ai 营销自动化: 让营销“千人千面”不再只是噱头 -凯发在线

营销自动化（marketing automation 简称ma）自问世以来即受到市场的推崇，各服务商常常将ma与“营销千人千面”联系起来。然而对于ma产品的用后反馈，品牌主却褒贬不一——营销自动化确实能将部分执行操作简化，但实际上却很难带来预想的收益，甚至离“千人千面”的愿景仍有很大距离。作为国内领先的数据增长引擎方案服务商，growingio将自研ai模型赋能ma，并与growingio长期以来的凯发在线的合作伙伴共同探索to c应用场景，并得到有效验证，真正实现企业ai ma的“千人千面”营销，标志着growingio营销自动化产品成功实现向ai智能化升级。

自1992年unica将数据算法与营销过程结合，标志着最早的营销自动化工具问世伊始，营销自动化发展至今日渐成熟，ma技术逐渐成为martech赛道的宠儿。随着市场和需求的驱动，ma技术发展至今逐渐演进至“event-triggered marketing行为触发营销”阶段，即对用户行为进行判断从而匹配触发响应，将用户动作（数据）与营销内容、营销触点匹配起来，实现营销动作的自动化。forrester consulting调研结果显示，擅长利用营销自动化工具培养潜在客户的公司，能以33%的低成本获得超过50%的潜在客户数量。

品牌吐槽：营销自动化不好用？

但在现实场景中，众多品牌、广告主常常抱怨：营销自动化并不好用。究其原因，实则是系统操作的复杂性所致。

传统ma系统要求其使用者通过如下路径进行系统配置：

前期准备->数据灌入->触点策略配置->内容策略配置->触发条件配置->运行

图1：营销自动化常规对接周边营销技术体系

来源：《martech营销技术：原理、策略与实践》

比如：当客户登录小程序时，为她弹出一款商品的折扣广告。而在实际生产过程中，企业主往往面临多触点（小程序、网站、app、h5、弹窗、短信、企微任务等）、多内容（适应各触点的图片素材、适应不同场所的文本素材）、多并发（活动时间安排复杂、用户在不同渠道交错体验）的实际情况，一场成功的活动运营背后匹配的素材、触点之繁复，就决定了其配套 ma逻辑必定极其复杂。

图2：某品牌主在营销自动化工具中的客户体验流程配置

来源：《martech营销技术：原理、策略与实践》

运营人员能力上限即为公司的上限

同时在品牌主的真实环境中，ma普遍配合客户数据平台customer data platform （简称cdp）功能使用，除了更好地运营线上活动以外，品牌主还想要充分发挥标签的价值，试图为不同的人群，在不同的触点提供不同的活动促销内容。比如当购买过洗发水的客户打开小程序时，为她弹出护发素折扣广告。为此，品牌主的运营人员需要建立更多、更完整的ma流程画布来保证各个标签下的各类人群都能够被恰当的内容触达。那么，此时运营人员产能上限即为公司的上限。

还请注意，此处还没有讨论诸如“运营人员对标签的认识是否准确”的可能对ma使用效果造成影响的“人员能力”因素。然而，在品牌主实际市场营销生产场景中，运营人员能力影响活动效果的情况是十分普遍且常见的。

ai能力帮助企业实现从“自动化运营”到“数智化运营”的跨越

抛弃ai能力谈“千人千面”的营销都是“耍流氓”。诚然，ma工具的使用帮助市场运营人员从重复枯燥的运营活动中解放出来，其意义不可否认，但对于品牌主而言，想要通过ma实现更高效的“千人千面”的“数智化运营”，仅依靠人力堆砌是不现实的，只有将ai能力与ma、cdp等各产品能力相结合，才能最大发挥企业数据资产价值，真正实现“千人千面”。

通过使用交易数据、用户行为数据，搭建预测和用户商品推荐模型，包含“用户跃迁预测模型”、“货找人推荐模型”、“人找货推荐模型”、“货找货推荐模型”等模型搭建，分析“谁更可能在未来一段时间内价值升阶”、“谁更可能喜欢什么商品”。而结合了ma的ai营销算法不仅能告知品牌主“人-货如何更好匹配”，同时帮助品牌主通过营销自动化的方式触达用户。

也就是说，ai ma的智能工具组合，不仅告诉品牌主“你该做什么”，而且能够帮助品牌主“将该做的事自动化做掉”。

图3：ai全域加持营销自动化

千人千面的营销不再只是愿景

growingio将自研ai模型赋能ma ，同时与growingio长期以来的品牌主伙伴共同探索 to c应用场景，模型落地流程打通并完成了模型效果有效性测试，真正实现基于企业营销场景落地应用的ai ma的“千人千面”营销。

在 growingio 与某头部美妆品牌的营销活动中，growingio运用ai模型对会员数据进行分析，得出“每个人最有可能对哪一种商品感兴趣”的商业洞察，并将人货推荐结果自动输出至 ma工具。当粉丝登录小程序时，growingio通过营销自动化方式，将适合该粉丝的商品促销海报通过小程序弹窗推送，实现“人-货-物料”精准匹配。

growingio从核心指标（gmv、客单价、cvr）、兴趣（弹窗关闭、打开次数）、转化（因弹窗转化的订单数）三个角度衡量 ai ma 相较于人工推送（对照组）是否有效。

图4：growingio 服务头部美妆品牌ai ma产品试点效果

不难看出，growingio 自研的以 ai 驱动的营销自动化系统能够有效提高弹窗栏位的转化率，实验人群对弹窗的兴趣明显提升，最终实现 gmv、客单价、cvr 等核心指标的有效提升。

结语

对于营销自动化工具来说，实现的是“消费者采购决策链不同阶段和营销内容的匹配”。而 ai 加持的营销自动化工具更在此基础上实现了“不同消费者在不同阶段和营销内容的匹配”，从根本上解决由于人力因素限制如“不知道如何设置流程”、“不知道该给谁推送什么内容”，从而导致“ma用不起来”的困境。

growingio 已帮助十余家头部品牌客户完成 ai 智能化应用，用 ai 能力赋能市场营销全渠道运营。growingio作为一站式数据增长引擎方案服务商，将先进的营销方法论与工具相结合，通过“数据 ai智能 营销”，赋能品牌伙伴商业决策，实现业绩增长。