營銷自動化（Marketing Automation 簡稱MA）自問世以來即受到市場的推崇，各服務(wù)商常常將MA與“營銷千人千面”聯(lián)系起來。然而對于MA產(chǎn)品的用后反饋，品牌主卻褒貶不一——營銷自動化確實能將部分執(zhí)行操作簡化，但實際上卻很難帶來預(yù)想的收益，甚至離“千人千面”的愿景仍有很大距離。作為國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)增長引擎方案服務(wù)商，GrowingIO將自研AI模型賦能MA，并與GrowingIO長期以來的合作伙伴共同探索To C應(yīng)用場景，并得到有效驗證，真正實現(xiàn)企業(yè)AI+MA的“千人千面”營銷，標(biāo)志著GrowingIO營銷自動化產(chǎn)品成功實現(xiàn)向AI智能化升級。

自1992年Unica將數(shù)據(jù)算法與營銷過程結(jié)合，標(biāo)志著最早的營銷自動化工具問世伊始，營銷自動化發(fā)展至今日漸成熟，MA技術(shù)逐漸成為Martech賽道的寵兒。隨著市場和需求的驅(qū)動，MA技術(shù)發(fā)展至今逐漸演進至“Event-Triggered Marketing行為觸發(fā)營銷”階段，即對用戶行為進行判斷從而匹配觸發(fā)響應(yīng)，將用戶動作（數(shù)據(jù)）與營銷內(nèi)容、營銷觸點匹配起來，實現(xiàn)營銷動作的自動化。Forrester Consulting調(diào)研結(jié)果顯示，擅長利用營銷自動化工具培養(yǎng)潛在客戶的公司，能以33%的低成本獲得超過50%的潛在客戶數(shù)量。

品牌吐槽：營銷自動化不好用？

但在現(xiàn)實場景中，眾多品牌、廣告主常常抱怨：營銷自動化并不好用。究其原因，實則是系統(tǒng)操作的復(fù)雜性所致。

傳統(tǒng)MA系統(tǒng)要求其使用者通過如下路徑進行系統(tǒng)配置：

前期準(zhǔn)備->數(shù)據(jù)灌入->觸點策略配置->內(nèi)容策略配置->觸發(fā)條件配置->運行

圖1：營銷自動化常規(guī)對接周邊營銷技術(shù)體系

來源：《MarTech營銷技術(shù)：原理、策略與實踐》

比如：當(dāng)客戶登錄小程序時，為她彈出一款商品的折扣廣告。而在實際生產(chǎn)過程中，企業(yè)主往往面臨多觸點（小程序、網(wǎng)站、APP、H5、彈窗、短信、企微任務(wù)等）、多內(nèi)容（適應(yīng)各觸點的圖片素材、適應(yīng)不同場所的文本素材）、多并發(fā)（活動時間安排復(fù)雜、用戶在不同渠道交錯體驗）的實際情況，一場成功的活動運營背后匹配的素材、觸點之繁復(fù)，就決定了其配套 MA邏輯必定極其復(fù)雜。

圖2：某品牌主在營銷自動化工具中的客戶體驗流程配置

來源：《MarTech營銷技術(shù)：原理、策略與實踐》

運營人員能力上限即為公司的上限

同時在品牌主的真實環(huán)境中，MA普遍配合客戶數(shù)據(jù)平臺Customer Data Platform （簡稱CDP）功能使用，除了更好地運營線上活動以外，品牌主還想要充分發(fā)揮標(biāo)簽的價值，試圖為不同的人群，在不同的觸點提供不同的活動促銷內(nèi)容。比如當(dāng)購買過洗發(fā)水的客戶打開小程序時，為她彈出護發(fā)素折扣廣告。為此，品牌主的運營人員需要建立更多、更完整的MA流程畫布來保證各個標(biāo)簽下的各類人群都能夠被恰當(dāng)?shù)膬?nèi)容觸達。那么，此時運營人員產(chǎn)能上限即為公司的上限。

還請注意，此處還沒有討論諸如“運營人員對標(biāo)簽的認識是否準(zhǔn)確”的可能對MA使用效果造成影響的“人員能力”因素。然而，在品牌主實際市場營銷生產(chǎn)場景中，運營人員能力影響活動效果的情況是十分普遍且常見的。

AI能力幫助企業(yè)實現(xiàn)從“自動化運營”到“數(shù)智化運營”的跨越

拋棄AI能力談“千人千面”的營銷都是“耍流氓”。誠然，MA工具的使用幫助市場運營人員從重復(fù)枯燥的運營活動中解放出來，其意義不可否認，但對于品牌主而言，想要通過MA實現(xiàn)更高效的“千人千面”的“數(shù)智化運營”，僅依靠人力堆砌是不現(xiàn)實的，只有將AI能力與MA、CDP等各產(chǎn)品能力相結(jié)合，才能最大發(fā)揮企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，真正實現(xiàn)“千人千面”。

通過使用交易數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)，搭建預(yù)測和用戶商品推薦模型，包含“用戶躍遷預(yù)測模型”、“貨找人推薦模型”、“人找貨推薦模型”、“貨找貨推薦模型”等模型搭建，分析“誰更可能在未來一段時間內(nèi)價值升階”、“誰更可能喜歡什么商品”。而結(jié)合了MA的AI營銷算法不僅能告知品牌主“人-貨如何更好匹配”，同時幫助品牌主通過營銷自動化的方式觸達用戶。

也就是說，AI+MA的智能工具組合，不僅告訴品牌主“你該做什么”，而且能夠幫助品牌主“將該做的事自動化做掉”。

圖3：AI全域加持營銷自動化

千人千面的營銷不再只是愿景

GrowingIO將自研AI模型賦能MA ，同時與GrowingIO長期以來的品牌主伙伴共同探索 To C應(yīng)用場景，模型落地流程打通并完成了模型效果有效性測試，真正實現(xiàn)基于企業(yè)營銷場景落地應(yīng)用的AI+MA的“千人千面”營銷。

在 GrowingIO 與某頭部美妝品牌的營銷活動中，GrowingIO運用AI模型對會員數(shù)據(jù)進行分析，得出“每個人最有可能對哪一種商品感興趣”的商業(yè)洞察，并將人貨推薦結(jié)果自動輸出至 MA工具。當(dāng)粉絲登錄小程序時，GrowingIO通過營銷自動化方式，將適合該粉絲的商品促銷海報通過小程序彈窗推送，實現(xiàn)“人-貨-物料”精準(zhǔn)匹配。

GrowingIO從核心指標(biāo)（GMV、客單價、CVR）、興趣（彈窗關(guān)閉、打開次數(shù)）、轉(zhuǎn)化（因彈窗轉(zhuǎn)化的訂單數(shù)）三個角度衡量 AI+MA 相較于人工推送（對照組）是否有效。

圖4：GrowingIO 服務(wù)頭部美妝品牌AI+MA產(chǎn)品試點效果

不難看出，GrowingIO 自研的以 AI 驅(qū)動的營銷自動化系統(tǒng)能夠有效提高彈窗欄位的轉(zhuǎn)化率，實驗人群對彈窗的興趣明顯提升，最終實現(xiàn) GMV、客單價、CVR 等核心指標(biāo)的有效提升。

結(jié)語

對于營銷自動化工具來說，實現(xiàn)的是“消費者采購決策鏈不同階段和營銷內(nèi)容的匹配”。而 AI 加持的營銷自動化工具更在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了“不同消費者在不同階段和營銷內(nèi)容的匹配”，從根本上解決由于人力因素限制如“不知道如何設(shè)置流程”、“不知道該給誰推送什么內(nèi)容”，從而導(dǎo)致“MA用不起來”的困境。

GrowingIO 已幫助十余家頭部品牌客戶完成 AI 智能化應(yīng)用，用 AI 能力賦能市場營銷全渠道運營。GrowingIO作為一站式數(shù)據(jù)增長引擎方案服務(wù)商，將先進的營銷方法論與工具相結(jié)合，通過“數(shù)據(jù)+AI智能+營銷”，賦能品牌伙伴商業(yè)決策，實現(xiàn)業(yè)績增長。