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活動盒子運營社（ID：huodongheziyys）
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說到營銷，就不可避免地談到流量，也就是用戶。當我們通過營銷活動吸引用戶進入線索系統，後續的流程就是對用戶數據進行清洗、下發跟進，直到用戶轉化，而用戶的轉化率是有限的。
未成功轉化的用戶可能未接收到消息、未點擊、點擊後未完成轉化甚至是產生反感情緒，進而卸載軟體/放棄購買等情況。對於這部分用戶，運營人員要根據其具體表現設置後續的觸達方案，將產品價值以合適的方式呈現給他們，進而不斷培養出更多的核心用戶。
但隨著網際網路媒介日益豐富，用戶轉化路徑也變得極為複雜。想要做好精細化運營，既需要完備合理的策略規劃，也需要準確、及時的策略執行及同步的效果監測與分析。前者是運營人員思維能力的核心展現，後者如果完全依靠人力執行，則需付出大量的時間與精力，疏漏難免的同時，也大大降低了運營人員在策略制定與完善方面的效率。
能不能有一種工具？可以將運營策略以既定的邏輯自動執行下去，運營人員在完成邏輯設定後，只需將精力投入到效果分析與策略制定上來，減少人工錯誤，提高生產力及效率。盈魚MA針對營銷人員的工作流程問題，特別設置了自動化工作流這一解決方案，通過大數據技術明顯簡化業務運營，準確完成一些人工操作。
下面我們就來看看盈魚MA自動化工作流，究竟是如何幫助運營人員做好用戶精細化運營的。
一、什麼是自動化工作流？
自動化工作流即workflow，它能夠將複雜的、長期的運營策略簡化為一系列具有邏輯關係的運營活動，且系統會基於預設的觸發條件，自動判斷活動中各個節點的狀態，以此來運行下一個即將執行的動作。
如此一來，運營人員可將已經驗證有效的用戶運營策略長期沉澱下來，在自動化執行中，結合環境變化與特點，對策略效果展開監測與分析，進而展開優化和改進，幫助我們管理用戶全生命周期的各個階段，針對不同用戶群體設計不同的運營策略並自動執行，實現「給合適的人在合適的時機通過合適的方式推送合適的內容」的營銷目標。
自動化工作流的核心目的是為了更極致的個性化。自動化工作流會根據一定的範式，收集並篩選用戶的行為信息，並自動將那些有價值的客戶呈現給銷售團隊，以確保銷售人員提供的信息、產品或服務能夠引起客戶的興趣，以此獲得更高的轉化率與成交率。
自動化工作流的典型營銷活動可以像下面這個樣子：
向目標客戶群A發送郵件，告知他們可以免費下載最新的電子書或者其他資料；
將下載電子書和資料的客戶歸納到目標客戶群B，並向他們發送一封感謝郵件；
5天後，向目標客戶群B發送郵件，並提供新的資料供他們下載，這次可以是一個相關的案例研究；
最後，在目標客戶群B下載資料的時候，銷售團隊會收到一個提示，表示可以對這個客戶群進行下一步營銷動作，因為相關的信息已經顯示出他們對產品有足夠的興趣，所以他們會比沒有下載的人更有可能接受相關的產品或者服務。
假設你是目標客戶，當收到一封專門寫給自己的郵件的時候，感覺是不是會比收到那些明顯是群發的郵件好得多。因為這些信息看起來更加針對性，更加人性化，能讓客戶產生一種被在乎的感覺，就會更加容易信任這家公司，也就更加傾向於付費購買他們的產品和服務。
二、自動化工作流驅動用戶精細化運營的方式
自動化工作流驅動用戶精細化運營的方式，包含了用戶畫像、用戶運營和用戶分析3大部分。
1、根據用戶畫像，匹配最優觸達路徑
用戶畫像廣泛應用於大數據精準營銷和個性化服務等領域，「千萬人撩你，不如一人懂你」，用戶畫像是洞察用戶特徵的基本工具，大家都普遍認同用戶畫像的重要性。
用戶畫像通常以標籤的形式落地，「標籤」是對某一類特定群體或對象的某項特徵進行抽象分類和概括。比如「大學生」這個標籤，其實就是對所有大學生群體的總括，細分這一標籤還可以分為年級、專業等，通過不同層級的標籤找到某一群用戶。
自動化工作流基於用戶數據（用戶屬性、用戶行為數據、用戶內容偏好數據、用戶交易數據等），通過大數據算法和模型，構建多維度用戶分析模型，實現用戶標籤的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近於真實的用戶畫像。
由此可以針對不同用戶，做針對性活動內容告知，例如，在給用戶推送一個首貸福利活動時，營銷人員通過簡訊、微信、郵件等等渠道去觸達，用戶只在微信上打開了活動，那系統將其自動貼上「微信渠道偏好」的標籤。然後，在下次做活動時，可以再次以微信作為與此類用戶溝通的主要途徑。
另外，如果用戶對本次策略中的活動都沒有興趣打開，系統會給這部分用戶打上「流失用戶」的標籤，再把用戶送到另一條「登錄促活」的自動化策略中，嘗試再次激活。
可以看到，自動化工作流可透過用戶標籤洞察不同用戶的行為差異，預判不同渠道該做怎樣的營銷策略，在產品與用戶交互的蜜月期內做激活轉化。這就是自動化工作流能幫助我們精準觸達用戶所做的場景。
2、實時分析用戶行為，自動觸發預設營銷活動
用戶行為分析是一門科學，不僅需要明確業務目標，深刻理解業務流程，還要找出需要監測的關鍵數據節點，做好基礎的數據的收集和整理工作，有了足夠的數據，還要有科學的模型，才能更有效地支持分析結果。
以下是自動化工作流的用戶行為分析邏輯：
（1）多維、靈活、實時的分析能力
實時完成數據採集回傳，不需要的定時數據處理任務，因此數據回傳後即可進行分析。任意自定義的指標和維度交叉分析可以在秒級得到數據實時查詢結果。
（2）全渠道數據採集能力
一鍵開啟對接渠道：PC、Mobile Web、APP、微信公眾號、小程序、成員推廣、二維碼渠道和企業第三方平臺。通過全渠道的數據整合，進行有效的用戶行為分析，精準捕捉用戶的內容、觸達渠道喜好情況。
（3）完備的數據開放能力
可以整合其他系統或平臺的用戶數據進行更加深入的分析，也可以面向其他業務系統或數據系統開放數據，成為其他系統的數據源。因為企業的很多核心業務系統部署在企業內部，所以 UBA 支持本地化的部署方式是數據開放能力的必要條件。
（4）面向完整的用戶數據
通過唯一識別ONE-ID定位用戶，打破時空、模式化的限制，讓用戶不再是在多渠道裡的分散數據。這就意味著用戶可以從一個溝通渠道無縫轉向另一個溝通渠道，並且在這個過程中溝通不會被打斷。
在ONE-ID超級ID體系的支撐下，可構建全維度經營指標體系，對運營、銷售、營銷、客戶維繫、水平業務進行全局分析與監控，真正實現數據驅動業務發展，輔助運營者通過數據指標進行科學決策，及時進行業務預警和創新改善。
3、個性化用戶運營，提升轉化率
新零售時代下，用戶消費旅程隨著發生改變，下一個贏得和留住客戶的戰場就在於：無論用戶是線上還是線下互動的過程中，企業必須時刻把握住用戶需求，並向他們提供主動、個性化的內容和服務。如果用戶在一次與企業互動的用戶旅程中沒有完成消費，後續的追加營銷動作對於消費者來說都是負擔，影響用戶體驗。
自動化工作流通過對用戶的瀏覽行為做捕捉，獲取用戶偏好，提供自動化的營銷動作，根據用戶人群的喜好提供不同的個性化內容，並持續不斷地與用戶產生交互行為，持續培育，提升復購率。
（1）大數據驅動的智能用戶運營
大數據技術是擴展分析、優化和交互管理能力的關鍵，這些能力能夠適應用戶運營過程中要求的處理速度和複雜性。部分自動化平臺現在已經開始使用大數據技術，或者將大數據技術作為核心組件包含在產品路線圖中。
比如：通過用戶行為與用戶需求之間的關聯關係，形成營銷活動的觸發規則、營銷效果的預測，以及通過人工智慧提出目標人群的劃分建議等。
（2）A/B測試功能
常見的A/B測試功能，是在保證其他條件一致的情況下，針對某單一的元素進行AB兩個版本的設計，並進行測試和數據收集，最終選定數據結果更好的版本。
當我們對營銷內容做A/B測試時，可配置多個版本的推送內容，按照對應的流量分配推送不同的營銷內容給用戶，可通過對比數據，找出最優的推送內容。
Google每年通過運行數萬次A/B測試優化產品、運營，為公司帶來了100億美元的收益。
三、自動化工作流金融應用案例
某金融機構的營銷渠道主要通過多場景應用、傳統的電話簡訊推銷、貸款口子合作推薦等方式將消費金融、貸款相關產品銷售給潛在客戶，這些營銷方式容易產生對於市場需求的把握不夠精準、使得客戶產生牴觸情緒，增加拉新成本。
而且上線活動營銷需要多部門協同才能開展，令活動營銷開發周期長，無法做到快速上線活動。但市場競爭激烈，該機構主打的小額貸款業務門檻較高，導致客戶考慮因素多樣，消費、貸款決策周期長。
針對這個問題盈魚MA採用簡單的託拉拽操作形式進行配置，配置示例如下：
由於企業小額貸款業務的門檻較高，所以設置的活動福利匹配低頻產品轉化成中高頻福利發放，培養客戶習慣，提高留存率。通過轉化福利頻次，撬動存量用戶提高復貸率和貸款金額。
而系統的多應用管理功能，則能支撐客戶執行符合自己應用場景的營銷活動，比如春節期間做翻牌福利的活動，企業可根據不同的應用，只需要運營人員即可快速替換皮膚上線活動，並且實時查詢活動轉化漏鬥數據。
通過盈魚MA的這一設置，幫助該企業節省了80%的活動營銷製作時間，能3分鐘快速上線推廣落地頁面、短期節日促活等互動遊戲。通過條件管理的功能模塊，從無門檻到有門檻的消費福利發放，做到精準營銷，降低約51%的拉新成本。
四、結語
從簡單的流量分析管理，到今天形成以行為分析、運營觸達、用戶畫像為主要構成的精細化數字用戶運營，可以說數位化企業已經進入了全新的階段。
盈魚MA自動化工作流作為用戶的核心工具，包含了智能畫像、智能運營和智能分析三大組件，幫助企業快速搭建起立體化、全流程及渠道的用戶運營及營銷體系，讓企業能更方便地定位哪些用戶更適合怎樣的內容，從而知道自己該怎樣滿足用戶與潛在用戶的需求，進一步實現用戶精細運營和業績增長。
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