基于数字化营销平台建设浅谈运营商数字化转型

panjl | 2023年7月24日 | 2023年, 客世原创 | 评论已关闭 | 765

摘要：本文基于数字化营销平台建设探讨运营商数字化转型发展方向。通过建立“客户数据洞察–投放内容管理–渠道智能投放–客户交互管理–推广效果洞悉”的营销服务体系，打造一体化管理的综合大数据与AI应用系统，帮助渠道成就与消费者的超级连接，解决渠道数据不融通、策略不同步问题，深度运营客户数据，实现用户全场景覆盖、全渠道精准触达。为运营商线上渠道数字化转型发展提供落地参考思路，助力营销精准化、智能化，激活业绩增长。

关键词：运营商数字化转型数字营销平台用户

数字化转型当前在各大企业如火如荼的进行，其对于企业来说是一次拓展和升级，通过突出智能化智慧化，以算力换人力，以智能增效能，着力提升企业核心竞争力，使企业立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局。而运营商在运营水平、能力体系和融合创新方面均有独特优势，中国移动董事长杨杰提出“重塑发展范式、升维发展赛道”作为数字化转型的重要战略指导思想。我们要做的，不仅仅是价值传递，而是价值创造，不仅仅是满足需求，更是创造需求。在数字化转型思维中，最重要的莫过于用户思维，俗话说大道至简，数字化转型中，简在无边界的以人为本，而获取用户的核心在于不断的创造与用户的交互点，并站在用户的感官、情感、思考、行动、关联等五个方面，体验式提升用户感知、适配性进行用户分析。线上渠道作为和用户直接接触的一线，有个人客户规模优势、数据集中优势、人员服务优势，因此线上渠道基于用户思维的线上数智化转型对于整体业务发展来说至关重要且迫在眉睫。

线上渠道开展数智化转型，可从自身业务特征出发，以“业务场景+数据价值”为抓手，建立“客户数据洞察–投放内容管理–渠道智能投放–客户交互管理–推广效果洞悉”的营销服务体系，打造一体化管理的综合大数据与AI应用系统，帮助渠道成就与消费者的超级连接，解决渠道数据不融通、策略不同步问题，深度运营客户数据，实现用户全场景覆盖、全渠道精准触达，全面助力营销精准化、智能化，激活业绩增长。

图1 数字化营销全链路

该系统主要涵盖以下模块：

一、客户数据洞察：深度洞悉用户，精准挖掘需求

全面聚合多源内容数据，对客户人群自然属性、行为兴趣、特定人群自定义等进行全量分析，覆盖用户在各渠道信息接触链路闭环信息，利用AI技术深度探索并挖掘用户需求和意图，精细化构建目标用户群，实现客户全方位洞察，做到比用户还了解用户。

图2 客户洞察功能

落地示例：

客户洞察以洞悉用户为核心，在用户接触到各渠道且暂未表达需求前，渠道侧即可依据洞察功能全面了解到用户信息，并预判用户需求内容，准备相应服务内容。以王女士拨打10086热线旅程为例，打入时热线前台页面即可视化展示王女士三大类信息：

一是全景画像，展示王女士基础特征及偏好特征，该两项信息均从平台洞察功能的标签集市同步，助力营销人员全面了解用户，建立情感意识，做有温度的营销，同步依据用户特征智能填充匹配话术，更贴合用户习惯及心理，为每位用户提供专属的服务；

二是用户渠道接触情况，展示近期王女士在运营商各渠道的接触全轨迹链路，按时间顺序有序展示其在何渠道咨询/办理了何业务，助力营销人员了解用户旅程，进行需求预判，缩短需求沟通服务时间；

三是用户精准定向，应用用户特征及历史数据，依据AI算法，挖掘用户需求，匹配满足用户需求产品，助力营销人员实现精准触达，提高营销成功率；

图3 客户洞察功能落地示例

二、投放内容管理：智能化管理投放内容，实现智能分发

可无缝集成市场上的营销素材库，提供文本、图片、视频、海报、H5、小程序等不同形式的海量素材。基于业务需要智能生成内容、话题，动态优化推广内容，根据人群洞察特点，实现内容动态智能分发，智能适配多终端，根据内容推送后的质量、口碑、契合点进行效果价值评估，反馈进行素材优化排序，智能迭代推送内容。

图4 投放内容管理

三、智能渠道投放：匹配用户偏好，投放最优转化

实现以客户为中心，打造“产品-运营-渠道”的双向匹配的铁三角运营体系。突破关键环节传统人为经验制定策略限制，过渡为“数据+技术驱动”型动态调整策略，集合客户全生命周期价值运营、客户全链路轨迹跟踪、客户需求变动分析与预测等多方数据，实时反馈并驱动铁三角运营策略调整，进行“人-货-场”营销策略匹配，产品及服务只推荐适合的TA或只为TA推荐适合的产品及服务。

图5 智能投放功能

四、推广效果洞悉：效果实时追踪，赋能策略优化

基于面向业务经营的数据治理、用户行为分析指标、全链路的数据分析三大体系为“人-货-场”全场景的策略运营情况提供全面的分析能力。覆盖营销结果分析、人群分析、交互结果分析、商品分析、流量分析等经营分析能力，满足多维、多场景的分析需求，用数据驱动业务迭代，为营销决策提供数据支撑，释放人力，不止于数据结果的计算，助力使用人员更完整的了解每一个用户、每一个策略。