在企業數位化轉型的進程中，企業數據資產的價值開始日益顯現。於企業而言，想要在每天無數商業活動所累積、無垠的數據之海中攫取到有效的信息輔助精準決策，無疑是大海撈針，事倍功半。
微盟智營銷以聚類、行為、漏鬥、模擬、交叉等五大數據智能分析模型，藉助AI技術，對企業數據倉和業務系統中的數據進行實時計算。
讓企業從宏觀角度掌握客群分布特徵，從客戶行為的深度分析理解客戶訴求。同時，藉助多種數據分析工具精細化把控營銷流程，並以數據反饋優化營銷策略。讓企業持續提升對市場和客戶的感知敏銳度，真正做到「運籌帷幄之中，決勝千裡之外」。
聚類算法模型：企業客群智能分組 宏觀把控客群屬性
識別企業客群的關鍵特徵屬性是構建企業目標客群畫像的基礎，更是企業實現客戶精細化運營增值的第一步。但如何在客戶性別、年齡、地域等繁多客群屬性中抽離出影響業務的核心屬性成為了困擾企業實現精細運營的共同難題。
在智營銷後臺，企業可以藉助餅狀圖、柱形圖等各類可視化圖表工具快速查看基於客戶集群特徵的屬性分布情況，包括：客戶性別以及年齡等身份分布、客戶訪問以及註冊等行為分布、客戶訪問來源、渠道等營銷等整體分布情況。如此，企業可以快速識別自己目前的客戶集群的關鍵特徵，從而構建精準的用戶畫像，真正了解和把握客戶。同時根據目標客群所呈現出的細顆粒度屬性與行為表現，豐富企業構建客戶畫像的數據維度，讓企業可以更加精準地識別目標客群，並且根據不同細分客群所佔比重合理配置營銷資源，提升整體營銷效率。
場景示例（1）
如下圖所示，企業運營人員可以通過地域分布圖以及性別比例分布直觀清晰地掌握當前客群在不同地域與性別的分布情況。
這為後續運營人員調整細分客群的投入比重，增加在北上廣等地區男性客戶群的運營投入提供了重要的決策依據。
行為算法模型：全流程追蹤客戶軌跡 掌握客戶真實訴求
對於傳統企業而言，對於客戶的感知與把控能力多集中在「獲取」與「轉化」兩個環節。而其中的「留存、活躍以及流失」就像是企業客戶運營的黑箱：客戶如何活躍以及產生流失的原因等問題就是企業無法感知的盲點。
微盟智營銷的用戶行為分析模型，以精細化埋點技術實現對企業客戶瀏覽官網、在線諮詢、試用產品等行為的全流程追蹤，分析客戶行為發生與相應營銷策略的關聯程度與交互影響。企業可以藉助行為軌跡記錄系統在後臺完整看到企業任一用戶的行為始末，同時以頁面熱力圖、營銷事件數據看板等多類型精細化的數據圖表，高效進行客戶行為的下鑽和關聯分析，論證企業對客群行為的猜想，並給出某一類客群出現的「大量湧入」、「高頻諮詢」、「集中於某時段流失」等行為以合理化解釋，為企業實現產品細節與營銷策略的優化提供方向支持。
場景示例（2）
如某教育品牌在進行暑期朋友圈廣告投放時，發現留資率低於營銷預期。通過在後臺查看客戶行為記錄，發現多數用戶都在登陸了落地頁之後就沒有了進一步諮詢和留資的操作就直接跳出了頁面。
結合熱力圖發現原因是頁面太長且留資板塊的設計相對於背景顏色不突出，客戶聚焦度不夠，針對此問題進行優化了之後再進行投放，留資率有了明顯的提升。
漏鬥算法模型：精細把控營銷流程 逐層歸因提升轉化
漏鬥分析模型可以幫助企業實現營銷流程的精細化把控，通過逐層提升各漏鬥分層的轉化表現，可以有效控制整體的轉化效率。但傳統市場、運營人員以Excel的方式計算業務流中的漏鬥轉化率(通過這層的流量/到達這層的流量)，經常需要在多數據表中進行重複操作，而且單一、淺層次的數據統計也無法讓分析者洞悉其背後的本質所在，對於提升業務指標更是於事無補。
智營銷的漏鬥分析模型以可視化圖表的方式釋放了大量人力投入，並且以高度靈活自定義的方式，支持企業符合自己業務規則的營銷流程漏鬥，幫助企業在實現自定義營銷策略的階段性運營後看到所制定「註冊諮詢」、「簡訊發送」、「卡券領取」等營銷關鍵節點的客戶交互數據。以科學、直觀、可視的方式為企業復現客戶從營銷起點到終點的全流程數據分析，以漏鬥各環節的數據對比，幫助企業找到最短的用戶轉化路徑，及時發現營銷策略瓶頸，實現優化。
場景示例（3）
如某重工機械製造企業，通過梳理並整合了現有營銷資源，以「客戶瀏覽官網→郵件觸客→表單預約上門」建立了獲客到轉化的全自動流程，以最大化提升客戶轉化能力。
試運營一段時間後，通過營銷流程的漏鬥數據對比，可以明顯看出，從「瀏覽官網」到「郵件觸客」環節的轉化率明顯變少。經過部分留資客戶的回訪，該企業人員發現所用來觸達客戶的郵件營銷內容側重於整裝機械的性能表述，但對於售後服務以及零配件優惠的信息較少，難以激發客戶的購買慾望。找到轉化的短板後，該企業市場人員調整了郵件營銷文案後，小程序預約上門的客戶數量有了明顯上升。
模擬算法模型：創建真實營銷環境 動態優選營銷策略
在新品上市以及產品的升級改版時，企業市場人員會根據以往的市場研究報告和對目標客群的了解制定相應的營銷策略。然而，相對於不斷變化的市場環境，研究報告和以往的業務經驗具有一定的時效滯後性，從而導致營銷結果和企業預期有較大的出入。
智營銷所提供的A/B test 模型以「分流實驗」、「節點實驗」兩種不同營銷試驗方式，為企業模擬真實市場環境，在正式推廣前測試並挑選最優營銷策略提供了有力支持。比如，當企業需要在新品上市等場景中，測試目標客群對於多種不同創意、不同主題以及不同渠道等較大差異的策略反饋時，可利用」分流實驗「可視化創建不同的營銷流程對照組，將部分目標客群按照是預設比例進行分組模擬實驗，根絕真實的客戶行為數據精細化優化營銷細節，優選策略，從而逐步提升整體效果。
場景示例（4）
如某金融行業的企業設計客戶獲取路徑時，有兩種不同的方案，第一種是引導用戶填寫落地頁表單，然後讓銷售人員直接跟進;另一種是引導至公眾號，以內容孵化，待客戶意向度較為成熟時轉化。於是企業再進行統一渠道的廣告投放後，在後續的客戶獲取節點進行了「分流實驗」建立了對照組。運行一段時間後，通過數據可知在前期，第一種方案相較於第二種轉化周期短，會有明顯的轉化表現。但是，等到企業人員將方案一種的意向客戶進行轉化後，對於剩下付費意向不高的客戶卻出現轉化乏力的情況，但同比方案二卻有了轉化效果的穩健上升。
實驗周期結束後，綜合對比來看，第二種方案的轉化效果更好。
交叉算法模型：透視多營銷變量關係 輕鬆分析複雜問題
在企業論壇營銷、廣告營銷、SEM等線上營銷場景中，企業通常需要在實際營銷後對落地頁面數據，進行基於投放時點、推廣渠道、客戶留資等多屬性變量數據之間的關聯性進行深度洞察，但對「細分客群轉化效率與投放時點之間關係」等涉及多變量對效果協同作用等複雜問題時，往往會困擾於缺少有效的數據分析方法而無法得到有效結論。
智營銷自帶的交叉分析模型能力，可以幫助企業通過自定義組合不同的年月日等統計周期欄位;渠道類型、渠道標識等推廣相關欄位;訪問人數、訪問次數等流量行為關鍵欄位，以現強大的靈活分析能力對於多變量異構數據之間的關聯度進行簡便、直觀的透視分析。通過生成並輸出帶有企業自定義屬性的多變量的智能可視化數據透視圖表，幫助企業解決了傳統單一「各自為政」的單變量數據分析的問題，以整體視角清晰明了地理解各營銷變量之間的相互協同關係，實現營銷數據的深層次洞察，並最大程度優化整體營銷效果。
場景示例（5）
如某汽車行業客戶想要了解在同一時間段內，不同線上渠道投放營銷內容的適配性時，只需要固定統計周期後，分批次勾選營銷渠道和所投放落地頁的對應選項，即可生成A渠道-A內容，B渠道-B內容，以及A渠道-B內容和B渠道-A內容的智能數據透視圖表。通過對比我們發現，在渠道固定為A時，B內容的留資效果更好，而當固定投放A內容時，投放B渠道的效果更好。
綜上，經過整體分析，最優的投放組合是A渠道-B內容和B渠道-A內容。
結 語
在數字經濟時代的大背景下，利用科學、智能、高效便捷的數據分析技術實現業務全面管理、市場趨勢預測和精準營銷策略優化已成為大勢所趨。智營銷的五重AI算法模型，將幫助企業最大化全面利用各類業務數據，以智能化分析與可視化呈現的技術服務能力，為企業營銷實現基於數據的存量業務復盤、現階段運營診斷與未來趨勢預測。讓企業在對市場、客戶「知己知彼」的精準洞察後 ，持續提升營銷活動的精準性，優化營銷質量，優化營銷效果。