为什么说SCRM营销自动化是企业客户营销发展的必然选择?

随着近些年,销售成本和营销成本不断加大,能提高销售和营销效率、降低营销成本的方式越来越成为行业中交流探讨的重点。这其中的原因当然很多,但产业升级、数字革命所带来的 营销变革应该是最大的原因,这些变革一方面冲击了 企业的传统营销方式,另外一方面带来了营销者的普遍焦虑。

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SCRM/CRM客户营销面临五大痛点

总结下来,企业的营销人的焦虑来自他们面临的五大痛点:

1.传统的营销思路无法自证效果

绝大部分企业目前普遍采用各种经典营销推广方式,譬如会议、展览、邮件、短信、宣传册、白皮书等,但许多市场部的同仁却常常抱怨,尽管他们兢兢业业、认真运营,也满怀期待可以帮助企业赢得市场,但却遇到了越来越多的内部挑战。

而市场部的苦衷是无法从市场传播活动的运营中自证效果,所得到的包括参会人数、媒体报道次数、品牌露出、阅读数等“间接成果”在销售部同事看来,根本不能说明什么。尽管市场部的人认为自己已经很努力,但无法自证效果的努力有时候连自己也无法说服,更不要指望说服那些无时不刻盯着实际业绩的老板和销售们。

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2.获客越来越难

企业面临的市场竞争正在不断加剧。过去有些 企业依靠独特的技术优势,在市场上产品非常抢手,不愁销售问题。因此也就忽视了营销战略的重要性。但现如今技术创新层出不穷、国内企业在技术上也迎头追赶跨国企业。尤其是在中国这个高度竞争的市场,一旦有什么好技术、好产品出现,很快就会有一批跟随者迅速跟进,这就更进一步加剧了赢得客户的难度。

3.传统的市场洞察方式无法满足及时与精准的要求

过去 企业想要了解市场动态或者客户的态度,往往需要委托市场调研公司进行定期调查,获取市场和客户反馈,再进行详细的研究,调整战略等。但这样的方式,反射弧太长,往往调查周期下来,可能要几个月才可以出成果,再经过内部的讨论决策,策略调整的速度就更慢了。这种速度现在已经很难适应当前的竞争态势了。同时,传统调研的方式往往是采用抽样调查,这样难以避免结果不够科学的问题。

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现在的营销技术已经可以发展到直接与终端客户建立起直接的信息通路,如果这个直接通路建立的够全、够完善,可以留下更为全面的‘用户数字轨迹’,那么理论上是可以通过直接数据的收集和解读快速获得客户和市场反馈的,同时因为现代数据处理技术的进展,我们可以不再采用‘抽样调查’概念,而是做‘全数据分析’,这样也就避免了抽样调查存在的数据误差问题了。

4.传统营销方式无法实现个性化沟通

随着互联网技术的发展,用户从各种平台上逐渐得到越来越个性化的服务,作为个体,行业中的很多人群已经逐渐习惯了个性化服务的模式,相应的也就慢慢期望 企业也可以更为尊重他们的个性化喜好。

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但传统营销沟通方式,如果不配合营销技术的筛选和识别,就只能采用广撒网的方式与客户进行沟通,虽然也会有所斩获,但也需要投入较大的人力,并且会因为不够个性化而失去对一些购买意愿的刺激。因此,如何有效识别客户的喜好,并且根据客户的特点进行个性化沟通就是摆在营销人面前的一个挑战了。

5.营销预算的花费无法进行有效优化

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广告行业有一句名言,就是‘我知道自己的广告预算有一半是浪费的,但我不知道浪费的是哪一半’,这不仅仅是广告投放中的问题,也是 企业在整个营销推广中面临的普遍痛点。

企业的大部分营销场景在目前没有实现数字化管理的前提下是没法进行相应的效果评估的。在面临决策的时候也只能凭着经验进行,在焦虑和犹豫中,摸索着制定营销预算。

破局的核心是‘数据’

以上所有痛点的破局之点就是‘数据’这个核心关键点,凭借数据化思考、数据化运营企业的营销工作就可以 一一 破解这些难点,走上科学营销、精准营销的道路。

“数据”究竟是指什么呢?

在 的第三方数据平台模式还没完善的情况下,目前比较现实的考虑就是先把企业自己的第一方数据利用起来。

这里又分两个环节,一个是产生数据,也就是要让企业所有的营销场景实现数字化管理,由此可以从每次客户交互中产生行为数据。这里所说的交互数据,具体来说就是包括每次邮件阅读、会议签到、文章阅读、下载、网站访问等各种用户可以留下的‘数字痕迹’,这样的交互每天、每时都在发生,坚持记录,企业就会慢慢形成自己的第一方数据库了。

第二个环节是收集数据,也就是要把各个营销场景中产生的数据汇聚到一起,形成分析的可能性。这部分就需要借助软件的力量了,依托营销自动化软件,整合各个营销场景中形成的数据。因为割裂的数据对于分析来说是没有实际意义的,只有把数据整合化,才可以形成对一个人、对一件事更为全面的数字分析。这里的核心关键是要建立一个可以贯穿所有数据的用户 ID,从而进行数据合并、归纳。

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数据思路构建后,那么以上说的几方面营销痛点就都可以迎刃而解了比如:依靠每次营销活动后的数据分析,可以客观的方式对效果、花费进行数字评估,从而提出优化方案。对于营销手段选择的决策也可以基于数据来进行,找到效果点,这样就避免了‘知道预算有一半浪费,但不知道哪一半浪费’的难点了。

数据还可以帮助市场部更好的证明自己的工作成果,通过数据的呈现,市场部的每项工作所产生的实际结果就一目了然了,相应的也可以不断获得更多的内部支持和资源。

数据分析还可以形成对于客户的洞察,未来的市场研究方式应该都是基于全数据的分析,企业通过客户的交互数据,可以读出客户喜欢什么、不喜欢什么、喜欢什么样的沟通方式,不接受什么样的沟通方式等很多信息。如果未来数据进一步丰富,还可以不断进行市场需求、市场容量、增长潜力等更进一步的行业洞察分析。

数据分析的另外一个好处就是可以实现个性化营销。目前太多的营销场景都属于‘千人一面’,也就是所有的客户和潜客看到一样的文章,一样的邮件、一样的产品,这是因为过去我们并不知道每个客户的差异和喜好,如果通过数据分析形成的人群画像来进行判断,就可以进行更加个性化的接触,从而优化客户体验,提升客户对于品牌的好感度,进而进一步增加成单的可能性。

营销自动化是营销升级的必然结果

以上思路的核心是数字化营销场景的搭建和交互形成的数据的整合分析,这两点几乎是无法依靠手工和人力完成的,需要借助目前不断发展、日新月异的各类营销技术工具。

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营销技术工具也可以分为单场景营销工具以及将主流营销场景进行系统整合的营销自动化系统。单场景工具大家都好理解,譬如线上直播就是一个营销场景,这个领域有很多优秀的直播平台和软件可以选择了,再比如邮件营销也是一个营销场景,那么又有若干款软件可以使用。单场景的软件应该说是企业实现营销场景数字化的有力工具,也是企业数字化营销的有力促进者。

但当我们谈到数据整合的时候,那么单场景软件可能就力不从心了,这时候就必须要采用营销自动化系统。营销自动化主要实现两大功能,第一是通过将各个营销场景数字化管理,形成交互数据的留存,并对数据进行聚合,为未来的数据分析和处理打下基础。第二,就是通过预设的工作流模式,让各个营销场景形成自动化的关联并触发程序化交互,从而优化用户的体验。譬如,当用户完成了 A 行为,就程序化的向该用户推送 B 内容,引发用户对 B 的交互,进一步判定用户意图或者进一步收集用户数据等,这样的功能也是必须要借助营销自动化系统才可以完成的。

这两者又是相辅相成的,试想,程序化的交互提升了用户体验后,自然而然,客户就会做更多的交互,自然也会留下更多的数字行为轨迹。而更多的数字行为轨迹数据的分析又会助推个性化营销的策略设计更为精准,从而客户的体验又会进一步优化。所以这是个良性循环、互相助力的一个闭环过程。

所以可以这么说,营销自动化是企业营销科学以及实践不断发展后的必然选择,要想提升企业营销的效率、精准度、科学度,那么就必然考虑引入营销自动化系统。

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营销自动化系统在国内也是蓬勃发展,尤其是近两年随着社会化营销渠道的发展,国内几家新兴企业推出的本土营销自动化系统,包括爱聚科技推出了针对电商行业的电商宝SCRM系统及通用行业的爱聚SCRM,同时支持微信公众号微信个人号、微信小程序、短信等营销渠道的自动化营销。面对 企业营销不断积聚的痛点和焦虑,我的建议是尽快了解营销自动化体系,以系统反推企业市场部的数字化改造,这才是大势所趋。

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