2021 「营销云」攻略合集.pdf

在神策数据近日发布的《营销云价值解读与场景实践》中，将企业营销趋势总结为移动化、数字化和智能化，这是疫情影响之下，企业通过新的营销与服务延长生命力的重要表现，也是5G、大数据、人工智能等新技术快速发展背景下企业营销的派生趋势。

营销云是基于全触点数据构建全域标签体系，助力企业在自营平台、微信生态等全渠道上精准触达用户，自动化营销互动，实时反馈效果，真正实现营销数字化、智能化的平台。

图 营销云核心功能组件一览

结合神策数据在营销科技领域的实践与洞察，本文将为大家详细介绍营销云的十大核心玩法攻略，一探营销云的奥秘。

攻略一：基于用户标签画像，驱动企业营销决策

用户标签通常是指对用户的某个维度特征的描述，其对企业的营销价值主要表现在用户洞察、数据分析、精细化运营、数据产品应用四方面。营销云平台要能够支持全触点数据采集和打通，ID-Mapping 识别唯一用户，全域标签赋能营销和运营。

某电商平台尝试通过活动营销，提升购买环节的转化率。那么，该如何利用用户标签体系赋能转化率增长呢?

首先，明确业务应用用户画像的三个基础问题：目标人群是谁？目标喜欢什么？怎么执行策略？然后，基于漏斗分析，选择购买环节的流失用户，查看漏斗流失用户群画像，完整了解这部分用户的价值分层、行为偏好、生命周期以及营销偏好标签分布。

接下来，将流失用户画像与付费购买用户画像进行对比，其差别所在就是企业的增长机会点。

最后，该电商平台通过对用户画像的洞察分析，得到了这样的营销方案：通过短信发送带有秒杀提醒关键词的营销信息，选择运动鞋作为活动类目，集中选择 100 元以下商品展示提高浏览量，选择主体用户活跃的时间段推送。

攻略二：借力裂变，为公众号吸引更多私域流量

某在线职业教育公众号的运营者，计划在微信公众号上发起一场裂变活动拉新，当公众号粉丝分享活动海报并成功拉来 3 个新注册的用户，即可获得全套资料大礼包，拉来 10 个新注册用户时，即可获得一节免费课程。

和过去做活动需要研发、设计双重支持不同，现在营销人员可以借助营销云的微信生态相关功能，直接在后台上传海报或在素材库中选择，同时设置展示个性化粉丝昵称和姓名，通过公众号下发给粉丝时，自动生成一张带有可追踪二维码的裂变海报，一个人便可搞定一场万人裂变活动。

图 营销云裂变活动海报配置

攻略三：基于精准营销和服务，提升用户的活跃和留存

随着企业微信能力的不断延展，越来越多的企业开始选择企业微信来沉淀流量、进行营销触达以及促活促留存。然而在实际业务中，没有建立对用户的全面认知，会使得营销人员为用户推送的消息和他的需求相差十万八千里，比如给已婚人士推送婚礼优惠，邀请篮球爱好者参加游泳活动等。

营销云的企业微信客情卡，可通过 ID-Mapping 识别唯一用户，提供全域的用户标签画像。在企业微信侧边栏，导购可轻松查看单个用户的标签及行为序列，精确把握该用户的社会属性（常驻城市、首单时间等）、消费能力（消费次数、金额等)、消费偏好（品类、外形等)、活跃情况（7 天活跃、30 天活跃等)、决策标签（消费能力评级、活动参与积极性、用户生命周期等）等一系列特征，为其量身定制营销活动或者产品服务。例如，在某客户积分快过期的时候，贴心提醒客户兑换礼品截止日期，并推荐其偏好的活动礼品，同时借机向其推送 VIP 商品信息。

从此，营销人员便可以告别消息的盲目发送，减少被用户拉黑或删除的尴尬处境，从而提升用户的活跃和留存。

图 企业微信客情卡示意

攻略四：巧用弹窗，推动小程序中的流量变现

小程序作为微信生态中承接流量转化的重要构成，需要营销人员重点关注。而小程序轻量级的特征，并不适合做太多复杂的引导内容。弹窗作为一种在线营销服务，能够达到毫秒级响应，抢占用户注意力，快速引导用户达成营销目标。因此，营销人员可以巧用小程序弹窗，促成用户的转化。

图 小程序弹窗配置界面

尤其是把握 618 和双 11 大促的时机，在营销云后台设置“红包雨”和“天降红包”的小程序弹窗，用于大促活动的预热。针对互动性强的用户，触发“红包雨”弹窗，让用户在一次次的红包点击中，既能获得游戏的快乐，又能获得红包的奖励；针对互动性弱的用户，则直接触发“天降红包”，让用户只需点击一下，便可将红包收入囊中，还可通过配置不同的红包封面、下发金额等，实现个性化红包发放，为大促活动的 GMV 冲刺加码。

图 左为“红包雨”弹窗，右为“天降红包”弹窗

攻略五：App + Webhook + 短信，解锁跨渠道用户体验升级

营销云能够统一管理 App、Webhook、短信等触达渠道，给用户提供一致性的体验，提升用户满意度，助力业绩增长。

某 App 的运营人员为了增加日活，在 App 中设计了“每日签到”的弹窗，除了日常签到送积分，只有根据用户特点和偏好，设置不同的签到激励政策，才能让用户坚持签到。例如，同样是连续签到 7 天的用户，未开通 VIP 的就送 VIP 体验卡，未转化的就送无门槛优惠券，用户粘性显著提升。

与此同时，可以通过 Webhook 发送站内信，给获得 VIP 体验卡的用户，推荐 VIP 专享商品；给获得无门槛优惠券的用户，推荐其屡次浏览加购的商品，引导用户下一步的行为。

针对没有坚持签到的、濒临流失的用户，则进一步采取短信触达，直接根据用户偏好赠送 VIP 体验卡或者无门槛优惠券，促使用户重新回到 App 进行体验和消费，完成濒临流失用户的成功召回。

图 短信推送的效果展示

攻略六：营销活动 A/B 测试，助力策略的高效验证和迭代

优惠券运营已经成为常见的运营手段之一，相比于花哨的玩法，优惠券背后的营销策略更值得摸索尝试。很多营销人员在策划优惠券活动时，会吐槽“发了这么多券，消费提升并不明显”。其实，优惠券作为营销手段本身并无优劣，系统有效的优惠券发放策略、活动才决定了它是否能发挥最大价值。

某电商平台的营销人员想通过发券提升高价值用户的转化率，却不知道什么样类型的券才能投其所好。此时便可以通过营销云进行 A/B 测试：圈选钻石 VIP 会员为目标用户，分别设置对照组、实验组 1 和实验组 2 ，对应组的发券策略分别是：不触达、无门槛 8 折券及满 300 减 30 ，最后发现，实验组 1 发放无门槛 8 折券的策略对钻石 VIP 会员效果最好，尝到甜头后，营销人员还可以继续探索针对其他等级会员用户的优惠券触达策略。

图 营销活动 A/B 测试后台设置

除此之外，文案也是决定用户是否点击的关键要素，哪种文案最吸引平台用户，只凭经验和感觉远远不够，最终还需要从真实数据表现中寻找答案。

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攻略七：行为触发型营销，自动化实现实时精准触达

根据营销的触发方式，营销云的自动化营销场景分为工作流型营销和行为触发型营销两类。其中，工作流型营销受到固化的触发模式影响，与“用户为中心”的营销场景可能存在脱节；行为触发型营销基于用户行为进行触发，形成“人、货、场”三要素之间的有效互动。

某社交电商平台的营销人员希望挖掘裂变 KOC 的活动，以此达到老带新的目的，获取增量用户。初步判定分享商品超过 10 次的用户，有成为裂变 KOC 的潜力，因此针对这类用户触发“分享有礼”的营销活动，通过赠送礼品/优惠券/返利等方式，激励这类有分享潜力的用户继续裂变拉新。这样，既提升了活动的针对性和参与率，又不会过度打扰到没有分享意愿的用户。

图 行为触发型营销后台配置界面

攻略八：借助流程画布，打造 4s 店试驾场景的个性化用户旅程

营销云的流程画布，能够提供逻辑清晰的流程串联营销策略，自动化传递用户的所需、所想、所要，打造用户生命周期的个性化旅程，实现存量用户的高效增长。

通过“流程画布”功能，能够避免营销人员出现遗失用户关键动作、忽略用户互动反馈、各类活动杂乱且孤立的局面，完成把用户从“访客”向“忠诚用户”的身份迁移。

图 用户全生命周期运营

某 4S 店的客户经理希望能抓住“试驾”这一每日发生的场景，进行流程体系上的优化，不断提高门店品牌在用户中的口碑。他既想让更多的用户进入“试驾”这一体验环节，同时也希望客服人员不再胡子眉毛一把抓，总是用夺命连环 call 吓退客户。

于是，该客户经理借助流程画布，对预约试驾用户进行全流程引导跟踪，力求提高服务效果和满意度，策略如下:

（1）在用户预约试驾时间的前一天对用户进行到店提醒；

（2）如果第二天用户按时到店，则发送欢迎短信，以及投诉和维权电话等信息；

（3）如果用户第二天未按时到店，则推送用户信息到外呼，由客服人员联系用户，了解用户爽约原因，并进行二次邀约；

（4）对于到店试驾的用户，于到店后第二天，对用户进行触达，结合预约试驾的车辆信息及具体情况，调整话术，引导用户对服务进行评分；

（5）如果评分大于等于 7 分，则发送感谢短信。如果评分低于 7 分，则发送抱歉短信，并通知该用户预约试驾的经销商负责人，负责人持续跟进用户不满意的原因。

按照以上流程，关键节点的运营动作都能轻松地被自动触发，把业务人员从单一且杂乱的运营活动中解放出来，变成真正指点江山的军师，不断为 4S 门店的预约试驾流程增光添彩。

攻略九：引入智能推荐栏，基于用户阅读偏好进行定制化内容推荐

某网络文学平台最近发现，平台用户在读完一本书之后，会有大量的用户流失现象。分析原因有，当用户读完一本书之后，如果无法快速找到感兴趣到的第二本书、第三本书，用户就会放弃平台，而当前的人工推荐集中在固定的 Top N，更新频率低且无法适应所有用户的个性化需求。

基于此，该平台首先梳理了目前产品已有的推荐位，明确应用智能推荐的场景，使推荐目标和推荐基础规则更清晰。

然后，结合目前的运营数据分析，先不改动之前的运营位推荐逻辑，而是考虑在书架顶部和书籍章节尾页增加两个新的位置，来尝试智能推荐。一方面，不改动原有的推荐位而是新增推荐位，在一定程度上更有利于产品的稳定性；另一方面，书城位置入口较深，流量规模远远低于书架位置和章节末尾的流量。

因为推荐算法依赖对用户行为的计算和预测产出推荐结果，所以该平台开始着手准备和采集数据，主要包括用户行为数据、用户属性特征、书籍信息三大类，最终实现了基于用户阅读偏好的内容推荐，并大大降低了用户流失。

攻略十：用户分群，实现规则逻辑下的理财产品推荐

理财产品的推荐，可以通过制定分群策略来实现。比如，新客优享策略，可以选择 30 天内首次访问的新客作为目标人群，向他们展示点击量较高的新手理财产品，按照点击量和成交量的加权进行排序展示；

对于老客，则可以推荐下单量高且符合用户价格偏好的产品进行推荐，按照成交率加权进行排序展示。

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