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探讨营销自动化的意义和具体实现 收藏0

canmou 2020-12-18
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  营销在近几年的快速发展中,给不同的平台产品带来了更多的利润和活力。营销是每一个行业企业都无法逃避的话题,以下基于目前的市场情况,分析探讨了营销自动化的意义和具体实现,并与大家分享。
 
  在我开始写这篇文章的时候,很多与营销自动化相关的企业相继出现,一些从事其他环节的供应商也进入了营销自动化的轨道。比如从事活动型运营的公司,从事传统CRM销售的公司,甚至电子商务平台和BI工具的厂商也延伸到了营销自动化领域。
 
  整个领域都在开花结果,但是客户满意度不高。有什么问题?在这种“先堵后追”的竞争环境下,自动化营销系统的新供应商应该以什么样的态度进入营销自动化市场?有哪些雷区需要避开?
 
营销自动化的意义,具体的营销自动化,营销自动化
(图片来源:网络,侵删)      


  一、实现自动化的目的是什么

 
  简单来说,自动化的目的是减少人力上的重复操作,不仅是提高效率,更是把错误率降到零。企业自动化后能达到的最显著的效果,就是能消除任务,从工作流中去除,让员工转移到更有价值的事务中去。
 
  二、什么企业会引进自动化
 
  首先要明白,并不是任何一种省力的技术都能立刻受到所有企业的欢迎,原因很简单,新技术的引进意味着需要购买新的系统或机器,需要对员工进行再培训,甚至需要调整企业的内部流程或招聘新的人才来适应这种调整。
 
  因此,企业在接受一项新技术之前,必须权衡劳动力成本和技术替代成本。如果企业怀疑技术的成熟度,新技术的推广会更加困难。
 
  哪些企业更有可能引入自动化技术?
 
  如果把企业的规模作为一个简单的划分,更容易接受自动化技术的企业可能特别小,也可能特别大。员工少于20人的企业,急于用一个员工当四个。同时,企业规模小,意味着企业业务量有限。这类企业通常面临着企业需要一些低技能员工的尴尬局面,但是员工每天8小时的工作量可能是不饱和的。如果自动化工具可以代替劳动力,这将是这些小企业的救命稻草。
 
  相反,大企业的业务量巨大,每天安排繁重的文档和数据需要耗费大量的人力和时间。更重要的是,手工操作会造成错误,可能会被埋没,难以被发现。这种错误带来的不确定性风险,对于大企业来说更是可怕。自动化工具除了减少人力外,还可以降低甚至消除错误率,对大企业有吸引力。
 
  当然,这并不意味着一套自动化工具就能同时满足小B企业和大B企业。首先,从价格上看,小B企业能承受的价格需要低。比如一个Saas型自动化系统的年费一定很远。低于员工一年的工资;价格低意味着系统更倾向于做轻量级的产品,轻量级的产品意味着只能解决一个明确单一的任务,不能满足大企业更多流程的需求;
 
  但大B企业业务复杂,定制需求多,所以服务于大B企业的系统供应商倾向于让自己的产品更基于平台,更灵活,更开放,销售模式更倾向于用整体解决方案包装销售产品。
 
  三、企业实现自动化的前提是什么
 
  企业自动化的前提需要两个前提:企业网上业务;可治愈的过程。
 
  1、企业业务线上化
 
  自动化依赖于数据,数据在自动化中起着三个作用:输入、训练和反馈。由于我不是机器学习专家,所以直接引用《AI极简经济学》《自动化决策的反汇编》(如下图)来强调数据在自动化中的重要作用。
 
  引用:Adjei Agrawal,Joshua Gans,Avi goldfarb。人工智能极简主义经济学
 
  事实上,作为非专业人士,我们不必对机器学习望而却步。目前市场上“企业服务系统”提供的自动化工具还没有达到整个决策过程完全依靠机器执行的目的。在系统设计中,将输入、预测、动作、训练等各个节点完全分离,让每个节点都有“人”的介入,人会对预测结果进行判断,预设系统在什么条件下应该采取什么动作,了解结果数据并进行优化。
 
  自动化工具起的辅助作用更多,一是自动数据处理,将不同来源的数据或非结构化数据转化为可处理的结构化数据,并馈入算法生成预测建议;第二,自动执行预设动作;最后,自动跟踪数据和显示可视化结果。
 
  让我们回到最初的论点。要实现自动化,企业首先需要有足够的业务数据,而要获取数据,企业需要将业务上线。虽然在2C领域,人们早已习惯于使用各种智能设备来解决各种日常生活问题,如社交、餐饮、文档处理等。只要用户同意授权,2C领域的系统服务提供商(如APP)就可以获得大量的用户使用数据。
 
  然而,在2B领域,许多传统企业,甚至大型企业,仍然使用非常传统的方式来处理各种信息,例如以纸张形式记录信息并手工将其输入系统。这种方式不仅效率低,而且容易出错。更重要的是,不同的部门处理自己的业务数据,部门之间的数据无法打开。结果,即使在相同的业务流程中,每个节点的数据也是碎片化的,更不用说自动化了。
 
  所以很多自动化系统服务商都在帮助企业实现“数据输入”的问题,比如通过图像处理技术将纸质文档转换成结构化数据,通过语音识别技术自动输入用户口述的信息,提高员工记录工作内容的积极性和效率。
 
  2、可固化的流程
 
  如上所强调的,当前一代自动化工具只能解决特定工作流中的特定任务。因此,无论是企业选择自动化工具,还是系统服务商考虑制造自动化工具来执行企业的哪些任务,都需要分析哪些任务有很大的改进空间,使用自动化工具会带来多大的投资回报。
 
  此类任务通常具有以下特征:
 
  第一个特点是工作流程是固定的。因为自动化工具是重复性的任务,如果任务充满了创造性,就不适合自动化或者自动化的成本太高。
 
  第二个特点是工作内容复杂。简单来说,效率不高但是必须做。自动化可以大大节省手动执行的时间,甚至可以将任务从工作流中移除。
 
  第三个也是最有价值的特性是难以手动处理的任务。比如任务对时效性和数据处理能力要求很高。
 
  四、什么业务适合自动化
 
  分析市场上现有的自动化工具,可以帮助我们举一反三,进而判断在熟悉的业务流程中哪些任务需要自动化。
 
  财税自动化:财税场景规律性很强,业务流程中往往存在大量规则明确的重复性任务。尤其是大企业的财务部门,可能有上百个银行账户。他们的财务人员每天都需要登录这几百个账户,依次下载银行流水,和财务系统里的数据对比。工作量很大,自动化工具可以自动执行所有几百家银行。
 
  客服自动化(客服机器人):在大多数场景下,传统的人工客服依赖于一套专业的答题技巧和指引,工作内容相对固定。通过自动对话,不需要所有员工回答,让企业节省更多的时间和金钱。其次,消费者在咨询客服时期望得到更快的响应,而智能客服机器人可以显著缩短平均响应时间,更接近客户的期望。
 
营销自动化的意义,具体的营销自动化,营销自动化
(图片来源:网络,侵删)      


  五、营销是否适合自动化

 
  1、目前已知的营销自动化是什么
 
  业界对营销自动化的解释比较模糊,几乎涵盖了营销的所有数字化应用。在接下来的讨论之前,我们必须首先缩小自动化营销的范围。根据上面的讨论,自动化工具是为了在大数据方法中自动化现有的任务而设计的,因此自动化营销可以狭义地定义为根据预设的自动化流程为潜在客户设置个性化的内容营销策略,并自动完成部分内容推送工作。
 
  2、营销自动化的困境
 
  一般来说,各种营销系统厂商都有自动化功能,产品形式也差不多。虽然供应端很热闹,但是很多客户反馈说目前的营销自动化工具不好用;从行业运营数据来看,相关产品销量尚未启动,持续更新行为未得到验证。作为一个营销自动化行业的人,我隐约感觉到一些困难,期望能尝试找到解决办法。
 
  困境一:营销内容
 
  营销自动化工具提倡“在合适的时间,合适的人说合适的话”,这涉及到时间、人、渠道、内容四个要素。人们在介绍营销自动化工具时,往往强调“及时到达”、“精准人群”、“跨渠道营销”。然而,对于如何将“营销内容”应用到自动化过程中,似乎没有明确的指导。原因很明显,营销需要大量的营销内容,而大部分营销内容的特点是时效性和可重用性。
 
  营销内容的时效性来源于企业产品的创新、季节性、节假日、热点时事、举办不同的营销活动。过时的文章不能重复使用,短期营销内容的使用势必使自动化过程短期化。如果固定流程不能在相对较长的时间内运行,就不能真正降低人工成本。
 
  在这一点上,有些人会认为营销自动化过程可以应用于客户生命周期的不同阶段,如潜在客户的转化,在潜在客户第一次接触品牌时发送固定的种草内容来促进转化;或者叫醒正在睡觉的客户,给最近没有再消费的客户推送固定消息,引导他们再次下单消费。
 
  从系统功能来看,这可能确实是一个合理的应用场景,但从企业整体营销业务来看,这只是营销手段的一小部分,转化效果远不如举办一场创意营销活动所带来的转化率,必然会成为自动化厂商的自我满足。
 
  困境二:数据
 
  自动化营销工具的另一个挑战是打通各种营销环节的数据,包括两个能力:1。访问通道数据的能力,以及2。识别多渠道用户的能力。
 
  对于系统供应商来说,这些能力不是传统的开发能力。
 
  就渠道数据访问而言,由于数据安全政策等原因,系统供应商获取数据的门槛大大提高。比如淘宝ISV服务商可以获得比普通供应商更多维度的淘宝用户行为数据。
 
  其次,在各个平台上识别用户身份需要运营和技术手段的支持,比如引导用户通过各种渠道注册/登录会员,通过会员手机号开放用户身份。这个过程可以说是费时、费力和昂贵的,不可能一蹴而就。
 
  困境三:业务流程有断层
 
  营销只是企业整个业务流程中的一个环节。营销和销售紧密相连,销售才能带来企业收益。营销的下游部门可能涉及电商部、销售部、客服部等。销售有销售系统,客服有客服系统,供应商管理有供应商管理系统。差离值
 
  如果业务不能自动流向下游环节,需要人工定期处理,就不能实现真正的自动化。因此,营销系统不仅需要通过上游平台的联系,还需要通过企业下游部门使用的系统平台,才能真正创造闭环业务。
 
  但是,打通企业下游系统和上游平台是不一样的。上游联系平台(如微信、淘宝、颤音)大多是标准的开放接口,营销系统供应商可以提前做好接入工作,无需企业客户分担平台接入成本。
 
  而下游部门使用的销售和客服系统完全取决于企业购买哪个系统,不能提前接入,企业需要承担系统接入的成本,会增加企业购买系统的成本,而没有接入就不能完全实现自动化。
 
  六、如何摆脱营销自动化的困境
 
  目前国内IT基础能力和营销成熟度还不够。似乎单纯提供营销自动化工具是无法直接使用的。作为从事营销系统的供应商,他们需要拓宽思路,找到另一条出路。
 
  1、营销一体化服务
 
  目前,大多数自动化营销供应商采取的策略是为客户提供整合营销服务,只把自动化工具作为闭环之一。
 
  整合营销服务包括客户数据平台(CDP),访问全渠道客户数据,分析这些多渠道数据并提供标注功能;客户互动管理平台(CMS)提供生成营销内容的工具,在内容中嵌入代码,可以自动监控和分析内容的具体转换效果,同时实现内容生成、多渠道内容发布、客户身份开放和客户数据收集;营销自动化平台(ma)和数据分析中心(BI)。
 
  想必,如果产品设计的初衷是打造一款营销自动化工具,那么想要摆脱目前营销自动化的困境,最终还是会走向营销一体化的道路。
 
  但是,这条路也有明显的弊端。首先,由于产品边界模糊,市场上大多数与营销相关的产品都成为了竞争产品。虽然产品功能比一些轻量级产品(如问卷生成工具、群发工具、H5生成工具)更加全面,营销闭环已经实现,但考虑到国内企业在营销方法论上发展阶段的不均衡,整合并没有完全取代轻量级产品的地位。
 
  其次,即使企业愿意花更多的钱购买一套完整的营销整合工具,实际上用户对产品功能的利用率并不一定高,这可能是由于开发精力分散,导致功能单一,不足以满足用户的深层需求;也可能是功能太多,客户根本找不到,最终导致客户不满意,续租率低。
 
  如今,这条轨道上的供应商可谓是一个接一个。几年前从社交CRM中崛起的新一代SCRM供应商,现在已经羽翼丰满,基本形成了完整的营销闭环,而其他有能力解决企业营销痛点的link公司也在向这个领域延伸。因此,需要仔细考虑新的系统供应商是否应该挤进这个轨道。
 
  2、重心转移
 
  自动化必然是企业管理的大趋势,但目前国内企业似乎还没有做好准备。作为一个新的企业服务提供商,也许可以通过“曲线救国”来实现自动化,将重心转移到自动化的上游或下游业务环节,解决自动化困境中的某个痛点,逐步向前或向后延伸。
 
  以下梳理市场上现有的几种产品类型或技术,帮助你拓宽思路,希望能引起更多的思考和讨论,或许下一个创新就出现了。
 
  内容生产解决方案
 
  帮助企业解决制作内容的痛点,基础能力可以通过拖拽快速生成内容;先进的能力可以根据渠道的格式要求,自动调整并快速发布制作的营销内容;高水平的能力可以自动和半自动生成产品与营销内容
 
  当然,对于专业内容或者有创意要求的内容,目前的AI技术并不能完全取代人的创造力。发散思维不仅要从功能层面解决内容生产问题,还要从操作层面解决。除了系统供应商直接承担代运营外,还可以搭建一个连接企业和内容厂商的双边平台,提供一个透明的平台环境,帮助企业获取高质量的内容。
 
  在满足了内容制作的基本需求之后,接下来就是处理海量内容如何与海量客户匹配的问题。自动化工具可以动态更新营销自动化过程中使用的内容,或者通过内容与用户兴趣的匹配程度推送不同的营销内容,或者个性化内容列表。
 
营销自动化的意义,具体的营销自动化,营销自动化
(图片来源:网络,侵删)      


  数据解决方案

 
  目前,仍有许多企业没有做好数字基础设施。由于营销渠道分散,线下渠道无法高效数字化,线上渠道数据无法访问,导致营销效果无法有效衡量。
 
  所以快速访问各种高流量渠道(包括微信、颤音、各大直播平台、搜索引擎、流媒体等)似乎是CRM的基本能力。),打通企业业务的上下游数据,缩短企业系统集成的成本和时间。
 
  其次,提供工具帮助企业更方便地收集客户基本信息。其实各大流量平台都在各自阵营。仅仅通过访问数据是不可能实现开辟不同渠道用户身份的问题的。产品经理可以考虑如何为企业收集客户基本信息提供更好的前端工具,比如在各种渠道植入表单。引导用户填写表格并自动收集数据到CRM系统,通过CRM系统匹配已有客户数据并开放其他渠道的客户身份;或者利用图像识别和字符识别技术,可以快速数字化离线文档信息,实现快速数据采集。
 
  此外,它帮助企业简单快速地构建私有域流量平台,并提供快速构建工具或模板来帮助企业拥有自己的前端应用程序,如成员小程序、样本通行证小程序和微型商城小程序,涵盖客户交互、客户转换和数据收集等业务场景。
 
  只有降低数据采集的难度,增加数据的维度,才能实现数据挖掘和应用。如果需要有竞争力的产品,就需要有效的数据挖掘能力。当你获得相同的数据时,你可以通过更好的人工智能模型输出更高精度的预测。
 
  七、总结
 
  目前国内自动化工具的开发环境还不够成熟。一方面,企业本身没有稳定系统的营销方法论,企业内部没有人了解营销策略,不知道如何设定目标和流程;另一方面,企业的数字化建设不足以支持自动化,所以到目前为止几乎不可能在一个点引入自动化工具。
 
  对于想要进入自动化轨道的大型成熟系统供应商,也需要提供尽可能多的产品类型和功能,为客户提供更全面的服务。对于想从0-1构建完整的自动化营销工具的小企业来说,需要停下来思考一下自己的优势以及有哪些卖点可以在众多企业之间分享。
 
  卖点可能是软实力,比如创始人有足够的客户资源,有强大的销售网络;或者有数据资源,比如对接阿里数据库,有技术有效识别客户,有有效的数据模型更好的输出预测。
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