在神策數據近日發布的《營銷云價值解讀與場景實踐》中，將企業營銷趨勢總結為移動化、數字化和智能化，這是疫情影響之下，企業通過新的營銷與服務延長生命力的重要表現，也是5G、大數據、人工智能等新技術快速發展背景下企業營銷的派生趨勢。

營銷云是基于全觸點數據構建全域標簽體系，助力企業在自營平臺、微信生態等全渠道上精準觸達用戶，自動化營銷互動，實時反饋效果，真正實現營銷數字化、智能化的平臺。

圖 營銷云核心功能組件一覽

結合神策數據在營銷科技領域的實踐與洞察，本文將為大家詳細介紹營銷云的十大核心玩法攻略，一探營銷云的奧秘。

攻略一：基于用戶標簽畫像，驅動企業營銷決策

用戶標簽通常是指對用戶的某個維度特征的描述，其對企業的營銷價值主要表現在用戶洞察、數據分析、精細化運營、數據產品應用四方面。營銷云平臺要能夠支持全觸點數據采集和打通，ID-Mapping 識別唯一用戶，全域標簽賦能營銷和運營。

某電商平臺嘗試通過活動營銷，提升購買環節的轉化率。那么，該如何利用用戶標簽體系賦能轉化率增長呢?

首先，明確業務應用用戶畫像的三個基礎問題：目標人群是誰？目標喜歡什么？怎么執行策略？然后，基于漏斗分析，選擇購買環節的流失用戶，查看漏斗流失用戶群畫像，完整了解這部分用戶的價值分層、行為偏好、生命周期以及營銷偏好標簽分布。

接下來，將流失用戶畫像與付費購買用戶畫像進行對比，其差別所在就是企業的增長機會點。

最后，該電商平臺通過對用戶畫像的洞察分析，得到了這樣的營銷方案：通過短信發送帶有秒殺提醒關鍵詞的營銷信息，選擇運動鞋作為活動類目，集中選擇 100 元以下商品展示提高瀏覽量，選擇主體用戶活躍的時間段推送。

攻略二：借力裂變，為公眾號吸引更多私域流量

某在線職業教育公眾號的運營者，計劃在微信公眾號上發起一場裂變活動拉新，當公眾號粉絲分享活動海報并成功拉來 3 個新注冊的用戶，即可獲得全套資料大禮包，拉來 10 個新注冊用戶時，即可獲得一節免費課程。

和過去做活動需要研發、設計雙重支持不同，現在營銷人員可以借助營銷云的微信生態相關功能，直接在后臺上傳海報或在素材庫中選擇，同時設置展示個性化粉絲昵稱和姓名，通過公眾號下發給粉絲時，自動生成一張帶有可追蹤二維碼的裂變海報，一個人便可搞定一場萬人裂變活動。

圖 營銷云裂變活動海報配置

攻略三：基于精準營銷和服務，提升用戶的活躍和留存

隨著企業微信能力的不斷延展，越來越多的企業開始選擇企業微信來沉淀流量、進行營銷觸達以及促活促留存。然而在實際業務中，沒有建立對用戶的全面認知，會使得營銷人員為用戶推送的消息和他的需求相差十萬八千里，比如給已婚人士推送婚禮優惠，邀請籃球愛好者參加游泳活動等。

營銷云的企業微信客情卡，可通過 ID-Mapping 識別唯一用戶，提供全域的用戶標簽畫像。在企業微信側邊欄，導購可輕松查看單個用戶的標簽及行為序列，精確把握該用戶的社會屬性（常駐城市、首單時間等）、消費能力（消費次數、金額等)、消費偏好（品類、外形等)、活躍情況（7 天活躍、30 天活躍等)、決策標簽（消費能力評級、活動參與積極性、用戶生命周期等）等一系列特征，為其量身定制營銷活動或者產品服務。例如，在某客戶積分快過期的時候，貼心提醒客戶兌換禮品截止日期，并推薦其偏好的活動禮品，同時借機向其推送 VIP 商品信息。

從此，營銷人員便可以告別消息的盲目發送，減少被用戶拉黑或刪除的尷尬處境，從而提升用戶的活躍和留存。

圖 企業微信客情卡示意

攻略四：巧用彈窗，推動小程序中的流量變現

小程序作為微信生態中承接流量轉化的重要構成，需要營銷人員重點關注。而小程序輕量級的特征，并不適合做太多復雜的引導內容。彈窗作為一種在線營銷服務，能夠達到毫秒級響應，搶占用戶注意力，快速引導用戶達成營銷目標。因此，營銷人員可以巧用小程序彈窗，促成用戶的轉化。

圖 小程序彈窗配置界面

尤其是把握 618 和雙 11 大促的時機，在營銷云后臺設置“紅包雨”和“天降紅包”的小程序彈窗，用于大促活動的預熱。針對互動性強的用戶，觸發“紅包雨”彈窗，讓用戶在一次次的紅包點擊中，既能獲得游戲的快樂，又能獲得紅包的獎勵；針對互動性弱的用戶，則直接觸發“天降紅包”，讓用戶只需點擊一下，便可將紅包收入囊中，還可通過配置不同的紅包封面、下發金額等，實現個性化紅包發放，為大促活動的 GMV 沖刺加碼。

圖 左為“紅包雨”彈窗，右為“天降紅包”彈窗

攻略五：App + Webhook + 短信，解鎖跨渠道用戶體驗升級

營銷云能夠統一管理 App、Webhook、短信等觸達渠道，給用戶提供一致性的體驗，提升用戶滿意度，助力業績增長。

某 App 的運營人員為了增加日活，在 App 中設計了“每日簽到”的彈窗，除了日常簽到送積分，只有根據用戶特點和偏好，設置不同的簽到激勵政策，才能讓用戶堅持簽到。例如，同樣是連續簽到 7 天的用戶，未開通 VIP 的就送 VIP 體驗卡，未轉化的就送無門檻優惠券，用戶粘性顯著提升。

與此同時，可以通過 Webhook 發送站內信，給獲得 VIP 體驗卡的用戶，推薦 VIP 專享商品；給獲得無門檻優惠券的用戶，推薦其屢次瀏覽加購的商品，引導用戶下一步的行為。

針對沒有堅持簽到的、瀕臨流失的用戶，則進一步采取短信觸達，直接根據用戶偏好贈送 VIP 體驗卡或者無門檻優惠券，促使用戶重新回到 App 進行體驗和消費，完成瀕臨流失用戶的成功召回。

圖?小程序彈窗配置

攻略六：營銷活動 A/B 測試，助力策略的高效驗證和迭代

優惠券運營已經成為常見的運營手段之一，相比于花哨的玩法，優惠券背后的營銷策略更值得摸索嘗試。很多營銷人員在策劃優惠券活動時，會吐槽“發了這么多券，消費提升并不明顯”。其實，優惠券作為營銷手段本身并無優劣，系統有效的優惠券發放策略、活動才決定了它是否能發揮最大價值。

某電商平臺的營銷人員想通過發券提升高價值用戶的轉化率，卻不知道什么樣類型的券才能投其所好。此時便可以通過營銷云進行 A/B 測試：圈選鉆石 VIP 會員為目標用戶，分別設置對照組、實驗組 1 和實驗組 2 ，對應組的發券策略分別是：不觸達、無門檻 8 折券及滿 300 減 30 ，最后發現，實驗組 1 發放無門檻 8 折券的策略對鉆石 VIP 會員效果最好，嘗到甜頭后，營銷人員還可以繼續探索針對其他等級會員用戶的優惠券觸達策略。

圖 營銷活動 A/B 測試后臺設置

除此之外，文案也是決定用戶是否點擊的關鍵要素，哪種文案最吸引平臺用戶，只憑經驗和感覺遠遠不夠，最終還需要從真實數據表現中尋找答案。

攻略七：行為觸發型營銷，自動化實現實時精準觸達

根據營銷的觸發方式，營銷云的自動化營銷場景分為工作流型營銷和行為觸發型營銷兩類。其中，工作流型營銷受到固化的觸發模式影響，與“用戶為中心”的營銷場景可能存在脫節；行為觸發型營銷基于用戶行為進行觸發，形成“人、貨、場”三要素之間的有效互動。

某社交電商平臺的營銷人員希望挖掘裂變 KOC 的活動，以此達到老帶新的目的，獲取增量用戶。初步判定分享商品超過 10 次的用戶，有成為裂變 KOC 的潛力，因此針對這類用戶觸發“分享有禮”的營銷活動，通過贈送禮品/優惠券/返利等方式，激勵這類有分享潛力的用戶繼續裂變拉新。這樣，既提升了活動的針對性和參與率，又不會過度打擾到沒有分享意愿的用戶。

圖 行為觸發型營銷后臺配置界面

攻略八：借助流程畫布，打造 4s 店試駕場景的個性化用戶旅程

營銷云的流程畫布，能夠提供邏輯清晰的流程串聯營銷策略，自動化傳遞用戶的所需、所想、所要，打造用戶生命周期的個性化旅程，實現存量用戶的高效增長。

通過“流程畫布”功能，能夠避免營銷人員出現遺失用戶關鍵動作、忽略用戶互動反饋、各類活動雜亂且孤立的局面，完成把用戶從“訪客”向“忠誠用戶”的身份遷移。

圖?用戶全生命周期運營

某 4S 店的客戶經理希望能抓住“試駕”這一每日發生的場景，進行流程體系上的優化，不斷提高門店品牌在用戶中的口碑。他既想讓更多的用戶進入“試駕”這一體驗環節，同時也希望客服人員不再胡子眉毛一把抓，總是用奪命連環 call 嚇退客戶。

于是，該客戶經理借助流程畫布，對預約試駕用戶進行全流程引導跟蹤，力求提高服務效果和滿意度，策略如下:

（1）在用戶預約試駕時間的前一天對用戶進行到店提醒；

（2）如果第二天用戶按時到店，則發送歡迎短信，以及投訴和維權電話等信息；

（3）如果用戶第二天未按時到店，則推送用戶信息到外呼，由客服人員聯系用戶，了解用戶爽約原因，并進行二次邀約；

（4）對于到店試駕的用戶，于到店后第二天，對用戶進行觸達，結合預約試駕的車輛信息及具體情況，調整話術，引導用戶對服務進行評分；

（5）如果評分大于等于 7 分，則發送感謝短信。如果評分低于 7 分，則發送抱歉短信，并通知該用戶預約試駕的經銷商負責人，負責人持續跟進用戶不滿意的原因。

按照以上流程，關鍵節點的運營動作都能輕松地被自動觸發，把業務人員從單一且雜亂的運營活動中解放出來，變成真正指點江山的軍師，不斷為 4S 門店的預約試駕流程增光添彩。

攻略九：引入智能推薦欄，基于用戶閱讀偏好進行定制化內容推薦

某網絡文學平臺最近發現，平臺用戶在讀完一本書之后，會有大量的用戶流失現象。分析原因有，當用戶讀完一本書之后，如果無法快速找到感興趣到的第二本書、第三本書，用戶就會放棄平臺，而當前的人工推薦集中在固定的 Top N，更新頻率低且無法適應所有用戶的個性化需求。

基于此，該平臺首先梳理了目前產品已有的推薦位，明確應用智能推薦的場景，使推薦目標和推薦基礎規則更清晰。

然后，結合目前的運營數據分析，先不改動之前的運營位推薦邏輯，而是考慮在書架頂部和書籍章節尾頁增加兩個新的位置，來嘗試智能推薦。一方面，不改動原有的推薦位而是新增推薦位，在一定程度上更有利于產品的穩定性；另一方面，書城位置入口較深，流量規模遠遠低于書架位置和章節末尾的流量。

因為推薦算法依賴對用戶行為的計算和預測產出推薦結果，所以該平臺開始著手準備和采集數據，主要包括用戶行為數據、用戶屬性特征、書籍信息三大類，最終實現了基于用戶閱讀偏好的內容推薦，并大大降低了用戶流失。

攻略十：用戶分群，實現規則邏輯下的理財產品推薦

理財產品的推薦，可以通過制定分群策略來實現。比如，新客優享策略，可以選擇 30 天內首次訪問的新客作為目標人群，向他們展示點擊量較高的新手理財產品，按照點擊量和成交量的加權進行排序展示；

對于老客，則可以推薦下單量高且符合用戶價格偏好的產品進行推薦，按照成交率加權進行排序展示。

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《分析云價值解讀與場景實踐》

《營銷云價值解讀與場景實踐》

總結

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