新技术营销应用趋势研究报告_57页_9mb

新技术营销应用趋势总结

核心内容

随着新技术的发展，企业营销正经历深刻变革。数据驱动和智能化技术的广泛应用，正在帮助企业提升客户洞察、优化营销决策、提高客户转化率和增强客户体验。同时，企业面临诸多挑战，如数据孤岛、获客成本上升、客户行为预测困难以及数据安全问题等。新技术的引入，如客户数据平台（CDP）、人工智能（AI）、大数据、区块链、5G等，正逐步解决这些问题，推动企业实现智能化、个性化和高效的营销转型。

主要观点

1. 新技术全面驱动营销变革

• 在后互联网时代，几乎所有组织都具备技术基因，技术对营销和客户体验的变革与当年的数字革命相当。
• 2018年，企业在营销技术领域的投入占营销预算的22%，AI、大数据、区块链等技术正推动营销进入智能化阶段。
• 企业需打破数据壁垒，打通多渠道数据，实现数据融合，才能获得全面、精准的客户洞察。

2. 数据资产管理成为营销决策的基础

• 数据是企业的重要生产要素，数据资产管理直接影响营销决策的效率和效果。
• 企业面临四大问题：数据融合不足、数据筛选体系不完善、缺乏数据洞察、数据对决策支撑不足。
• 有效的数据资产管理能帮助企业实现客户全生命周期的智能管理，提升营销效果。

3. 获客成本上升，需建立全链路客户价值挖掘体系

• 70%的公司认为新客户的获客成本是老客户的5倍以上，因此企业需注重存量客户价值挖掘。
• 通过CDP平台、客户画像、预测模型等手段，企业可精准识别客户价值，实现资源最优配置。

4. 新技术提升客户体验

• 个性化、多样化消费需求促使企业重视客户体验管理。
• 智能化技术如CDP、AI推荐、情绪感知等，能提升客户体验，增强品牌忠诚度。
• 企业通过数据整合与分析，实现客户旅程的可视化与优化，满足不同阶段客户的需求。

5. 营销决策智能化

• AI与大数据的结合，使企业能够实现动态管理、智能预测和自动化决策。
• 技术驱动下的客户洞察、行为分析和情感识别，让企业能更精准地制定营销策略。
• 通过机器学习和深度学习，企业可构建更精准的预测模型和推荐系统，提升营销效率。

关键信息

2.1 大数据“聚沙成塔”

• 数据融合是企业应用大数据的首要任务，包括第一方数据、实时数据与非实时数据、结构化与非结构化数据。
• 企业需构建统一的客户ID和画像，实现数据的统一管理和分析，支持精准营销和智能决策。

2.2 客户生命周期管理

• 企业需根据客户所处的生命周期阶段，制定相应的营销策略。
• 导入期：通过look-alike算法和精准信息投放，提高新客转化。
• 发展期：通过客户标签细分，提升客户活跃度和转化。
• 成熟期：通过交叉推荐，实现客户从单品类到全品类的转化。
• 衰退期：通过流失预警模型，识别沉睡客户并进行唤醒。
• 离网期：通过重新定位和召回策略，提升客户价值和品牌忠诚度。

2.3 CDP平台的应用

• CDP平台是企业实现数据整合与智能决策的重要工具。
• 它整合来自营销、销售、客服等渠道的第一方数据，结合CRM和第三方数据，构建完整的客户画像。
• 通过CDP，企业可实现客户数据的统一管理、分析和应用，从而提升营销效率和客户体验。

2.4 智能推荐与转化提升

• 个性化推荐引擎通过协同过滤算法，实现客户行为与产品推荐的精准匹配。
• 例如，某国际奢侈品牌通过智能洞察和个性化推荐，将营销转化率提升至46%。

2.5 流失预警与召回策略

• 流失预警模型帮助企业识别潜在流失客户，进行精准召回。
• 通过客户行为分析，识别流失原因并制定针对性策略，降低客户流失率。

3.1 技术裂变驱动科技企业崛起

• 技术的快速裂变推动科技企业不断拓展市场，如苹果、谷歌、Facebook、Oracle等。
• 到2025年，T2B2C模式将为科技企业带来高达40至50万亿元的市值。

3.2 技术渗透生活，构建未来生态

• 5G技术推动万物互联，提升数据采集和分析能力，实现更高效的营销闭环。
• AI将从集中化模式转向众创化思维，成为每个人手中的工具。
• 情绪感知技术，如人脸识别和情感识别，使企业能更深入理解客户行为和需求。

3.3 营销与技术融合

• 场景营销与智慧零售的结合，提升客户体验和企业运营效率。
• 技术推动传播媒介革新，短视频、H5、语音等将成为主流营销渠道。

未来展望

• 技术将进一步推动企业营销的智能化、个性化和实时化。
• 区块链技术将增强数据安全，提升客户信任。
• 2019年将是数据驱动营销和AI营销爆发的一年，云平台和机器学习技术将广泛应用于营销领域。

专家寄语

• 杨辰韵：数据技术不仅用于采集和分析，更应基于实际营销场景进行精准洞察。
• 肖明超：通过技术赋能，将数据转化为新的生产力，实现预见未来的洞察和实时交互的决策体系。
• 郭志明：2019年视频营销将发挥更大价值，短视频和语音将成为主流。
• 陶静远：区块链技术有助于提升数据安全和客户信任。
• 滕新为：技术是手段，不是目的，它应服务于营销效果的最大化。

附录

研究方法

• 采用定性研究方法，结合二手资料、内部访谈和专家访谈。
• 案头资料整理、调研执行、案例整理与解读、报告撰写与发布。

联合研究机构

• 创略科技：专注数据技术与AI在营销领域的应用，拥有国内首个智能客户数据平台（CDP）解决方案。
• 知萌咨询：致力于趋势营销研究，提供品牌定位、精众营销、创新传播等服务，服务客户包括百度、阿里、腾讯、海尔等知名企业。

核心产品体系

1. 统一客户数据平台 NEXUS
2. 预测性机器学习与人工智能 IQ
3. 人工智能驱动的客户洞察 PRISM