2024数字化运营增长指南3.0-企业数字化案例深度解析.docx
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1、数字化运营增长指南3.0企业数字化案例深度解析20+全行业案例AI营销场祟设计,运营展佳实践集convertlab4CONTENTS01目录数字化运营的前-中-后链路IiadHubI实叫业a全a场景及新8annerH5游戏W官网与客户进行互动,并记录客户的互动行为.在消息总达上,我们支持通朔信/邮件/ApppshW信哪6消郎企栽月息等方式与客户建立沟通.而通过自动流程蛹排整个活动策略,主要是由物发事件.条件判断和执行动作这三部分姐成,整个癖搭设只需用反标迷拽流用姐件,就可以快速搭建出一场它销活动,非常便撞.通常组织一场立杂营销活动至少需要15天,而运用自动流程可以缩短J!J三天,甚至更短的时间
2、.关于活动效果否右.可以把收集到的大量活动数据基于数驾对象.指标.维度、时间范国等进行设,灵活搭建出所需要的分析看板.除了提供Sl性、行为、订单和隔斗分析等基世分析能力外,江提供了一些更加贴合业务场景的高级分析能力,包括RFM分析、同期群分析、通品组合分析、交叉分析、转化询隔分析等等,且多个分析蛆件可自由姐合,更加百双,以上内容内建了完控的DMHUbm准化苜销体系.在侬础上,它的灵活住.个性化.自动化、行业化和安全等方面也在持续增强.DMHUb今天的产区船力,是在服务大量客户的实成及验中而获得的,与其他产品相比,我们并没有选择绕开那些喜俏场景最复St数据员最大.实施难度最高的客户,而是与这些客
3、户站在一起,去处理更深层次的首销谁船,客户的支持和晤伴永远是我们不断前进的动力.1.4 AIHub-AICopilotJiUSAlEM实现全链路营销智能化在完成全境路的自动化之后的下一步就是智能化,2021年Converdab已足开始班发数军智能引擎,2023年Convertlab更是织极拥抱大模里,首批开通AZUreOPenAI商用服务权限,开始了产品智旎化的力懒S程.在AI大慢型时代,AI会对企业内每个成员的能力进行增强,无论企业愿不愿*,员工个人可以有意思去用AI来把自己升级成一个超级个体”,这就是个体增强整式,即每一个人会有若干个AI应用围绕自己,让自己变强.再进一步.则会进入M同增强
4、蟆式,即在人控菅理KBS制接力的til况下,一票人和一群Al应用一起来侨作,产生“郑级组织”.这是追求效率.追求发展的企业都会积极采纳的情,所以联企业纽郴)AlCopilot化Smt会成为僦争力.对于ConVertlab的f化营俏云产品矩阵来说,首先,在前境路,用CoPilot模式将ADHUb与Atta合,可以基于原有数字广告投放平台的能力运用客户行为数S.媒体人群包投放效果数据构建I。Idik独生,自动挖泥一方数据高潜力人群包进行广告投放;通过现有的AIGC开源大模型的能力,根据客户需求自动生成营销文案或者图片素材用于创建制作;解读投放效柒.进一步利用宗体投放数据Ul端模型,自动提供广告在出
5、价.人密.预算等方面的策略建议,不断优化投放策8S.在中、后铤JS,将CDP.MA产品用AlCoPilot便式,通过AJ多因素刻画人群3&T画像;利用涧察分析做聚荚凶法汾折利用特定规则因素考虑不全面而产生的特定需求被忽略的问题;在自初化流程中更快速准械响应消费者需求.通过任务驱动的多轮对话,更深入地洞察消费者.自动产生实时的用户反试和数据JB利,从而帮助品牌制定更有效的管雌珞.除了为CMCGK廓JAICoplot,我IE瑜言,基于新一代Al技术对企业运苜的深刻影响,企业级【新型AI应用J即将迎来爆发,它会大ttH升企业运它效率,力砸企B做字伸与型.我们认为企业所需要的新型AiE用高要足够了解企
6、业特定业务领域的信息和相关知识,然后借助大模型等AI技术,可以形成可靠且智能的决策旎力,同时提供诸如对话、动态交互界面.数据喻出等有效互动的方式,并且可以与企业的耳他【T系统和内部业务系统流程充分集成,当然,根裾功能需求和成本考.也需要选祥最适合的基St大模型.对于以上这些能力,我们正在通过全新升级miHubife-i8ttSm.AIHUbgl在已运进化为fAJF。Undation平台,ConVertIab自壬研发的例陶徘船力,正在基于规则结合Al推理的混合决策系统,第助谙各品牌方均建企业专属的AlAgent,如营销文案标注、数据治理应用.企依智能导匏等等,在202拜.这些应用还只是小规模的叁
7、SC,但我们颓J,在2024年,对A1.新技术的期指会充分泛化,这类Al应用将会大双旗滑透.采纳处前现.1.5 CPM实现企业全链路数据合规个保法)施行后,企业在开展营销活动的时候,需要尊岫者的主观个人意愿.获取个人同意后才允许进行相关数据的采集和处理,消赛者也可以根据个人侑好,来决定企业对只进行的营用方式和内容,这就需要企业省理用户的洞悉与WfB,幽称之为COnSent&PreferenceManagement.翎kPM.我们可以从两个层面来理解企业进行CPM的核心用:同朦险理,Wffi好管思同意管理,就是用户明确声明他们IB意与企业共享那些个人数据,用于何种用途,企业也会说明iH是收集、处
8、理并存铺这些数据后,挎用于何辟业务目的.业务曲JS常把的却为授权同才成,iW.偏好管理,就是记录用户希望企业通过什么渠道.在什么时间.以怎样的沟通城率、与他们沟通什么内容,并按睡用户的偏好选择,去动态荒举例策略.这两个核心任务,当然可以通过产品化的方式实现.现在,ConVefuab就将正式推出自己的CPM产品,这是专为满足企业迸行同怠与R好管理的平台,可实现从获得同意.转理同意、优化同意率,到最终服务于用户请求和营班策18的全生命02Convertlab数字化运营典型案例户点客痛流!红利消退,趺客成本不断Ie升.品牌坐拥千万用户但运营能力较为薄弱病点一”数据生态一尚未成型用户身份不统一,无法理
9、解用户360.画像;数据分散各渠道和系统,且未做清洗;标签体系不完善.未对用户进行分层;前后链跖未打通,难以释放数抠价值.施点二欣宇化辕型”需求画缺乏的部门例网能力,变基速度甄;无差异沟通难以满足多样化需求;自动化推雌力有限,营销费时费力;缺少一站式数字化营销平台;缺少可视化数据看板,仍用Excel.癌点三“流量豕f加F从心媒体集道众多,账户难统管,预算消耗如沆水,效果却不尽人意;投放第38依赖运营人员,缺乏敢受评估与深度腐;也兼容多方数阔陆拓量,却不知如何保护一方敛姻安全.解决方案全,让数据更Wffi.助力效果.效率双保升全自路数据互通1 打通品全掩路数据,建立统一的用户网J;搭建品牌标签体
10、系.适用于场业务场镇沟通与运营:创理多坡度用户画像,笆能化全群分缎实现精准苣俏闭环迭代2 搭建首销自动化平台,满足品牌向Jfl大规模的用户运营需求;不回断的用户运营互动,减少重凝化工作,除彳陶牌人力成本;可视化数据看板.并持续基于回传敢克不断自我优化营销策略.日能策IS引孽3 5?合主所告平台与媒体,让品牌可对所有广告活动统筹管理;提供多堆度策略模型,最大化葬放品彼私域数据价佰;提供安全的环境,联合多家媒体平台和三方数据商,为数蜘笺.“你们的方案看起来不错,但是我们公司非常看至KP1.可以做一份通过你们解决方案带来的ROI我冽吗?这是COnVenIab硅眼行业品牌客户的一个要求,该客户聚焦社服
11、快时尚领域,在国内稳,旧打了近30年,与它同个时期创业的晶牌,很妥都已经在行业太良淘沙中消失身影,但该品牌却仍然保持着增长的势头.即使是在疫情影峋的近一两年里,该品牌依然有很大一部分的收入来自爱下门店,全国数千家店的会员数量力睡来近千万.当然,这也JS味着在虹苔收场案还有很大的增长机会.该品1并不是没有去做过数字化营照的尝试,反而是早几年就开始探索过“实时营精”,结果却没有满足期望,于是按Er!3曲.在及时止损的同时,等待时机至新出发.顿了这几年内数字化m箱的发展,品牌标出的依信公众号、小程序,企业融信、电商平台、短视频平台等渠道发展,沉淀了足够多的存量用户数据资产,该品牌客户H新出发的时候到
12、了.客户希望通过ConVemab一体化营的云工具,对用户进行精细化运营,通过个性化和自动化营精,大超度提升新客和老客的舞购率;同时整合多个渠道胜点,实现数字化运苕能力闭环,全面提升企业数字化营俏效率,目前,项目实施BW!破效过去,企业的订单分类筛选等全部由人工完成,需要手动拉取人群包,由于会员数口&大,手工弊选人密松要花赞近一周的时间.现在,通过ConVertIab宫倩云发起一场营销活动,实时箫迭人群进行分组只需要几分钟就潴完皈客户的数字营销效果获得了极大的提升,一场活动带来的销售额高达5千万,用户短购率百线上升,整体场目的ROI数值包含软件采买药用后依然高于行业平均水平.那在这个过程中Con
13、VertIab针对用户精细化运营做对了哪些事情,物助科户扶得了现在来一拆解.Ol历史数据分析与洞察设计可落地的业务场景策略在宫箱场景中,“人-货一场”是一个经常被提起的覆念.在这里面有一个很有意思的点是,人-货一场的联序很更要不能乱,想和企业卖货,第一个就要把人研陲ConVertIab先做好了用户数军的身份统一,打通企业门店.微信公众号.小程序会员.企业微倍等冢道的数据,补全行为数据,全索道整合得出潘昭的用户画像(userprofile).因为后面会提到另一个用户画像(userpersona)在这里也能大家分享下两者的酸!):用户(S像(userprofile)的理性,一般基于用户在系统里产生
14、的真实数据、行为特征和用户主动埴耳的行为资料,利用已羟获得的数据,用来勾勒用户需求.用户丽的Sag分析方法.用户画像(userpersona)偏感性,一般来自于用户访谈、用户秘究,比较抽菽和悟性.帮助大家去认识当前的产品所主要眼务的用户是一些什么类型的人,用于运云与数据分析等场景.IAef腐:多维由全方位将千万级存用户迸行人群分组.构建清源用户图像基于上面的数据治理基础,将全柔道产生陶买的人群分为新客、老客、活跃老客、沉撞客四类,竹对性幽对用户历史SI购订单数据进行分析,得出总网关旭女响理解点购关键因子?就是决定用户Ie购造化的关火点,可施是某款商品,也可能是某个客单价区间.通过人群定义与爱购
15、关键因子分析.再对同组人群的关破沟通时间点分析,建立后期融达的沟通城次,在不打扰用户的情况下,幽1传递活动信息.定分Im化&杼人(1分一.WM化I品类偏好标签:基于用户全硼亍为由亍家类分析并通过算法帮助品牌判断用户偏好先跟大家筒单的解释下什么是聚类分析?聚类原本是统计学上的概念,现在属于机器学习中非监督学习的范的.从定义上游,聚类就是针对大量数寤变者样品,根军数军本身的特性研究分类方法,并逊第这个分类方法对数据进行合理的分类,最终将相似数据分为一组,也就是北段相同,例曲*.在进行鬃类分析时,大家并不MlifiH体的划分标准.要靠算法进行列斯数据之间的相似性,把相似碱隰放在一起,探索和挖凫数据中
16、的潸在差异相联系.在对用户的买行为迸行鬃类分析时,安苜先设计好商品品类的标签,从大类标签到中类标签再到小类标签,一层一层的细化.设计好标签体系后,通过聚类分析对用户尊品偏好进行分析,最终得出不同人群的幅品偏好标密.I商品关睢存:构建Persona用户画像模型!准定位用户需求,m找JS优关联商品通过对大量用户群体数据的分析,构建出多个USerpersona用户画像模型.比如其中家庭用户群体的画像模型,人群的特征是3040岁、有孩子、折扣眩感.客单价】50200之间等.通过这些人群特征,去论掘用户潜在鬲求,同时结合历史史据分析出对应人屋的关联商品.比如在毫季买过Tm的人,推送对方妞裤相关的上新力6
17、惠券,购买转化会更高.在设计哂化运营策略过程中,Convertlab从分析人到分析商品再到人商品一起,逐步迭代运科策略,不断地去每个场屋做细分,通过个性化内容沟通,实现梅隹推荐提升转化.02个性化内容触达实现用户精细化运营有了前面做好的人群包分组和用户商品偏好标签,下一步是个性化沟通策略的落地,策人来不断细化和给出,系统去自动执行一系列的精港营销济理.|槌化沟通:提供个性化谢策Be自动触发精准蕾俏流程,提高用户参与度i0!IQEZ3K=3三-三r一一MB*WMflBMMVWf依据新客、老客.活跃老客.沉睡客四大人群场景,划分了对照组与测试组进行实笃.测试姐选用个性化内容进行沟通,如在内容中报到
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