Convertlab 全景全链路营销云产品发布回顾 【附全程视频】

admin2021年06月17日 09:50
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Convertlab的第一次线上产品发布会Demo Day已圆满结束。本次发布会不仅对其最新推出的全链路营销云产品进行了逐一阐释,还深度分享了Convertlab对于中国数字化营销的一些观点,以及在产品上对现在与未来的规划与进展,非常值得重温与期待。

本文将把这次的Demo Day全链路营销云产品发布会进行精华提炼,再结合数字化时代企业面临的相关挑战,运用推出产品各模块功能解析来实现的全链路营销效果展示,意图与企业共同关注商业架构中的每一块需要被改造、融合乃至转型的环节,通过对数字化基础设施的升级建造,来帮助企业提升数字经济竞争力。

Convertlab 2021年产品发布全程回顾


Convertlab Marketing Cloud

全链路营销云

以数字化基础设施为目标打造


Convertlab认为,企业的数字化基础设施,应该具备私域客户经营 、公域流量经营、 数据资产管理及智能化四方面的关键能力。这集中表现在建立私域流量池以更低成本持续经营客户;以数据为依据衡量和优化流量渠道去获取更高质量的客户流量;沉淀数据资产并通过数据洞察和数据激活实现数据资产变现和在营销闭环中利用AI赋能以应对更大规模的数据和更复杂的营销场景。

因此,以数字化基础设施为目标打造全链路营销云,就可以为企业实现“全渠道(线上/线下/公域/私域)、全场景(围绕客户生命周期的沟通策略覆盖和实现各业务转化的营销活动)、全链路(贯穿客户旅程中的前链路拉新/中链路培育/后链路转化的营销策略设计、执行和衡量过程)”的精益客户运营。


What is Convertlab Marketing Cloud?

因此,以数字化基础设施为目标打造全链路营销云,就可以为企业实现“全渠道(线上/线下/公域/私域)、全场景(围绕客户生命周期的沟通策略覆盖和实现各业务转化的营销活动)、全链路(贯穿客户旅程中的前链路拉新/中链路培育/后链路转化的营销策略设计、执行和衡量过程)”的精益客户运营。

此次推出的Convertlab Marketing Cloud,是以数字化基础设施为目标打造的全链路营销云产品,其矩阵组成为广告(AD Hub)、数据管理(Data Hub)、AI赋能(AI Hub)和私域营销(DM Hub)。


AD Hub

代表公域流量经营基础设施,
构建广告营销生态,
评估广告监测和全链路效果,
拥有最新的RTA及联邦学习能力。

Data Hub

代表数据资产基础设施,
作为国内实时CDP产品,
支持实时的全渠道用户画像,
洞察决策及激活数据资产。

AI Hub

代表智能化基础设施,
通过AI赋能进一步提升能效,
包含智能客群选择、NBA、
推荐引擎及客户信息价值评分等。

DM Hub

代表私域客户经营基础设施,
增加新的企业微信,
抖音营销渠道,
同时大幅增强自动化引擎,
支持万物互联自动化营销。


AD Hub实现 | 营销全域全链路

文:Convertlab 广告技术与生态VP 宁宁

近年来兴起的链路营销,代表着一个营销生态内公域与私域资源的整合,以技术方式优化的用户转化路径。全域全链路营销,则在链路营销基础上,增加了跨生态流转的可能。Ad Hub产品的推出,解锁了Convertlab Marketing Cloud上的广告能力,“一纵一横”实现了基于数据驱动的全域全链路营销闭环。

一纵代表对用户的纵深追踪,贯穿着整个客户生命周期。数据的跨媒体前中后链路的打通起了至关重要作用。只有打通数据、沉淀数据资产,才能有效地收集和统一管理在不同触点的客户数据,进而了解客户并为他们量身打造营销内容。

一横则代表跨生态和公私域的场景流打通。在覆盖不同流量的基础上构建各类跨域流转场景,例如在已点击人群的跨渠道重定向时呈现相关但不相同的创意,又例如用户从广告导流到公众号或小程序后,根据这个用户在不同广告渠道点击的素材来提供个性化的商品和内容。这样,客户在触达任何渠道时,品牌都可以无缝跨渠道与用户沟通,创造出一致的用户体验。

AD Hub将会把“一纵一横”能力结合在一起延展到广告世界,来形成全渠道用户运营平面,再在这个平面上提供运营赋能来打造“品牌认知-兴趣唤起-行动激发-深度转化-保持忠诚-赋能拉新”的用户旅程,把更多、更优质的客户从公域带到私域,同时让用户私域的行为和数据又能赋能公域的拉新,从而实现营销大闭环。

AD Hub提供全域全链路广告工具箱(包含Trading Desk/RTA引擎等投放应用;DMP/广告监测/三方标签市场等数据应用;素材库与智能创意等内容应用),帮助企业提升新客获取与老客激活的效率与效果。

AdHub定位帮助广告主构建自有广告营销生态,期待成为企业与各大媒体/各大数据生态的高效连接者,共建工具的运用可以深度释放一方数据、三方数据与媒体数据能力结合的价值,我们也在持续拓展优秀媒体、数据和内容合作伙伴,旨在助力品牌构建一个丰富的、可持续进化的自有广告工具生态。



DATA Hub实现 | 企业数据全链路管理

文:Convertlab 产品经理 胥蒙

面对千万级甚至上亿级的用户数据,光靠跨部门的梳理协调效率是极低的,企业迫切需要一个中台,将天猫/京东这些EC/公众号/小程序以及门店线下数据等支离破碎的数据全部打通,进行高效率的统一管理。但是,这样的数据平台并不能完全解决业务部门的增长需要。一个合格的中台一定是业务驱动的,且最终要在业务上体现价值。

基于这样的设计理念,Convertlab推出了全新的“业务性CDP产品”Data Hub,包含了数据接入、数据清洗、数据资产、数据应用和数据赋能几大模块,分别对应采集、统一、分析和激活几个核心能力。

通过数据源管理和数据连接器先将数据孤岛的状态打破,在完成数据接入后进行数据清洗确保数据整洁。之后再将数据从较为原始的阶段推进到具有更清晰、具有业务含义与洞察的阶段,我们称为搭建One ID体系、形成客户画像,帮助企业从360°全局视角洞察每一个客户的偏好,甚至洞察客户与客户之间、客户与商品之间的关系,然后给他们打上标签、做好分组,再赋能给其他业务系统,“投其所好”地开展营销,最后再将营销后产生的数据回流到CDP,完成持续加工出更精准的用户画像的一整套营销数据的闭环流转。

Data Hub三大亮点

◆实时性是支撑品牌开展个性化实时营销的第一要素。Data Hub可以突破性地做到小于100毫秒实时处理和响应,这意味着通过Data Hub可以超越“高级个性化”,迈入“超级个性化”的阶段(CDP可以完全实时性给出推荐建议)。

◆GDM通用数据模型架构设计上,我们采用了Class与Mixin相结合的方式。One Data的数据定义,可以更高效协同数据集成和管理,更快速创建各自的数据对象和架构,并适配更通用的数据模型大大节省数据关联工作时间。基于GDM系统的打通,Data Hub才能实现企业数据全链路管理的终极目标。

◆客户画像达标则非常考验工具功能的综合实力,它要求系统首先通过流批一体的达标计算,完成标签的增强,然后由event gateway实时接收到数据分发给MA,自动触发后续的的营销策略。

值得一提的是,Data Hub建设了行业知识库,这是Convertlab陪伴客户快跑6年的阶段性总结,从广泛的业务实施经验中抽象出一整套行业知识模型,通过打造泛零售、快消、汽车等行业知识库,帮助品牌更加便捷地定义自己的标签和指标体系,实现更好的业务易用性。



AI Hub实现 | 全链路营销智能化

文:Convertlab 产品经理 吴奕旻

我们一直在强调数字化、自动化、智能化,作为MA三部曲能做且必做的最后一步,智能化极为重要。AI Hub的推出,将全面赋能MAP、CDP、DMP等平台,实现全链路、多场景的降本增效,使整个产品矩阵同时迈入智能时代。AI和营销的结合,需要AI来承担大脑角色做出决策和指挥。

AI将客户洞察、策略搭建、创意优化、运营交互和效果反馈这5个阶段融为闭环,为行业、品牌和场景重塑营销全链路,系统性地提高营销效率趋近到最优。AI其实是贯穿于营销各个环节,以人力不可及、人工不可为的效果回答了4W(对谁、何时、什么渠道、推送什么营销物料)问题。

AI Hub定位面向业务人,是一个结合行业和场景的、高度贴合营销业务流程的能力平台。这种发掘高价值场景,并在场景中融合客户数据和先 验知识的Fusion AI,既是AI Hub的一大特点,也是Convertlab多年深耕营销领域的优势所在。所以,AI Hub本质上不同于数据科学家们使用的机器学习平台,另外也在功能深度和技术实现上大幅超越以往的规则引擎和传统的专家系统。

AI Hub首发3大功能

◆行为触发是针对每一位用户的实时行为,去设计什么时间推什么营销策略,以提高转化等业务指标。AI Hub可以根据算法模型判定客户生命周期的分类和跃迁方向,利用客户属性和近期行为链条的数据,去判定在什么时间适合对这个客户推送消息。结合商品推荐系统的输出以及客户最后出现的渠道,AI选择并组装一条对应投放渠道的文案,再由MAP去执行。

◆商品推荐系统的技术在公域平台上已经很成熟。AI Hub不仅把最可靠和前沿的算法从公域平台搬到私域营销里面来,还提供一套供业务人员配置的页面,并允许增/删/改/查多个推荐位,根据不同推荐位的逻辑不同轻松配置。

◆特征评分将来会发展成闭环利器。业务人员不仅需要运用方案减轻工作负担,还需要工具帮助他们加深对客户的理解。比如办了场营销活动,什么人参加了/什么人没参加,他们特征(年龄/地区/会员等级/小程序登录频率等等)如何,特征里面达到一个什么样的阈值会有大概率的响应,这些都能通过工具带来洞察。

做AI的使命是让AI高效落地,让AI赋能营销,让所有企业都用好智慧营销,让所有消费者都享受智慧营销。Convertlab之所以能够达成一般AI公司做不到的效果,是因为我们既集成了深入行业和场景的业务理解,又突破了被动埋点的数据采集,加之有自动化自产自销的生成高价值行为数据,这就使AI营销成为了自驱的闭环。



DM Hub实现 | 精准营销自动化

文:Convertlab 产品经理 黄杰

作为Convertlab最早的一款产品,DM Hub已相对成熟,为了它的精细化打磨和应用深度,Convertlab在近年花了更多时间,使它在场景连通、应用深度和开放能力上更加优秀。DM Hub围绕客户全生命周期进行精准化营销,为客户建立起全渠道的获客能力,在不同渠道对客户进行身份识别和匹配,生成精准的360°客户画像,让品牌真正了解自己的客户群体。

有了客户画像,就可以与客户进行个性化的营销互动(Inbound内容互动和Outbound消息触达),且所有策略都可以通过一个自动流程搭建出来。流程搭建好并执行后会有对执行结果的统计分析与生成报表,并通过分析洞察发现问题及时调整策略,以便更好地执行下一场营销活动,整个过程就构成了一个完整的营销闭环。

在内容互动上,DM Hub支持通过微页面/微信图文/App或小程序Banner/H5游戏和官网与客户进行互动,并记录客户的互动行为。在消息触达上,我们支持通过短信/邮件/App push/微信模板消息/企微消息等方式与客户建立沟通。

而通过自动流程编排整个活动策略,主要是由触发事件、条件判断和执行动作这三部分组成。整个流程搭建只需用鼠标拖拽流程组件,就可以快速搭建出一场营销活动,非常便捷。通常组织一场复杂营销活动至少需要15天,而运用自动流程可以缩短到三天,甚至更短的时间。

关于活动效果查看,可以把收集到的大量活动数据基于数据对象、指标、维度、时间范围等进行设置,灵活搭建出所需要的分析看板。除了提供属性、行为、订单和漏斗分析等基础分析能力外,还提供了一些更加贴合业务场景的高级分析能力,包括RFM分析、同期群分析、商品组合分析、交叉分析、转化间隔分析等等,且多个分析组件可自由组合,更加直观。

以上内容构建了完整的DM Hub精准化营销体系,在此基础上,它的灵活性、个性化、自动化、行业化和安全等方面也在持续增强。DM Hub今天的产品能力,是在服务大量客户的实战经验中而获得的,与其他产品相比,我们并没有选择绕开那些营销场景最复杂、数据量最大、实施难度最高的客户,而是与这些客户站在一起,去处理更深层次的营销难题,客户的支持和陪伴永远是我们不断前进的动力。

综上,Demo Day产品发布会展示的Convertlab营销云套件,既可以供企业选择某一款产品来满足特定领域内的需求,也可以组合这些产品形成企业的数字化转型基础设施。

在已经逐步成为标准的CDP和MAP之外,我们对一系列运用前沿营销科技提高具体业务问题的应用和效果(如Lakehouse/数据专区/联邦学习/数据智能/RTA/程序化创意/aPaaS等)都更加在意和急于去探索。Convertlab也会继续尝试和行业内的头部机构携手,持续去推动企业对营销云的认识和了解,帮助企业规避过程中的沉没成本,力求推动行业内的协同,提高生态合作效率。


统筹:大图/Junfang

设计:小明

排版:Jackie

技术:乐乐

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