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2022-05-19 17:05
如今越來越多人在談論利用云營銷來提升零售商網站ROI，谷歌、微軟和亞馬遜以及國內的阿里和騰訊等大型云服務供應商也在投入大量的資源和成本，想方設法吸引零售商對這一新興技術的興趣。企業如何通過云營銷提升競爭力？
1. 機器學習：
零售商對數據的使用越來越重視，各家企業幾乎每天都在密切關注績效數據，季度趨勢、品類洞察和庫存水平幾乎是公司各層級管理層都要關心的內容。這類分析對于所有零售企業的成功都是至關重要的，同時，機器學習也在改變游戲規則。
數據科學能夠發現人眼察覺不到的趨勢。在針對某一產品線進行第一輪優化的時候，要找到這些寶貴的數據洞察并不困難，一般來說，使用數據模型，探索消費者行為數據中的關聯性，很容易就能發現業務優化點。
但是總體而言，分析的范圍和目標是由分析師來定義的。機器學習會助你更進一步，在錯綜復雜的消費者路徑中，從上百萬條互動中挖掘數據規律，跳脫人類思維的局限，并且其速度也是任何傳統數據分析方法都無可企及的，只需幾個小時就能完成過去幾周的工作。
如果說機器學習好比是團隊的大腦，那么營銷云則如虎添翼。要找到下一個可以進行顯著優化的方向，需要對大量、多元化的數據集不斷進行測試和學習。
要理解消費者行為數據，制定正確的策略來選擇和運用大數據，既需要良好的業務敏感度，也需要數據科學的專業能力，這樣才能有效管控測試條件對營收的影響。云營銷既能為你帶來靈活性，也使你能夠集各種技術、處理能力之所長。
2. 自動化：
云營銷云計算的另一個優點，把分析性的洞察轉變為行動。
類似谷歌營銷平臺和 Facebook 之類的主流數字營銷平臺，都是建立在以云為核心的基礎設施之上的，這樣在進行營銷活動時要利用云就更容易了。很多 SaaS產品都依托于三大云服務商，亞馬遜的 AWS、微軟的 Azure 和谷歌的 GCP。
這樣一來，高端零售商所承諾的“大規模個性化”就有實現的可能了。所謂的“大規模個性化”是指，根據每一個用戶的畫像來定制生成主頁、根據特定消費者最近的決定推送廣告和郵件、預測消費者接下來最可能購買的商品并給出一定優惠吸引消費者完成購買。
我們就是以這樣的方式利用云營銷技術，借助機器學習來觸發回應和展開測試，使用數字工具自動將消費者想要的商品推送到他們眼前。舉例而言，谷歌營銷平臺、谷歌廣告平臺和 Facebook 都有目標 CPA 和目標 RoAS 算法，幾乎能夠實時處理數據。
谷歌分析還有“用戶分群”功能，可以創建最有可能購買商品或者完成某一行動的用戶組。這樣的方式為零售商帶來收獲的案例有很多：比如，Salesforce 最近發布的一項研究調查了5億消費者，報告表明通過 AI 推薦的商品平均訂單價值要高14%。
3. 集中化用戶洞察：
在預算有限的前提下，零售商需要進行資源優化最好的辦法就是打造跨渠道的360度消費者數據庫，其中的數據也可以在其他渠道進行分析和利用，這樣下一次推送廣告或優惠信息的時就可以進行智能投放。
作為數字時代的營銷人員，我們在營銷過程中極其重視將數據和營銷工具掛鉤。如今的云不只是系統集成師和軟件工程師的工具，而是在變革著傳統的營銷界，使機器學習所得出的結論可以直接自動應用在數字營銷工具中。
舉例而言，云營銷的一個好處就是能強化 CRM。一次電子郵件營銷投放若能達到20%的打開率，零售商就會很滿意了，但仍然有80%選擇訂閱的忠實用戶沒有看到促銷信息。
那么這80%應該怎么辦呢？CRM 團隊也許會想再給他們發一封郵件，但這可能不是最明智的解決辦法。如果在云平臺上面建立一個集中的消費者數據庫，就可以通過一系列不同的策略來對剩下的80%進行精準投放。
比如在接下來的5天內會給他們展示5-8個展示廣告，或者根據他們的搜索詞調整競價策略，或者重新定制他們的下一個落地頁等等。你可能會說，依托現有的 CRM 系統，已經可以實現這一點了。
但是將所使用的各種營銷技術的套件結合在一起，來測試和提高用戶活躍度的新方法，正是任何集中化項目想要達到的主要目的之一。這在云里面的成本會低很多，因為項目配置的成本接近于零。
持續學習很多不同業務場景下如何能最高效地促成消費者完成交易的策略也十分重要，需要洞察和持續性的測試迭代。
關于55數據公司
從屬于世界第一家品牌技術集團 You & Mr Jones， 55 是一家全力協助品牌領航數字世界的新型數據咨詢公司。我們幫助品牌充分利用數據與技術，增強透明度，提升團隊數據實力，推動數字營銷創新，全力打造線上與線下完美融合的消費體驗。
55 總部位于法國巴黎，并在倫敦、日內瓦、紐約、香港、上海、深圳、臺北均設有分公司。憑借其獨特的技術方法和軟件以及服務的專業度，55 被德勤（Deloitte）評為歐洲發展最快的數據公司之一。
（來源：55數據）
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