作者/李彦
不少品牌方都表达过相似的观点：近两年，营销变天了。
去年我们有两家电商平台投流预算砍半。如果ROI还是目前这个数字，我们就会考虑将重心只放在表现最好的电商渠道了。一位美妆品牌方表示。
去年至今，企业砍种草、投流预算，已成为常态。移动互联网到了用户、流量趋于见顶的成熟期，企业对渠道的预算分配上愈发谨慎保守。趋势体现为：营销的预算从种草端向转化端倾斜，企业更看重确定性的生意机会。
为什么大量企业做不好营销？一方面，零售行业的渠道变多了，比如床垫品牌喜临门，光线上渠道就有9个，线下门店5600多家，该如何精细化触达人群？一方面，理性消费时代的回归，消费者对于手中的钱袋子怎么用也更谨慎。增量市场转为存量市场，企业又该如何说服消费者购买产品？
说到底，做好生意的起点是精准营销，而精准营销的起点，是数据管理。正如阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇说的：不能驾驭数据，就无法驾驭市场。
这里的驾驭数据不仅是单纯的报表数据、GMV数据，而是指：企业有必要拥有对全域用户数据的清晰洞察。把这句话放到2024年来看，企业不止得驾驭数据，还得驾驭AI，不仅要让数据为己所用，为企业提供决策依据，更要明智地用，用数据和AI，在不确定的时代，寻找确定性的商机。
不打破数据困境，就做不好营销
一家困于数据的企业，逃不过这些行业痛点：
1、服务商多，系统多，不同系统内的人群大都通过项目管理协同，并不通过业务和数据协同。因为他们之间缺少链接，导致了集团业务间的低效与割裂。
2、种草转化一手抓难，一方数据非常重要但丰富度有限，数据智能概念美好但又难以匹配业务价值找到落地点。如何合规使用全域数据和AI智能帮助企业在激烈的竞争中找到新的增长点成为了新的课题。
为解决这些痛点，企业们亟需一个全链路营销工具。这个工具既需要将所有营销场景置于同一空间，还需要具备串联及处理数据的AI智能能力。
值得注意的是，IDC在今天发布了一份报告，对中国当下的全渠道营销平台进行了分析。在报告中，IDC评价瓴羊Quick Audience为领导者级别。并在全域数据、AI智能能力助力企业实现全域营销的层面给出了肯定。
瓴羊Quick Audience（下称QA），以其自动化营销的能力，成为了某全球知名服饰品牌打破数据困境的有力武器。
运营人员的痛点是电商平台例如天猫沉睡人群即将流失，无有效抓手激活沉睡人群。借助QA，运营人员选定北京、上海、广州共计42家门店5公里内常驻或工作的天猫沉睡人群，结合智能亮屏时机能力在设备预测活跃时刻推送瓴羊超信，实现沉睡人群的线下门店召回。相比于对照组，实验组到店概率提升18%，线下转化率提升35%，全渠道转化率提升40。增长效果显著。
在伽蓝集团大数据中心营销数字化产品运营部总监王超看来，品牌实则是一个消费者关系的总合。有了数据中台后，企业就能很清楚地知道业务端产生的大量市场数据，可以回流到哪里去做进一步的分析和结果导出，并二次运用到包括营销在内的多个业务场景中，形成正反馈循环，真正盘活数据运用。
（引用来源：《102 个增长实例:数智化增长领头羊》）
破解数据困境之后，营销的下一步在于：洞察立体的人。
不抓住立体的人，就做不好营销
以往，零售商家很难获取真实有效的C端用户数据，这是因为，标签是扁平化的。
为什么在过去扁平化的标签可行？因为过去是增量市场，即便是扁平化的标签也可以让企业获得增长，但在当下的存量市场，更明显的趋势是：企业抓不到立体的人，就做不好营销。
如何理解立体的人？比如，一个人可以既是孕妇又热爱运动，一个人在给宠物买飞盘的时候或许还喜欢户外活动...一个人，不只是一个简单的性别或城市、学历等单一标签可以定义的，每个人都是复杂且全面的。
但大量商户仍然面对这样的情况：会员基数虽大，但却缺乏对会员特征数据的深度洞察，导致现有的CRM（客户管理系统）系统无法基于数据进行精准的营销推送，只能进行普推。
高端女装品牌朗姿就是通过数据+智能洞察，抓住立体人群，实现增长的典型案例。
（图源：微博@朗姿股份LANCY）
为了激活不同消费特征的消费者，朗姿集团采用多品牌矩阵战略，并充分布局线上线下全域经营渠道，旗下女装业务板块包括朗姿、莱茵等品牌。
当服饰同行还在纠结，如何处理多平台、多渠道、多品牌的复杂关系时，朗姿已经开始携手瓴羊，开始触达立体的人。
具体来看，QA将整个触达的过程分为四步：
一、将预测年龄、预测性别、预测居住地等标签，作为人群货品分层的基础。
二、快速匹配电话、OpenID、DeviceID等信息，进行消费者洞察；
三、进一步丰富价格带、内容、风格、渠道等场景营销、客户分层的应用；
四、定制属于品牌特色的标签体系，长期使用。沉淀独有消费者资产。
哪怕是赠品策略，朗姿也能知道要为爱好户外运动的单身女性配置‘运动装备’而非‘母婴用品’，以赠品偏好去提升用户的下单冲动，本质上都是足够懂消费者。瓴羊解释道。
在瓴羊的助力下，朗姿已经形成以天猫、京东、抖音、视频号为组合的公域主阵地，并在私域阵地持续进行内容、服务、营销、销售，实现会员GMV贡献度达40-60%。
朗姿的标签设定逻辑在各行各业同样适用。比如说在餐饮行业。餐饮行业往往有人地标签的需求，QA可以做到帮其将用户的常住地和相应门店位置匹配，并基于历史购买记录对人与货进行匹配。甚至除了核心人群推送，可能对产生产品连带性的人群也会进行定向观察。
圈定人群之后、在精准触达方面，QA也不放过每个细节。据了解，QA的自动化营销场景里已有一个特定的组件叫智能时机，在发送的时候，系统会自动匹配不同ID活跃的时间段，帮企业实现更高效的营销覆盖。
在精准触达用户之后，企业更多的关注点自然会落到私域运营环节。毕竟，私域会员往往是企业最有潜力的一批消费者，对这批用户进行精细化运营，更是企业生意增长的关键。在这过程中，AI工具已经开始取代传统运营，成为主力。
不会使用AI，就做不好营销
在AI还没有普及的阶段，自动生成的营销内容总是粗制滥造、对会员进行购买意向排序更是天方夜谭，但随着AI开始广泛应用于企业营销，这些问题也就迎刃而解。
一批率先拥抱AI的企业，早已了解了AI工具贯穿营销全场景的必要性：能实现用户的精细化运营、还能提升经营效率、做好私域沉淀。
例如，女装品牌伊芙丽通过瓴羊营销Al的定向算法能力，锁定了4个会员营销场景，并通过预设ROI，高效管理成本，给经营增加了确定性。用伊芙丽电商运营总监Crystal的话来说：瓴羊的'数据+定向算法'，让我们在营销上花费的每1分钱，都用成了1块钱，甚至10块钱。
那么，包括伊芙丽在内的企业，需要做对什么才能实现这样的增长？我们总结了3个方向：
1、提高存量市场的复购率。
2、针对私域会员，进行精细化的营销触达。
3、针对日常营销、品牌营销活动准备个性化但又可标准化的展示模板。
需要承认的是，现阶段的消费市场既然是个存量市场，营销转化难度自然更高。因此，对复购率对于企业的再增长愈发重要。
试想如果你是一名运营人员，你的老板现在就要你开始准备双11大促的营销策略，你该如何想办法激活老会员的复购？
这个时候你会希望，能够把最有可能复购的老会员们给你排个名，你好挨个定向触达，提升效率。
QA的内嵌算法模型就能实现你的期待。
具体是这么做到的：QA的复购预测模型能对品牌已有的人群数据进行训练，将模型扔到数百万消费者里，会自动对复购倾向进行排序，再基于营销预算、目标人群的边界，将复购率意向高的人群进行营销推送。
定位高复购率用户和精准触达，一下都给你解决了。还额外省了你设计营销内容的时间，毕竟，QA的AI生图拥有开箱即可使用的丰富的内容弹药。
在核心会员经营层面，QA还可以助力企业做精颗粒度。比如洞察不同私域会员的需求，并推荐不同功能的产品。
显然，在自动化营销这件事上，QA是做到极致了。怪不得IDC评价：提供了功能齐全的营销解决方案。
结语
大模型时代，营销策略还得回归营销的本质，那就是在找到对的人，在对的时间，说对的话。
在壹览商业看来，大模型时代下的营销活动中，每一个业务板块不再是割裂的，而是互相协同的、数字化的。这个数字化包含了营销的每一步。商品、内容策划、整合营销和电商渠道销售等部门, 共同组成了一个大型营销小组。
这个大型营销小组要实现精准营销，需要有掌握数据的能力、圈定用户群的能力、沉淀私域的能力，这些都离不开数智化的营销工具。
需要承认的是，随着伽蓝集团、朗姿这样吃到螃蟹的企业不断涌现，未来的营销时代，我们将见证一场由AI驱动、数据化繁为简的深度变革。在这场变革中，优先拿捏数据+AI的企业，才能拔得头筹。
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