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对谁营销就是确定目标客户(Targeting),我们首先要依据营销目标确定谁是好的客户.客户信息的分析应用最广泛的领域之一就是进行客户锁定,我们可以利用简档匹配(TargetedProfiling)依据现有好客户的特征去匹配目标潜在客户,也可以通过建立响应模型(ResponseModeling)识别谁可能对营销活动作出高的回应.

对选择适当的沟通渠道进行分析,实际上需要比较潜在客户或客户对不同的媒体渠道沟通的响应上是否有差异,对这类问题的分析通常可应用差别响应模型等来预测,从而为不同的客户或客户群设置合适的沟通渠道.进一步还可从客户的行为模式中发现客户在媒体时间上的偏好等.

对合适的传播信息的分析,实际上是对客户产品需求的差异或者利益追求的差异进行分析,这种分析通常可从客户和产品(或者服务)双向匹配的交叉销售或升级销售模型(Cross-Selling&Up-Selling)分析展开.对于新媒体中传播的信息内容,因为其富媒体的特性,所以在信息内容的分析上不但要考虑和体验场景的匹配,还必须重点关注这些数字化的内容从创意、制作到回收各个环节间的时序配合等.

通过多种渠道包括新媒体渠道实施精准的信息传播.当利用客户信息进行了深度的智能分析并制定出相应的决策后,我们通常会通过各种渠道去应用和落实这些决策,以实现企业的营销目标.新媒体天然地具有精准化和个性化的特点,因此越来越受到营销者的重视.在此环节我们认为需要重点关注两个方面：一是落实渠道间多维度的协同设计；二是利用绩效指标分析衡量营销的效果并形成真正的营销闭环.

渠道间的协同既包括各个客户接触点间的组合使用,如我们曾经组合使用汽车论坛中的软文发布和营销两种方式而获取高于单个渠道近十倍转化率提升的效果；也包括内向和外向传播渠道间的互动结合,充分利用客户发起的沟通和营销者发起的沟通间形成波段式的营销合力；还包括根据不同媒体渠道特性(如内容的丰富性、传播的速度和送达的时滞性等)进行差异化的功能定位.

另一方面新媒体渠道还为营销者提供了即时的绩效衡量机制,这是其区别于传统媒体渠道的优势之一.更为重要的是我们可以通过设定对照群组来衡量不同渠道营销效果的差异,通过这种差异比较,我们可以清楚地区分究竟是因为营销沟通改变了消费者购买决策行为还是这仅仅是一种均值回归(即无论如何消费者都会购买).只有剔除了均值回归效应后的营销效果才是衡量营销回报比较准确的方式.同时每一次营销活动的效果衡量分析通常可以为未来营销活动的预测和多渠道之间的协同优化提供丰富信息输入,从而使得企业不断地从客户信息中获取越来越多的洞察,更好地指导营销和客户管理工作.

王建斌新华信国际信息咨询(北京)有限公司数据库营销咨询总经理

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