5大營銷思維變革

5大營銷思維變革

　　在這個移動互聯網時代，營銷正在經歷快速的技術變革和思維碰撞，那么具體有什么變革呢?下面小編就來和大家說說吧!

　　一、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。

　　二、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。

　　三、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。

　　四、APP推送消息和站內信息

　　Localytics的數據表明，2015年，中國地區，APP用戶保留率從27%下降到18%，37%的用戶只使用一個APP一次。中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。

　　五、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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