但其实过去的 2019 年,无论 To B 还是 To C 的互联网企业对「获客」的焦虑都达到了历史高峰。一方面,移动互联网人口红利与流量衰退,经济下滑企业开销预算及个人消费需求降低,同时各类「黑科技」产品过度包装宣传、透支用户期待、质量参差不齐且同质化严重导致用户选择困难或权益受损,直接造成企业获客成本不断攀升。
另一方面,「0 成本获客」、「低成本增长」、「公域 vs 私域流量」、「营销裂变」等市场营销新造名词在各类自媒体报道、创业培训课程、大咖经验分享中被频繁提及,广为传颂,进一步戳中企业市场部门的敏感神经,让其带着深层次迷茫,迅速扩增销售团队、着急开展营销活动、盲目拓展代理商,并幻想用户客户能迅速聚拢,立刻成为粉丝并在其社交圈帮忙二次传播,但其实这都是在用行动的勤劳弥补思想的懒惰。
营销广告智能投放:融合搜索引擎、新闻门户、社交软件、新/自媒体、广告需求方(DSP)平台、知识经验、网红直播、应用商店等主流流量渠道与营销方式,根据渠道特点与内容需求,自动生成营销内容,根据人群特征精准定向投放推广信息;海量机构数据池:在全互联网渠道中,获取公开经营主体的工商、招投标、财报、研报、媒体报道、有效联系方式等信息,整合企业自有数据,构建标签体系与供应链知识图谱,打造可支持线索挖掘、智能销售、数字营销、客户管理等多项营销获客功能的企业数据库;优质客户搜索与定位:可让企业通过关键词,及行业、地区、注册资本、历史招投标记录等搜索维度,用更细颗粒度的方式搜索优质销售线索、高价值客户资料;精准潜在客户推荐:系统大规模采集全网公开数据,每日更新企业销售线索数据库,利用 AI 推荐系统和匹配算法,根据企业已关注的客户或自主导入的客户、企业经理主管选择客户的行为,主动推荐类似潜在客户;智能外呼筛选高意向客户:企业通过各种市场渠道获取线索名单,然后用外呼机器人进行意向过滤,有意向、高价值的用户则发往销售线索池,分配给销售跟进;所有用户数据都会分层打上结构化标签后沉淀入库;结合客服机器人通话数据(录音、文本)和业务数据(历史沟通、成交情况),建立线索评分模型,对客户进行价值分层;客户行为分析与预测:使用数据分析技术挖掘细分人群特征,建立用户画像,帮助企业更好理解用户,对应提供多层次、多组合、符合用户需求的精准服务,比如个性化内容推送、智能导购、活动精准通知等;并进一步根据用户行为分析或预测客户属性、客户消费行为、业务属性、服务属性等因素;以及反思产品与服务问题原因与可提升空间;交互式电子宣传资料与名片:多维度展示企业背景与产品特征,更容易取得客户信任容易;并通过记录用户点击和浏览轨迹,用于新获客标签管理;企业营销数据打通:打通企业 CRM、线上线下营销平台、企业服务器行为采集日志、业务软件、客服系统等企业服务工具的数据库,在企业内部形成数据闭环,整合资源,确保客户在各个场景中形成的数据形成相关性;实时管理和评估营销推广效果:软件后台可将所有市场活动与营销行为纳入监测流程中,把反映人、活动、商机的完整关系的数据记录入库,按新增线索数、获客人数、传播次数等多维度评估各渠道 ROI 及其他营销效果,优化营销资源配置;辅助营销工具:模版制作营销文案、线上营销活动方案自动生成、邮件短信群发、快速客户互动、好友管理、文档分类、网站 A/B 测试等。
目前国内外企业在电商、互联网社交、快消、游戏等率先践行「数字营销」方法的产业的带动下,对这一概念已非常熟悉。营销云是整个数字营销技术组合中的核心,可以连接各种应用和工具,也可以作为入口,通过平台把相关方组织起来,建立营销生态。海外营销云市场相对成熟,参与厂商不仅有来自做综合性 IT 系统的企业,提供 CRM 系统、营销自动化工具的企业,甚至还有提供媒体和内容发布服务的服务商。现随着更多先进信息技术与数据科学技术的加持,越来越多做营销云和营销软件的厂商逐步拓展功能范围,从基本的 CRM 系统、营销活动分析、数据管理平台(DMP),拓展到分析型、预测型的客户线索搜集、客户数据分析、客户推荐、客户行为预测、营销内容自动生成、高价值线索自动培养等功能,并可实现更全面的营销渠道的协同使用,针对更复杂的营销场景、更碎片化的营销需求进行更佳的统筹管理,形成更全能的客户数据平台(CDP)。也有人工智能和大数据初创企业会从单点应用场景出发,提供优先解决某一环节获客问题的产品,如智能外呼机器人、智能名片等,再逐步延伸业务链,配套提供更全面的获客产品组合。
然而,现有智能获客解决方案在实际应用时,仍会因场景需求变化快、营销团队专业素质低、人员管理机制不合理等原因,达不到预期效果。互联网环境日新月异,C 端与 B 端的营销价值链都在不断变化,可以看到更多企业的营销获客工作开始侧重加强内容 IP、产品功能、用户认知的建设,而弱化渠道、营销力度、价格战的投入。同时,做任何营销行为时都不可以宁缺毋滥、盲目规划、过于理想化,把最基本的产品功能做好,通过多轮、持续、有目的的沟通明确客户意向,必须要根据多维度数据,复盘推广渠道和方式,持续总结与优化。
「工具」不是万能的,关键还是要培养、管理好用工具的「人」。特别是对于 To B 企业来说,客户的决策周期长,需要长期维护和服务,对市场与销售人员的要求也更高。此时管理层需要制定明确的营销战略,并确保公司上下理清重点与建立共识,同时让内外部视角意见与反馈及时传达,培养好团队成员使用智能化工具的习惯,以专业的营销方法论指导获客方案策划,根据数据科学、务实地优化获客策略,打出「人与工具」的组合拳,才能构建获客和留客的系统化管理模式。