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观点评论|40页《下一代数据和AI驱动的营销自由》白皮书发布，来取吧！

_原题为 40页《下一代数据和AI驱动的营销自由》白皮书发布 ， 来取吧！
观点评论|40页《下一代数据和AI驱动的营销自由》白皮书发布，来取吧！
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在B2C市场竞争环境十分激烈的今天 ， 存量市场成为了企业必争之地 。 为此企业营销变得前所未有的重要 ， 他几乎是企业能否在这个巨变的时代拥有竞争力、持续增长的关键 。 如果说之前渠道碎片化、消费者触点数字化还只是一股推动力量 ， 那么此次疫情则让企业意识到了这样一个事实：企业如果不进行数字化转型 ， 不是能不能活好的问题 ， 而是能不能活下去的问题 。 如果没能提前布局并构建数字化营销 ， 未来的生存空间将会越来越小 ， 直至被淘汰！
在此背景下 ， 打造一套行之有效的数字化营销体系 ， 激发新的增长点变得至关重要 。 近日 ， 创略科技重磅发布《下一代数据和AI驱动的营销自由》白皮书（以下简称白皮书） ， 从挑战与机遇出发 ， 结合长期实践积累下各行业数字化营销解决方案 ， 以构建AI赋能的平台和数据应用闭环体系 ， 真正意义上帮助企业决策者和业务人员实现营销自由 ， 提升数据转化成价值的速度 ， 从而建立以客户体验为核心的增长模式 。
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客户数据中台成为实现“营销自由”的关键组件 当下 ， 激烈的市场竞争驱使企业亟需降低营销的成本 ， 然而传统的IT组件辅助营销已经难以满足市场快速、实时响应和变化的需求 。 为此 ， “在合适的时机 ， 以合适的方式 ， 对合适的受众进行实时和个性化触达的营销自由”已经迫在眉睫 。
不论对于各企业还是各行业而言 ， 营销离不开数据 ， 数字化时代企业需要客户数据作为瞭望塔 。 但创略科技发现 ， 当下大多数营销者和业务人员还是依赖于IT或信息相关部门提供技术或工具的支撑 ， 本身很难利用好各类客户数据 ， 也没法赋予营销人才去做出数据驱动的决策 ， 获取及时洞察等 。 所以 ， 如何聚合数据能量、并快速产生价值是转型过程中最基础需要攻坚的课题 。
基于此现象 ， 《白皮书》详细解读了实现营销自由需构建怎样的数据基础 。 创略科技认为 ， 营销自由必须依赖于统一的数据基础 ， 并且能基于企业数据完成营销闭环 。 这要求着企业的数据要达到数据准备和集成、数据实时处理和营销响应速度、数据营销价值链这三点要素 。
企业的营销数据往往拥有结构化、非结构化数据等 ， 且储存于不同系统以及不同部门之中 ， 造成数据孤岛现象 。 所以为打造统一的数据基础 ， 企业需要整合、打通并沉淀在多个数据源的零散的数据 ， 使数据达到ready-to-use的状态；在此基础上 ， 企业可以从T+1营销 ， 人工决策式营销 ， 演进成为场景化营销、触达式营销、体验式营销 ， 帮助客户转化 ， 为企业产生价值；这即可以构建从数据采集→洞见→营销→数据采集→洞见→营销的数据应用闭环 ， 这也是整个数据采集到应用后的”Feedback Loop”的整个生态价值链的一个闭环 。
而后 ， 《白皮书》从更为落地的角度阐明了企业如何构建营销自由所需的数据基础 ， 其表明营销自由同样也依赖于与之对应的技术工具 ， 当大部分营销数据基础 ， 就可以仅依靠工具即可帮助营销部门达到营销自由的状态 。 为此 ， 创略科技建议企业构建一个简单使用的数据工具 ， 如客户数据中台 。
客户数据中台（CDP）作为缩短数据变现路径的关键系统工具 ， 提供了面向营销 ， 集成化、实时化、高易用性的数据基础 ， 能够在数据采集、数据集成、数据触达的闭环中 ， 促使企业数据最终可构建数据营销价值链 ， 并通过数据采集和接入、赋予营销人员的强大商业智能工具、深度的AI驱动洞察和业务驱动、数据打破部门壁垒、实时敏捷的精准营销驱动价值最大化基于大数据技术、营销数据监控回收策略六大步骤 ， 使营销从“受到诸多限制”转变为一种真正数据驱动的“自由状态” 。
基于营销工具提供的空间基础上 ， 营销者将拥有更大的灵活度来着手对应营销本身的思考 ， 并且“衡量”和“量化”不会成为一件糟心且无法量化的指标 。 数据科学驱动的营销门槛 ， 将变得更易接近和跨越 。
AI应用真正实现数据价值挖掘的核心力量 在数据采集体系和智能数据平台体系为营销搭建的数据基础上 ， 营销人员将数据达到一个随时可用的状态 ， 并可基于此帮助客户完成留存优化 ， 智能促活 ， 精细化运营；围绕客户的整个生命周期 ， 洞察客户旅程 ， 完成多场景智能推荐 ， 提升客户忠诚度；最终帮助产品优化 ， 决策优化 ， 预测性客户洞察等 ， 这即需要利用场景化机器学习和AI模块去把价值延展到营销价值链的顶部 ， 影响到与产品业务战略相关的场景和决策 。
《白皮书》中举例了客户特征群体细分、智能营销优化、客户忠诚度分析、交叉销售 + 智能推荐、用户流失分析、渠道分析、客户文本分析及挖掘（NLP）等7大场景 ， 并表明根据不同客户和需求 ， 针对不同的客户分析主题 ， 结合相应的业务场景下 ， 通过调研、客户洞察分析后量身定制AI客户分析解决方案 ， 精细化客户关系管理 ， 改善客户体验 ， 提升客户盈利能力 。 创略科技在《白皮书》中以汽车、零售、旅游、银行行业为例详细解读 。


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