群运营主要依托于企业微信平台来完成，以便于品牌企业与用户个人微信建立直接连接。单渠道营销自动化：建立用户增长触点后，可以运用一些营销自动化工具，自动执行并完成一些基础的营销任务和流程。比如，可以以用户的行动为基础，设置一个循序渐进的个性化营销流程和规则，如粉丝关注品牌后24小时内，通过提前设置的欢迎旅程引导用户互动留资，由此获取用户基本信息和偏好，同时介绍和传递品牌理念。再比如前面的提到的拉新裂变活动，可以利用营销自动化工具，自动实现群组管理、群内活动互动管理等。目前，由于用户触点的碎片化，各种营销自动化工具带来的营销效率和效果提升非常明显。活动数据聚合分析：用户增长的数字化，离不开完善的数据支撑。在用户增长过程中，一定会涉及多个用户触点，品牌需要聚合私域投放、用户交互、业务经营等多维度数据，覆盖尽可能完整的业务分析与用户洞察闭环，这些数据分析结果将为内容及活动的迭代方向提供重要判断依据。当然，数据分析本身作为底层支持，发展已较为完善，其作用的发挥有赖于其他环节的发展、提升与开放。有了这些精细化标签，就可以更快捷地识别用户的各类特征，更准确地认识用户，从而延长用户的生命周期，为实现用户全生命周期的价值增长打下基础。对品牌而言，完备的用户标签体系也是大数据应用的根基。用户增长的数字化17Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利目标：打造数据驱动的运营闭环 进阶阶段，需在基础的用户运营体系之上，通过不断积累数据资产，形成数据驱动，不断迭代优化的用户运营良性闭环。2.6 用户增长数字化的进阶阶段第一方用户数据治理CDP：由于用户旅程拉长、交互触点碎片化、内容多元化，与用户相关的数据散落在品牌企业IT系统的各个角落中。为此，需要有统一的客户数据治理体系来完成所有用户相关数据的清洗、映射与统一。客户数据中台（CDP）则是这样的体系，它统一并管理跨渠道的第一方全链路用户数据（交互数据、用户相关业务系统数据），数据整合能力强大，主要应用于后链路的消费者运营。CDP会同时关注匿名客户与实名客户，信息更为细致全面，方便构建用户360视图以及完整的用户旅程。CDP 相对较为庞大，是很多能力的聚合体，具备很多功能和好处，但最关键的是以下亮点：用户标签体系：要达到精细化的用户运营，首先要有精准化的用户分类。在之前提到的会员体系/标签基础上，可以构建一个完善、精准、动态的标签体系。例如以下几类标签信息：消除客户数据孤岛：这是CDP真正发挥其威力的地方。通过打破数据孤岛，CDP将原本杂乱的各类ID、邮箱和购买历史转换为实时动态更新的有价值的、可操作的数据。创建360度用户统一视图并执行准确的数据分析、人群细分，并在决策和个性化上给予全面支撑。模型驱动的洞察与营销提效：基于历史和实时数据，利用模型及算法能力，CDP为营销人员提供他们需要的所有分析能力，以决定个性化体验相关的人群对象、内容、地点、时间和方式。帮助他们专注于更高价值的客户以节省时间和资源，同时避免这些客户收到不相关的内容信息，从而导致客户流失。基于人口信息的事实标签，比如年龄、性别、生日、星座、兴趣等；基于行为信息的规则标签，比如购买频率、浏览行为、互动行为等；基于算法结果的预测标签，比如未知商品偏好、未来购买周期、购买力预测等；基于业务应用的策略标签，比如用户价值分层、活跃分层、营销分层等；用户旅程是客户对品牌或业务的一种端到端体验。成功的用户旅程能够降低成本、提高收入，以及建立和培育客户忠诚度。用户旅程涉及公、私域内各种营销互动触点，包含公域平台、社媒媒体、私域网站、社群、电子邮件等，可能跨越数天、数周或数月，并且通常涉及多个触点。为了确保用户能够获得最满意的体验，需要了解当前用户生命周期阶段以及人群特征，进行有针对性的用户旅程编排设计，并不断通过数字手段去分析洞察每一个触点的互动效果和客户满意度。通常，市场上使用营销自动化MA（Marketing Automation）工具来完成用户旅程的编排并按指定的规则自动执行，在达到一定的周期后形成用户旅程分析报告供运营人员判断活动效果并作为活动调整的数字依据。MA可消除手动和重复性任务，帮助节省大量时间。它能够自动化处理一定规则定义下的工作，助力营销人员投入更多资源来制定战略、设计内容和创造性地解决问题。用户增长的数字化18Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 价值预测模型可以帮助我们更准确、便捷地评估和预测用户的价值，从而制定有针对性的运营策略。目前，会用到的主流模型有：客户生命价值周期模型（CLV模型）此模型需要考虑用户过去、现在以及未来的价值，同时还要考虑用户流失率。此模型可以帮助我们迅速找出可以带来最大未来价值的用户；RFM模型该模型通过最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）以及消费金额（Monetary）三个指标来评估用户的活跃度、忠诚度以及消费能力，把一些具有明显特征的用户进行价值细分；用户社媒活跃度模型今天，用户对企业的贡献不仅仅是带来现金和利润，同时还影响企业的品牌价值。该模型通过分析用户发帖、评论以及转发等社媒行为数据，找到品牌中的影响力人群，从用户中发掘并培养自身的品牌传播者。全域用户旅程编排与洞察：A/B测试可以帮助我们在控制变量的原则上，让两组近似的用户群使用方案A和方案B，根据收到的活动效果分析数据，迅速找出其中相对更好的方案，并帮助提升营销的效果，形成数据分析优化运营数据的闭环。A/B 测试有助于识别有效因素和无效因素，对于营销活动管理具有重要意义。它可以揭示品牌受众对哪些互动内容感兴趣，会响应哪些，帮助品牌了解营销策略中哪些要素的影响力最大，哪些要素需要改进，以及哪些要素需要被完全删除。用户运营A/B测试：消费者价值预测：在当前市场中，品牌把对人的关注、人的个性释放及人的个性需求的满足推到空前中心的地位，投放内容尽可能去匹配目标人群诉求及喜好，以提供更好的交互体验。在有了完备的会员体系、用户标签体系以及精准的用户价值模型，就可以基于这些数据，与A/B测试相结合，为每个用户提供独特的内容和服务，真正进行个性化、一对一的用户运营活动，并持续提升核心业务指标。个性化营销活动：在说用户体验测量前就不得不先说用户体验，用户体验即用户在使用产品、系统、服务的过程中建立起来的主观心理感受、因为它是纯主观的，就带有一定的不确定因素；而个体的差异也决定每个用户的真实体验无法通过其他途径来完全模拟或再现。但在确定的用户群体以及使用情景下，反映为群体的共性，在某种程度上又可被量化统计。从用户生命周期的阶段划分来看，品牌对处于不同培育阶段的用户有不同的体验测量诉求。在认知（Awareness）阶段，关注用户对品牌的认知好感度；在兴趣（Interest）阶段，关注用户与品牌的互动便利性；在购买（Purchase）阶段，关注客诉量、满意度；在忠诚（Loyalty）阶段，关注用户的真实推荐率以及忠诚度参与率等指标。品牌可借助各类CEM/CXM（Customer Experience Management）工具来完成不同类型体验指标的测量及管理。用户体验测量：用户的生命周期按AIPL模型一般可以分为认知（Awareness）、兴趣（Interest）、购买（Purchase）、忠诚（Loyalty）或类似的周期阶段。不同生命周期内，他们的价值是不同的，因此需要有针对性的精细化管理。当有了充足的高质量数据作为基础后，就可以进一步实现对所有的用户的全生命周期管理，并让其价值最大化。例如某美妆品牌将其用户分为四个阶段，分别为活跃期、沉默期、睡眠期及流失期，并在不同的生命周期，设计了个性化的营销策略，比如针对活跃期用户的老带新、沉默期的百日礼、睡眠期的周年纪念礼，以及流失期的低频节日问候及促进复活等。所有这些用户全生命周期管理，最终为了拉升CLV。全生命周期管理：用户增长的数字化19Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利用户增长的数字化20Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利目标：建立以用户为中心的全域营销活动体系 领先阶段，用户运营要打破不同渠道间的壁垒，真正达到以用户为中心，形成全渠道无缝体验闭环。2.7 用户增长数字化的领先阶段全域用户运营自动化：基于完备的渠道数据、用户数据和活动效果数据，并运用合适的Al算法，我们就可以实现全渠道全生命周期的用户运营自动化，并极大地提升效率，提高运营敏捷性。全域用户运营自动化包含以下几个方面：统一全渠道用户体验：一个可用的统一全渠道用户体验包含五个关键元素：一致的、优化的、无缝的、协调的、协作的。创造无缝的统一用户体验要求品牌能了解用户是如何跨渠道完成操作任务的，而且也需要辨别和消除在整个旅程中潜在的路障。随着移动性的提高、新设备和交互触点的增加，客户希望获得高效、可访问的体验，并且该体验能够随着设备和情境的改变而改变。品牌在各种渠道上提供可行的解决方案已经不够了相反，必须开始模糊这些体验之间的界限，允许用户毫无困难地在它们之间无缝切换。用户从当前品牌中获得的愉快体验，无论涉及的渠道是什么，都可能该品牌与竞争对手产品之间的重要区别。全域用户运营自动化对品牌的数据能力、技术能力以及运营能力有着极高的要求。即使如此，很多品牌也正在努力向这个方向前进。活动数据自动化分析用户数据自动化打通内容自动化生成及分发营销策略和规则的自动化测试及优化用户增长的数字化21Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利有效用户存量提升10%人均购买间隔减少11%有效用户销售贡献提升15%有效用户客单提升22%可见，基于数据的精细化用户标签，在精细化运营过程中可以帮助品牌更好地挖掘用户价值并延长用户生命周期，促进品牌的销售增长。2.8 用户运营数字化的实践案例 某国际美妆品牌，为其数字化用户运营，建立了打通所有用户触点的用户数据中心，并在运营过程中积累了大量用户数据。利用不同的算法，对其用户构建了精细化的标签体系。通过该标签体系，此美妆品牌对其会员用户进行分层管理，区分出高价值用户与低价值用户，并通过算法，对这些用户进行合理的价值预测，其中高价值、低价值和平均用户的复购概率分别为25%，0.0025与5%。对不同层级的用户进行不同策略的营销活动验证时，得到了以下结果：广告的数字化22Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利广告数字化的目标，是广告投放流程的数字化和广告投放决策的智能化，即通过在线流程完成广告投放，用智能决策代替或优化人工决策。广告的数字化广告投放是最具规模增长能力的营销手段。传统媒体时代，对很多企业而言，营销就约等于广告，广告费用是营销投资中比例最高的费用。因此，广告的数字化也同样是营销数字化中最重要、最基础的能力。广告业务的数字化可以帮助品牌实现三个重要的目标，即增强效果、提升效率，及累积资产。3.1 广告数字化的重要性增强效果：广告数字化可以提升广告ROI，在同样营销预算费用下获得更好效果；提升效率：广告数字化可以使广告投放的流程更敏捷，从而节约人力和时间；累积资产：广告的数字化包括投放模式的数字化和交易方式的数字化，这是广告数字化的基础条件，此外最为重要的，是广告数字化涉及的投放数据的资产化、流程的在线化及决策的智能化。3.2 广告数字化涉及数据、流程等关键要素投放模式的数字化：区别于传统广告的撒网式投放，数字广告在投放过程中，主要采用程序化、精准人群定向等方式进行广告投放，通过这些方式实现精准有效地目标人群触达；交易方式的数字化：不同于传统广告按“时间或资源的次数刊出”结算，数字化广告主要以CPM，CPA交易结算；数据资产化：广告数字化还包括数据的累积，即广告投放过程中数据的资产化。“数据是石油”，数字营销更是离不开数据。广告模式、广告流程、广告决策都需要以数据为基础，通过一方或多方数据对接和回传，进行数据留存，从而实现数据资产的累积。数据是企业重要的生产资源，通过广告数字化，建立广告的数据平台和管理系统，企业能将广告数据累积为品牌资产。广告的数字化23Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 为了应对这2大挑战，广告媒介/媒体洞察、广告活动管理数字化系统和广告投资回报ROI必不可少，只有做好这3点才能帮助企业全面评估媒介效果，科学制定媒介计划，稳步提升营销实效。在广告数字化进程中发现，企业表现差异化非常大，一些成熟企业在基础数据采集上非常全面，拥有自己的广告系统，已经具有较完善的智能决策能力，正处于进阶阶段向领先阶段迈进。但是仍有相当多的企业仍处于在基础阶段，虽然已经具备了数据的监测、验证、采集等意识，但是在实际业务中，由于数据治理、整合等工作的不完善，还未发挥真正的效用。大众的隐私意识觉醒，广告营销中数据安全环境正在变化 随着 民法典 和 个保法 的实施，广告行业以往积累的数据运营方式、精准营销等都受到了影响。以往低成又快捷的数据渠道受到限制，广告主开始正视精准营销的“捷径”和搭建自有数据生态的必要性。无论是大品牌还是小品牌，国际品牌还是本土品牌，品牌自有数据建设能力要提上议程，DMP、CRM建立与经营，都有更强的紧迫性。随着数字化广告在投放过程的数据积累和技术发展，目前广告的数字化在排期智能、线上线下打通、以增长为导向的规模化人群精准、智能预算分配、全域智能预算分配等方面仍有大量优化空间。相较于2021年，广告数字化领域整体保持稳定，但是受疫情影响，广告主在广告投放和自有数据平台搭建2个方面有了明显的变化。疫情反复冲击，品牌营销预算收紧，品牌主在投放广告时策略更加谨慎，对ROI的追求更高。2022年，在流量红利消退的大环境下，广告主开始转变经营思路，从烧钱式的营销增长打法，向高质高效的流量布局转变，但是进行在广告投放时仍存在2大挑战：3.3 2022领域变化与更新围绕reach评估媒体，易导致投放只限于头部大覆盖媒体，当品牌以美誉度、种草效果等为目标时，媒体价值的衡量不够全面，媒介投放计划难以优化，也难以迅速挖掘发现新的媒介机会。媒介评估的指标单一：虽然品牌在媒介投资分析时都会使用数据，但在最终选择媒体和资源，分配预算等关键环节主要依靠人工经验，存在人为因素偏见，预算分配不够客观科学。行业经验及投放策略也无法沉淀，难以有效复用。媒介决策由经验驱动：广告的数字化24Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利3.4 广告数字化的基本路径广告运营数字化转型登山图（2022）社媒营销策略自动化Social Media Strategy AUtomation全域智能预算分配Omnichannel Budget AllocationIntelligent Customer Insight&Operation智能预算分配Intelligent Budget Allocation规模化人群精准Effective Audience Reach内容策略自动化Automatic Content Strategy线上线下打通O2O Data IntegrationAdvertisement广告Performance Advertising效果广告3rd Party Data第三方数据Advertising Media/Media InsightBrand Advertising品牌广告Advertising Measurement广告监测Advertising Verification广告流量验证内容洞察Content Insights数据整合Data Integration第一方数据CDP1st Party CDP数据治理Data Management数据对接/实时回传Realtime Data Postback排期实时优化Realtime Planning Optimisation数据打通Data Unification广告活动管理数字化系统Advertising Campaign Management程序化投放Programmatic Advertising人群定向实时优化Realtime TA Optimisation排期流程数字化Digitalised Planning简易内容赛马AB测试Content A/B Test排期智能品牌即媒介Brand as Media数字化品牌战略Digital Brand Strategy品效协同Performance Branding智能化消费者洞察与运营Intelligent Planning广告媒介/媒体洞察广告效果评估Performance Analysis广告投资回报ROIAdvertising ROIDMP Serving第二方数据2nd Party Data营销数字化转型Digital Transformation in Marketing基础 Basic领先 Leading进阶 Advanced广告的数字化25Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利基础阶段：包括广告媒介/媒体洞察（Advertising Media/Media Insight）、效果广告（Performance Advertising）、品牌广告（Brand Advertising）、广告监测（Advertising Measurement）、广告流量验证（Advertising Verification）、第三方数据（3rd Party Data）、第二方数据（2nd Party Data）的数字化。进阶阶段：包括DMP Serving、第一方数据CDP（1st Party CDP）、数据整合（Data Integration）、数据治理（Data Management）、数据打通（Data Unification）、广告活动管理数字化系统（Advertising Campaign Management）、数据对接实时回传（Realtime Data Postback）、广告效果评估（Performance Analysis）、程序化投放（Programmatic Advertising）、人群定向实时优化（Realtime TA Optimization）、排期流程数字化（Digitalized Planning）、排期实时优化（Realtime Planning Optimization）。领先阶段：包括广告投资回报ROI（Advertising ROI）、排期智能（Intelligent Planning）、线上线下数据打通（O2O Data Integration）、以增长为导向的规模化人群精准（Effective Audience Reach）、智能预算分配（Intelligent Budget Allocation）、全域智能预算分配（Omnichannel Budget Allocation）、品效协同（Perfomance Branding）、数字化品牌战略（Digital Brand Strategy）、品牌即媒介（Brand as Media）。3.5 广告数字化的基础阶段目标：数字化的媒介投放与监测基础阶段以“数字化的媒介投放与监测”为目标。在数字广告投放过程中，先要确保广告可以被监测，广告主才能按真实流量和效果进行结算（如按CPM展示量、CPC点击量、CPL商机线索量等结算），以及能基于数据对广告的流量品质和效果进行验证。这是因为目前中国的数字广告生态环境复杂，存在着大量流量造假、无效流量等现象，需要独立于广告主和媒体的监测方完成流量反作弊工作，构建互信的媒介生态，保障广告投放的真实性。基础阶段，可以作为关键结果进行衡量的标准有：数字广告占整体广告费用的比例、数字广告流量中的可监测流量比例、数据广告监测中数据回传比例、数字广告流量中真实流量的占比，以及广告投放中可以进行效果验证的费用或流量的比例。第二方数据，指可以直接向拥有数据的公司合法购买的数据，例如社媒平台的用户活跃度数据就是一种第二方数据 第二方数据是企业自己没有收集的第一方数据即数据是二手的。第二方数据有时会在充分授权与合规的情况下在可信的合作伙伴之间共享，如果对双方业务都有利，这些合作伙伴会达成协议，分享对受众的见解。例如，如果软件公司与代理合作伙伴合作转售其产品，则软件公司可能与代理共享其第一方数据，代理合作伙伴会将其用作第二方数据，以锁定和吸引新客户。第二方数据类似于第一方数据，但它来自于企业自己受众之外的源。它可以包括来自许多相同来源的数据，如：活动网站、手机应用程序使用、社媒媒体、客户调查。广告的数字化26Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利广告媒介/媒体洞察：广告投放的基础是对媒介/媒体的历史受众表现、商业化程度、媒介资源调性、媒体资源类型等进行追踪分析，因此洞察是广告投放过程中不可缺少的环节，无论是效果广告还是品牌广告，都需要进行广告媒介/媒体洞察。效果广告：指以“点击、跳转、注册、下载、留资、购买”等效果行为做为目标的广告投放，一般以CPA类交易模型进行。在以效果为基础的广告系统中，广告主只需要为可衡量的结果付费。品牌广告：指以品牌建设，例如提升品牌认知、品牌形象为目标的广告投放，品牌广告的特征是不会以即时直接的转化行为做为广告投放的目标，一般以CPM、CPD模式交易。广告监测：一般指在广告投放流程中，通过独立于广告主、媒体的第三方，验证所购买的广告流量是否真实投放，通过添加代码等技术手段对数字广告进行监测，统计数字广告的流量、人数、人群等特征的过程。广告流量验证：通过技术手段和数据能力，验证数字媒体广告投放是否有效、是否展示在正确的环境中、是否能被用户看见的过程，通常包括广告反作弊、品牌安全验证、广告可见性验证等。通过这一步骤，可确保广告的真实性。第三方数据：第三方数据，指从外部来源购买，而非该数据原始采集器获得的数据，如广告投放、广告监测等来源渠道与其收集的用户数据关系不大。行业提供的，可用于分析的“大“数据，通常是由数据分析公司或者平台方向企业公布的数据。例如，某个区域的人口情况、消费者行为特征，奶茶店的数量、住宅办公的情况等。第二方数据：。进阶阶段，可以作为关键结果衡量的标准有：数据资产的数量、数据资产的质量指标，程序化投放能力，数据资产的跨平台打通比例、广告投放关键流程的在线化比例。广告的数字化27Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利第一方数据CDP：内容与章节【用户增长数字化的进阶阶段】中的“第一方用户数据治理CDP”一致。在广告领域内，一方数据主要用于投放辅助，提高投放精度。数据对接/实时回传：企业需要具备对接多方数据的能力，能够实时的接入、回传二方、三方数据。这对企业营销层的IT技术能力有很高的要求。数据整合：数据整合是指把在不同数据源的数据进行收集整合，是进行数据打通和数据治理的基础，这对于企业来说是至关重要、必不可少的。数据整合不仅包括一方、二方、三方数据的整合，也包括例如品牌广告和效果广告、可监测广告和不可监测广告、数字媒介与传统媒介广告数据的整合。DMP（Data Management Platform）属于一个中央的数据管理平台，可以收集、管理、分析线上和线下用户数据，还可以与DSP（广告需求方）、ADX（广告交易平台）等平台进行数据对接，让广告主可以使用用户数据，来使广告计划、定向等一系列广告投放活动决策更加明智，更多、更精准地使广告到达目标受众，从而使投放的费用获得更好的投资回报。DMP Serving是指当企业需要针对某个人群进行精准广告投放的时候，媒体平台是通过DMP中的数据积累，按照客户提供的人群模型精准筛选，然后在访问者与媒体的触点上实现消费者互动。DMP Serving：3.6 广告数字化的进阶阶段目标：数据积累与流程自动化 广告数字化的进阶阶段以实现“数据积累与流程自动化”为目标，基础阶段的数字投放与监测，为数据资产的累积提供了条件。在对数字广告进行监测时，要注意不断提升数据回传和留存的比例，并将多方（第一方第二方第三方）数据打通，构建完整的数据能力闭环。同时，在整个路径中，流程在线化的比例需要不断提升，流程在线化比例越高，效率越高。广告的数字化28Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利广告活动管理数字化系统：企业拥有打通和标准化后的多方数据，就可以搭建一个数字化的广告活动管理系统/平台，在系统中，可在线进行管理广告投放执行、管理媒体流量质量、广告数据分析、广告效果评估、竞争分析、广告预算管理、排期管理、素材管理等。并且对接销售、财务等其他系统。广告效果评估：在真实性的基础上，对广告的效果进行评估（如：广告点击率、广告转化率等），数字广告有多种评估方法，包括：A/B测试、归因等，在评估数据的获取方式上，包括广告受众调研、广告ID匹配归因等。程序化投放：指广告主通过数字平台，从受众匹配的角度，由程序自动化完成展示类广告的采买和投放，并实时反馈投放分析的广告投放方式，程序化广告实现了数字广告的自动化，它具有以下特点：数据治理是指对不同数据源的数据进行标准化的的处理，即将不同格式、不同标准的数据整理成为格式统一、标准统一、可直接应用的数据。例如对媒体、广告形式、采买方式、投放目标、市场、时间等信息和字段的规范。数据治理：进阶阶段，有了基础阶段的累积，企业已经拥有一方、二方、三方等多种数据，但这些数据因为来源不同，互相割裂，这种割裂不但体现为标准不统一、信息不一致，也包括互相无法去重、无法整合等问题。本阶段，企业需要具备数据打通的能力和技术。一般来说，数据打通通过算法、规则、技术来实现。例如，通过会员、社媒账号打通不同媒介和设备的数据能力，通过相近的IP、时间打通不同设备为同一家庭的算法等等。数据打通：广告主通过DSP和Ad Exchange数据平台进行投放；广告策略从受众匹配的角度出发；根据媒体主竞价请求提供的信息，基于广告策略和算法自动完成对每次展示机会的竞价决策，如是否出价以及出价多少，有些甚至实现了自动优化的功能，如动态创意优化，整个过程不需要人为参与。媒体表现数据累积：3.7 广告数字化的领先阶段目标：规模化精准与决策自动化广告数字化的领先阶段以实现“规模化精准与决策自动化”为目标，结合DMP和第三方工具，根据广告的目标受众，科学的选择媒体平台和广告投放方式，并对预算进行科学合理的分配，智能化、自动化的制作排期，整个过程中可对人群和排期进行自动、实时优化，全流程地实现规模化和自动化，提升目标受众的覆盖规模和比例。领先阶段，可作为关键结果的衡量标准包括：媒介选择的智能化程度、预算分配的智能化程度、排期制作的智能化程度等。广告的数字化29Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 人群定向是广告数字化重要的投放方式。在进阶阶段，企业要具备对人群定向实时优化的能力，即可以在投放的过程中，实时的对年龄、性别、市场等条件下的目标人群定向结果进行追踪，并根据追踪结果快速调整。人群定向实时优化：以往的排期流程是人工完成，首先由广告主下发Brief，之后代理公司根据Brief的要求和预算，查询媒体表现历史数据、媒体价格和库存等，完成排期制作，再由广告主审批，修改调整，最终得到广告主确认后，代理公司把排期下发给相应的媒体或投放公司，完成投放。投放中，由第三方进行监测，投放结束后，代理公司根据媒体和第三方的数据，撰写结案报告，进行效果评估，反馈给广告主。数字化广告中，上述这些流程将也被数字化，在线完成。在线化流程的比例越高，证明数字广告的能力越强。排期流程数字化：排期制作完成后，无需等到资源完全执行，结案报告出来后再评估效果、优化投放。数字化广告流程中，一切数据都可在线、实时反馈，因此排期也可以实时、快速优化。排期中的资源表现，可按天甚至更短的时间，通过系统或数据报告反馈给广告主，广告主可以通过人工决策，或系统算法的决策支持，优化调整排期，并把优化策略实时通过数字化流程快速下发执行。排期实时优化：广告的数字化30Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利线上线下数据打通：领先阶段，广告数字化不限于互联网基因的数字媒体，还会打通线下的媒体，例如传统电视媒体，及不断数字化的户外媒体。增长为导向的规模化人群精选：更多人购买是大多数品牌和企业的增长之源，规模化的人群精准也是品牌营销追求的目标，数字化广告在实现线上线下打通后，能覆盖更广泛的触点，触达更大数量的目标人群，帮助广告主实现以增长为导向的规模化人群精准。ROI，即投资回报率，由英文Return on Investment缩写而来，计算公式为：广告带来的利润收入/广告花费*100%，在互联网广告中，是用于衡量广告投资收益的重要指标。广告投资回报ROI区别于广告效果评估，广告效果评估一般是针对campaign（广告活动）、媒体进行的效果评估，而广告投资回报ROI更多应用到与企业生意相关的指标，是营销管理及财务决策层面的评估。广告投资回报ROI：指输入投放预算、条件和目标等需求后，对整体媒介预算进行智能分配，自动生成最优化的排期的过程。面对愈发复杂的市场环境，传统媒介计划和采买大量依赖人工，耗时耗力，效率提升的空间有限。智能排期系统依托于智能算法和模型，不断地优化迭代，最终实现最科学的媒介决策。从流程化、数字化、智能化、高效化、透明化的角度提供全新的媒介体验，一站式快速生成媒介排期，实现排期效果的最大化、成本更优化。排期智能：品效协同：品牌广告和效果广告如何协同，共同发挥作用是品牌在媒介投资中面临的重要命题，基础和进阶阶段后，根据数据累积和预算分配的优化情况，品牌可对品、效两种广告的效果进行追踪，更好的协同制定两类不同广告的策略。广告投放中，科学的媒介计划和预算分配是提升营销ROI的关键，智能决策拒绝以往“拍脑门”的分配方式，通过统一评估指标体系，进行不同媒体间、不同广告形式间的预算分配，确保品牌在各个营销阶段、营销场景下，都能有合适且精准的预算分配计划，进而提升投资回报率(ROI)。智能预算分配：智能化的预算分配的下一步，不限于广告数字化范畴，而是全域范畴，即在广告、社媒、电商中，进行预算分配。全域智能预算分配：广告的数字化31Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利数字化品牌战略：广告数字化的顶层目标之一，是实现数字化品牌战略，即融合所有的数字化广告渠道、媒介触点、用户运营触点，共同设定品牌的战略。这与用户运营中“直连消费者”目标相呼应，从品牌自身出发，打造数字化品牌。品牌及媒介：品牌的数字化能力发展到一定程度，品牌就成为了数字化品牌，这时品牌就同时具备了媒介的属性。品牌拥有了强大的数字化内容生产能力、有大量的数字化触点和渠道，如社媒账号、APP、网站、小程序，及数字化店面、数字化用户等，这些触点和渠道在传播品牌自身的同时，本身也是媒体，可同时传播其它信息。品牌的媒介属性是品牌重要的数字化资产之一。3.8 广告数字化实践案例 某车企，借助广告活动管理的数字化平台实现了广告投放流程的数字化。A品牌每年有大量的数字广告投放需求，但是其广告投放数据散落在不同的地方，广告投放活动和数据无法进行统一管理。为管理整合广告投放的数据，对广告投放的效果进行及时分析，企业建设了广告有效性管理平台，统一管理不同的广告投放数据，提升广告投放效果。平台主要功能模块排期管理数据整合：监测数据 不可监测数据看板：广告分析、效果评估、常规报告预警：执行异常、流量异常 广告投放流程的自动化和数字化，帮助企业实现了数据资产的信息化和透明化，使得广告数据在线管理率从20%提升到80% ，广告数据分析时的人工查询效率提升了20%，全面提升了媒介运营效率。在用户直达商业模式下，管理用户体验：社媒营销的数字化32Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利社媒营销的数字化 社媒营销，不止于常规的硬广和软文投放，更多的是从用户体验出发，通过深度互动，搭建品牌和用户有效的沟通途径。秒针营销科学院2021年上半年研究了近1000个本土新锐品牌，发现头部新锐品牌80的营销重点都聚焦到社媒营销，以著名本土品牌花西子为例，通过以用户为中心的社媒营销，完成了从“网红”到“长红”品牌的转变，在短短3年创收十亿，同样的还有Ubras、Wonderlab、橘朵等新锐品牌。根据秒针营销科学院的观察，社媒营销具有下述三个重要价值：4.1 社媒营销数字化的重要性 社媒营销可以跨渠道的构建起品牌和用户直接沟通的桥梁，一方面帮助品牌更好地向用户传递品牌故事、品牌价值观和理念、产品特色及创始人愿景；另一方面，社媒营销可以帮助品牌更快速地获得用户关于营销活动、产品使用的反馈，帮助品牌统一管理用户体验。社媒营销运营是获取用户洞察的重要途径：如今，媒体已经全面社媒化，用户，尤其是年轻人，普遍愿意在社媒平台上，发表自己关于产品、品牌、品类等的意见。相对于传统小样本调研，社媒平台具有覆盖面广、深入垂类圈层和实时采集数据的优势。使用合理的工具，品牌可以更敏捷地获取用户相关的内容，获得目标用户人群特征、产品偏好、内容偏好和预期等相关用户洞察，反向赋能品牌自有营销活动的策划和新品研发。促进生意增长：相较于传统的广告，社媒营销同时具备“口碑传播 的可信度和“病毒传播 的敏捷度和覆盖广度，社媒营销往往具有“四两拨干斤 的效果，运用合理的策略，可通过较少的投入，催生较大的化学反应。社媒营销可以兼顾品牌广告和效果广告两种作用，目前可统称为：种草效率。从完美日记、元气森林、三顿半、王饱饱的成长路径中不难发现，社媒营销在带动生意指数级增长方面的作用不容忽视。根据著名咨询公司Harris Pall全球调研数据，46的企业高管预计他们公司的社媒媒体营销预算将在未来三年内增加多达100%。如何更敏捷、高效的进行社媒营销，是社媒营销数字化需要解决的核心问题。相较2021年，2022年社媒营销领域在以下三个层面发生了重要的变化：投资方式、评估方式和运营方式：社媒营销的数字化33Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 区隔于广告的数字化，社媒营销数字化的核心，覆盖自有社媒媒体数字化运营、达人及社媒平台数字化运营及用户数据数字化洞察三部分：4.2 社媒营销数字化涉及数据、流程等关键要素自有社媒媒体账号数字化运营自有社媒媒体账号数字化运营指在不同的社媒平台上，品牌通过自有的官方账号来创造内容及开展相关营销活动；达人营销数字化运营用户数据数字化洞察社媒营销会产生大量的用户生产内容（UGC）、专业生产内容（PGC）和品牌相关内容，这些内容可快速为品牌提供敏捷的效果指导及反馈。全量、敏捷地采集相关数据，是社媒营销的基础。投资方式：通过对不同层级品牌的走访和调研工作，2022年品牌在社媒营销投资方式发生了巨大的变化：整体投资正从KOL采买往推流的投资方式倾斜。如下表所显示，2019-2020年，成熟品牌约90%的预算投放入KOL采买，仅10%放入推流；而新锐品牌由于预算有一定限制，在2019-2020年期间，更多的预算放入了推流，通过内容赛马的方式，筛选出优质内容再进行规模化；随着以抖音、小红书算法为代表的去中心化分发机制的愈发成熟，成熟品牌也将更多的预算放入推流。内容赛马成为了一个所有品牌所共同认可的方式：先沟通购买一部分中长尾达人测试不同的内容方向，如果内容出圈，再追加入大量的资金为该内容购买曝光；或者将该创意脚本复制，通过购买头部大号进行分发。达人营销是社媒营销中至关重要的因素，如何快速选择合适的达人，如何在不同营销周期选择对应的达人组合进行病毒营销、如何了解达人对品牌生意增长的贡献、如何自动化进行达人采买等问题，是该部分关注的主要问题；4.3 2022领域变化与更新社媒营销的数字化34Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利短期：可以敏捷优化传播及电商引流（非短链引流，而是达人内容对于电商指定关键词搜索进店的引流效率）中期：助力占领关键心智词和小红书指定心智词搜索下的霸屏率长期：秒针营销科学院通过对美妆、个人护理和消费电子等品类的相关性研究，发现指定品类下，互动占比和电商生意份额占比成高度正相关关系。品类互动占比可以帮助品牌在长期的视角之下，优化电商生意。评估方式：互动成为一个核心的评估指标，分别可以在短期（Campaign期间）、中期和长期，对品牌的传播、种草和转化，带来深刻的指导意义。运营方式：由于投资方式和评估方式的变化，2022年社媒营销的运营方式在下述三个层面发生着重要变化：圈层视角下的内容生产、社媒内容分发、社媒营销优化。2019-2020品牌分类社媒投资类型KOL 采买KOL 采买推流（如抖 等）推流（如抖 等）成熟品牌新锐品牌90 19-2021700e5 21-202240p0%圈层视角下的内容生产：为了使内容更加贴近消费者、产品种草、获得流量同时符合品牌调性，品牌的社媒内容生产过程开始愈发精细化，更加贴近圈层视角。比如，2021年10-11月期间奥妙对汉服圈层定制化的宣传内容，就是通过对圈层进行人群洞察，挖掘圈层场景、痛点、以及相对应的产品卖点，实现了非常成功的圈层渗透，对品牌心智占领和销量提升都产生了巨大的贡献。社媒内容分发：赛马机制成为常态，赛马机制帮助初期快速筛选优质创意脚本，以及投放中快速选出优质内容：比如，某美妆品牌希望主打产品抗衰老的功能特性，目前人群精致年轻女性；但是抗衰老有很多的表达方式，为了筛选出最佳的内容表达方式，该品牌在campaign初期通过采买中长尾达人测试不同的表达方式。通过短期互动和电商引流变化，该品牌筛选出最佳的内容表达方式后，快速的采买大量达人使用该脚本，进行规模化内容分发。社媒营销的数字化35Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利品牌优化也开始愈发精细化：社媒营销优化：注重传播的优化，则看中通过付费达人（Paid KOL），激发了多少正向二创达人（Earned KOL）和正向消费者声量（Postive UGC）注重种草的优化，则看中以电商搜索，或者小红书搜索为核心进行相关优化；以电商搜索为核心的，则需要通过归因算法，敏捷测算出来每个帖子对电商引流的效率（Cost Per Incremental Search UV）；注重小红书搜索的，则看中，指定关键词下，TOP 3屏的霸屏率占领情况是不是品类第一。社媒营销的数字化36Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利4.4 社媒营销数字化的基本路径社媒营销数字化转型登山图（2022）Social Media社媒营销数字化转型Digital Transformation in Marketing竞争分析Competition Analysis敏捷运营Smart Operation内容挖掘Content Discovery达人优选Influencer Selection粉丝运营Fans Operation社媒电商Social Ecommerce社媒有效性测量Social Media Effectiveness Measurement社交营销ROI评估Social Marketing ROI Assessment社交营销优化Social MarketingOptimization社交品牌资产评估Brand Equity Valuation in Social Media社媒数据银行Social Media Databank达人采买流程自动化Influencer Hiring Automation简易社媒AB测试Simplified Social Media AB Test社媒平台策略自动化Automatic Social Platform Strategy社媒营销规模化分发和AB测试Automatic Social Marketing Distribution&AB Test社媒营销策略自动化Social Media Strategy Automation全域智能预算分配Omnichannel Budget Allocation内容中台Content Mid-Platform基础 Basic领先 Leading进阶 Advanced基础阶段：包括竞争分析（Competition Analysis）、达人优选（Influencer Selection）、内容挖掘（Content Discovery）、敏捷运营（Smart Operation）、粉丝运营（Fans Operation）、社媒有效性测量（Social Media Effectiveness Measurement）、社媒营销ROI评估（Social Marketing ROI Assessment）、社媒品牌资产评估（Brand Equity Valuation in Social Media）、社媒营销优化（Social Marketing Optimization）。进阶阶段：包括社媒营销数据银行（Social Media Databank）、简易社媒AB测试（Simplified Social Media AB Test）、社媒平台策略自动化（Automatic Social Platform Strategy）、达人采买流程自动化（Influencer Hiring Automation）。领先阶段：包括社媒营销规模化分发和AB测试（Automatic Social Marketing Distribution&AB Test）、社媒营销策略自动化（Social Media Strategy Automation）。社媒营销的数字化37Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利4.5 社媒营销数字化的基础阶段目标：数字化的社媒营销数据采集和测量 基础阶段的核心目标，是实现“全量的社媒营销数据采集和测量”。社媒营销中，通常的互动方式，是品牌主导，通过社媒媒体账号、指定合作明星账号或者达人账号进行相关营销活动的推广。用户看到相关营销广告或内容后，通常会与明星、达人产生一定的互动。数据采集时，需重点关注以下几类数据：通过对上述数据进行清洗、整理和计算，可得出社媒营销相关的效果反馈。品牌发帖内容及数量达人发帖内容及数量品牌发帖后用户的互动行为，如转发、评论、点赞和收藏（不同社媒平台互动数据定义可能不同）达人发帖后用户的互动行为，如转发、评论、点赞和收藏（不同社媒平台互动数据定义可能不同）用户在指定内容下的互动行为，指定内容形式可以是文字、图片或视频用户相关的发帖内容社媒营销的数字化38Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 指评估社媒营销当下带来的投资回报，部分情况下会被品牌称作直接ROI。ROI评估常见于品牌自发贴或指定达人发帖加入相关带货跳转链接后，用以考核直接跳转带来的转化。竞争分析：指品牌在社媒媒体上，对竞品品牌的达人投放规模、投放金额、投放渠道、投放内容等信息进行采集和分析，提高自身社媒投放策略的效率和精准性。达人优选：指品牌在社媒媒体上，选择合适的达人为自己的品牌进行内容种草。合适分为2个层面，首先个体层面要合适，达人的基础属性要符合品牌要求，例如达人人设、粉丝量、内容调性、内容曝光和互动表现等，其次，品牌需要选择合适的达人组合，基于一定的预算目标或者互动目标，分别找到互动最大化或者预算最小的达人组合。内容挖掘：指品牌在社媒媒体上找到被用户热议或者热搜的内容关键词，这里的内容关键词可以是产品特征、功能成分、包装外观、流行趋势等。相对先进的内容挖掘技术是基于营销目标，找到能带来更多互动或者后链路转化的特定内容元素。敏捷运营：指品牌方能快速识别优质内容贴，通过敏姐推流、跨形式再投放、或自有账号再发布等运营机制，提升社媒营销的投放效率和效果，实现降本增效粉丝运营：指品牌在社媒媒体上，通过自己创建和可控的自有账号，开展社媒营销活动，如品牌官方微博、小红书账号等，并通过站内粉丝群或者引流至站外私域，进行粉丝关系的运营和维护。社媒有效性测量：指品牌在社媒平台上的营销活动，是否带来了足够的声量（触达），引起了足够的互动（触动），用户针对品牌的讨论内容是正向、负向还是中立的（喜爱）。社群营销ROI评估：39Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 对于评估社媒营销对品牌资产的促进作用，如品牌认知、品牌喜好、品牌购买意愿、品牌形象等品牌KPI的提升作用（部分情况下会被品牌称作间接ROI)。对于大部分的品类，社媒营销更多侧重于提高种草效率，即让用户喜爱上某个品牌或某款产品。很多时候，社媒营销不能只看当下的直接转化，而是要评估种草效率，看一段时间后的转化效果。社媒营销的数字化社媒品牌资产评估：社媒营销优化：基于声量、舆情、直接或间接ROI评估数据，可对社媒营销活动进行优化，敏捷地调整、优化内容、平台、达人以及受众等营销策略。例如，通过测量可以发现某些达人、内容、互动形式能带来更好的效果，营销人员就能更加敏捷地复用、推广优质案例。社媒营销数据银行：社媒营销数据银行，主要指将社媒营销的支出、媒体策略、达人策略，及后续产生的效果数据进行治理和结构化后，形成的数据仓库或数据湖。数据银行的核心功能，是帮助品牌制定基于一定增长目标的相关策略。4.6 社媒营销数字化的进阶阶段目标：社媒营销策略及采买流程自动化 社媒营销数字化进阶阶段的目标，是实现从社媒营销策略指定、达人筛选及采买，到效果数据回流等流程的自动化。有了基础阶段的社媒数据积累后，品牌可基于每个活动的效果数据，积累平台的规模效率曲线（涵盖平台内部不同的采买形式）、达人效率曲线和内容相关的效率曲线，储存数据的地方可称之为社媒营销数据银行。社媒营销数据银行可更好地为后续年度、季度、月度等活动的策略制定和采买提供方向。该阶段通过构建从策略制定、流量采买到效果回流的闭环，可提升社媒营销的敏捷性，促进生意增长。比如，某美妆品牌希望在新品上市阶段，想了解该使用什么样的达人组合、平台组合和内容组合策略时，就可以在数据银行中，寻找相关历史数据进行参考。同时，由于数据银行储存了原始日志级数据，还可以作为社媒营销的大脑（类似DMP)，为后续流程自动化提供相关支持。社媒营销中，常见的问题有两个，一是从哪个社媒平台开始发力；二是如何制定社媒平台组合策略。过往制定策略，主要基于经验和部分数据进行判断，平台策略通凿按年制定，而非根据营销活动目标进灵活的自定义。基于活动目标，快速制定平台采买策略、投资策略、平台内采买形式策略等，就是所谓的社媒平台策略自动化。基于社媒营销数据银行中的相关数据，营销人员可以按照平台维度，提供社媒平台的营销效率曲线，确认该平台是否已经达到规模效率，边际效应是递增还是递减，以此来帮助品牌确认相关平台策略是否合理。社媒营销的数字化40Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利简易社媒AB测试：社媒平台策略自动化：指通过达人采买系统，完成达人挖掘、询价下发、达人价格精算、达人覆盖度精算、赢标下发、达人数据采集，及财务自动结算等相关流程的自动化。达人营销中，达人和达人代理公司MCN多为多对多关系（即一个达人可以挂靠在多个MCN，或者一个 MCN可以拥有多个达人）。很多情况下，品牌可能同时对接多个MCN，很容易出现品牌器要的达人分散在不同MCN旗下的问题，MCN所拥有的的达人经常存在重复且报价不一致的情况。如何计算出达人采买总价最低且覆盖度最高的MCN组合，是一个流程繁琐的问题，也是采买系统希望解决的问题。更进一步，如果品牌采集的达人效果数据较为完善，该系统还可以根据相关销售数据过滤达人。达人采买流程自动化：简易社媒A/B测试，指社媒营销内容分发过程中，针对不同的内容、平台、达人以及受众，设定实验组和控制组，通过改变不同实验组中的单一元素（如推广素材、推广关键词、促销信息等），测试哪些组合对目标受众最有效。4.7 社媒营销数字化的领先阶段目标：敏捷的规模化分发和决策自动化 社媒营销数字化的领先阶段，目标是实现“敏捷的规模化分发和决策自动化”。本阶段企业的核心能力，是实现自动化分发与决策。社媒营销覆盖硬广、软广、品牌自有账号内容运营及达人运营等，每一种营销形式都会产生大量不同形式、格式的内容和数据。传统营销依赖更多的，是人工的内容生产、编辑和上传，数字化趋势下，社媒营销规模化分发的重点，应该聚焦于分发自动化及分发内容的个性化，即在合适的时间、合适的场景下，将对应的内容快速通过合适的渠道（硬广、软广、或者达人）分发给对应的目标受众。同时，在规模化分发的基础上，可以同步实现规模化的AB测试。社媒营销的数字化41Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利社媒营销规模化分发和AB测试：基于上述阶段的数据积累，品牌可获得平台效率、内容效率、达人组合效率、目标人群效率等相关指标。这些数据积累到一定量时，社媒营销的策略将有机会自动化生成。如，品牌希望该社媒活动的目标是带货，并设定了相关目标值，系统会自动化提供平台采买策略、内容策略、达人组合策略、时间节奏策略等方向，供品牌参考。同时可基于实际执行的数据回流，实时调整。由于达人采买市场鱼龙混杂，传统通过人工方式寻找达人、确认MCN、达人采买下单、内容制作、内容数据评估等环节中有着大量的重复性劳动，且缺少数据导向的营销决策链路。某快消公司通过搭建达人采买流程自动化系统，自动化对接多家MCN公司，同时在系统中部署采买精算算法，采买周期缩短了20%，成本降低 15%，达人运营效率提升了17%。社媒营销策略自动化：4.8 社媒营销数字化的领先阶段案例：达人采买流程自动化电商运营的数字化42Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利电商运营的数字化经过多年的发展和迭代，电商的营销价值在用户、平台属性、数据积淀和技术发展的共同促进下不断提升：1）用户端：线上消费习惯加强、消费者购买额提升，平台用户的营销价值值得不断被挖掘；2）电商端：电商平台集媒体和消费属性为一体，内容化营销模式不断创新，为广告主实现品效合一；3）技术端：营销相关的数据和技术持续升级，为高效服务和精准营销打下夯实基础。相较于其他类型媒体平台，电商平台除了拥有愈发重要的媒体属性外，还具有消费属性，使得平台上的营销投放拥有快速转化为实际消费的基础；同时，电商平台的营销类型从搜索、展示为主的局面，逐渐扩展出由图文、短视频、直播构成的信息流、直播广告等多元营销模式，内容化程度不断加深，帮助广告主实现品效合一的营销需求。以下四个方面则进一步说明了电商运营数字化的必要性与重要性：5.1 电商运营数字化的重要性充分挖掘和应用平台的能力，拉近品牌与更多消费者距离：电商对于消费者而言，早已不只是购买场，也是认知场和决策场。品牌布局电商需要做到广而深，“广 需要多电商平台布局，不仅布局头部电商，同时需要兼顾新兴电商形式，如社媒电商、内容电商等；“深”需要利用好平台能力，如电商直播，拉近品牌与消费者的距离，重定向及个性化推荐优化消费者站内个性化体验。打破电商生态壁垒，数据赋能企业，建立一体化数字运营体系：电商数据为品牌的多业务场景提供赋能：各电商平台会员账号打通连接到品牌第一方数据CDP，积累消费者数字资产，电商成为“直连消费者”和获取消费者画像的数据来源之一。同时，消费者的购买频次、购买偏好也为品牌的库存管理提供依据，数据的应用甚至能延伸到供应链管理等方面。显然，电商的数据能力可为品牌赋能、建立起配套的消费者数字资产体系。但在2021年 个保法 发布后，电商平台数据政策收紧，对品牌合法利用用户及平台数据资产又提出了新的挑战。统一的数字运营工具，可实现跨电商生态运营效率的提升：营销链路的拉升导致数字触点的多元化和碎片化。当前，各传统电商平台及社媒电商平台均推出了自有的数字营销平台为品牌及商户提供营销入口及投放辅助，但从实际平台/触点的多样性去考量，单一平台/触点无法满足电商广告主的全部诉求，跨渠道、多触点运营成为了一个必然路径。品牌方需要基于数字化运营工具去聚合多个电商平台的运营、投放以降低跨平台运营的效率损耗。于此同时，在聚合分析各电商生态的历史运营数据后，可适时建立，基于机器学习与人工智能算法的自动化运营与投放能力。电商运营的数字化43Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利为“品效协同”提供数据支持：借助其媒体与消费的双重属性，历经多年发展的电商平台已从投放端和销售端累积了足够的品牌主投放偏好数据和用户属性与消费行为数据，为精准营销打下基础。除此以外，各大电商平台在技术端发力，相继建立了能够有效沉淀、挖掘数据价值的辅助品牌主进行营销活动的营销平台。数据与技术的积累和升级，使得电商营销的精准度不断提升，不仅为品牌主提升了投放ROI，还为平台消费者提供着最符合需求和偏好的商品，缩短消费者寻找商品的时间成本，并提升平台使用体验。5.2 电商运营数字化涉及数据、流程等关键要素 消费者行为数据，为电商数字化运营带来更清晰的消费者洞察，如阿里的FAST指标体系和AIPL模型，可以从可运营的消费者AIPL总量、消费者关系流转力、粉丝（会员）总量、粉丝（会员）活跃度等维度量化品牌的运营效果，这样就具有了可量化、可对比、可优化的属性。电商运营的数字化是从电商站内本身的数据累积和应用，并持续优化为始，拓展到打通其它平台/线下数据，描绘出消费者“全息画像”，积累消费者数字资产，满足消费者个性化体验，提升转化率，并循环优化的过程。消费者行为的数字化、结构化指标反馈：电商与传统行业相比，不同的地方在于电商拥有非常丰富的数据。对于电商运营来说，海量数据就像深藏的宝藏一样，只有通过挖掘和开采才能发挥出数据的价值。不管是前端、中端还是后端，实现精细化运营的前提是电商企业必须建立起数据驱动运营的文化，以及完善的数据分析与商业智能系统，通过数据分析找出最有效的营销方式、最有潜力的商品、最具价值的顾客群。数据驱动运营，贯穿始终：5.3 2022领域变化与更新 经过多年的稳定发展，各传统电商平台的核心打法已基本落定，并无太大波澜。但现今随着营销链路拉长，触点及营销内容的多元，仅关注传统意义上的电商平台已不足够。社媒电商已然不是早年间社媒平台上的简单闭环，已成长为重要的转化与输出渠道；与此同时，品牌主对多渠道、多触点的电商统一数字化运营诉求也愈加强烈。优衣库是电商平台竞争格局、实力地位的风向标。在2022年9月6日，优衣库在抖音举行了首场品牌自播，并上架了多款新品，并不以销售库存货为主。在中国市场，优衣库一向以敢于尝鲜著称，2009年就入驻天猫，成为第一个进入的海外品牌，此时诸多品牌还对电商一知半解。几年前，微信小程序大行其道时，优衣库也是首轮入驻的商家。牵手优衣库，无疑是抖音直播在服饰品类上的关键一步，可以吸引更多仍在观望的头部品牌入驻。其实早在2020年，普华永道研究报告发现，在有购买意向的消费者中，社媒媒体平台的使用率越来越高。然而，在2020-2022新冠疫情和社媒隔离措施的加持下，进一步加快了社媒媒体作为沟通和购物工具的应用速度。大量消费者见证了社媒媒体消费量的增长，即便在隔离措施结束后，依然会有相当数量的消费者会继续加大对社媒媒体的使用并进而产生购买。社媒媒体从早些年被认为有机会成为一种销售渠道的不确定性认知，逐渐演进为被主流品牌所广泛认可的确定性共识：社媒电商是一个重要电商渠道。电商运营的数字化44Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利社媒电商崛起，成长为重要电商渠道：随着渠道分化的趋势越发明显，传统电商平台，如阿里巴巴在服饰等品类上的绝对地位，正不断遭遇挑战。反垄断政策趋严，更为品牌们出走扫清了障碍。出于对流量的渴望，品牌们开始趋向于多渠道、跨渠道运营。但在多渠道、跨渠道运营的过程中，也遇到了一些挑战。一方面，运营人员需要跨多个系统间操作，需要花费时间分析、配置数据，效率低且易出错；另一方面，针对跨渠道电商运营，需要统筹多个渠道的预算分配，做好运营投放的归因分析，确定适合品牌调性的最佳电商转化渠道。这些都是品牌方从单一渠道向多渠道转变过程中所需要克服的困难，也需要形成跨渠道的聚合运营能力去应对这一趋势及挑战。跨渠道聚合运营，提升运营效率与全局认知：电商运营的数字化45Copyright2022 秒针营销科学院 保留所有权利5.4 电商运营数字化的基本路径电商运营数字化登山图（2022）Ecommerce电商营销数字化转型Digital Transformation in Marketing电商渠道打造Ecommerce Operation消费者电商数据资产Consumer Data AccumulationPersonalized Experience平台电商Ecommerce Platform社媒电商Social Ecommerce站内搜索与重定向广告Platform SEO&Retargeting Ad.直播带货运营运营效果评估与迭代Operation Assessment&Iteration用户运营电商引流Traffic Redirection第一方用户数据治理CDPCustomer Data Platform站内DMP人群圈选Customer SegmentationWith Platform DMP站内A/B测试A/B Test站内体验个性化Unified Membership电商与外部会员体系打通数字化品牌战略Digital Brand Strategy全域智能预算分配Omnichannel Budget Allocation粉丝运营Fans Operation跨平台营销智能与投放聚合Cross Platform Intelligent Marketing智能化消费者洞察与运营Intelligent Customer Insight&OperationLivestream With Ecommerce站内外投放转化数据分析Advertising&Conversion Data Analysis基础 Basic领先 Leading进阶 Advanced电商运营的数字化46Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利基础阶段：包括电商渠道打造（Ecommerce Channel Setup）、平台电商（Ecommerce Platform）、社媒电商（Social Ecom-merce）、用户运营电商引流（Traffic Redirection）、直播带货运营（Livestream With Ecommerce）、站内搜索与重定向广告（Platform SEO&Retargeting Ad.）、运营效果评估与迭代（Operation Assessment&Iteration）。进阶阶段：包括积累消费者电商数据资产（Consumer Data Accumulation）、站内DMP人群圈选（Customer Segmentation With Platform DMP）、电商与外部会员体系打通（Unified Membership）、站内A/B测试（A/B Test）、站内体验个性化（Personalized Experience）、站内外投放转化数据分析（Advertising&Conversion Data Analysis）。领先阶段：包括跨平台营销智能与投放聚合（Cross Platform Intelligent Marketing）、智能化消费者洞察与运营（Intelligent Customer Insight&Operation）。电商渠道打造：今天的消费者要购买商品已经有了非常多的渠道，消费者不再有固定的消费渠道逻辑。比如TA们在买菜、买日常用品的时候会选择社区团购、社区电商平台，在购买快消品、美妆等产品时候会选择传统电商、同城零售或线下便利店、商超，也会通过直播电商被安利产生购买行为。消费者渠道选择越多，品牌企业布局就要更全面。多渠道电商布局不再是选择题，而是品牌的必选按键。但各企业都有自己的打法。如何在全渠道、多业态、多模式布局中抢占先机，背后数字化仍是主驱动。多渠道电商运营意味着更大的布局和运营投入。若没有数字化的基底，很难实现长效主义。5.5 电商运营数字化的基础阶段目标：数字化技术应用与效果评估基础阶段以实现“数字化技术应用与效果评估”为目标，聚焦于电商站内的平台运营，沉淀消费者数字画像，指导本平台内活动的重定向，以提升活动的转化效果，并对活动效果进行评估和分析，形成电商站内运营的良性循环，持续优化。47Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利拼购型社媒电商：以低价为核心吸引力，聚集2人及以上的用户，通过拼团减价模式，激发用户分享形成自传播。会员制社媒电商：S2B2C模式，平台统一提供货、仓、配送及售后服务等全供应链流程，通过分销提升刺激用户成为分销商，利用其自有社媒关系进行分享裂变，实现“自购省钱、分享赚钱”。社区型社媒电商：以社区为基础，社区居民加入社群后，通过小程序等工具下订单，社区团购平台在指定时间内将商品统一配送至团长处，消费者上门自取或由团长进行最后一公里配送的团购模式。内容型社媒电商：通过各类型内容影响、引导消费者进行购物，同时通过内容进一步了解用户偏好，实现商品与内容的协同，提升营销转化效果。站外到站内：一方面，在电商平台进行包括优化关键词，设置主打款、促销特价、控制上下架的时间，提升商品的自然排名；另一方面，使用微博、微信、小红书等自媒体进行引流推广，社群也是引流推广的好方法，通过这些社媒功能，引导大家讨论分享并最终将流量导向电商交易环节。电商运营的数字化平台电商：在传统平台电商市场份额中，长时间维持着以淘宝、京东等传统综合型电商为市场主导的局面，其所提供的商品品类丰富、货源广布，供应链系统成熟且完善，能够在多地区实现本地化仓储和配送，大幅度降低了配送成本和运营成本。2017年，拼团、私域等依赖社媒关系的电商类型兴起，经过一年的大浪淘沙，拼多多突出重围，并不断完善营销体系，其对电商营销市场的影响力也从2018年起开始逐步放大。除体量庞大的综合性平台电商外，还存在众多的商品品类垂直型电商平台，他们体量不可与综合类平台电商相比，但专注扎根于某一特定领域，譬如生鲜食品、跨境电商、奢侈品、服装服饰、3C电子、化妆品、母婴电商、家居家纺、珠宝首饰、图书影音、二手电商等类型。品牌需根据自身品类属性进行搭配选择。社媒电商：社媒电商全称社媒化电子商务，是电子商务的一种新的衍生模式，但是其中的“社媒”概念与字典及社媒媒体中的“社媒”概念不同，其中参与的用户之间不一定会发生交流来往。社媒电商中的“社媒”之于“电商”像管道之于水一般的存在，社媒化电子商务是基于社媒关系，利用互联网社媒媒介，实现电商中的流量获取、商品推广和交易等其中的一个或多个环节，产生间接或直接交易行为的在线经营活动。社媒电商包括以下四种模式：用户运营电商引流：、48Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利站内到站外：电商平台流量具有公域属性，每次触达均需产生成本。因此，有必要进行公域流量向私域的转化与沉淀。包裹是电商里和顾客接触的重要环节，很多品牌都会通过在包裹里放置卡片（俗称“包裹卡”），并将“扫码0元领取某某产品、新品免费体验、1对1使用指导”等作为利益点，吸引客户添加微信/企业微信好友，来将客户沉淀至私域流量池，有些品牌的包裹卡的涨粉率已经做到了15%-35%，以便于后续触达、转化。电商运营的数字化直播带货运营：直播带货不断增长的收益流来自短视频社媒平台和电商平台的订阅用户和广告。在中国内地，直播是一种独特的成功零售模式，其利用“销售”窗口，由网红主播等关键KOL意见领袖鼓动消费者进行冲动性购买，将消费者的注意力转化为利润。新冠疫情导致零售实体店关闭，但此时消费者依然渴望消费和社媒。直播带货恰好弥补了消费者的需求，为用户提供了线上的互动购物体验。直播带货具有高度的互动性和娱乐性，最初主要起步于内地的一些低线城市，现已发展到更高一级地区，并吸引了诸多国际知名品牌的关注。直播市场在短时间内以惊人的速度增长。中国内地消费者对移动技术和线上购物的全面接受，在内地娱乐及媒体行业的数字化进程中发挥了关键作用，直播的快速增长亦得益于此。品牌方则需要快速适应消费者的这一新交互形态的诉求。站内搜索与重定向广告：电商站内搜索，旨在让消费者能够更快的定位到自己想要的产品，帮助网站提升销售的渠道之一。尤其是在常规的销售节奏下，搜索的的重要性是不言而喻的。就目前而言，越是综合性平台电商，就越依靠搜索引流，国内主要电商京、天猫&淘宝等搜索GMV贡献率均超过了40%以上。同时精确智能的站内搜索，也是电商开启付费营销的重要渠道之一。另一方面，根据消费者的行为模式数据，推荐关联度高的产品也是提升流量转化的重要手段。消费者浏览过的产品、与浏览过的产品相配套的产品、在算法之下最可能购买的产品，这些都构成了影响最终转化的关键要素。站内重定向主要方式有“看过a，所到之处都是a的广告”，或“看过a，推荐和a相关的b。运营效果评估与迭代：通过站内活动数据，如消费者点击、浏览、浏览时长、加购、收藏、购买等消费者行为数据，来分析消费者各行为层级的转化数据，全面评估活动效果，为持续优化活动效果提供数据支持。目标：数据积累与会员打通 进阶阶段以实现“数据积累与会员打通”为目标，沉淀消费者全路径的数字资产，达成会员体系的一体化运营，针对不同人群形成精准运营策略与投放，覆盖消费者完整生命周期旅程，并进行A/B测试，选择最优的策略内容，在重定向的基础上，实现消费者站内的个性化服务与体验，并对购买转化数据进行分析。49消费者电商数据资产：通过数字直观的展现品牌与消费者价值之间的关系，并提供持续运营的能力。利用数据反应消费者对品牌的认知、兴趣、购买、忠诚，通过数据全链路透视，使消费者数据资产变得可评估、可优化、可运营，最终实现消费者数据资产的激活和增值。站内DMP人群圈选：目前主流平台电商及社媒电商均提供了DMP营销产品精细化消费者运营定向平台，为品牌方/商家提供海量标签供自由组合，快速有效的圈定目标人群，同时为品牌方/商家提供精细化人群画像洞察功能，联动多渠道进行投放，并提供人群投放的后链路追踪，助力商家进行全链路消费者运营。典型的电商生态内DMP有譬如阿里的达摩盘、京东的京准通DMP等等。电商与外部会员体系打通：电商运营的数字化Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利5.6 电商运营数字化的进阶阶段打通全渠道用户触点，构建围绕会员生命周期可持续性的一体化运营体系。会员打通是MAP（营销自动化平台）和CEM（客户交互平台）功能的基础，能够大幅提升品牌的互动运营能力。同时会员打通也是CDP（客户数据管理平台）和DAC（数据分析中心）构建的第一方用户数据库的前提，提供了精细化运营用户的基础人群和特征，让品牌直面消费者，深入了解用户的真实需求。譬如目前天猫提供的会员通体系，便可让品牌在消费者授权后获取相关个人信息，以方便全域会员的打通并提供更加个性化的服务。站内A/B测试：指借助多种信息传递方式触达同类型消费者时，通过小样本测试消费者对不同内容和接触策略的接受度，找到最优的传播策略。站内的A/B测试，本质上就是把平台的流量均匀分为几个组，每个组添加不同的策略，然后根据这几个组的消费者行为数据指标，例如：留存、人均观看时长、基础互动率、收藏、加购和购买等核心指标，最终选择一个最好的策略上线。站内体验个性化：指平台系统根据当前买家的特征和需求，以及平时的搜索习惯、加购/收藏行为等各种因素，筛选、推荐符合买家预期的个性化商品，从而提高店铺访客的成交转化率。电商运营的数字化50Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利运营效果评估与迭代：通过后链路电商数据，分析站外硬广的落地效果，对营销活动做整体评估，寻找高效利用广告触达人群的机会，为转化提供策略建议，实现购买转化率提升。智能化过程中，逐步实现“品效协同。跨平台营销智能与投放聚合：通过一体化运营平台，聚合并透视跨平台的运营及投放数据，对分布在各电商渠道的店铺指标、运营、投放做统一的管理。一方面，一站式管理各电商渠道的常规运营内容，灵活切换店铺；另一方面，基于沉淀的历史数据，结合机器学习与算法能力，对后期的运营、投放、预算分配形成自动化、智能的运营策略产出。在运营效率与投放效率两方面做出提升智能化消费者洞察与运营：通通过智能消费者洞察，探测消费人群比较突出的特征，包括人口属性、身份属性及购物意向偏好等。通过特征分析，更清晰的掌握人群画像，同时也可以针对具有这类特征的人群进行圈选再投放，提升投放效率。覆盖人群洞察、人群触达、效果衡量、数字资产沉淀，提升人群精细化运营能力，完善消费者运营链路闭环。5.7 电商运营数字化的领先阶段目标：品效协同 领先阶段以实现“品效协同“为目标。在进阶阶段的基础之上，通过聚合跨渠道的电商数据，对购买转化数据分析，结合消费者数字资产，反哺电商运营，实现电商运营的智能化。运营的智能化数据之后再回流到消费者数字资产中，最终实现智能化消费者洞察及资产积累。过程中，智能化运营需要兼顾消费者的个性化体验及活动转化效果，以实现在持续的。用户运营电商引流和站内重定向是电商惯用的导购手段。通过用户运营电商引流和站内重定向，可以将消费者集中引流电商平台，再利用站内推广资源，集中推广活动，形成更整合的电商导流策略；此外，通过站内重定向广告，还可以对目标消费者进行高频曝光，为产品销售产生更积极的长尾效应，长期为产品带去更精准的购买流量，全面提升转化效率。年货节活动，以社媒为起点，联合双品牌 CRM 系统，全面扩大传播范围，集中引流到电商。目标消费者进入站内后，站内内容会根据消费者近期浏览内容进行推送。品牌结合平台资源带来的强劲曝光，和内容营销、导购路径中高度统一的内容呈现带来的高转化，实现了“多曝光 x 高转化”的叠加效应，把品牌和电商平台本身带进“三赢”局面。此次活动以京东超市和天猫聚划算为主要平台，成功提升了某卫生护理品牌在电商渠道的销售表现和市场份额，其中京东年货节达到了日常销售的三倍转化率，成为京东此品类销售第一的品牌。天猫年货节达到普通聚划算销售的 1.8 倍。电商运营的数字化51Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利5.8 电商运营数字化实践案例案例一：某高端成衣定制品牌基于用户标签的个性化推广的A/B测试成功案例以数据驱动为核心理念的A/B测试是当下最为炙手可热的策略优化方法之一，通过科学、可量化的方法去协助人做推广决策。A/B测试 个性化推广更是电商经常用到优化策略的方法，能够帮助品牌住迅速找到最优化的传播策略，提高传播效率。某高端成衣定制品牌借用A/B测试平台，利用平台提供的用户标签和精准的分流能力，对各类个性化推荐方案展开测试。利用A/B测试 用户标签的个性化推广的方式使点击率提升134%，大幅度营销推广效果.对用户来说，核心触发是点开活动页。南北方用户看到的都是“原始版本”，一个冰天雪地的活动页。这显然是不去考虑南方用户的。对此，其品牌决定尝试在首页加入个性化推荐：基于用户标签，为南方用户展示更贴合亚热带季风气候乃至热带季风气候的“实验版本”。两个活动页各投入10%的流量，逐步扩大到50%，进行测试。经过测试，用户反馈良好，最试验结果显示，试验版本胜出。在这个契机下，品牌又基于用户标签，对各个页面展开了关于个性化推荐的A/B测试，在新用户vs.老用户、用户性别、用户地域、用户不同类别等用户标签进行测试，利用A/B测试 标签个性化推广的方式，提升推广传播效率。案例二：某卫生护理品牌和某零食品牌年货节基于用户运营电商引流和站内重定向成功营销案例内容运营的数字化52Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利内容运营的数字化 内容与前章节中的广告、社媒营销、电商运营和用户运营等是交叉关系。在数字化的环境中，我们将广告、社媒营销、电商运营和用户运营定义为营销方式，内容则是贯穿各营销方式的横向能力，可以通过不同的营销方式快速的分发出去，如：6.1 内容运营数字化的重要性 在不同的营销形式分发中，内容出现的形式可能各有不同。在消费者认知加速（认知加速指内容和传播的碎片化让消费者的认知碎片化，这个现象叫认知加速；过去一分钟只能看一百个字，今天一分钟可以看很多视频，刷剧都是倍速播放，消费者对慢的容忍度越来越低）和媒体渠道分发效率日益提高的情况下，分发渠道可以通过增加费用解决内容本身成为影响消费者决策的关键要素。当前营销环境中，内容管理和运营本身已经成为提升营销效率的制约因素之一。数字化的内容运营和管理为品牌提供三层营销价值：在品牌类广告环境下，内容即品牌分发的视频贴片广告、静态广告、和展示类广告等在效果类广告环境下，内容即品牌分发的促销广告和信息流广告等在达人营销环境下，内容即品牌请达人制作的相关素材，如帖子、短视频、种草文章等优化内容洞察和内容生产的效率提升优质内容分发效率，提高整体内容营销效果当内容生产出来后，剩下的就是分发效率问题。由于内容本身横跨各个营销触点，在传统的作业模式下，大量依赖于人工在不同的营销触点进行上传和下载。传统的内容作业流程如下：品牌首先制定年度主创意方向和核心传播内容理念，其次制定全年传播节奏和关键营销活动。在不同的传播节奏和营销活动中，由对应的项目团队分别向不同代理公司下发需求文件，以及采集相关内容素材再手动上传至不同的分发触点。在实际操作的案例中，仅双十一的项目，某个美妆品牌所涉及的硬广内容素材就高达 7000个。如果算上其他各种营销内容，保守统计内容素材会超过15000。在传统的分发模式下，需要人工去不同的渠道上传这些素材。因此如果通过数字化的方式进行自动化分发，则可以极大程度缩短运营周期，提高敏捷度。，作为直接影响消费者决策的关键要素，如何寻找目标消费者喜爱的内容一直是营销圈里的大命题。随着信息爆炸，我们此前经过统计，消费者一天预计至少会被150 广告内容触达（涵盖硬广内容、社媒内容、户外内容、电子邮件内容、APP用户推送信息等）。如何在众多的内容中，第一时间吸引消费者眼球，影响消费者心智，能够引发病毒式营销和二次传播，成为众多品牌内容生产的目标。为达成此目标：如何通过内容洞察，寻找当下热门内容，支持内容生产，生产出更具影响力，转化效果更好的内容，成为营销成败关键。也是内容运营管理的数字化的核心价值；内容运营的数字化53Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 内容运营数字化的核心，是将内容的采集及分析、内容结构化治理、内容跨渠道个性化分发自动化，和内容策略自动化这四个阶段数字化：6.2 内容运营数字化涉及数据、流程等关键要素跨渠道管理品牌消费者体验，强化品牌资产许多品牌主在营销都会遇到一个问题：在复杂多元的媒体环境中，如何确保品牌调性的一致？统一消费者对品牌的认知，强化品牌形象和品牌资产建设。跨渠道的内容管理，是此问题的最优解。由于大品牌主内部组织架构复杂，以及营销目标多元（品牌类和效果类、短视频和直播等），在极端的情况下，甚至出现过达人所生产的品牌内容格调不高，涉俗，甚至违规等情况、影响到品牌调性。在数字化的内容运营和管理体系下，可以实现品牌内容输出调性的一致性，确保消费者跨渠道品牌体验的一致性。个性化指对应不同的特征人群，推送更具吸引力的内容。可以从以下三个层面来进行交叉考量：场景：希望消费者出现在什么场景情况下时，推送相关品牌内容，建立产品和场景的强相关性；时间：希望在消费者生命周期的哪些重要时刻，推送相关针对性内容，加强效果转化。常见的如在传统CRM领域 里，在消费者生日的时候品牌会定制化推送促销短信等；人群：希望触达什么样的目标人群，比如触达年轻精致女性等这类型人群标签。该阶段主要目标是快速敏捷的采集跨渠道/跨形式的内容。所采集内容包括品牌自有生产内容和市场内容。当庞杂的内容被采集后，需进行系统化的治理，治理流程包括清洗、关联，把内容与对应的营销活动信息进行绑定，为后续的内容结构化分析做准备。当然，未经治理的内容数据，也可以进行简易的效果分析，如社媒营销领域的内容声量分析与洞察，就是从消费者的角度看指定内容的效果（但是内容本身未被系统化采集下来）。内容采集及分析：内容结构化治理是指，将内容中的不同元素通过结构化和非结构化的数据治理，以标签的形式记录下来。比如，在一个元气森林的图片广告中，可能涵盖以下元素：标题、产品特性描述、产品设计、产品大小、代言人、代言人形象和互动姿势、背景色系、字体大小等众多元素。内容结构化的目标，是将一个完整的内容，剥离成元素颗粒度后，和相关的效果数据进行归因分析，寻找到潜在效果最好的元素，进一步优化内容洞察以及为后续自动化分发进行准备内容结构化治理：目前内容的个性化且自动化分发涵盖两个维度：内容跨渠道个性化分发自动化：。内容运营的数字化54Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 基于内容数据采集和治理、内容数据结构化、内容个性化自动化分发后，品牌将待续性采集大量的元素级内容的效果数据。基于这些效果数据，品牌即可进行内容数字化策略制定。传统的内容策略是由创意公司或调研公司提供消费者洞察后，再进行制作。在数字化时代，消费者所有信息都会在网上有记录和追踪，在一个完善的内容追踪体系中，品牌将可以用更快速的方式，来制定内容策略。包括整体品牌内容策略、分营销触点、分营销周期、分人群的内容策略。2022年主要核心突出的点是，优质内容的规模化；该点和章节【社媒营销2022年领域变化与更新】有着密切联系，主要聚焦在通过内容赛马规模化寻找优质创意及促进优质内容规模化分发，具体可以参考上述章节。6.3 2022领域变化与更新自动化由于营销渠道多元化，品牌一般通过API或系统对接的方式，统一快速对接多个分发渠道，通过设定一定的分发机制，根据营销活动目标一键自动化执行内容分发。内容数字化策略制定：基础 Basic领先 Leading进阶 Advanced内容运营的数字化55Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利6.4 内容运营数字化的基本路径内容运营数字化登山图（2022）、Content内容营销数字化转型Digital Transformation in Marketing内容采集Content Acquisition内容结构化Content Structuring内容洞察Content InsightPerformance Analysis广告效果评估内容生产Content Generation内容管理Content Generation优质内容智能在分发Intelligent Redistributionof Premium Content内容安全性审核Content ComplianceExamination简易内容赛马AB测试Content AB Test优质内容规模化Premium Content Scaling内容效果归因Content PerformanceAttribution程序化投放Programmatic Advertising规模化人群精准Effective Audience Reach内容策略自动化Automatic Content Strategy内容标签化解析Content Tagging内容中台Content Mid-Platform社媒数据银行Social Media Databank内容运营的数字化56Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利基础阶段：包括内容采集（Content Acquisition）、内容结构化（简易）（Content Structuring）、内容洞察（人群/场景/痛点/热点）（Content Insight）。进阶阶段：包括内容生产（Content Generation）、内容安全性审核（Content Compliance Examination）、简易内容赛马AB测试（Content AB Test）、优质内容规模化（Premium Content Scaling）、内容效果归因（Content Performance Attribution）、优质内容智能再分发（Intelligent Redistribution of Premium Content）、内容管理（Content Management）。领先阶段：包括内容标签化解析（Content Tagging）、内容中台（Content Mid-Platform）、内容策略自动化（Automatic Content Strategy）。内容采集：6.5 内容运营数字化的基础阶段目标：数字化的内容采集、治理和分析 分为自有内容采集和市场内容采集：基础阶段核心目标是采集所有内容相关的数据，并对内容和效果数据进行初步的关联度分析，以此增加内容洞察的敏捷性和准确度。自有内容采集指采集品牌自己生产和分发的相关内容及相关效果数据，具体涵盖：广告内容涵盖品牌类广告、效果类广告、电商站内广告、促销广告、电视广告、户外广告、关键词广告等相关内容素材及对应产生的效果数据（效果数据如：品牌类广告的效果类数据为CTR或者CPUV，效果类广告的效果数据为CPC、CPA等）；指基于采集后的内容数据，产出相关人群效果热点趋势等的分析洞察，具体涵盖：内容运营的数字化57Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利内容结构化 指针对不同的文本、图像和语音等内容进行拆解，讲内容元素整理归类，建立完善的标签体系，包括内容形式（文字、图片、视频）、信息系统（场景、人物、痛点、产品等）、产品信息（品牌、品类、SKU等)、视觉系统（产品展示、人物形象、时间控制等）、博文信息（平台、KOL类型、粉丝量级等）内容洞察基于内容的消费者人群洞察快速挖掘指定圈层消费者高倾向性内容（以效果作为评判标准）寻找高效果内容特性，并以此决速复用和推及。市场内容采集指采集市场相关内容和效果相关数据，具体涵盖：社媒营销内容涵盖品牌BGC、PGC、UGC等社媒平台上相关内容。如达人营销中的达人发帖素材及对应产生的互动数据、直接ROI数据和间接ROI数据等；用户运营内容指在多触点下，品牌和用户产生链接时所分发的相关内容，涵盖如CRM促销短信、企业微信对话内容、微博粉丝运营内容等；促销内容指品牌跨渠道的促销相关内容信息；电商内容涵盖产品信息、页面信息、产品评论、售后评价、卖家秀等相关信息。指定角度下消费者反馈数据指定话题下的UGC数据采集竞品用户运营相关数据涵盖竞品用户运营相关数据采集电商热门趋势仅平台聚焦到电商平台范围热门趋势挖掘趋势涵盖品类趋势、品牌趋势、产品趋势、消费者洞察趋势、价值观趋势、热门营销玩法趋势等竞品广告内容主要指竞品分发的相关物料素材及效果内容运营的数字化58Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利6.6 内容运营数字化的进阶阶段目标：数字化内容管理及优化指通过数字化的方式，对内容及其效果数据进行统一储存、审核、测试、预判和基于数据建立敏捷优化闭环内容储存是帮助品牌积累第一方数据资产，为后续洞察研究及分发做好基础准备。内容审核是确保跨渠道多元内容合规且管理用户体验一致性的必经之路。目前环境下内容合规性的审核需求是不可缺失的。内容测试是品牌在正式分发，或者分发过程中及时性进行优化的相关举措。在积累一段时间内容效果数据后品牌将可以通过算法，对即将分发的内容进行效果预测；以及，通过采集数据反馈后，建立长效持续性内容优化机制。内容生产 包含品牌生产内容和专业用户生产内容：品牌生产内容(BGC/GGC)由专业创意公司（大型），创意热店（小型）或者广告主inhouse团队为广告主政府生产的专业内容；专业用户生产内容(PGC/PUGC/UGC)由MCN/KOL/KOC等机构和个人生产的内容，主要发生在社媒媒体上。热点营销趋势挖掘挖掘市场最新趋势，比如平台玩法（滤镜）、热门背景音乐、热门剧情、热门元素等，热门功效、热门种草方式等，快速为后续内容推广提供策略指导。，帮助广告主管理标签化和分发内容（图片，视频，文字等）的系统，可以认为是内容中台的雏形。内容运营的数字化59Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利内容安全性审核：指审核内容素材是否有违规风险。如常见的违规是涉及黄赌毒，在特定领域，如教育，部分描述词也是违规的。具体违规条款依据国家相关法律法规。如果内容未经安全性审核就直接进行相关分发，轻则分发失败，重则触犯法规，可能产生大量经济损失。优质内容规模化：基于历史投放经验，整理总结出优质内容的通用特点和优质素材，并利用这些素材进一步演绎关键信息，迅速得到丰富的创意故事线提案，实现优质内容规模化生产。内容效果归因：指以关键数据（如跨越转化效果指标、互动量等）为衡量指标，用模型归因的方式，找到对关键数据提升最大的内容元素。优质内容智能再分发：指在社媒投放活动中，系统能甄别出拉新或种草效率最高的内容（如CPE或者CPUV最低的内容），对其进行自动加推，直至单贴拉新效率达到设定的目标值。内容管理：内容赛马AB测试：即将上线前，提前采买少量流量，分发不同的素材（这里暂时不考虑触点，当然触点也是整体营销活动AB测试所需要考量的因素之一）进行测试，选择效果更好的进行大规模分发。这里称之为简易内容AB测试的原因是，目前多数品牌主的内容AB测试是基于人工，或单渠道进行，尚未具备跨渠道跨内容形式跨人群的复杂的自动化内容AB测试的能力。指以人工方式，在同一营销活动中制作多内容素材，并在以下两种场景中测试：在上线活动中，实时根据效果数据，优化分发素材内容策略自动化：分为内容生产自动化和内容分发自动化内容自动化生成全域内容自动化分发指通过内容中台，自动化的对接全部营销触点（涵盖媒介、社媒营销、CRM、用户运营等），通过API或者系统自动化的方式，在不同触点基于提前预设的分发规则，进行自动化分发；全域内容自动化AB测试指在分发过程中，可以实时在每个触点，自动化、敏捷性和系统化地进行AB测试，以达到各个触点效果最大化；全域内容个性化自动化分发指在分发过程中，可以实时地在每个触点，针对不同的人群，定制化、自动化、敏捷性和系统化的进行分发，以达到效果最大化。内容运营的数字化60Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利内容标签化解析：指对文本、图像、语音等内容进行元素拆解，并打上标签，进而建立完整的品类标签树。内容中台：指在内容管理的基础上，系统性储存内容、管理内容、解析内容、分发内容、优化内容、提供全链路内容数据营销闭环的数据平台。指基于元素级的内容素材数据，系统基于品牌预期效果目标，自动化生成以效果为导向的相关素材。目前的效果类内容，暂时特指非品牌类导向的效果流量（如竞价类信息流）；达人营销和品牌类的广告由于涉及品牌认知等和消费者感性挂钩的相关指标，因此不在此范围。全域内容个性化自动化分发 涵盖三个阶段：全域内容自动化分发、全域内容自动化AB测试、全域内容个性化自动化分发。6.7 内容运营管理数字化的领先阶段目标：内容解析自动化、全域分发自动化且个性化 在进阶阶段，内容运营管理数字化需要重点上线内容数据治理、全域分发自动化和个性化。通过结构化解析，可以建立内容元素级效果数据库，对内容进行进一步精细化管理；同时由于内容同时涉及广告、社媒、用户运营电商等多个营销渠道，跨渠道的、针对不同人群个性化的、自动化分发高相关性内容是该阶段核心需要实现的方向。、内容运营的数字化61Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利某头部教育品牌，由于过往社媒营销作业模式为区域或者每个城市独立运作自己社媒账号相关内容素材，因此经常出现，子机构素材内容和总部机构所强调的安全性和品牌形象相冲突，导致出现相关负面影响。因此品牌总部通过搭建统一化的内容管理平台，系统性采集区域内容素材。同时通过在系统中部署相关图片识别、语音识别及敏感关键词识别及消费者认知情绪判断算法等相关技术，来自动化确保所有品牌内容一致性。图片识别等技术确保了合规性，消费者认知情绪判断算法可以在5分钟内，通过AI模型，判断该素材对品牌形象是正向作用还是负向作用，帮助区域优化相关素材。6.8 内容运营数字化的实践案例案例：内容管理及内容安全性和品牌调性审核创新管理的数字化Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利创新管理的数字化7.1 创新管理数字化的重要性消费需求瞬息万变创新成功率低创新需要经历市场洞察、机会识别、创新概念、概念测试、产品设计、生产、营销物料准备等等多个环节，企业为此付出大量的人力物力，然而从凯度消费指数数据可以看出，快消品新品一年存活率仅32%，食品饮料仅30%，普遍创新成功率都较低。充分利用大数据进行创新，快速识别市场机会品牌运用数字化技术和工具，如人工智能、知识图谱、模型计算等，对行业研究数据，行业大数据和企业经营数据进行归纳性推理，从中快速识别有利于已方发展的市场机会。敏捷、创新、用户导向是驱动企业业绩发展的重要因素，在原本的效能无法满足业绩发展需要的时候，企业唯有通过敏捷创新来获取新的驱动力。为更好整合和运用新技术手段，推动各方资源有效协作，进而提升创新成功率和创新效率，企业创新管理的数字化至关重要。互联网让人接受新信息的频率加快，消费者的认知被不断刷新，导致消费需求不断变化。新产品、新服务和新市场不断出现，从成熟到凋谢，并很快被遗忘，之后又开始新的循环周期。变化是这个时代的常态，信息太多不仅推动了消费需求频变，也容易让企业在创新中迷失。管理学大师彼得德鲁克说过：“一个企业要发展，它最大的两个动力是营销和创新，其余都是成本。”创新是企业发展的动力。在如今的时代，没有创新毋宁死，这句话已经是许多企业的觉悟。企业只有通过不断的创新才能适应新时代下新的机遇，也只有创新才能使企业产生突变，具备应万变的适应能力，以应对快速变化的市场。企业要适应互联网时代下新的市场、新的商业环境，要转型发展，离不开创新。然而在创新路上常常面临两大问题，使企业创新难上加难。7.2 创新管理数字化涉及数据、流程等关键因素 创新管理的数字化包括智能识别市场机会识、大规模运用数字化手段和工具，汇聚多方资源提升创新效率和创新成功率。62创新管理的数字化63Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利提升创新效率有效利用知识图谱、智能趋势挖掘和智能文案等数字化工具，节约因人力分析或制作产生的时间成本，提高创新流程效率，建立创新协作系统。提升创新成功率运用敏捷测试、仿真测试、预测性分析、真实市场测试等数字化手段，实现“小步迭代、试错快跑”，提升创新成功率。基础 Basic外部 External领先 Leading进阶 Advanced创新管理的数字化64Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利7.3 创新管理数字化的基本路径创新管理数字化登山图（2022）、Innovation Management创新管理营销数字化转型Digital Transformation in Marketing行业大数据Industry Big Data知识整合（大数据 行业研究）Knowledge Integration智能机会识别Smart Opportunity IdentificationSocial Community Operation私域社群运营智能趋势挖掘Smart Trend Discovery智能文案Smart Wording Content创新概念Innovation Concept预测性分析Pre-Test Analysis敏捷测试Agile Testing仿真测试Simulation Test知识图谱Knowledge Graph需求引领生产Automatic Content Strategy创新协作系统Automatic Content Strategy真实市场测试Content Mid-Platform众筹模式Crowdfunding Mode柔性生产Flexible Production 品牌通过运用消费者在线行为（搜索、游览、关注和购买等）数据、消费者画像（年龄、性别、收入、生活状态等）数据、社媒聆听数据以及企业内部经营数据等，及时洞察市场反馈、行业潮流、及可能存在的潜在市场机会。行业大数据：品牌从行业大数据中洞察已经发生的既定事实，再通过整合行业研究数据（小数据）对大数据产生结果做出解释，找出因果关系，为做智能预测建模找出需要输入的关键特征。知识整合：创新管理的数字化65Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利基础阶段：包括行业大数据（Industry Big Data）、知识整合（大数据 行业研究）（Knowledge Integration）、智能机会识别（Smart Opportunity Identification）、创新概念（Innovation Concept）。进阶阶段：包括知识图谱（Knowledge Graph）、智能趋势挖掘（Smart Trend Discovery）、智能文案（Smart Wording Content）。领先阶段：包括敏捷测试（Agile Testing）、预测试分析（Pre-Test Analysis）、仿真测试（Simulation Test）、真实市场测试（Real Market Test）、需求引领生产（Demand Leads Production）、创新协作系统（Innovation Collaboration System）。7.4 创新管理数字化的基础阶段目标：快速识别市场机会，开拓“新市场”品牌通过整合行业大数据、行业研究数据和企业运营数据，可快速且持续识别市场存在的潜在机会，并结合市场机会分析得到的细分市场、潮流风向等提供创新概念，为企业突出重围，开拓“新市场”提供方向。智能文案：由机器学习软件生成的内容，通过训练算法处理数百万个相关知识，再使用这些知识来生成关于设定主题的新内容。品牌在智能文案平台只要输入关键词就能一键生成营销文案、图片或者短视频脚本等。知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系，帮助品牌更直观清晰获得所需信息。知识图谱：是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化的分析企业级的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。智能趋势挖掘：创新管理的数字化66Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利智能机会识别：大数据智能的核心是预测，通过机器学习建模应用到海量数据上来预测事物发生的可能性，再通过对历史业务数据进行算法模型分析、判断、筛选，在众多机会中发现利己的、能够被利用的、最优的市场机会。创新概念：品牌根据识别出的市场机会，将产品（或服务）特点与消费者需求紧密结合，以市场细分为基础，推出一个或几个新产品（或服务）概念，并以新产品（或服务）概念为突破口，在产品（或服务）同质化竞争的市场上，开拓出一片新市场。7.5 创新管理数字化的进阶阶段目标：大规模“数字化智能”应用，提升创新效率 数字化技术的大规模应用，实现了企业数据在线、洞察在线和智能在线，让品牌更快速直观洞察数据，发现趋势，智能文案让品牌在创意文本创作、营销文案创作，甚至是在不同渠道的营销物料创作，摒弃了传统人力创作，节约了大量人力成本，同时提升了整体创新效率。敏捷测试是相对于传统测试而言，在创新管理中应用较多的是AB test，即测试用户对某个产品同一个元素A和B两个版本（只有这个元素不同）的反应差异，从而进行后续取舍判断。以达到快速辅助决策，敏捷优化策略的目的。敏捷测试：预测性分析涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来，或其他不确定的事件进行预测。在创新管理领域，预测性分析从历史和交易数据探索规律，以识别可能的风险和商机。模型捕捉各个因素之间的联系，以评估风险及与之相关的潜在的条件，从而指导创新方案或优化的决策。预测性分析：邀请品牌的目标受众群体中的真实用户在特定场景下使用/体验产品，记录用户在使用/体验过程中实际感受及遇到的问题，为后续产品优化提供指导。品牌在仿真测试中，可以在品牌运营的私域中招募目标用户，或在以抽奖或其它活动与目标用户产生互动的过程中，让目标用户使用/试用新产品，并获得目标用户的直接反馈数据。仿真测试：创新管理的数字化67Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利7.6 创新管理数字化的领先阶段目标：协调各方资源，为“创新”成功保驾护航“创新”最终能走向成功，依托于各方资源的配合和支持，创新初期通过敏捷测试和预测性分析，快速确定最优方案，再通过仿真测试和真实市场测试获得目标用户直观反馈及市场预期，同时为保障创新产品的成功上市，也需要生产线的优化配合，保障生产。真实市场测试 将新产品放到一个可采信的小范围消费者环境中对产品市场效果进行的测试。目的是测试消费者产生浏览、了解、购买、推荐、及复购等消费行为的可能性。目前品牌也可以众筹模式进行真实市场测试，如在批量生产新产品前，先通过产品概念进行众筹，如参与众筹的人数过低，则代表市场反馈欠佳不进行批量生产，如众筹市场反馈较佳达到市场预期，则可以对该产品进行批量生产。需求引领生产 在大众消费向个性化消费转变的过程中，需求从原有的大规模生产转向大规模定制，品牌通过数据分析经济环境、行业发展、竞品信息、产品满意度等外部和内部的有效信息，利用现有的产业资源，根据市场需求提供产品生产方案。大规模定制需求的产生同时对生产线发展提出了更高的要求，柔性生产需要从原有的固定生产线，转变为可根据生产需求进行模块组合的可定制生产线。创新管理的数字化68Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利创新协作系统是以客户需求为导向，以企业为主体，汇聚多方创新要素与创新资源的平台，通过多方的互补合作，实现企业创新成功。创新协同系统可快速有效利用一些必要的创新资源，为客户创造价值，进而实现企业价值，协同各方价值。7.7 创新管理数字化的实践案例 某世界500强快消企业打造“产品研发 市场营销”大数据平台，用大数据洞察创新机会，解决“创新产品多，但存活难”的痛点问题。从“机会识别”到“新品上市”双轮驱动产品创新研发。大数据产品创新系统平台覆盖共计国内主要的社媒、电商平台，涉及智能机会识别、创新概念筛选及完善、市场测试、市场反馈等模块。本案例中，饮料公司计划上市一款新口味的植物基饮品，先通过根据植物基饮品成分趋势分析筛选当下热门的创新概念。成分A、B、C三种口味在新品热门榜位列前三，值得关注。其次，产品创新系统平台筛选一部分私域用户群体敏捷测试，进一步选择C口味概念是未来受欢迎程度最高的口味。再次，通过人群洞察，得出C口味的目标人群是“00后女性为主，主要来自江浙地区；热爱幽默搞笑、美食，容易过敏/长痘痘/皮肤状态不佳痛点较为突出，学习场景也增长较快。确定C口味的概念的创新方向热量控制/减肥减脂为主要的利益点，辅助利益点是肌肤相关的养肤/祛痘。有了创新概念后，在平台中圈选小部分区域人群，在江浙电商包邮区将新品测试，数据显示C口味在江浙区电商及社媒平台上3月声量环比均有较大增长，同时社媒KOL数量环比2月呈现指数级增长。数据和技术能力的建设69Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利数据和技术能力的建设前几个章节介绍了企业营销数字化转型各垂直领域中的能力及路线，涉及用户增长、广告、社媒、内容、电商及创新管理方向。数字化转型是一项涉及数据、技术、流程、组织的复杂系统工程，因此，在实现前文所述业务能力的背后，离不开企业自身数据和技术能力的建设。怎么做才能打造好企业数据能力，为营销策略和业务增长服务呢？本章向大家介绍信息化和碎片化的时代，企业需要哪些数据能力、利用好哪些流程和工具为营销数字化转型赋能，以及企业需要哪些技术储备以实现这些能力。此外，本章还会介绍人工智能算法等在数字化转型领域里比较前沿的数据和技术问题。8.1 从质和量入手，建设有价值的数据资产完整性指采集数据对营销业务场景的覆盖程度，比如在广告监测领域，可采集数据的监测流量占所有投放流量的一半，对于广告监测数据来说，覆盖度就是50%，覆盖完整性越高，数据越全；一致性指采集到的数据在信息定义上是否遵循了统一的规范。数据信息定义如果不一致，那么数据之间有会产生冲突，而有冲突的数据很难发挥其价值。比如位置信息，不同来源的数据中关于位置信息的定义是否一致，是精确到物理坐标的地理定位信息，还是基于虚拟世界的IP地址信息？这对于企业制定基于位置服务(LBS)的营销策略是至关重要的。这些都是一致性考量的内容；全面性指企业在积累数据资产时，是否包含所有数据维度，数据的颗粒度是否足够细致。比如在消费者旅程中，是否只收集了一头一尾两端的行为数据，遗失中间触点？很多场景下，中间触点对消费者决策的影响是巨大的，如果缺失，很可能得出错误的洞察，从而使业务蒙受损失。全面性指标可帮助企业避免此类情况；“数据是石油”，数据是数字化的基本生产资料。巧妇难为无米之炊，数据质量直接决定了企业数字化的能力、所能达到的深度和广度。数据已成为营销活动中无可争议的关注点。高质量的数据是有效营销活动以及业务增长的基础，而低质量的数据，或没有数据，则不仅浪费营销预算，甚至会损害品牌形象和未来增长。现实营销中的数据往往是不规则、碎片化、有噪声、且不统一的。企业在打造自身数据能力时，需要整体规划数据沉淀、清洗、转化、打通等数据管理工作，让数据成为资源，而不是无规则的数据点。如何把握数据质量，为企业营销数字化转型赋能呢？可以从以下6方面入手，对数据进行评估和建设：数据和技术能力的建设70Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利 光有高质量的数据还不够，要在实际业务层面用好数据，让数据为业务服务，才能最大化地发挥数据的价值。用好数据最重要的一步就是分析数据，通过合适的交互与展现手段，把数据转变为业务层能读慢的结果。数据分析是使数据成为信息的过程，是把隐藏在大数据中的信息集中有序地提炼出来，通过清晰有效的可视化方式，进行传达与沟通，从而帮助营销人做出决策，采取适当行动。以上是对数据质量维度的详细解读。当企业把这些数据质量维度正确地连接起来，就构建了营销数字化转型的数据基础能力，即全量（完整性）、全要素（全面性）、实时（时效性）地积累正确可靠（可信性）的数据，进行标准化（一致性）的数据治理，并以消费者为核心（关联性）打通数据，这样的数据，才能成为企业宝贵的高质量数据资产，为营销数字化转型打下坚实基础。8.2 科学分析数据，赋能策略优化关联性指各个数据集间的关联关系。是数据打通能力的关键，比如企业打造自身的消费者数据平台时，需要考虑如何把广告投放数据、消费者第一方数据、第三方数据，基于数据集间的关联关系进行打通，形成完整的自有用户ID，促进与用户的深度沟通。如果有任何数据集不能连接到其他数据集，就会形成数据孤岛，直接影响企业的数据资产价值。无法关联，就很难应用；时效性指数据的即时性。数据价值与时间息息相关，毫不夸张地说，时间就是数据的最大价值。比如针对广告投放活动的效果数据实时更新、每日更新和活动结束后两周更新，对媒介部门的价值和作用完全不同。即使再完整全面的数据，过了某个时间点，价值都会趋于零。只有把数据及时利用起来，才能发挥其最大价值；可信性指数据的准确性和可靠性，包括数据采集处理过程是否无误、数据内容是否准确到位等。例如营销中经常用到的人群样本数据，采样方法是否可靠？统计算法是否准确？都会影晌分析后的营销策略判断。基础数据统计方法指直接运用统计学指标来做数据分析（平均数分析，方差中位数分析等）。比如某创意内容的点击率、转化率是多少，行业平均点击率转化率是多少，通过对比分析，就可以立刻知道该创意表现如何。这些基本数据统计能力，都可以Excel等报表工具实现，这也是目前企业营销人员的基本能力；常见的数据分析方法包括：数据分析方法：数据和技术能力的建设71Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利以上是在营销数字化转型中用到的科学数据分析方法，这些分析能力的构建对企业营销数字化建设至关重要。一旦缺失，数据就难以产生价值，无法驱动业务发展。高阶数据分析指基于基础指标和假设，利用简单统计分析方法和模型进行的数据分析，如线性回归、逻辑回归、漏斗分析。阿里的 AIPL就是典型的漏斗分析模型，从消费者认知，到兴趣，再到购买，最后复购。通过模型分析，帮助企业了解自身品牌人群资产总冕及各链路人群数量，支持品牌人群资产定量化、链路化运营。这些数据分析一般也可以用Excel实现，在数据量大或逻辑复杂时，也会用到Python，冈R等数据分析脚本语言。一般而言，企业的数据分析团队可以完成以上的工作；数据科学指更进一步地使用各类复杂算法和模型，从原始大数据中发现隐藏规律。例如时间序列模型、Market/Media Mix模型、多触点归因、贝叶斯聚类分析、知识图谱等。当用户发生互动转化（点击、留资、购买等）时，多触点归因模型可以回溯该用户在转化前所有广告媒体触点，按照时间构建用户媒体触点轨迹，精细化核算每个触点的转化效果，从而准确衡量各媒体的效率，优化未来广告投放策略，实现投资回报率最大化。营销建模中的用户画像建模，通常使用如K-means等，输出消费者标签用以描述消费者特征，并通过这些标签进行不同营销的策略，以此提升营销效率。在阿里体系内，单个消费者有多达数百个标签。这类数据分析方法会使用Python,R等数据分析脚本语言、机器学习框架、大规模数据处理框架等工具和方法，复杂度较高企业在数字化转型过程中一般会配备专门的跨领域型（统计、计算机、营销等）的数据科学团队。图表最常见、最基本的数据可视化方法。营销中经常通过图表展示日志型或者小规模的洞察数据，例如广告效果监测报告。在需要展示对比、趋势、比例等场景时，使用柱状图、折线图，饼图等展示分析结果是所有企业都能使用Excel等工具做到的，也有Tableau、SmartBI等商业智能产品，对于一些复杂图表，会用到Python、R等编程语言中matplotlib类的可视化框架；探索式数据分析探索式数据分析是一种集数据分析与可视化于一体的数据分析方法。它直接利用各种图形(如柱状图、饼图等）分析数据。知识图谱是其中典型代表。在类型多样、体量膨胀、关系复杂的数据碎片化时代，知识图谱以关系图的形式，把数据展示在用户面前，用户可直观感知全局数据，并通过交互对结果进行溯源分析，发现其中隐藏的模式和规律。通过知识图谱，可以在无需建立任何假设或模型的情况下，一目了然地在社交数据中发现新产品功能机会、或新潜在受众人群。有了数据洞察的结果后，企业还需要通过适当的方式，用数据来讲故事，让业务人员能看懂、能理解数据的背后含义，从而快速决策。以上是企业营销数字化转型中需要打造的数据分析能力。通过数据分析挖掘，获得有价值信息，通过友好交互的可视化数据工具，把洞察结果呈现出来，不但提高了数据透明化，让管理和业务人员了解营销运营的过往表现，并对未来做出预测，提高营销灵活性和敏捷性，使营销数字化转型迈上新的台阶。数据可视化方法：，数据和技术能力的建设72Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利A/B测试：A/B测试本质是一个实验，数字时代最早被用于网页或App的不同版本比较以确定哪个版本效果更好。企业拥有高质量数据后，就可以持续性利用A/B测试来提升营销效果。比如车企希望提高广告活动落地页的访问量，从而提高线索数量。那就可以对广告受众、投放时间段、点位，创意、落地页布局、表单设计等元素做A/B测试，实时获取效果数据，迅速迭代更新，不断寻找更优投放策略和创意组合，获得更高ROI。用好数据的第一步是分析数据。通过合适数据分析方法得到分析信息后，企业可以利用这些信息对市场营销活动进行优化，形成“营销活动执行-数据回流分析-活动策略优化调整”的全链路闭环优化体系。优化策略和方法有很多，A/B测试是最常用，最易于落地的。营销策略优化：在线化对营销数字化转型中的企业来说，首要任务是通过在线化，使数据流程以及分析与现实世界一一对应，提升营销透明度，创建数字孪生（Digital Twin）。这是企业数字化最基础的应用。某快消企业的实践中，监测数据、调研数据、消费者数据，都以前文提到六大维度为标准，建立底层大数据平台，统一治理和管理。该大数据平台通过API方式对接外部媒体、代理公司、监测公司、内容部CRM系统、BI系统等，可以做到实时接入处理，实时输出计算，数据贯穿全链路为上层业务系统赋能。某4A公司，搭建自身媒介系统，从brief、排期计划、审批、下单、投放监测、活动结算，媒介流程全程在线。这些数据平台和系统，都通过在线化使营销业务更敏捷高效；自动化数据、流程的在线化只是开端，下一步是自动化。自动化可以极大地提高效率，并降低成本。比如在数据平台上搭建规则引擎，从而自动化地生产常规性日报、周报、月报、营销结案报告，不仅准时高效，减少人工可能产生的错误，而且前端还可通过无代码模式做可视化，搭建计算自定义报表。目前许多营销自动化工具和平台，可以帮助营销人执行、管理和自动完成程序化广告投放的任务。在个性化营销同时，消除重复性工作，减少成本并提高效率。例如通过规则引擎、策略引擎等搭建A/B测试引擎，可以同时针对大量营销活动进行自动化A/B测试。这些自动化工具和系统的应用让数据发挥更大的业务和应用价值。在线化和自动化是企业营销数字化转型中不可缺少的两部分，很多企业都已在尝试建设；企业构建营销数据中台和IT基础架构能力，可以分为以下三步：8.3 数据能力的落地，离不开数据平台与IT基础架构的构建 前文提到企业数据能力需要有技术和平台辅助落地，才能真正地应用起来。目前很多企业数据能力的落地是通过数据中台实现的，中台整合各业务群数据，统一进行管理和应用。数据和技术能力的建设73Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利智能化数据在线化与流程自动化的基础上，进一步将前沿的大数据技术与人工智能技术融合，以此实现进一步的智能决策与业务创新。例如在文案A/B测试时，使用文本相似度识别、离线词表映射、文本自动替换等智能算法自动生成文案，同时再利用lookalike等人群定向优化算法，通过自动化A/B测试平台，把不同文案在不同人群中进行快速测试迭代，把最合适的文案呈现给最合适的人群，真正做到千人千面和规模化精准。这些智能算法与自动化测试在文字、图像、音视频等内容营销，在需要大规模创意并有迅速数据反馈的场景中，有极大应用价值。把人工智能算法应用于媒介投放，从而实现自动投放决策；把知识图谱算法引入推荐引擎，以实现更高的点击率预测，这些探索案例都说明人工智能算法在营销数字化转型中有着广阔前景。营销数字化转型登山图（2022版）Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利、。75关于秒针营销科学院/鸣谢/联系我们77Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利关于秒针营销科学院（MAMS)秒针营销科学院是秒针系统组织发起的营销科学及应用创新行业研究机构，致力于用科学的精神解决营销理论研究及应用问题，沉淀可测量、可验证、可预测的营销科学方法论和知识体系。科学院倡导开放包容、敦本务实的合作精神，并持续致力于营造积极进取、突破创新的研究及交流环境，以激励行业协同合作，共促科学发展。鸣谢出品人：谭北平/秒针营销科学院院长总编：吴丹/秒针营销科学院联系我们以下专家参与 营销数字化转型登山图（2022版）的制作：王云/秒针营销科学院范晋材/秒针营销科学院张慧/秒针市场部Copyright 2022 秒针营销科学院 保留所有权利开放包容敦本务实关注秒针营销科学院