 这是一起典型的通过数据进行用户转化的成功案例。 当下大家都关心一个话题：用户转化。用户转化有很多招数可以用，比如对产品和服务进行介绍的时候可以有很多种升级，让用户更明白；也可以通过折扣、送优惠券进行捆绑销售。而这其中，数据则占据更高的地位。 在营销活动中，最重要的数据一般被称为核心数据，包括用户属性以及历史行为记录。用户属性一般包含用户的联系方式、地理位置与兴趣爱好等，历史行为数据包括用户浏览了官网的哪些页面、曾购买什么产品和服务，甚至细到有没有扫描某个渠道印的二维码来关注微信公众号、之后有没有阅读公众号的某个消息。  这些数据通常会起到很大作用。通过一系列数据的沉淀分析，我们通常会发现，结果经常会以沙漏的形式展现。而这其中，可以非常容易得看出用户每一步的转化率有没有提高。 1）收集：官方网站、手机App、微信、微博、二维码、短信链接、电子邮件、线下活动都是搜集用户核心数据的主要手段，其中二维码可疑通过名片、产品宣传册、海报、易拉宝、网红直播视频等方式进行有效传播。 在数据的收集过程中，有些人往往以为只有积累到一定的量才能发挥它应有的作用。而事实是，数据不一定要“很大”才有用，要“够准”才有用。尤其是初创企业，应注重从零开始进行积累，不要盲目追求数量优势，更应该注重已获得数据的质量。 2）清理：数据清理的关键在于去除垃圾信息，同时需要把用户有效的信息进行验证。比如手机号与邮箱是否有效？可能去年仍是有效的，今年更换号码后就是无效信息。还可以从其他渠道得到的属性信息，如位置、兴趣的方向，与每个人形成一一对应。这些信息合并之后，我们对该用户的认识可以像画像一样清晰展示。  3）分析：对用户有清晰的认识之后，我们就可以基于他的历史行为打上个性化的标签。个性化的标签可以从客户的生命周期转化定标签，也可以从他对某个产品和业务的兴趣程度打标签，当然也可以打上像土豪屌丝那样的标签。最终，都是要帮助我们能够识别这个用户到底是对什么东西更有倾向性，或者对某某产品和服务的兴趣程度更高，那这样的标签就可以帮助我们最后来做一些更深入的分组工作。 在打标签的过程中，主要分为两类。一类是通用的，比如兴趣标签，用户最近在研究汽车想买车，这个一般由大数据服务商来打，比如百度大数据，我们只管用；另一类是业务相关性标签，比如“已了解公司背景”，“已阅读产品说明”，“已下某类产品订单”等，自由度较高。 标签最大的好处是可以自由迭代和升级改进，围绕用户对企业、产品和服务的了解程度和信任程度去建立业务标签体系，胜于做一些华而不实的通用行业标签，前者能告诉你下一步该做什么，而后者却只能明白点什么。 通过收集用户的信息，我们就可以推测用户可能的职业、消费能力、最近感兴趣的事物、倾向于购买什么产品，甚至可以预测他会在多长时间内完成购买。对于一些需要销售来跟进转化成交的业务，我们也可以知道这个用户交给哪个销售更合适。这些都可以通过数据清洗和数据分析让这些问题更加清楚，能让我们之后做的活动更有的放矢。 根据标签来分组具有非常强的灵活性。标签本身不是固定的属性但胜似属性，他可以动态地去进行。分组的灵活度高于普通的、根据固定条件查询的灵活度，有了分组之后，我们就可以针对不同的分组制定内容引导的策略，通过策略一步步把他们引导成长为一个成交客户。  如果一味通过人工来给用户进行打标签与分组，并完成后续对应的统计与针对性的推送，不仅耗时费力，而且往往代价巨大。这时就需要寻求一个更有效的方法来帮助我们解决，即为营销自动化。 营销自动化就是把用户信息的收集、清洗、分析、利用、转化衡量的工作都聚集到一起，把其中可以由机器做的事情都交给机器自动化完成，从而大大提高数据管理以及和用户实时互动的效率，大幅提高用户的转化比率、降低营销成本。 在分析数据的背后，通常需要关注以下几个问题：渠道来源的用户质量靠不靠谱？对用户讲的故事是不是有用？每一次促进转化的活动是否还有改进空间？用户的自增长动力源自哪里？真正高价值的用户有没有被识别出来并妥善维护好？ 在引导用户的过程中，最关键的就是怎样进行内容互动。简单地说就是通过网络这种方式，把我们和用户之间的沟通和理解这件事情做好。就内容而言，给用户一些帮助性的内容和知识性的内容，可以使用户更容易接受。而通过线下的活动与线上的直播进行分享，都可以让用户觉得自己获得了帮助，更加了解某个东西，进而能够对你更加信任。在信任建立完成之后，就容易对用户产生刺激并进行分享。尤其是他们身边某些朋友有需要时，会将产品进行推荐，从而形成滚雪球的效应。这从推广上来说往往具有爆发性效果，是非常有价值的。  有了用户信任的基础与滚雪球效应的帮助，就有了对用户进行后续销售活动的保障。只要在时机成熟的时候对特定的用户进行分组推送销售，活动信息就能够得到更高的转化，也避免了把一个活动群发给所有人而带来的用户体验上的伤害。 需要注意的是，数据和用户行为一个是“静”，一个是“动”，没有后者就没有前者，没有前者，后者的行为驱动就会盲目而无效。前者要重视积累，后者需重视引导。 营销自动化过程中，最重要的部分是效果衡量。我们都知道，实践出真实。所以特别需要基于某个推广活动，有针对性地衡量效果。这样我们就能知道在活动的策划、传播、效果 三个硬指标哪些方面表现得好，哪些方面表现得不好。通过多个活动的执行效果的对比，就能够改善我们对特定人群做活动策略，尽量减少再推广和与用户互动过程中无效的行动，放大有效的因素的作用，这样转化才能有更好的保证。  目前国外在这方面已经非常领先，而国内95%以上的企业可能还都不清楚营销自动化的具体操作模式。多数公司都在忙于找广告资源、优化广告投放、提升投放的转化率，忽略了对用户沉淀，基于用户的沉淀区挖掘用户中的价值，并且利用营销自动化来降低用户挖掘过程中的转化成本。 最后，利用数据来驱动营销自动化会成为以后绝大多数公司的标配的营销武器，这个的确非常有用 ，值得大家深入了解与关注。 |
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