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榮耀標識自動化如何賦能金融行業，實現營銷創新？
金融行業如何做到精準高效地觸達用戶的同時，降低營銷成本，提高營銷轉化率？本文筆者將從四個方面來為大家解答。
先來看一個場景
用戶A，性別男，年齡30-40歲，東北人在北京工作，大廠程序員，年收入50萬，3個月內瀏覽了10多次海外資產資訊、3次外匯政策、5次不同項目的推薦，但都沒有實際投資，投資動機產生于6個月后。
然后，根據后臺的基本信息整合，推測他上有老下有小，抗風險能力較低，預投資海外資產。于是，不加篩選的給他推送最新海外投資優惠，以及現有的、低風險的各類海投項目。
存在的問題
對于金融機構來說，較為關鍵的用戶畫像特征，并不是用戶A的性別、哪里人，而是他的投資潛力、資產配置狀況、風險偏好、認知偏差、損失/收益敏感度的評估等，這些在上述數據中都沒有準確的信息支持。
在金融行業信息化快速發展的當下，運營人員很難通過粗放型的策略來觸達用戶了。這也就意味著上面這種方式的消息推送基本無效，不僅導致資源浪費，還會因籠統的消息推送引發用戶反感，甚至流失的情況。
傳統廣告營銷界有句話很流行：“我知道我的廣告費有一半浪費了，但遺憾的是，我不知道是哪一半被浪費了。” 那么，各大金融機構應該如何精準地觸達目標用戶？把“浪費的一半廣告費”慢慢找回來。
解決方案的探索
隨著金融業務的加速和應用場景的豐富化，圍繞用戶的數據變得非常繁雜，所需要的用戶畫像維度隨著增多，運營規則也越來越精細。
因此，很多傳統金融機構在用戶觸達方面顯得力不從心，主要體現在以下幾種情況：
- 營業網點眾多、人員分散，線下培訓成本高，新產品推廣周期長；
- 用戶對待投資理財十分謹慎，單一的圖文難以獲得信任；
- 即使已有上百萬的用戶，但無法了解用戶的需求和偏好；
- 缺少有效觸達用戶的數字化工具，難以進一步分析和個性化營銷。
對于營銷人來說，面對這些痛點，這就意味著金融機構亟需改變傳統的營銷形式，借助科技創新將廣告變成對用戶有用的信息，精準地觸達有需求的用戶。
而在所有科技應用中，營銷自動化依靠大數據，實現用戶畫像-精準投放-效果追蹤-實時反饋-投放優化的完整閉環，一改傳統營銷反饋周期長、營銷效果不易追蹤、地域受限、展示顆粒度粗放等弱點，開始強勢登上現代營銷舞臺。
本文就為大家分享下如何通過營銷自動化，實現智能觸達，減少無用廣告的騷擾，降低營銷成本、提高營銷轉化率。
1. 全面、快速的數據采集
在過去，傳統金融機構各部門之間的數據相對來說是獨立的，想要跨部門獲取用戶數據會經歷一個漫長的過程，降低運營效率。
通過營銷自動化，幫助運營人員將不同渠道的數據的整合為一體，以One-ID的形式將所有線索集中到一個用戶池中進行一站式管理，打破數據孤島。不僅能夠更全面、及時、精準而簡單快速的構建用戶數據資產，還能在后續的營銷工作中，實現精準化操作。
2. 多維立體繪制用戶畫像
自動化通過實時追蹤用戶信息和行為數據，將用戶信息和行為數據接入活動管理系統，進行用戶群體維度劃分，繪制出不同的用戶畫像。同時，根據用戶基礎身份信息帶來的評分加上后期交互行為帶來的評分，對用戶價值劃分，建立360用戶畫像，幫助運營人員實現千人千面的營銷觸達。
自動化通過用戶屬性類、用戶行為類、用戶狀態類、用戶偏好類四個方面來做用戶人群標簽劃分：
（1）用戶屬性
指用戶的基礎客觀屬性，即用戶是誰。包括性別、年齡、學歷、職業、收入等。
（2）用戶行為
指用戶使用流程，即用戶做了什么。例如下載、注冊、登錄、點擊瀏覽、購買下單等一系列觸發行為。
（3）用戶偏好
指用戶觸發行為的關鍵驅動因素。以投資理財為例，用戶購買產品時是價格驅動型、風險驅動型。
（4）用戶狀態
指用戶在產品上的當前狀態。用戶是屬于免費用戶、活躍用戶、沉睡用戶還是高價值付費用戶，這一分層我們得出用戶與企業建立關切的密切程度。
3. 千人千面，智能觸達
關于智能觸達，大家可以這么理解，針對某類用戶，完成某個事件后過了多長時間之內沒有完成下個事件，我們就可以通過智能觸達的方式，引導用戶去完成下個事件。
舉例來說，針對七天內注冊且沒有下單的用戶，我們可以設置一個「7天內注冊且未下單」的群組，在指定時間，通過短信觸達的方式推送一張優惠券，引導用戶點擊。
從上述場景中，我們可以看到使用智能觸達需要考慮4個維度：精準的用戶、恰當的時機、合適的渠道、合適的內容。
（1）精準的用戶
精細化運營必然要求推送的對象要更精準，力爭所有的子彈都打在靶子上。前面已經提到過用戶的劃分，接下來需要明確推送給誰，有針對性的向不同的用戶推送個性化的信息。
比如：推送優惠券，就可以從利益偏好中選擇領券率高的用戶，向其推送相關信息，轉化率會更高；對于只理財不炒股的用戶，就不需要推送每日炒股策略了。
（2）恰當的時機
在用戶行為場景中選擇恰當的時機進行營銷觸達，能夠打造優質用戶體驗，從而帶來業務提升。在營銷自動化中基于對用戶行為數據的收集，可以自選模式、自選發送方式，設置時間，就能完成定時、有針對性的信息發送及其它營銷任務。
比如：上午股市開盤前、下午股市開盤前、下午休市時等時間是推送炒股信息的最佳時機，那么我們就能將這個時間段作為最佳的推送時間。
再比如：對愿意學習炒股的新手來說，可以給用戶制定一個學習計劃，在每天的固定時間向該用戶推送一條學習信息。這對新手用戶來說感覺就很好。
（3）合適的渠道
時機確定好，就要考慮觸達的渠道。觸達渠道可分為外部環境觸達與內部環境觸達兩種，包括官網內彈窗、信息流、紅點、站內信、push推送、微信公眾號、小程序、官方微博、郵件、短信、手機H5等等。
在選擇觸達渠道時，運營人員應根據用戶畫像的不同屬性，為用戶設計不同的觸達渠道。比如：
- 用戶放棄訂單之后，通過push推送、郵件、短信或者站內信的方式來告知用戶優惠活動，引導用戶再次達成轉化；
- 用戶關注了公眾號但并使用了小程序后，根據用戶在微信公眾號和小程序中的行為，進行人群個性化的圖文推送和服務消息推送；
- 對于到期用戶的續費提醒，第1輪用短信告知，5-7天后繼續第2輪短信，第三輪再安排客服人員電話溝通。
（4）合適的內容
確定好用戶、時機、渠道，最關鍵的是推送內容的確定。在信息過載的時代下，人們對信息已經越來越麻木，絕大部分的信息都被直接忽視掉。因此，要推送用戶感興趣的內容，一般基于用戶的瀏覽、收藏、點贊、評論等行為，有針對性地發送不同類型的內容。
比如：用戶B在某保險APP上完成風險評估，這個時候我們可以判斷該用戶有可能會產生購買欲望，且是首次購買保險產品。那么，就可以向其推送一些保險產品的知識科普，比如：“百萬醫療險”“重疾險”“意外險”等險種之間的區別等。
4. 數據監測與效果分析
與任何活動一樣，最后一步便是數據檢測和效果分析，通過對數據的監控，可以得出各種各樣的經驗總結，幫助進行優化。比如：吸引用戶關注的內容有什么共性、流量比較多的渠道有哪些、渠道的ROI情況等。
而傳統的廣告監測主要提供曝光量和點擊量兩個維度的衡量指標。
但是，在自動化的數據監測中，除了對曝光量和點擊量進行監測，更重要的是打通了之后的轉化數據——即，用戶點擊后有多少人經過引導并成功激活？多少人完成注冊？有多少人轉化成真正的投資用戶？又有多少人完成首投？多少人留存？每個留存用戶在整個生命周期中為企業創造了多少價值？
從曝光到點擊，到激活，到轉化，到付費，每一個環節的轉化率都能夠清楚地查看。通過衡量分析來指導廣告優化策略，明確廣告投在哪個渠道上能獲得的付費用戶更多，采用何種形式用戶更愿意付費。顯然，這一完整分析，通過曝光數和點擊數是無法評估的。
總結
怎么才能不浪費“一半的廣告費”？
具體來說，就是通過營銷自動化，對數據進行收集，并以此建立豐富的用戶畫像，搭配精細化的營銷手段，找到適合的渠道、精準化投放，就不會浪費“一半的廣告費”，實現真正意義上的“精準觸達”，降低營銷成本。
作者：互金營銷研究所，公眾號：互金營銷研究所（ID：ITFINLAB）
本文由 @互金營銷研究所 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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