浅谈实现智能营销的关键突破

在数字化转型的战略背景下，智能营销能力建设是银行业数字化转型的重要方面。随着移动互联网的不断发展，一方面在信息丰富多样且快速传播的趋势下，客户更加需要获得高效精准的产品与服务，另一方面在数据维度大爆炸的时代下，企业更加需要依托数据与技术来实现对客户的精准触达。

智能营销通过大数据驱动与AI技术赋能实现对客户需求的精准洞察，能够有效提升企业营销决策的智能水平。那么，从建设到落地应用，营销的智能化能否充分实现，在实际运营中又面临哪些挑战，下面我们就谈谈实现智能营销的关键突破。

随着社会经济发展，新技术与新应用不断涌现，营销模式也经历了迭代和升级，从早期以“产品为导向”的传统营销迈入了当下以“消费者不同场景下的需求为导向”的智能营销。

所谓智能营销是依托大数据和人工智能技术，对数据处理、内容投放、效果监测以及策略优化等营销关键环节进行赋能，提升企业营销效率和效果，实现企业与用户之间价值共创的营销模式。

如何实现智能营销并真正发挥其业务价值？从智能营销的基本框架来看，主要有三个关键支撑因素，分别是：数据、技术和平台。其中，数据是基础，技术是驱动，平台是赋能。

1.数据是基础

全面精准地了解客户是智能营销的关键，实现对客户的全方位洞察需要依赖数据采集、数据分析来准确识别客户的行为特征与消费偏好，从而制定出个性化的营销策略，实现对客户需求的精准匹配。同时在活动执行过程中，通过对各环节活动效果数据的分析总结，实现对圈客规则、渠道选择、权益分配、内容及产品推荐等相应策略的优化迭代，达到提升业务收益的目的。

2.技术是驱动

大数据、人工智能和云计算是驱动智能营销的三大基础技术，云计算可以实现对海量数据的存储，是提升数据处理与分析效率的技术底座，在此基础上利用大数据技术实现对客户信息数据的采集、批量与实时计算，同时结合机器学习、知识图谱与智能推荐等人工智能技术驱动数据管理、用户洞察、精准触达、效果评估与策略优化等关键营销环节，充分发挥数据的业务价值。

3.平台是赋能

数据管理、分析平台、营销管理和权益中心是赋能智能营销的四大关键平台，数据管理平台实现内外部数据的加工整合与标准统一，同时构建丰富的客户标签和产品标签数据，并通过分析平台数据集市与智能算法工具实现对营销全流程中客户、渠道、产品面的分析挖掘与模型预测，并将输出结果应用于营销管理平台，支撑优化营销客群圈选、营销规则的部署和调整。权益管理平台实现对营销权益的查询、兑换、使用和预算、订单、账户的管理，对多元化营销提供功能支撑，输出客户全生命周期的权益服务。

1.问题一：数据采集整合不足，数据质量存在问题，数据价值发挥受限。面对当下企业数据量大、数据源种类多样、系统多且分散、手工录入缺少校验等情况，数据采集整合难度加大，数据质量难以保证，从而严重影响数据的分析与应用。

突破：

1）全面了解各业务系统数据来源、数据结构、数据字典和数据历史等信息，结合实际业务需求和待解决的业务问题进行数据采集整合方案的设计，确保采集整合数据的有效性和可用性；

2）针对依赖人工录入方式进行数据信息落库的情况，建立数据录入操作规范，增加系统审核校验功能，确保录入的数据信息有统一的数据字典规范，保证数据采集的质量；

3）对于不同系统同一数据字段构建统一编码规则，例如在不同的活动系统中对营销活动编码会存在不同的编码规则，导致无法对多个活动系统中的同一个营销活动数据进行整合，从而无法通过数据平台系统化地支撑营销活动分析。通过建立统一编码规则与数据标准，实现不同系统同一数据内容的关联融通，有效支撑营销业务全流程分析，充分发挥数据价值。

2.问题二：客户全景画像标签不完整，客户洞察分析不精准。面对构建的客户画像标签，在业务实际使用中暴露出可用性不足的问题，一方面标签维度不够丰富，例如客户线上行为埋点类的标签信息偏少，另一方面已建标签可用性不足，从标签的广度和实用性上无法覆盖营销业务面对客户精准洞察的需求。

突破：

1）全面了解业务痛点和需求，从实际的业务流程和业务场景出发进行标签设计，与业务共同定义标签口径，在满足业务使用标签广度的同时确保标签的可用性。例如针对产品到期场景的客户进行营销，需要的标签可能是到期客户持有的产品类型、产品到期金额、历史上是否到期复购、复购次数等；

2）针对模型算法与运算规则类标签建立标签优化机制，通过实际业务场景对标签的使用效果进行标签规则的优化调整，不断提升标签应用的精度；

3）形成标签说明文档并持续维护更新，记录标签名称、定义规则、开发对口人、业务对口人、版本等信息，便于业务的调取与使用。

3.问题三：营销各环节管理系统分散，数据缺少融合贯通，无法构建营销全链路分析评估指标体系，难以实现数据与营销闭环，无法支撑营销策略的优化迭代。

突破：

1）构建统一的营销管理平台主系统，进行多个营销系统的统筹管理，例如主系统进行营销活动信息的配置，生成相应的活动信息编码数据，其他系统中在配置相同的信息时可直接调用主系统的数据，从而确保多个系统同一数据信息的一致性，保证多个系统之间数据融合贯通的可行性；

2）建立统一的营销系统数据标准，实现不同系统数据的整合融通，结合营销业务流程关键环节与业务实际需求构建活动前、中、后的营销分析评估指标体系，支撑业务营销前期客户洞察细分、渠道分析选择，中期用户触达、效果监控和后期策略优化调整，从而实现数据与营销闭环的运营管理。

数据、技术和平台是智能营销的关键支撑因素，在数据互联互通，客户画像标签丰富完善和营销运营管理闭环方面实现破局，充分发挥数据应用价值，实现客户精准洞察与触达，支撑企业智能化决策水平，实现企业与用户价值共创。