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5大營銷思維變革

營銷管理 閱讀(1.27W)

在這個移動網際網路時代,營銷正在經歷快速的技術變革和思維碰撞,那麼具體有什麼變革呢?下面小編就來和大家說說吧!

5大營銷思維變革

  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”的範疇。如果企業還在關注於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,那麼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式需要通過電子郵件登入而誕生,它的自然ID屬性以及在資料蒐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建立、互動和優化活動,以滿足特定的業務目標。儘管許多功能在不斷實現更為自動化,但許多企業依然還在採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資料、建立報告等任務;人工篩選加工來自不同系統和程式的電子表格資料等,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,就像公司和老闆希望的那樣,不是埋頭在商業價值低的乏味工作中,而是善於利用今天的新技術和營銷格局,使用新的軟體和工具來替代低價值低效率的工作,使用智慧化自動化的技術軟體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、智慧化營銷平臺

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。但是並不止於這種方式,有些營銷人員在郵件渠道上並無特殊積累,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複雜。如Webpower經常會接到來自客戶的諮詢:怎麼把流行DSP廣告與營銷自動化結合?如何通過電子郵件地址,以郵件和廣告觸及使用者?如何預先設定好流程,根據使用者行為完全針對性自動化觸發後續營銷活動?儘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,如果願意嘗試,這些需求依然可以被很好滿足。目前市場上開發的先進智慧化營銷平臺,以多渠道資料共享、大資料分析及智慧化為基礎,已可以在使用者主流的觸網場合,如郵件、SMS短彩信、程式化廣告、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,還需要有勇於嘗試新興技術及工具的勇氣,並有效衡量和評估其對業務的價值。

四、APP推送訊息和站內資訊

Localytics的資料表明,2015年,中國地區,APP使用者保留率從27%下降到18%,37%的使用者只使用一個APP一次。中國正在經歷智慧手機的快速普及和4G網路的改進,APP數量爆發式增長,但是同樣面臨高解除安裝率和活躍度差問題。對此,營銷人員一直在努力通過採用如電子郵件、應用程式訊息通知等工具來優化APP和個性化營銷,採取一些優化使用者體驗的關鍵策略,以期讓所有下載使用者成為活躍使用者,和啟用非活躍使用者。讓使用者選擇允許推送通知確實是有效的手段,一般來說,幾乎50%的使用者選擇允許應用程式推送通知。但同樣也面臨難題,據一項調查顯示,52%的受訪者表示推送訊息的干擾令人惱怒。營銷人員要學會找到更聰明的方法來說服使用者選擇接收推送訊息。如通過先讓使用者主動體驗應用程式一段時間,然後要求他們接收推送訊息,包括後續提供與使用者興趣和需求資訊匹配的互動內容,通常新使用者下載APP的前30天內是最關鍵的時期,關係到使用者的長期互動和保留。

另外,APP站內訊息作為引導使用者瞭解使用者應用程式最有價值部分的.完美工具,也是市場營銷者需要重點耕耘的領地。相關資料顯示,傳送站內訊息的應用程式獲得高出27%的使用者啟動,一旦使用者看到這些訊息,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,不要總髮送移動廣告、垃圾彈出視窗,更多采取事件觸發等內容技巧。就像電子郵件一樣,如果APP推送訊息和站內資訊做得好,將可以創造更大的價值和使用者保留。

 五、資料有效性和完整性

據估計,今天40%的資料是不準確的。乾淨、準確的資料毫無疑問至關重要,當資料在捕獲和匯入系統之前,市場營銷人員最好學會如何去處理資料,驗證資料的有效性。除了最基本的重複或無效資料的刪除,使用資料服務和工具來新增和更新客戶聯絡資訊和偏好資料,保持對資料的先進分析和資料匹配的準確性,可以使得資料被應用於多種渠道的客戶互動。對預測資料的管理是市場營銷者需要特別關注的方向。現在市場上,具有許多基於統計技術分析模型的新工具,從機器學習、資料探勘、分析當前和歷史事實,並且預測未來結果。預測資料可以告訴你許多重要的資訊,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資料表象下的關係、風險、機會,讓你做出更加明智的決策