什么是营销云平台？

营销云平台是一个开放式、企业级程序化营销平台。整合广告及营销技术生态系统中的技术、资源和数据，让广告主和代理商拥有强大的、高效的、无缝对接多渠道的数据驱动营销能力。

营销云平台的功能：  

1、自动化营销  

通过营销云平台系统，采用项目自动流程设计营销活动，实现营销活动的一键启动，完全自动化。

借助营销云平台可以实现流程的拖拽式设计，营销活动的控制可以精确到秒，在什么时间与什么样的客户进行何种营销互动，网站、微信、短信、邮件、会员系统、APP还是电商平台，只需要搭建一套自动化运营流程，然后一键开启执行。

2、AI智能算法  

营销云系统中的智能化引擎通过优化的算法提取、AIEmbedding、场景优化和更精准的数据异常点处理手段，实现更加精准的智能营销。

借助AI智能算法，营销云平台可以实现智能化人群细分、智能化价值评分和智能化策略推荐。做精准化营销，会给予每一位客户打上各种标签，属性标签越多，用户研究和用户画像的颗粒度越精细。

径硕科技营销云系统的CDP（客户数据平台）可以对用户进行更详细的标签管理，如客户的性别、兴趣、行业、年龄段、品类偏好、消费倾向、订单类型、渠道类型、通过哪一次营销活动留资等等，有些大型零售企业，用户群体数以千万计，甚至可以对单一客户建立起数千个属性标签，从而在每一次营销活动中，可以针对性的对不同的客户群体采用不同的营销策略。

3、全渠道营销  

营销云平台解决了全渠道营销的问题，将市场推广中所有的营销触点进行数据打通，建立统一的营销策略，既节约了市场预算，又能够给用户带来良好的交互体验。

云营销（CloudMarketing ）“云营销”就是依靠云软件、搜索引擎以及社会化媒体做为主要媒介，通过网络，把多个成本较低的计算实体，云整合成一个具有强大营销能力的完美系统云平台。核心理念就是通过不断提高“云”的覆盖能力，以及“云”之间的逻辑计算能力，从而达到系统营销的结果，他可以减少用户的经济负担，最终使用户简化到只要在家里，一台终端，都可以得到近乎无限数量的优质客户，享受“营销云”带来的强大经济利益。

云营销就是在不断的技术革新中产生的一个新的承载在云平台之上营销模式。它能够利用云本身的特点消除营销技术门槛、降低用户使用成本，提高效率。

云营销特点

云营销拥有云计算超大规模、虚拟化、可靠安全、成本较低等特点，使得营销更加精准、便捷、低成本、实效化，不仅而此，还将产生各种新式的服务或产品。

云营销优势

相比传统的营销，云营销在以下两个方面具有绝对优势：一是解决了用户偏好不完整的问题，二是解决了新用户和新产品的冷启动（ColdStart）问题。冷启动指的是在没有历史积累的信息时，无法挖掘用户偏好的问题。接着前面的网站例子，当一个新用户进入网站A时，我们对这个用户一无所知，很容易就会失去这个潜在客户。而云营销则会根据该用户在网站B和C的浏览轨迹或者购买行为，告诉网站A该用户可能喜欢什么样的商品。同样的，当网站A想推出一款新的运动装时，由于没有历史数据，不了解哪些客户可能会喜欢这个新产品，这时如果向云端发送一个请求，第三方平台就可以根据网站B和C的用户偏好，来告诉网站A这款新品该推向什么样的消费者。

云营销不仅显著提高了信息量和信息利用效率，同时也通过云端的集中管理极大地降低了企业的营销运营和管理成本，降低新用户的获取成本，最小化顾客资本投资，同时增加潜在客户和整体利润。

保证精准营销更”精准“，主要是需要建立精准的人群画像和用户标签系统，即所谓的千人千面。千人千面就是建立在营销自动化基础上的个性化营销。

1，最小颗粒度的洞察 - 客户360°画像

每一个客户都独一无二，如果仔细去看每一个客户个体，人人都有不同特征。无论是基础的客户档案、多种身份、特征标签还是消费记录、互动记录，这些信息都同等重要并合力构成一个客户的360°画像。

2，人群细分

基于每一个客户个体的数据洞察并不意味营销一定要区别对待每一个人，更实际的是区别对待每一群人，每一群“相似”的人，这要求品牌具备人群细分的能力。

具有一个或多个相同特征的人构成一个细分，细分是大部分精准营销的目标，也是客户特征分析的颗粒度。具体细分能力是分析洞察和精准营销的基础。

3，人群特征分析

人群特征分析帮助品牌回答如下的问题：不同特征维度（例如人口属性、消费习惯、会员等级）的人群分布和数量在一定时间段内符合特定特征的人数变化。

4，消费行为特征分析

消费行为是客户用“钱”表达出来的意愿，因此展现的客户特征更加真实可信，在数据分析中有更高的权重。

通过消费行为数据，品牌可以了解客户的购买力、购买习惯（可分别从时间、场所和渠道角度）、商品或服务的偏好（品牌、品类、款式风格等偏好）。结合特定的数据挖掘模型，品牌还可以基于历史消费行为，来预测未来消费的可能性。

5，非消费行为特征分析

消费行为数据含金量很高，但量级远低于非消费行为数据。当具备了收集和整理非消费行为数据的能力后，品牌需要对积累的大量数据进行分类、加工和分析，形成客户洞察。

这些洞察可更好的优化引导到消费转化的策略，或把相同人群的消费和非消费特征进行比较，以形成新的洞察（例如发现高潜力的潜在高消费人群）。

6，组合分析

在具备数据和不同维度的分析工具后，需进一步将不同维度的分析进行组合，以产生新的洞察。

例如：

- 分析不同人群的同维度分析结果，找出人群差异或行为表现和人群特征的关系。

- 一定时间周期内，特征人群的数量变化，行为或者特征的变化趋势

- 特定行为分析路径中，对特定步骤或人群的数据下钻，找到更下一层的特征和行为原因

总之，千人千面是建立在有足够数据分析能力基础上的。

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