作者：小鱼儿随着互联网经济形态由消费到产业的进阶迭代，业务场景及商业逻辑从“推营销”时代向“拉营销”时代转变，推时代即平台利用信息推送的方式来获取和维系客户，拉时代则是平台利用技术手段让客户实现自服务的营销闭环。
如今，流量变现成本居高不下，以完美日记为例，DTC高营销模式下，联合头部KOL和腰部KOC的进行海量内容推广，仅在2020年前三季度的营销费用就高达20.34亿元，占营收比重62.16%，在巨额资本和流量的加持推送下，用户增长却仅有10万人。
由此不难看出，在推营销时代，销售平台直接面对用户流量池，以大量营销广告堆积的形式将用户引流进平台后，再通过推送信息的方式让其了解产品卖点及业务形态，但是在目前消费市场正处于狼多肉少的用户存量争夺阶段，企业无法将营销信息精准推送给目标用户的“需求黑洞”也致使企业运营成本持续攀高、效率成果持续走低、信息价值不断贬低，所以企业应该将信息推送建立在精准智能的基础上。
一、拉营销时代到来
随着用户对平台及信息的筛选趋于精细化，推营销形式展露出的弊端也越来越多，企业需要依据用户需求的差异化制定不同的营销模式，让用户能够拥有更多的自主选择权，而不是被动接收“铺天盖地乱推送”的营销信息，拉营销模式借助大数据技术进行精准投放，并将由此转化的用户系统化地进行分门别类管理，如此一来便可避免营销资源的无端浪费、降低人工匹配成本、提高获客效率，这也是“推营销时代”向“拉营销时代”转变的原因。
二、企业如何切入拉营销时代？
现如今，很多企业紧跟拉营销时代步伐，积极向信息数字化模式升级转型，以内容为核心，采用价值交换的营销策略激励用户主动参与，将他们“拉”进企业私有流量池内。
但是首当其冲难以攻克的技术难题就是人工所难以快速整合的大体量用户数据、企业内部营销数据割裂、粗放型的营销投放效果微弱、营销人员无法及时响应的用户旅程的行为变化等，那么如何低成本高效率地解决上诉难题呢？
1、数据源信息系统化接入
企业订单、商品、会员等多系统海量数据是企业业务梳理的承载环节，但是很多企业没有强力的技术支撑其复杂架构下数据驱动程序，可以考虑借助第三方工具搭建连接采集的数据中台，例如盈鱼MA自动化营销工具。
目前最行之有效的一体化数据采集方式是通过SDK集成、API对接等方式，快速对接渠道数据、用户数据、订单数据，实现数据快速集成。
图片来源：盈鱼MA2、搭建用户全景画像视图
在数据层信息系统化接入的过程中不难发现，在不同渠道平台的同一用户可能使用不用的ID，由此产生的用户数据存在割裂性，导致行为标签数据单一扁平化的现象，而要让用户形象更加立体丰满，则需要搭建ID之间的互通桥梁。
企业需要通过数字技术的方式，以唯一识别One-ID定位客户，连接用户的不同渠道触点，打破时空、模式化的限制，整合跨渠道用户数据，并汇总生成具象的用户标签，从不同维度、颗粒度对用户进行标签化管理，实现可视化的用户全景画像一览表，方便运营人员及时洞察客情、构建个性化的用户体验。
图片来源：盈鱼MA3、数据赋能构建私有流量池
在很多企业内部存在这样一个问题，部门间工作操作属性相对独立，例如推广部门掌握基础接入用户属性、运营部门掌握用户行为转译标签，彼此分散且互不流通，这就造成跨部门配合协作周期长、数据难以统筹的企业内部数据孤岛现象，难以在制定营销计划时实现统筹规划。
而数据作为营销理论依托要素，只有流通、分享、全面加工整合处理才能实现价值最大化，盈鱼MA数据中台可以全方面、立体式地统筹分散在各个独立单元的数据，洞悉、透视、评估、运营用户的多边关系，构建企业私有流量池还可根据员工职责属性设置相应的子账号编辑、查看权限，方便企业内部一站式透析数据全貌。
图片来源：盈鱼MA4、千人千面个性化营销推送
多维度的用户标签体系搭建为精准个性化的营销推送打下了基础，精准定位不同群体的产品需求，对属性各异的目标群体执行与之智能响应的个性化推送、个性化推荐、个性化实时营销等运营策略和服务形态，从而满足用户个性化诉求，促进引导转化进程。
（1）自动化策略管理
随着PC/Mobile Web、APP、微信公众号、小程序、企业第三方平台等媒介的多元化发展，使得用户触点愈加多样化，不同用户群体对于偏好渠道的选择各有侧重，自动化营销策略通过AARRR数据漏斗营销分析，叠加、组合用户属性、行为、订单、设备属性等，整合一站式管理进行拉新、留存、促活、转化、自传播的活动，形成营销活动闭环。
系统根据if......then......的策略逻辑快速搭建自动化定点准投的营销流程，在策略执行过程中会随着营销链路中用户条件、订单、客群等属性的变化及时调优，预判触达效果，不断激活用户，以此拉动核心线索转化率。
图片来源：盈鱼MA（2）场景化触发管理
随着用户接触互联网的时长增长，通用化、扁平化的营销内容已经难以满足用户快速演变的消费心理，所以更容易触发用户内心深处情感共鸣的消费场景，更能激发出用户的购买行为，场景也从以往线上或线下的单一场景，演变为跨行业、跨领域、跨渠道的全场景。
场景化触达借助强大的客群数据洞察与分析能力，针对性研究目标用户线上线下的媒体触发习惯、行为动线、产品偏好等行为属性，从而展开更加主动、更强转化效果、更加针对性的营销活动。
图片来源：盈鱼MA• 根据实时的用户行为触发营销活动；
• 支持大图、小图、无图，覆盖多种触发表现形式；
• 通过数据采集，实时掌握用户画像，业务动态；
• 实施个性化运营策略。
（3）自动化投放管理
渠道的零散碎片化致使营销广告在投放过程中容易出现营销目标不明确、内容形式太单一等系列问题，并且难以量化筛选出适合企业自身的投放平台和投放方式，大量营销广告无节制冲击等行为引起用户的反感，更有甚至会导致用户大体量流失。
而利用自动化技术可以根据用户的兴趣及所处生命周期阶段精准定位用户渠道和场景偏好，在用户访问某个渠道的时候进行智能决策广告投放，触发相关的精准广告，并在此过程中根据投放效果数据的实时变化进行调整优化，平衡用户体验与流量之间的相互关系，能有效控制成本、加速广告落地。
图片来源：盈鱼MA• 千人千面根据实时的用户行为展示营销活动；
• 支持多端、任意图片位置投放。
三、结语
总而言之，建立企业大数据营销平台可以帮助企业制造新的增长机会，在数据采集、智能集成分析、决策运营等方面构建营销数据生态内循环，摒弃繁琐重复性工作，全面、长期地提升企业销售收入、经营效率，顺利踏入拉营销时代。
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