一個公司想要發(fā)展，需要過三關(guān)，一是產(chǎn)品關(guān)，首先你的產(chǎn)品要好，要能滿足用戶需求；其次是管理關(guān)，一個人單打獨(dú)斗，可以小成，但是無法大成，需要團(tuán)隊作戰(zhàn)；最后是市場關(guān)，營銷也要做的好，現(xiàn)在是一個酒香也怕巷子深的年代，否則你的產(chǎn)品只能被淹沒在信息的海洋中，所以營銷系統(tǒng)的搭建對于一個公司來說是至關(guān)重要的，現(xiàn)在也有很多TO B企業(yè)專門為公司做營銷系統(tǒng)，那我們今天就來說說，一個完善的營銷系統(tǒng)該如何設(shè)計。

1、痛點(diǎn)

• 獲客紅利消失

互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入下半場，流量的紅利已經(jīng)被用完（因?yàn)檫@很多大公司轉(zhuǎn)戰(zhàn)海外市場），流量變得越來越貴，但很多企業(yè)還是那種群發(fā)的方式，并沒有大數(shù)據(jù)分析，對人群進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，在浪費(fèi)資源同時，轉(zhuǎn)化率也極低。

• 數(shù)據(jù)孤島

很多企業(yè)由于業(yè)務(wù)線比較多，可能會有多個營銷系統(tǒng)，比如p2p里面有投資和借款，借款里面又分為首貸和復(fù)貸，如果每個業(yè)務(wù)線有一套營銷系統(tǒng)，不僅造成資源的浪費(fèi)，同時系統(tǒng)和系統(tǒng)之間形成了數(shù)據(jù)孤島，無法進(jìn)行交叉分析，也就無法為企業(yè)提供商業(yè)價值。

• 感性決策

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)在缺乏數(shù)據(jù)的情況下，容易排腦門決定，這個在公司早期以及有市場紅利的情況下是ok的，但是隨著競爭對手的增多，產(chǎn)品競爭的加劇，尤其是互聯(lián)網(wǎng)下半場，產(chǎn)品需要精耕細(xì)作，這個時候數(shù)據(jù)的作用愈發(fā)的重要，數(shù)據(jù)分析可以輔助領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行決策。

• 存量待開發(fā)

依靠早期的人口和市場的紅利，很多企業(yè)積累了大量的用戶數(shù)據(jù)，但是對這些用戶的數(shù)據(jù)缺少深度的挖掘，對于成熟期的產(chǎn)品來說，獲客已經(jīng)不是主要目的，主要的目的是將現(xiàn)有的大量用戶進(jìn)行轉(zhuǎn)化，這才是當(dāng)務(wù)之急。（ps：不是說獲客不重要，是指要有側(cè)重點(diǎn)。）

2、解決方案

以海量行為數(shù)據(jù)驅(qū)動，使用實(shí)時流計算勾勒更為精準(zhǔn)的用戶畫像。通過精準(zhǔn)用戶畫像與實(shí)時描繪的用戶現(xiàn)階段行為結(jié)合，深入挖掘用戶當(dāng)前需求，做出前瞻性預(yù)測。利用先進(jìn)工具統(tǒng)一管理策略，自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)不斷追蹤用戶實(shí)時行為變化，始終做出最能滿足用戶當(dāng)前需求的推薦方案，做到以天為單位的個性化精準(zhǔn)推薦，從而激發(fā)用戶真正興趣，提高轉(zhuǎn)化率。持續(xù)的精準(zhǔn)推薦更加會讓用戶認(rèn)識到商家的價值，增加用戶的依賴性。

3、用戶畫像建立

構(gòu)建用戶畫像模型，我們可以從收集用戶信息數(shù)據(jù)開始。可以從動態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)兩大類進(jìn)行細(xì)分：

• 靜態(tài)數(shù)據(jù)

自然屬性：就是該用戶的姓名、性別、年齡、收入、地域等本身固有的屬性，

商業(yè)屬性：做金融的離不開用戶的商業(yè)屬性數(shù)據(jù)，比如有多少財富，他的信用等級是多少。

靜態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)成了用戶畫像的基本框架，可以多多參考別人的信息模型，以便完善用戶畫像的維度。

• 動態(tài)數(shù)據(jù)

還有就是動態(tài)數(shù)據(jù)，所謂的動態(tài)數(shù)據(jù)，就是指用戶瀏覽、登錄、邀請好友、關(guān)注微信公眾號等行為數(shù)據(jù)，這些行為數(shù)據(jù)可以給我們提供關(guān)鍵的信息，輔助我們決策。同時我們可以給每個行為打分，如果用戶做出我們期望的行為，則加積分，如果做出我們不期望的行為，則減積分，這樣的話可以制作一個評分卡，給用戶分層級，方便差異化運(yùn)營。

當(dāng)然不同產(chǎn)品，關(guān)注的行為數(shù)據(jù)可能不一樣，電商網(wǎng)站關(guān)注消費(fèi)屬性、社交網(wǎng)站關(guān)注社交屬性，那對于內(nèi)容資訊類網(wǎng)站，我們可能關(guān)注用戶的停留時長、內(nèi)容偏好、行為頻次等。

比如我把用戶畫像通過下列維度進(jìn)行劃分：

通過模型標(biāo)簽，可以進(jìn)一步建立預(yù)測標(biāo)簽，如：自然屬性、接觸點(diǎn)偏好、品牌聯(lián)系強(qiáng)度、違約概率、近期需求、潛在需求、營銷創(chuàng)意偏好、社交傳播影響等。

通過這些標(biāo)簽，我們可以把用戶分為以下階段：初步接觸用戶、初級線索用戶、意向線索用戶、確認(rèn)線索用戶、成交客戶。

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4、渠道建立

當(dāng)用戶畫像建立好以后，就可以根據(jù)用戶畫像對用戶進(jìn)行分組，根據(jù)不同的用戶特征，使用不同的渠道進(jìn)行觸達(dá)，比如有的用戶喜歡app推送，那就app推送給該用戶；有的用戶喜歡短信觸達(dá)，就用短信觸達(dá)給該用戶，不過需要注意的是，把一些用戶給屏蔽掉（比如有的用戶投訴你短信騷擾、那你就把短信的渠道給屏蔽掉，還有一些重要人物也屏蔽，比如一些監(jiān)管機(jī)構(gòu)人員），常見的渠道有以下幾個：

?

5、數(shù)據(jù)分析

對不同渠道、營銷策略下的營銷數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化報表分析，了解營銷投入/產(chǎn)出比，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)營銷投入/產(chǎn)出，提高企業(yè)受益、降低成本。

一般數(shù)據(jù)分析報表可從以下幾個維度去做：頁面訪問量分析、客戶分析、來源分析、行為分析、漏斗分析.

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