当流量红利逐渐消退,消费者的决策重心也从 “低价” 转向了 “值得”,企业如果还延续原来 “低价买流量” 的策略,就很难驱动持续的增长。面对消费者和市场的变化,企业需要主动出击,转变 “流量” 营销思路,注重 “利润” 和 “客户价值”。
而随着 AI 技术的发展,企业营销的转型将更容易实现。AI 赋能让我们重新定义营销,并给企业带来以下好处:
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高效达标
:营销目的可以直接和业务目标对齐,从而帮助企业更快达成推出新产品、进入新市场等目标。 -
公平竞争
:AI 强大全面的数据与运营能力,能够让企业减少对人工经验的依赖,将有限的人力和资源聚焦在更为重要的业务发展核心问题上,回归生意本质,让小团队和新企业也能具备可观的竞争力。 -
价值导向
:营销人员将从执行者转变为参与企业盈利规划的核心角色,转变传统营销思路,真正以盈利为导向,为企业创造利润。

对齐业务目标,获取高价值用户
营销部门往往被视为公司的成本中心,但是当营销部门投入的预算可以被充分衡量且为公司带来可预期的收益,那么这时候的营销部门就可以被定义为创收部门了。
在 Google AI 赋能的营销解决方案中,企业可以直接以不同的业务目标来指导营销优化。例如,新品上市需要冲刺更多销量,新游戏上线需要转化更多下载,营销人员可以以销量或下载量作为目标进行投放,并以每次转化的成本或收入来衡量转化价值。效果最大化广告系列就是通过以最大化转化价值为目标,实现广告投放的效果优化。
而这个业务目标还可以进一步设置为利润收益,以每次转化所产生的利润作为衡量指标,让 AI 赋能的营销以最大化单次转化利润为目标进行智能出价和优化,让广告投放直观地转化为企业利润。
当然对于企业的长期发展而言,除了短期的销售业绩,获取高价值用户同样重要。企业可以将过往交易中复购率更高,客单价更高,有忠诚度的高价值客户群体的信息和画像给到算法学习,使 AI 赋能的营销可以获取和转化更多类似的目标客户群,从高价值客户群体获得盈利持续增长,也将营销部门从成本中心真正转变为企业的增长引擎。
构建以业务目标为导向的一方数据基础
一方数据是 AI 赋能营销的基础,为实现不同的业务目标,企业需要为 AI 提供的数据也有所不同。举个例子,电商业务的企业需要收集从注册登录、商品浏览、添加到购物车,到最终购买等信息,而金融业务的企业则应该提供从信息申请到线下承销的全链路数据。

第一步:构建以业务目标为导向的一方数据库
数据收集一定要对齐企业目标。如以转化成本和收入为目标,就需要收集用户转化路径上的关键事件数据,并对如商品浏览、加购、进入支付、完成购买等环节之间的转化率进行计算,从而为每个事件准确赋值。如以最大化利润为目标,则需要额外将商品的利润值回传至一方数据库,和转化价值结合计算出真实利润完善一方数据库,供 AI 进一步学习优化。
第二步:收集符合隐私政策的数据并获取用户信任
广告主还需要根据不同业务目标,选择合适的数据分析模型和工具,分析预测投放效果,指导和优化未来营销计划。例如,最新的 Google Analytcs 4 就可以预测用户在未来 28 天的转化价值,帮助品牌尽早发现高价值用户。品牌也可以与谷歌合作,探索训练更多高阶的AI赋能的预测模型,实现个性化的衡量和预测。
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