微盟智营销：五大数据分析模型详解

在企业数字化转型的过程中，企业数据资产的价值开始日益显现。对于企业来说，在每天积累的无数商业活动和无限数据的海洋中获取有效的信息，无疑是大海捞针，事半功倍。

借助聚类、行为、漏斗、模拟、交叉等五大数据智能分析模型，微盟智能营销借助AI实时计算企业数据仓库和业务系统中的数据。

让企业从宏观的角度掌握客户群体的分布特征，从客户行为的深入分析中理解客户的需求。同时，利用各种数据分析工具，精细控制营销过程，并通过数据反馈优化营销策略。让企业继续提高对市场和客户的敏感性，真正实现战略决定性胜利。

1.聚类算法模型:企业客户群智能分组 客户群属性宏观控制

识别企业客户群体的关键特征属性是构建企业目标客户群体肖像的基础，也是企业实现客户精细经营增值的第一步。然而，如何从影响业务的核心属性中提取客户性别、年龄、地区等客户群体属性已成为困扰企业实现精细经营的共同问题。

在智能营销的背景下，企业可以借助蛋糕图、柱图等可视化图表工具快速查看基于客户群特征的属性分布，包括：客户性别和年龄身份分布、客户访问和注册行为分布、客户访问来源、渠道等营销的整体分布。这样，企业就可以快速识别当前客户群体的关键特征，从而建立准确的用户肖像，真正理解和掌握客户。同时，根据目标客户群体呈现的细粒度属性和行为性能，丰富企业构建客户肖像的数据维度，使企业能够更准确地识别目标客户群体，根据不同客户群体的比例合理配置营销资源，提高整体营销效率。

场景示例:

如下图所示,企业运营人员可以通过地域分布图以及性别比例分布直观清晰地掌握当前客群在不同地域与性别的分布情况。

这为后续运营商调整细分客户群的投资比例，增加北京、上海、广州等地区男性客户群的运营投资提供了重要的决策依据。

二、行为算法模型:全过程跟踪客户轨迹 掌握客户真实需求

对于传统企业来说，客户的感知和控制能力主要集中在获取和转型两个环节。保留、活跃和损失就像企业客户运营的黑盒子：客户如何活跃和损失的原因是企业无法感知的盲点。

微联盟智能营销的用户行为分析模型实现了企业客户浏览官方网站、在线咨询、试用产品等行为的全过程跟踪，分析了客户行为与相应营销策略的相关性和互动影响。企业可以使用后 的行为轨迹记录系统** 看到企业任何用户的行为，同时与页面热图、营销事件数据板等类型的精细数据图，有效的客户行为钻井和相关分析，论证企业对客户群体行为的猜测，并给出大量涌入、高频咨询、集中在某一时期损失行为合理解释，为企业实现产品细节和营销策略优化提供方向支持。

场景示例:

例如，当一个教育品牌在夏季朋友圈做广告时，他发现保留率低于营销预期。通过在后台查看客户行为记录，发现大多数用户在登录登录页面后直接跳出页面，没有进一步的咨询和保留操作。

结合热图，发现原因是页面太长，留资板块的设计与背景色相比不突出，客户关注度不够。优化这个问题后，留资率明显提高。

三、漏斗算法模型:精细控制营销流程 逐层归因升级转化

漏斗分析模型可以帮助企业实现营销过程的精细控制，通过逐层提高漏斗分层的转化性能，有效控制整体转化效率。但传统的市场和运营商是Excel通过计算业务流中的漏斗转换率（通过该层的流量/到达该层的流量），通常需要在多数据表中重复操作，单一和浅层的数据统计不能让分析师理解其背后的本质，这对提高业务指标没有帮助。

智能营销漏斗分析模型以可视化图表放大量人力投资，高度灵活定制，支持企业符合营销流程漏斗的业务规则，帮助企业实现定制营销策略分阶段运营，看到注册咨询、短信发送、卡优惠券收集等营销关键节点客户互动数据。以科学、直观、可视化的方式复制客户从营销起点到终点的全过程数据分析，比较漏斗各环节的数据，帮助企业找到最短的用户转换路径，及时发现营销策略瓶颈，实现优化。

场景示例:

例如，一家重工机械制造企业通过梳理和整合现有的营销资源，客户浏览官方网站→邮件触客→为了最大限度地提高客户转化能力，建立了从客户获取到转化的全自动流程。

经过一段时间的试运行，通过对营销过程中漏斗数据的比较，可以清楚地看到，从浏览官方网站到电子邮件接触客户的转化率显著降低。经过一些留资客户的回访，企业人员发现，用于接触客户的电子邮件营销内容侧重于装配机械的性能表达，但售后服务和零部件折扣信息较少，难以激发客户的购买欲望。在发现转型的缺点后，企业的营销人员调整了电子邮件营销副本，小型项目预订的客户数量显著增加。

四、模拟算法模型造真实的营销环境 动态优化营销策略

在新产品上市和产品升级修订中，企业营销人员将根据以往的市场研究报告和对目标客户群体的了解，制定相应的营销策略。然而，与不断变化的市场环境相比，研究报告和以往的业务经验有一定的及时性滞后，导致营销结果与企业预期有很大的不同。

提供智能营销A/B test 模型有两种不同的营销测试方法：分流实验和节点实验，为企业模拟真实的市场环境提供了强有力的支持，并在正式推广前进行测试和选择最佳的营销策略。例如，当企业需要在新产品上市场景中测试目标客户对各种不同创意、主题和渠道的策略反馈时，可以利用分流实验可视化创建不同的营销流程对照组，根据预设比例对部分目标客户进行分组模拟实验，根据真实客户行为数据优化营销细节，优化策略，逐步提高整体效果。

场景示例:

例如，当金融行业的企业设计客户获取路径时，有两种不同的解决方案。一是引导用户填写登陆页面表格，然后让销售人员直接跟进；二是引导公共账户，孵化内容，当客户意图相对成熟时进行转换。因此，企业在统一渠道广告后，在后续客户获取节点进行了转移实验，建立了控制组。运行一段时间后，通过数据可以看出，在早期阶段，第一个方案比第二个转换周期短，将具有明显的转换性能。然而，当企业人员转换计划的意向客户时，剩余支付意向较低的客户转换疲软，但与计划2相比，转换效果稳步上升。

实验周期结束后，第二种方案的转化效果较好。

5.交叉算法模型:透视多营销变量关系 易于分析复杂问题

企业论坛营销、广告营销SEM在在线营销场景中，企业通常需要在实际营销后对登陆页面数据进行深入洞察，基于交付时间点、推广渠道、客户留资等多属性变量数据之间的相关性。然而，当涉及多变量对效果的协同作用等复杂问题时，如细分客户群转换效率与交付时间点之间的关系往往困扰着缺乏有效的数据分析方法，无法得出有效的结论。

智能营销具有自身的交叉分析模型能力，可以帮助企业通过定制组合不同的统计周期字段；渠道类型、渠道标别等促进相关字段；流量行为的关键字段，如访问者数量和访问次数，具有强大的灵活分析能力，简单直观地分析多变量异构数据之间的相关性。通过生成和输出具有企业定制属性的多变量智能可视化数据透视图，帮助企业解决传统单一政治单变量数据分析问题，从整体角度清晰了解营销变量之间的协调关系，实现营销数据的深入洞察，最大限度地优化整体营销效果。

场景示例:

如果汽车行业客户想了解不同在线渠道营销内容的适应性，只需在固定统计周期后，分批检查营销渠道和登陆页面的相应选项，即可生成A渠道-A内容,B渠道-B内容,以及A渠道-B内容和B渠道-A智能数据透视图表的内容。通过比较，我们发现在渠道中固定为A时,B内容的留资效果更好，固定投放时A内容，放B渠道效果更好。

综上,经过整体分析,最优的投放组合是A渠道-B内容和B渠道-A内容。

结 语

在数字经济时代的背景下，利用科学、智能、高效、方便的数据分析技术实现综合业务管理、市场趋势预测和准确的营销策略优化已成为《纽约时报》的趋势。智能营销的五重AI算法模型将帮助企业最大限度地利用各种业务数据，以智能分析和可视化的技术服务能力，实现基于数据的库存业务回顾、当前运营诊断和未来趋势预测。让企业在准确了解市场和客户了解自己和敌人后，继续提高营销活动的准确性，优化营销质量，优化营销效果。

免责声明:市场有风险，选择要谨慎！本文仅供参考，无买卖依据。