抖音代运营crm： 从较为喧嚣和浮华的大数据概念阶段到现在较为务实阶段

抖音代运营crm： 从较为喧嚣和浮华的大数据概念阶段到现在较为务实阶段

文丨陈

早在2015年，国家就提出大数据发展纲要，传统行业大数据化迎来热潮。以数据为主导的数字化企业时代即将到来，数字化转型是企业顺应时代的必然要求。

企业如何进行数字化升级已成为关键问题。作为数据服务商，相关负责人在对话中表示，这几年看到的最大变化是，企业数字化转型的驱动点已经从技术部门转向业务部门，产品的实施和技术能力也发生了变化。更强。这也反映了整个行业已经从更喧嚣、更浮华的大数据概念阶段走向更务实的阶段。

我认为企业的数字化转型是用数据来驱动决策。未来，企业数字化转型的重点是逐步从面向技术领域转向面向商业领域。同时，多点、场景化、智能化将成为未来三年企业数字化转型的趋势。

企业数字化转型的四个层次

企业数字化转型是行业发展趋势之一。从这个角度看，转型的关键在于，转型是从技术板块开始向商业板块开始的。由于技术部门的需求往往是多样且不明确的，业务部门的数字化转型往往落入某些特定的指标体系中。比如市场部和市场部要求用户的线上线下转化量、用户数据量和饱和度，便于进一步深入洞察。另外，业务部门还可以制定进一步的指标，比如按照价值对客户进行分组，保证高价值的用户群体不断壮大，让这群人越来越有价值。

以营销为例，将数字化转型分为以下四个阶段：

第一步是客户企业需要将业务数字化。所谓业务数据化，就是通过像ERP这样的系统来保存业务数据。过去，流程中的必要信息被保留。如今，业务数据以客户为中心。例如，客户何时何地购买什么，这些数据被保存下来，形成的客户行为过程也称为客户旅程。 .

第二步，业务数据化后需要数据资产化。如今，客户与企业的互动更多是多渠道、多点，单一渠道的数据已经不能满足需求。例如，当一些客户通过商家的APP比价，然后选择另一个日期去商家的线下商店进行购买时抖音代运营crm，用户与企业的互动旅程并不能完全通过个人APP的数据来体现。或商店。数据资产化是指企业对分散的数据进行聚合和打通，以获得更完整的用户交互行为。 360°用户视图可以深入洞察用户，更好地划分用户群体。

第三步，数据资产的场景应用。如果资产没有被合理使用，它们只是成本。只有应用在营销场景、风控场景、客户体验场景中，才能产生真正的价值。因此，企业需要打通基于用户场景的系统，洞察数据后找到目标群体，然后提供有针对性的营销材料和营销策略。

第四步，场景智能。场景闭环建立后，可智能提升效率买一个抖音直播账号，并不断验证和优化效率提升的效果。如果一个数据模型没有形成完整的数据闭环，就很难继续长期发挥作用。因此，根据营销活动的结果不断优化推荐模型，可以促进越来越好的营销效果。

因此，这种闭环只有在有了场景之后才能真正建立起来，只有在闭环之后才能智能使用，才能发挥最大的效果。

智能化、场景化的进程也催生了新一轮的业务数据化。企业的数字化转型是一个不断迭代的过程。

企业数字化转型服务商四大阵营

据认为，帮助企业进行数字化转型的服务商大致分为4个阵营：

第一阵营是以SaaS服务为主的国际服务商，但其国内发展会遇到以下问题。

首先，由于国内企业数字化转型市场刚刚起步，企业对技术平台的接受相对较晚。国内几家大型云服务商普遍支持自己的营销服务商，国外服务商发展难度较大；营销对数据有更高的要求，但国家之间有数据管控，所以在中国重建数据生态的过程同样艰巨。

其次，国内外的交通生态也不同。营销与流量的处理密切相关。比如在国内是微信生态，而在国外用的比较多的是邮件营销等等。所以他们在中国落地也需要接触生态的对接过程，需要时间。

最后，营销平台对运营商的要求更严格，需要一个线上的流程。国外感兴趣的目标叫做客户成功，国内则与增长有关。这种成长相关的人才在互联网企业普遍稀缺，需要额外的资源来支持第三方营销云的落地，所以在支持能力上会有比较大的障碍。

第二个阵营是国内的传统软件巨头，比如以前做传统CRM软件的公司。一方面，软件巨头拥有良好的用户基础和强大的交叉销售能力。另一方面，他们服务能力强，服务体系遍布全国，客户服务体验比较好。

但是，这些厂商对流量生态的运营能力和对流量的亲和力都比较弱。如今，营销已经发展到不仅提供平台，还提供数据支撑和智能模型的能力，甚至代运营，让数字营销真正用好。

所以对于传统厂商来说，他们的优势是技术平台能力强，但智能能力和流量运营能力较弱。

第三阵营是一些流量巨头。他们获客能力强，具备搜索流量、社交流量、电商流量等优势。这些流量有足够的数据来支持一个封闭的营销循环。

但同时，这些流量巨头也有不足之处。一是2C能力强，2B基因弱，难以为企业客户提供支持服务。其次，企业在进行全渠道运营时，需要一个中立的平台，同时连接，集中处理营销需求。如果流量巨头有自己的营销平台，很难从其他渠道打通流量来保证中立性。

第四阵营是初创公司，包括一些比较中立的创始公司。一些小型初创公司专注于单一渠道来解决单一问题。这种操作的好处是可以解决一些细微的问题，但在资源上也存在不足。

初创公司需要在企业端树立口碑，甚至需要大企业客户的背书，而大企业需要包括平台、数据、智能和运营在内的解决方案，但同时可以完成这些使命的公司比较少见。因此，对于企业来说，选择能够支撑这种生态发展的大型创业公司，或者根据需求结合一些小型SaaS服务公司更为合适。

多点、场景化、智能化发展的三大趋势

“我们理解的企业数字化转型更倾向于用数据来驱动决策。”相信未来三年企业数字化转型将出现以下三大趋势：

第一个点是多点，即更多的数据源。如今买刷抖音号，数据不仅来自传统的录音系统，还来自APP、微信、公众号、微信小程序、抖音、线下门店的互动大屏、摄像头的人脸识别数据等。 . 指明方向发展。

同时，用户交互的接触点也将是多点的。除了以往的短信、APP推送方式，微信、抖音等大入口的生态圈也有互动触点。 POS机的离线交互触点，以及AR等新型智能交互触点。如何利用这些互动触点为客户提供更好的体验，对企业未来来说，既是挑战，也是机遇。

第二，基于场景。现在，很多90后都有很强的自我意识，有自己的价值主张，希望与企业产生情感共鸣。例如，消费者通过淘宝App搜索商品后，直接下单购买，这是一种很好的场景化体验。因为很多消费往往是冲动的，需要场景化的服务，企业希望为客户提供更实时、更个性化的服务。

第三，智能。由于联系人和数据源的增加，维度的层次也在增加，这为智能提供了良好的基础，因此可以通过推荐和预测来做更多智能的事情。例如，某客户是零售行业服装领域的龙头企业。往年的打折季营销活动，只筛选了十几个人，规模也比较小。现在每个打折季可以设置两三百个不同的人群进行精准接触，这需要借助智能手段来实现。甚至有的银行每年大约有20,000个营销活动，相当于每半小时一个营销活动。这不能完全靠人工完成，必须依靠人工智能来辅助。

从 3 个级别管理用户数据资产

目前零售业主要涉及人、货、场，包括其他管理数据。相信任何数据都需要进行主体管理抖音代运营crm： 从较为喧嚣和浮华的大数据概念阶段到现在较为务实阶段，每个主体可能面对不同的用户，所以管理方式也不同。这是一个相对复杂的数据资产积累过程。

在营销方面，一般面对的是B2C领域的企业，客户数据可以分为以下几层：

第一层是行为。比如用户打开一个品牌APP，购物、浏览、搜索都是行为，而这些行为是第一层数据。这些行为中的每一个都有行为标识和属性，比如用户购物的金额、使用的优惠券类型、折扣率的大小等信息，是第一层的原始数据。

第二层是属性。比如数字字符串、标签、日期、地理位置、滚动时间线、计数器等，都是为了方便操作者直接操作数据。

第三层是人群。这需要根据用户标签和人口统计特征来构建人群，例如过去 3 个月内购物过的 20 岁以上的女性。企业可以在平台上建立深入全面的用户画像。

用户特征和用户旅程是基于基础数据构建的。目的是帮助运营商在营销过程中更深入地洞察用户，选择精准的目标群体。

数据的细化操作

每个人对精致都有不同的理解。从产品的角度来看，我们希望直接为运营商赋能用户的运营能力。业界普遍存在一个问题。一般数据的运营和管理都是由技术部门来操作的，但是他们不了解这些数据未来会用在哪些业务场景中。

业务人员不了解数据之间的关系，增加了双方沟通和解决问题的成本。例如，业务人员使用BI系统生成报表，但是当IT部门使用数据进行报表时，可能并不是业务人员真正想要的。如果你不理解其中的逻辑，你甚至会得出错误的结论。后来出现了BI的平民化，目的是让业务人员可以直接使用数据。

所以，所谓精细化运营，其实就是如何让运营商对客户的理解更加精细化，或者说，如何让业务人员对数据的处理更加精细化。希望减少IT部门或技术部门的参与，降低业务人员直接使用数据的门槛。运营商可以根据用户的行为进行标注、创建特征、创建人群抖音代运营crm，从而以商业化的方式处理和理解所有数据，这是细化的前提。

完成上述工作后，剩下的就是业务人员根据自己对业务的理解来构建精细化的场景了。并全程为业务人员提供咨询和培训支持，如人流时召回工作、新用户群体迎新工作、更好的用户感知等。

结论

目前人口红利正在下降，移动渗透率居高不下，流量成本越来越高。这是不可逆转的趋势。在这种情况下，国内外企业开始从获客转向留存。有报道显示，在CMO营销支出方面抖音代运营crm： 从较为喧嚣和浮华的大数据概念阶段到现在较为务实阶段，有2/3的预算投入到老客户的运营上，甚至超过了获客方面的投入。

对于数字化转型，它需要一个从提案到市场澄清到最终实施的过程。

表示现在不同的公司对数字化转型的理解不同，遇到的问题也不同。希望回归业务本质，避免非关键、非核心问题，帮助企业解决业务问题。