通过爱分析与悠易互通联合发布的《2020·MarTech 营销科技实践白皮书》，希望读者能够从中找到一些灵感。
2008年，MarTech这一概念第一次，被知名博主Scott Brinker提出。当时Scott认为Martech是一种智慧营销的概念，将割裂的营销（Marketing）、技术（Technology）与管理（Management）联系在一起，设立新术语MarTech。具体来说，就是将技术溶于全营销流程中，从而实现企业用户资源沉淀、品牌推广、拉新获客、销售转换和留存运营等一系列企业营销目标。
但MarTech的出现或者说进化并非一蹴而就的，相反随着互联网和在中国的高速发展，围绕着互联网广告投放的广告技术（AdTech）率先完成了发展。
但从2000年到2018年，随着移动互联网的高速发展，企业营销则开始面临翻天覆地的变换，营销渠道也从早期相对单一的状态逐渐扩充，媒体环境越发碎片化。这一情况一方面给企业带来了更多可供投放的媒体渠道。
但由于媒体的割裂，也导致了企业很难统一对数据进行管理，难以有效且针对性的区分出现在不同媒体的消费者身份，进而形成统一的用户数据。除此之外，对于很多拥有多品牌、多门店和多区域的大型企业而言，各级地区的广告投放区域相对分散，也很难统一管理。
这也导致了广告支出边际成本（广告支出边际成本=广告支出增量/营收增量）的大幅提升，根据公开财报数据显示，随着太平鸟大幅扩张，从2018年到2019年，边际成本直接提升了43倍之多。
更为重要的，则是很多品牌对于数据积累的不到位，以及后端数据的不可监控，导致品牌方即无法确定最终的广告投放效果，也很难与用后有进一步的后续沟通。根据波士顿咨询《新时代的中国消费者互动模式》显示，有90%的品牌缺乏与用户的进一步沟通，95%的受访商家个性化的互动行为，也都依赖于导购自身的个人行为，更不用说采取时下流行的促活业务了。
再加上今年收到企业数字化转型浪潮的影响，如何使得营销技术能够真正意义上在企业落地，就成了很多企业需要面对的首要问题。因此，通过爱分析与悠易互通联合发布的《2020·MarTech 营销科技实践白皮书》，希望读者能够从中找到一些灵感。
01
整合数据，深度洞察用户
“数据已经成为现代企业最重要的无形资产之一。”
这句话已经算得上是老生常谈，CDP的重要性在企业数字化转型的重要性几乎已经成为一种常识，但问题是CDP到底该如何搭建？想要解答这个问题，首先需要理解CDP存在的意义。
事实上，在现今不同的媒体环境下，企业获得的数据可能完全不同，只能体现部分用户特征。CDP要做的，则是通过对不同触点的用户数据进行数据拉通、数据清洗、数据分析等过程，基于One ID形成统一用户画像。使得企业可以更为精准的进行广告投放、个性化互动等营销活动。
CDP实施步骤
拉通企业不同触点的用户数据并形成One ID，是CDP与其他企业数据平台最大的区别点，但具体实施起来并非易事，甚至需要企业提前做出很多改变。
例如，随着Android 10 升级IMEI（ 国际移动设备识别码 ）不复存在，以及iOS 14带给升级IDFA（广告识别符）的挑战。企业需要服务商基于第一方和第三方的ID图谱，打通各ID标识，延续现有ID标识的生命周期。
同时，企业的官网、APP、小程序等一方用户触点的用户登录方式不一致，使得拉通用户ID的难度加大，这也需要企业与服务商合作，梳理现有业务流标准，统一线上触点登录，加强第一方数据的收集与使用，摆脱各平台生态数据的局限。
在企业内部，可以通过权限管理限定数据披露的范围，减少不必要的数据露出，以减少部分对数据敏感度较高的部门，对于数据安全的顾虑。或者可以提前通过局部的POC验证效果，帮助第一方建立CDP的业务场景样版；同时联系 CDP服务商需对品牌方的CDP运营提供必要的培训和运营支持。从而降低前期高投入，短期难见效的CDP的搭建阻力，并且使得CDP搭建后能够被有效的利用起来。
同时，认清CDP的工具属性，而不是单纯的将其作为数据库使用。
CDP对多部门的意义
02
加强全链路投放效果追踪，进一步利用好CDP
除此之外，对于很多大快消、3C、汽车、教育、旅游或是金融等品牌而言，用户的最终转化发生地虽然不同，但总体而言广告投放依旧是促使转化的关键方式。
更进一步来看，在互联网端倾向于转化的效果广告正在逐渐呈现出超过品牌广告的态势，大多数品牌方都开始重视广告投放所产生的实际效果。也正因此，广告想要得到好的转化效果则必须要进一步提升广告投放的精准度，对目标人群做更详细的分组，并根据不同人群特征，策划针对性的广告内容。
品牌可通过CDP对用户触点中采集的用户数据进行用户旅程分析，并与第三方DMP相结合寻找相似人群，获取精准的人群扩展。媒体与品牌的目标人群匹配度提升，进而提升广告投放的精准度。
同时，企业可以选择通过CDP与DSP的结合，采集在线媒体曝光后所产生的点击、站点行为、落地页行为等用户后链路数据。从只关注曝光和点击率的情况中，明晰具体的转化效果。
后链路效果评估
通过一个案例，则能够更容易地理解这点，某国际知名服装品牌的一次广告曝光拉新计划中，将品牌的一方数据，与悠易互通的DMP平台DNA中的第三方人群标签数据包，以及线下零售平台Cosmose的线下店铺人群数据包相结合进行了人群扩展，随后依据该类人群用户ID进行精准投放。
最终效果
除了基础的投放效果的优化外，由于在过去很长时间里，由于许多企业对于品牌和效果广告的投放计划和策略等方面，相对分离且割裂，并未进行有效的结合。使得品牌广告更偏重于建立目标消费者对品牌的好感，其主要评估指标则是曝光量以及目标人群的覆盖度，自然难以评估广告的实际转化效果。效果广告追求转化率，难以建立好感及品牌认知，反而有可能消减品牌溢价。
因此，对于大多数企业而言，则可以考虑采用品牌广告广泛触达用户后，进一步对投放数据进行采集及洞察，为效果广告提供精准追投的策略依据。在效果广告及时跟进后，在进一步追踪投放效果，从而优化投放策略，提升转化效果。
例如，此前格力家电受疫情影响导致线下店人流锐减，随即在三月中旬启动首轮品牌广告投放，同时进一步收集数据，在三月底，再通过前期广告曝光后所得的人群数据，优化人群策略及创意内容，对目标人群再度投放。
人群召回数据
最终，通过应用这一策略，使得格力的4月销量相比3月环比提升283%，而相比之单一投放效果广告，品牌+效果联动的模式下，UV（独立访客）点击率提升86%，转化率提升46%。
同比竞品数据
事实上，对于很多大型企业而言，由于多品牌、多门店、多区域等特点造成的广告投放计划及决策权分散，导致的广告投放管理效率低下、资源配置不合理的问题。基于此，MarTech的第三个应用则可以考虑通过Trading Desk整合品牌直投媒体，以及一方、三方DSP等广告投放平台，将分散的媒介渠道整合至统一平台，再对不同媒体渠道的广告投放预算、投放进度、频控、素材分发、 落地页、账号权限、投放数据等进行统一管理和监测，提升品牌广告投放的管理效率。
03
营销自动化，实现与用户的互动
移动互联网发展早期，获客需求成为移动互联网用户及应用最刚性的需求，企业粗放式烧钱拉用户以求实现CAC、DAU、MAU等指标的增长。直到2018年流量红利开始衰退，应用拉新成本持续攀升，随之而来的“用户如何继续增长”则成为企业生存必须面对的难题。
事实上，盲目花钱从来不是首选项，用户增长也不单指数量上的增长，还在于用户质量和商业价值上的增长。因此，尝试通过营销自动化工具，根据用户行为及时调整营销策略，从而与用户保持更高的互动频率，通过个性化营销，促成用户转化、复购率的提升，完成用户的进一步增长。
营销自动化流程
具体来看，营销自动化可以根据不同的应用场景产生不同的效果。在企业主动对特定人群发起沟通或营销触达时，则可以通过MA（营销自动化）工具，针对不同的用户群体做出不同的反应，例如针对流失用户推送优惠券，向活跃用户推送商品链接。亦或是在用户生日或是纪念日时，发送短信祝福，以及固定周期向用户推送会员积分等常规信息。
又或者，根据用户的特点行为或者特征变化，触发品牌的营销触达。例如，向用户推送商品信息，如果用户点击则推送优惠券。如果加入购物车却未购买，则可以在通过短信提醒用户在活动前购买可以享受优惠。在用户可能“忍不住”的每一个链路上进行相应的互动以及触达。
事实上，在悠易互通看来，营销自动化的工具选择及使用的关键。在于企业首先需要明确自身营销目标，并结合目标选择相应的工具，而非盲目购买。
其次，企业需要思考自身现有CRM等业务系统，能否对接微信、短信、邮件等全渠道，用于满足MA所需，以及企业能否提供整个自动化营销过程中所需的内容营销素材。
最后，MA需要CDP来完成对用户的分层，从而实现差异化营销，以及对全渠道用户的运营。CDP的One ID能为MA提供更多的标签，而MA针对用户的行为，也同样会为CDP提供跟更多的数据支持。因此，CDP与MA是一套相辅相成的系统，甚至说CDP从某种程度上是MA能够完整运行的基础。
04
结语
就目前来看，MarTech展露的能力远非极限，随着IoT技术成熟，必然将会进一步丰富用户触点，使用户洞察更加立体，甚至智能音响或是智能冰箱也有可能进一步成为品牌和用户的新触点。随着IoT为文本、图片、视频、音频，甚至AR/VR等非结构化数据奠定了基础后，5G技术则能够提升将提升非结构化数据的实时性采集、传输、处理能力，从而提升企业对非结构化数据的利用。
也正因此，企业则可能需要在更短，更快的时间里争夺用户的注意力，从“千人一面”到“一人前面”的营销，让即同一用户在不同时间、不同场景、不同触点看到完全不同的营销内容，几乎是未来的必然发展趋势。
作者/ Innocent Roland
