“营销”看得见，“价值”摸得着，主动智能打造360度全景客户视图

蔚落 2023-09-23 18:05 103阅读 0赞

“营销”在业务推进过程中扮演着至关重要的角色。然而，当前营销的影响力却往往未得到广泛理解和重视。

从整体来看，营销的目的是：通过建立知名度、满足客户需求和有效的品牌定位，从而推动公司发展。然而许多企业的管理层对营销效果不甚满意。疫情及全球气候变暖等负面因素影响使管理层更加关注当下，“速效方案”和“季度成果”拥有了决策过程中更高的优先级。然而营销部门是一个需要长期远景的职能部门，那么，应如何实现二者的有机统一，在短期内显示出营销的真正价值？

答案是：**打造360度全景客户视图，提高数据素养，牢牢把握住智能数据分析。**

实现这一愿景的主要障碍之一是管理可信数据在企业系统中的访问、流动和可用性。企业内部的“数据摩擦”常常拖慢业务前进的步伐。数据是否为最新版本？数据是否可信任？如何进行数据治理？太多的问题限制了企业数据的使用，让数据战略部署效率大大降低。

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**01 “理想”与“现实”的数据差距**

Qlik 的企业级数据集成功能消除了“集成税”，使来自各种企业数据库和系统的数据易于访问。

——微软企业分析和数据治理总经理 Karthik Ravindran

德勤（Deloitte）发布的2021年CMO研究报告显示，在营销人员实际应用中，上述数据指标的使用率最低。这似乎有些“骨感现实和丰满理想的差距”。

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从调查结果中可以看到，更常用的营销数据事实上都是可以简单直接获取的“初阶数据”。例如，销售收入可以直接从CRM系统中快速提取；内容参与度可以通过与特定元素的互动数量来衡量；潜在客户的产生可以通过与特定活动代码相关的线索数量来确定。

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而所谓“最不常用的数据”，对营销人员而言，属于"高阶"数据，需要二次分析或利用更多的细节来充分描述和理解。

这些“高阶”数据可以分为两大类——精细客户洞察力和精细品牌洞察力。

**02 以小见大：利用数据提升企业盈利能力**

市场营销同样契合“二八定律”：20%的客户就能够产生80%的利润。企业若失去这些高价值客户，哪怕是其中的一小部分，都会对企业营收产生巨大影响。

如何识别这“20%”，则需要对收入和成本的相关数据进行精准详细的监测和评估，包括：

*  整合每个客户的所有销售记录，确定客户产生的总收入
 *  按人口数（B2C企业）或企业规模（B2B企业）等属性对客户群进行细分
 *  确定客户全程所有客户接触点，从客户第一次进行业务互动至今
 *  洞察客户的每次互动，如客户服务、社交媒体运营、付费营销工作、物流服务等等
 *  制定合适的方法，消解每个客户段内的管理费用，并进行相应分配
 *  确定每个客户群的盈利能力

但现实情况中，全面评估盈利能力所需的许多数据都被“锁”在系统中，难以获取。在采集和分析相关数据的时候则需要具备专业系统开发知识的“专业人士”介入。而营销瞬息万变，数据分析的专业人士和常规营销人员的合作存在时间差和信息差，很难把握住快速变化的市场节奏。

因此，营销领域的管理者者当下亟需制定战略，用更快更精准的方式，实时对数据进行分析。把握先机才能洞察趋势，从而拥有更佳角度，全面了解市场营销是如何影响忠诚度、促进扩张和吸引新的潜在客户的。

**03 品牌价值：从数据中分析情感价值**

品牌已经从一个区分标志和质量标志，发展成为一项重要的商业资产，有着复杂的成分构成，对公司的市场地位至关重要。企业的品牌资产经常在财务报表中得以展现。品牌是鲜活的，本身就具有价值。

《品牌目录》目前对全球品牌的排名显示，位列前八的品牌，价值累计达1.5万亿美元，而且还在不断增长，平均每年增长22%，平均占到企业估值的23%。

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确定企业相对于其竞争对手的品牌资产的一过程十分复杂，需要利用五花八门的数据。这些信息和计算过程吸收了每个品牌所特有的经济和情感数据，也算作知识产权。

大体上，品牌资产的构成部分可以分为两个方面。

*  经济性（"O "数据）是指销售和财务等部门的经营业绩。这些数据具有逻辑性和机械性，需要营销人员审视结果，以便对当前表现进行深入了解。"O "型数据易于确定，但不能解释品牌表现为何随着时间而改变。
 *  情感（'X'数据）与客户与品牌互动时的体验有关，有助了解情感决策背后的质性原因，以及品牌在消费者心目中的地位。

“情感数据”在营销领域影响极大，涵盖品牌知名度、品牌忠诚度和消费者偏好等众多领域。这些数据都很难从系统表单中直接获取。了解消费者情绪的传统方法有焦点小组、调查和反馈论坛。然而这些传统办法都对资源有诸多限制，且所得结果不一。

Qlik的**主动智能**这时便成为解决问题的关键，让员工敢于根据可靠数据制定正确决策。通过授权，团队将更具创造力，能够依据正确的洞察，自信地处理所遇到的问题。借助Qlik全面的数据分析能力，营销人员可以掌握融合多种数据来源的数据模型，通过分析来展示营销所处的位置以及营销活动的短期及长期效应。

Qlik**主动智能**将与先进的分析能力相叠加，内置AI探索功能，可以帮助营销人员敏锐洞察数据的联系，同时使用自然语言处理（NLP）等工具，实时跟踪消费者情绪变化，更深入地了解营销组合中哪些杠杆对整个品牌的影响最大。

面对至关重要的营销数据至关重要，Qlik致力于通过高效数据和分析解决方案释放出令人难以置信的价值，为企业提供深刻的洞察力。

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