科技猎案例分享|智能营销云助力新零售企业实现转型
新零售企业的营销发展经历了4个阶段：从独立性营销活动发展为利用信息管理系统捕捉商业机会，再发展为精准营销，最后发展为围绕用户资产实现全自动营销闭环。
这4个阶段体现出新零售企业对于营销的重视程度逐渐提高，特别是在第4阶段，如何利用庞大的用户数据实现全自动营销闭环，成为新零售企业非常关注的问题。而智能营销云恰好可以帮助新零售企业解决这个问题。
第一阶段，
企业只是将管理系统内可能涉及的商业机会加以记录和管理，还未涉及真正的营销。此时更多是以热点事件、商业机会或者项目为契机，开展独立的营销活动。
第二阶段，
第三阶段，
第四阶段，
企业可以将当作资产去运营，形成营销的全自动闭环，以营销的结果来反馈产品销售结果，从而形成自反馈。在这个过程中，企业可以通过智能系统不断提升用户价值，如果在这方面做得好，也会提升公司的价值。
企业在营销的第四个阶段，要以提升用户资产为目标做智能营销，以全自动闭环的方式地执行。对于新零售企业来说，完成第四阶段的智能营销非常重要。 2 .
如今，大多数新零售企业都组建了营销团队，营销手段多种多样。营销团队会根据不同的消费场景进行营销，但无法量化营销的效果。各个企业都在做精准营销，但无法精准匹配到消费人群，很多企业还不能精准化、系统化地制定营销方案，多数停留在点状营销，比如对某个业务进行精准营销。
大多数新零售企业并不了解营销工具是如何产生数据的，也不知道如何提取数据价值，更不清楚数据产生之后如何与其他环节协同，因此无法对数据价值进行串联式、整体化的挖掘。
一些新零售企业的精准营销存在断层情况，即只针对部分环节进行营销，这样很难形成从数据初步加工到深度价值挖掘，再到回流业务，最后到数据应用体系的全流程营销。数据一旦不能形成回流，就无法保证数据持续发挥作用。 3 .
1.获取会员信息
新零售企业的获客成本很高，如果用户没有持续复购，会员价值利用率低，就会增加企业的获客成本。因此，一款好的营销产品，一般都会让大量的会员进行持续复购，这会提高会员黏性和忠诚度。
2.消费细分
消费细分是指对用户行为标签进行筛选，实现精细化会员管理，帮助企业针对不同用户的需求提供精准服务，提高会员的留存率及复购率。
3.管理消费者资产
消费者资产管理是会员复购后对其进行再次营销的过程，是新零售企业获客后对会员价值的提取过程。
1.系统化的数据结构
智能营销云在数据中台中完成的第一步是建设体系化的数据结构，保证数据稳定。
2.数据标签架构
企业在建设数据中台的时候，会对所有的用户数据进行分类，将属性标签化，智能营销云可以进行标签抽取。数字化团队通过抽取用户标签进行人群筛选，相当于对全站会员进行细分。以服装行业为例，可以细分为女装客户、上衣客户、衬衫客户、西装客户等，某些用户对衬衫的款式、颜色等有具体的要求，那么可以根据他们的喜好再次进行划分。
筛选人群就是从用户群中划分出某些人群的喜好和需求，为其推荐分级化的产品。这种服务解决了用户不知道从哪里能买到适合自己的商品，而企业不知道推荐给用户哪些产品的问题。
3.精细化标签管理
人群筛选完毕后，需要对这些人群进行受众洞察，即观察人群的消费变化。企业不重视消费动态，就无法随时掌握消费者的需求变化，营销也就无法跟上需求。受众洞察是将标签进行精细化管理的过程。
4.模型分析
新零售企业会面对不同的消费场景和消费人群，企业在深入了解用户需求的基础上建模，更有利于产品定位、用户洞察，可以帮助企业实现精准化营销。
用户身上的标签有很多种，如性别、年龄、身高、星座、职业、家庭成员、消费能力、经济能力、价值观、兴趣爱好等。通过这些标签可以构建用户画像，使营销工作更精准。
会员深度模型可以让无消费记录的用户、有消费潜力的用户、普通会员、复购会员、忠诚会员形成一个闭合流程。每一个环节会有不同的营销方案，在前期用户还没有成为会员的时候，企业可以加大营销力度，通过促销活动、发放优惠券等方式刺激消费。当新客变成老客后，企业可以不断提供更深层次的服务提高用户忠诚度，促进复购。
传统零售的营销方式使门店的会员留存较低，消费者买了即走，很难存留；线上与线下没有打通，线上会员的留存率也不可控。智能营销云可以完美解决这个问题，零售企业的几千家门店所拥有的百万级会员完全可以通过智能营销云实现转化。智能营销云的具体价值如下。
智能营销云通过数据中台融合企业线上、线下所有渠道的数据，在此基础上为企业提供各种营销干预方案。有的用户喜欢在官网下单，有的用户习惯在实体店消费，还有的用户青睐于电商平台，不论用户来自哪个平台，智能营销云都可以将这些数据打通，精准触达用户。
智能营销云可以根据会员的圈选条件，为企业提供更精准的服务，譬如根据会员喜欢的品牌、服务类型、商品类型提供有针对性的商品推荐。
