一個公司想要發展，需要過三關，一是產品關，首先你的產品要好，要能滿足用戶需求；其次是管理關，一個人單打獨斗，可以小成，但是無法大成，需要團隊作戰；最后是市場關，營銷也要做的好，現在是一個酒香也怕巷子深的年代，否則你的產品只能被淹沒在信息的海洋中，所以營銷系統的搭建對于一個公司來說是至關重要的，現在也有很多TO B企業專門為公司做營銷系統，那我們今天就來說說，一個完善的營銷系統該如何設計。

1、痛點

• 獲客紅利消失

互聯網進入下半場，流量的紅利已經被用完（因為這很多大公司轉戰海外市場），流量變得越來越貴，但很多企業還是那種群發的方式，并沒有大數據分析，對人群進行精準推薦，在浪費資源同時，轉化率也極低。

• 數據孤島

很多企業由于業務線比較多，可能會有多個營銷系統，比如p2p里面有投資和借款，借款里面又分為首貸和復貸，如果每個業務線有一套營銷系統，不僅造成資源的浪費，同時系統和系統之間形成了數據孤島，無法進行交叉分析，也就無法為企業提供商業價值。

• 感性決策

企業領導在缺乏數據的情況下，容易排腦門決定，這個在公司早期以及有市場紅利的情況下是ok的，但是隨著競爭對手的增多，產品競爭的加劇，尤其是互聯網下半場，產品需要精耕細作，這個時候數據的作用愈發的重要，數據分析可以輔助領導進行決策。

• 存量待開發

依靠早期的人口和市場的紅利，很多企業積累了大量的用戶數據，但是對這些用戶的數據缺少深度的挖掘，對于成熟期的產品來說，獲客已經不是主要目的，主要的目的是將現有的大量用戶進行轉化，這才是當務之急。（ps：不是說獲客不重要，是指要有側重點。）

2、解決方案

以海量行為數據驅動，使用實時流計算勾勒更為精準的用戶畫像。通過精準用戶畫像與實時描繪的用戶現階段行為結合，深入挖掘用戶當前需求，做出前瞻性預測。利用先進工具統一管理策略，自適應機器學習不斷追蹤用戶實時行為變化，始終做出最能滿足用戶當前需求的推薦方案，做到以天為單位的個性化精準推薦，從而激發用戶真正興趣，提高轉化率。持續的精準推薦更加會讓用戶認識到商家的價值，增加用戶的依賴性。

3、用戶畫像建立

構建用戶畫像模型，我們可以從收集用戶信息數據開始?？梢詮膭討B數據和靜態數據兩大類進行細分：

• 靜態數據

自然屬性：就是該用戶的姓名、性別、年齡、收入、地域等本身固有的屬性，

商業屬性：做金融的離不開用戶的商業屬性數據，比如有多少財富，他的信用等級是多少。

靜態數據構成了用戶畫像的基本框架，可以多多參考別人的信息模型，以便完善用戶畫像的維度。

• 動態數據

還有就是動態數據，所謂的動態數據，就是指用戶瀏覽、登錄、邀請好友、關注微信公眾號等行為數據，這些行為數據可以給我們提供關鍵的信息，輔助我們決策。同時我們可以給每個行為打分，如果用戶做出我們期望的行為，則加積分，如果做出我們不期望的行為，則減積分，這樣的話可以制作一個評分卡，給用戶分層級，方便差異化運營。

當然不同產品，關注的行為數據可能不一樣，電商網站關注消費屬性、社交網站關注社交屬性，那對于內容資訊類網站，我們可能關注用戶的停留時長、內容偏好、行為頻次等。

比如我把用戶畫像通過下列維度進行劃分：

通過模型標簽，可以進一步建立預測標簽，如：自然屬性、接觸點偏好、品牌聯系強度、違約概率、近期需求、潛在需求、營銷創意偏好、社交傳播影響等。

通過這些標簽，我們可以把用戶分為以下階段：初步接觸用戶、初級線索用戶、意向線索用戶、確認線索用戶、成交客戶。

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4、渠道建立

當用戶畫像建立好以后，就可以根據用戶畫像對用戶進行分組，根據不同的用戶特征，使用不同的渠道進行觸達，比如有的用戶喜歡app推送，那就app推送給該用戶；有的用戶喜歡短信觸達，就用短信觸達給該用戶，不過需要注意的是，把一些用戶給屏蔽掉（比如有的用戶投訴你短信騷擾、那你就把短信的渠道給屏蔽掉，還有一些重要人物也屏蔽，比如一些監管機構人員），常見的渠道有以下幾個：

?

5、數據分析

對不同渠道、營銷策略下的營銷數據進行自動化報表分析，了解營銷投入/產出比，從而實現企業營銷投入/產出，提高企業受益、降低成本。

一般數據分析報表可從以下幾個維度去做：頁面訪問量分析、客戶分析、來源分析、行為分析、漏斗分析.

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