知萌-新技术营销应用趋势研究报告-2019.5-57页_9mb

新技术营销应用趋势研究报告总结

核心内容

本报告聚焦于新技术在营销领域的应用趋势，分析了企业在新技术时代所面临的挑战与机遇，提出了数据驱动营销的关键路径，并通过多个实际案例展示了新技术在提升营销效率、客户体验及客户价值管理中的重要作用。此外，报告还展望了未来技术发展的方向，强调了AI、大数据、5G等技术对企业营销模式的深刻影响。

主要观点

1. 企业管理面临多重挑战

• 技术全面驱动：后互联网时代，几乎所有组织都具备技术基因，营销正进入新技术全面驱动时代。
• 客户存量市场争夺：数字化手段获得新客户的成本不断提高，企业需深度挖掘存量客户价值。
• 数据孤岛问题：企业内部数据分散，缺乏统一管理，影响客户洞察与营销决策。
• 数据安全与信任：数据泄露事件频发，构建绿色数据生态系统成为重要课题。

2. 数据驱动的新技术应用赋能企业增长

• 贯穿营销全流程：新技术可帮助企业实现客户数据整合、全生命周期追踪和智能决策。
• 客户数据平台（CDP）的作用：
  • 整合多渠道第一方数据，形成统一客户ID和画像。
  • 支持个性化营销、客户体验优化和营销效果分析。
  • 释放数据潜能，提升营销资源利用效率。

3. 客户生命周期管理

• 客户导入期：通过Look-alike算法和精准信息投放提升转化率。
• 发展期：提升客户活跃度与品牌粘性，推动销售转化。
• 成熟期：通过交叉推荐策略，提升客户复购率和忠诚度。
• 衰退期：建立流失预警模型，识别沉睡客户并实施唤醒策略。
• 离网期：通过重新定位与召回策略，提升客户留存与转化。

4. 新技术提升客户体验

• 个性化与智能化：通过智能推荐、客户画像和实时数据分析，实现客户行为的精准洞察。
• 全场景客户体验：打通线上线下触点，提升客户旅程体验。
• 情感识别与情绪感知：利用AI技术进行情绪识别，实现类人格化的客户洞察。

5. 技术驱动营销决策智能化

• AI与大数据融合：推动营销决策从经验驱动向数据驱动转变。
• 自动化与模型优化：通过机器学习和算法模型实现客户分群、营销计分、精准推送等。
• 技术发展展望：AI从集中化向众创化发展，5G推动万物互联，情绪感知技术提升客户洞察深度。

关键信息

技术应用现状

• AI、大数据、区块链等技术已广泛应用于营销领域，尤其在客户行为预测、数据融合、客户画像和营销自动化方面。
• CDP平台成为企业整合客户数据、提升营销效率的核心工具。

营销策略优化

• 数据资产管理：整合、清洗、分析和应用客户数据是实现高效营销决策的基础。
• 精准营销：通过客户分群、营销计分、Look-alike算法等实现精准客户触达与转化。
• 客户生命周期管理：针对不同阶段客户采取差异化的营销策略，提升客户价值与留存率。

案例亮点

• 航空公司案例：通过预测购买模型，营销转化率从1%提升至14%。
• 汽车品牌案例：通过CDP营销计分模型，识别高价值客户，降低获客成本，提升预约进店率4倍。
• 奢侈品牌案例：通过智能推荐引擎，点击率提升近3倍，客户转化率提升至46%。
• OTA平台案例：建立流失预警模型，识别客户流失点并实施召回策略。

未来展望

3.1 技术裂变驱动科技企业崛起

• T2B2C模式：预计到2025年，该模式将带来高达40至50万亿元的市场价值。
• AI技术发展：AI从集中化转向众创化，通过PaaS、深度学习、虚拟助手等技术实现更广泛的商业化应用。

3.2 技术渗透生活，构建智慧未来

• 5G与万物互联：5G技术将推动人与物、物与物之间的智能互联，提升数据采集与分析效率。
• 情感识别与情绪感知：AI技术将实现对客户情绪的识别与分析，推动更深层次的客户洞察。
• 场景营销与智慧零售：通过LBS技术、AI分析等，实现更精准的场景化营销和客户体验优化。

专家寄语

• 杨辰韵：数据技术不仅带来采集与分析，更重要的是基于营销场景的精准洞察。
• 肖明超：数据驱动营销与AI营销将在2019年爆发，成为企业应对数字化时代的重要战略。
• 郭志明：2019年将更多云平台和机器学习技术应用到营销中。
• 沈浩：视频营销在2019年将发挥更大价值，AI技术将推动情绪感知与客户洞察。
• 陶静远：区块链技术将有助于数据安全，减少泄密与流失风险。

附录

• 研究方法：采用定性研究，包括案头资料整理、专家访谈、案例解读及报告撰写。
• 联合研究机构：
  • 创略科技：专注于智能客户数据平台（CDP）与人工智能营销解决方案，服务包括玛莎拉蒂、春秋航空、滴滴出行等。
  • 知萌咨询：趋势营销机构，专注于消费趋势与精众营销策略，服务众多知名企业和品牌。

本报告系统阐述了新技术在营销领域的应用现状、挑战与未来趋势，为企业在数字化转型过程中提供了理论支持与实践指导。