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2016年最值得關注的5大營銷思維變革

  • 2016-06-06 09:37
  • 來源:慧聰管理網

    移動互聯網時代,營銷正在經歷快速的技術變革和思維碰撞,營銷方式正在走向融合,營銷業界變化日新月異,對市場營銷者自身素質和能力提出了更高要求和考 驗。以下全球領先的智能化營銷服務商Webpower分享的5個最前沿的營銷思維,將為你提供清晰的脈絡,及時掌握市場營銷行業第一手動向。

    以電子郵件為起點的Email+

    在營銷生態系統,電子郵件是一種成熟的數字渠道。隨著科技進步,電子郵件也已經變得更加先進,遠遠超出“傳統”的范疇。如果企業還在關注于郵件渠道能夠帶 來多少收入,如何利用郵件營銷,可能已經遠遠不夠。在當今世界,郵件營銷已經不再是封閉單獨的一個渠道,而是一個開放性的生態系統,聯結無處不在的客戶 端。你如果還沒有意識到這點,那么可能意味著未來不可預計的損失。以Email+為起點的郵件營銷生態系統,因技術革新以及更多的社交媒體和移動應用程序 需要通過電子郵件登錄而誕生,它的自然ID屬性以及在數據搜集分析管理上的成熟運作,使它成為跨多個渠道的粘合劑潤滑液。

    自動化營銷降低人力成本

    為了營銷活動成功,市場營銷人員需要花費大量精力去創建、交互和優化活動,以滿足特定的業務目標。盡管許多功能在不斷實現更為自動化,但許多企業依然還在 采用原始人工方法及過時的工具。如你的團隊需要花費無數個小時手工完成整理大量數據、創建報告等任務;人工篩選加工來自不同系統和程序的電子表格數據等, 浪費了寶貴的資源——人力,且增加了人為錯誤的可能性。聰明的市場營銷人員,就像公司和老板希望的那樣,不是埋頭在商業價值低的乏味工作中,而是善于利用 今天的新技術和營銷格局,使用新的軟件和工具來替代低價值低效率的工作,使用智能化自動化的技術軟件工具來挖掘更大的營銷潛力,把時間專注在戰略、移動等 關鍵領域。

    智能化營銷平臺

    當然,Email+為市場營銷者快速開展整合營銷渠道提供了一個捷徑。但是并不止于這種方式,有些營銷人員在郵件渠道上并無特殊積累,而在業務和客戶營銷 上確有更多的需求,營銷渠道也更加分散和復雜。如Webpower經常會接到來自客戶的咨詢:怎么把流行DSP廣告與營銷自動化結合?如何通過電子郵件地 址,以郵件和廣告觸及用戶?如何預先設置好流程,根據用戶行為完全針對性自動化觸發后續營銷活動?盡管這些要求看似近乎苛刻和過分,但是營銷界從來不缺技 術產品革新,如果愿意嘗試,這些需求依然可以被很好滿足。目前市場上開發的先進智能化營銷平臺,以多渠道數據共享、大數據分析及智能化為基礎,已可以在用 戶主流的觸網場合,如郵件、SMS短彩信、程序化廣告、微信、APP等,進行全網內容自動推送。市場營銷者不但要具備密切關注行業最新技術和產品更新的敏 銳眼光,還需要有勇于嘗試新興技術及工具的勇氣,并有效衡量和評估其對業務的價值。

    APP推送消息和站內信息

    Localytics的數據表明,2015年,我國地區,APP用戶保留率從27%下降到18%,37%的用戶只使用一個APP一次。我國正在經歷智能手 機的快速普及和4G網絡的改進,APP數量爆發式增長,但是同樣面臨高卸載率和活躍度差問題。對此,營銷人員一直在努力通過采用如電子郵件、應用程序消息 通知等工具來優化APP和個性化營銷,采取一些優化用戶體驗的關鍵策略,以期讓所有下載用戶成為活躍用戶,和激活非活躍用戶。讓用戶選擇允許推送通知確實 是有效的手段,一般來說,幾乎50%的用戶選擇允許應用程序推送通知。但同樣也面臨難題,據一項調查顯示,52%的受訪者表示推送消息的干擾令人惱怒。營 銷人員要學會找到更聰明的方法來說服用戶選擇接收推送消息。如通過先讓用戶主動體驗應用程序一段時間,然后要求他們接收推送消息,包括后續提供與用戶興趣 和需求信息匹配的交互內容,通常新用戶下載APP的前30天內是最關鍵的時期,關系到用戶的長期互動和保留。

    另外,APP站內消息作為引導用戶了解用戶應用程序最有價值部分的完美工具,也是市場營銷者需要重點耕耘的領地。相關數據顯示,發送站內消息的應用程序獲 得高出27%的用戶啟動,一旦用戶看到這些消息,他們更有可能頻繁的經常光顧APP。但營銷人員還是需要改變以往的思維,不要總發送移動廣告、垃圾彈出窗 口,更多采取事件觸發等內容技巧。就像電子郵件一樣,如果APP推送消息和站內信息做得好,將可以創造更大的價值和用戶保留。

    數據有效性和完整性

    據估計,今天40%的數據是不準確的。干凈、準確的數據毫無疑問至關重要,當數據在捕獲和導入系統之前,市場營銷人員最好學會如何去處理數據,驗證數據的 有效性。除了最基本的重復或無效數據的刪除,使用數據服務和工具來添加和更新客戶聯系信息和偏好數據,保持對數據的先進分析和數據匹配的準確性,可以使得 數據被應用于多種渠道的客戶互動。對預測數據的管理是市場營銷者需要特別關注的方向。現在市場上,具有許多基于統計技術分析模型的新工具,從機器學習、數 據挖掘、分析當前和歷史事實,并且預測未來結果。預測數據可以告訴你許多重要的信息,以為你決策提供洞察,例如,誰最有可能是潛在客戶,誰最有可能產生購 買,模型可以捕獲許多隱藏在數據表象下的關系、風險、機會,讓你做出更加明智的決策。

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