在过去的十年中，利用数据支持营销决策的优化成为了各商业模式最泛化的转变。分析软件、数据广告渠道、社交媒体分析、客户关系管理系统以及受众细分工具，为大中小公司冲击前所未有的业绩增长充分赋能。当然，上述工具主要着眼于品牌已经触达的受众——好比蒙上面纱的少女露出的明眸。智能营销系统则能够帮助企业揭开这一层面纱，发掘多年以来不曾触达到的客户，了解潜在市场的情形。
智能营销系统是提升品牌营销效果的重要投资。然而由于数据和信息纷繁复杂，许多品牌尤其是B2C公司往往会迷失于其中，因而难以充分发挥智能营销系统的真实价值。 接下来我们就一起探讨如何配置企业资源，布局智能营销系统。
在搭建智能营销系统之前，企业需要明确以下几项事宜，以便于获取更多的流量、吸引受众的眼球、并证明公司的投入有可观的产出：选择竞争对手作为标杆基准；决定测量矩阵；智能抓取受众数据；在整个企业中传播营销洞察；利用数据推动实践，并产出有益的结果。
- 锁定竞争对手
令人惊讶的是，许多企业并不完全清楚自己都有哪些竞争对手。以红牛为例，人们看到红牛饮料的第一眼，往往会认为其竞争对手是怪物高能饮料、东鹏特饮、NOS等运动能量饮料。然而，我们很容易忽视那些间接性的竞争对手——许多热爱运动的人在运动过后经常会拿起一瓶冰可乐、冰七喜痛饮一番，却不会选择换成红牛。因此，选择竞争对手并不应该仅仅着眼于与品牌生产和销售类似商品的直接竞争者，而是应该放眼于那些与品牌争夺同一批受众注意力的竞争者身上。例如，在自行车运动爱好者身上，红牛的竞争对手不仅仅是其他能量饮料，更是自行车运动领域的其他商家，如自行车制造商、骑行App、自行车运动类的媒体、以及一些知名的自行车运动员及KOL等。
- 决定测量矩阵
智能营销系统的测量矩阵取决于企业的综合数字营销策略，而非简单一刀切的品牌导向型或结果导向型营销。许多传统的B2C企业更倾向于品牌导向性的营销，而小型的DTC企业或高度依赖电商的品牌则更加倾向于结果导向型的营销。这两种营销模式属于相反的两个典型：前者更加侧重于受众的体验，而后者则更加注重销售业绩。
图1：营销侧重点的对比
如果企业预算允许的情况下，我们当然建议兼顾两个端点——“受众”及“业绩”端的所有数据。对于侧重受众端的企业来说，受众的情绪及主要趋势、受众在网络和社交媒体应用中的重点行为、受众的人口统计学数据、竞争对手的社交媒体营销策略及效果等数据需要着重观察；对于侧重业绩端的企业来讲，竞争对手的跨平台数字广告预算、竞争对手的收购渠道、竞争对手的非品牌关键词排名、竞争对手的跨渠道获客及销售策略，如电子邮件营销、付费SEM、SEO及CRO（转化率优化）等，是不可忽视的数据测量维度。
当然了，不管企业侧重哪一种营销模式，以下几个数据维度的监测是数字营销有效性的重要保障：竞争对手的流量状况、流量来源、广告预算及受众的内容偏好。
图2：智能营销系统中应当重点设置的数据维度
- 如何智能获取受众数据
许多企业从聘请第三方实体代理商时刻监测，或者斥巨资搭建品牌的数据库，抑或是直接向类似于Nielson、LiveRamp的数据公司购买数据。一个更好的方式是在品牌投放的各个渠道中嵌入追踪代码，或调取提供数据追踪服务的技术公司编写并测试好的现成API接口实现实时的数据抓取及多系统的数据打通，以期重现每位受众完整生命线上的各种行为及身份数据，并搭建完整的用户画像。
- 在整个企业内共享营销洞察
智能营销系统能够帮助品牌的市场部向各个部门分享营销洞察，以便于为其他部门工作的改善提供可靠的经验：通过报告权限的设置，市场部可以将不同的报告及时展现给真正有需要的部门，并自动通过系统发布报告更新的通知。
- 用营销数据指导实践，产出结果
使用智能营销系统的最终目标便是将数据洞察落到实处——为销售人员赋能，为品牌带来更多客户，提高目标受众的品牌认知度。想要让营销数据洞察为营销策略服务，市场部首先要在整个公司范围内摆脱“成本部门”的标签——通过完整的智能数据溯源体系，让销售部门以及其他业务部门看到市场部为公司业绩提升带来的贡献，为自己“利润中心”的角色正名。如此一来，智能营销系统带来的数据洞察才能够在整个公司范围内真正落地，开花结果，实现良性循环。
以上便是本次关于企业如何利用智能营销系统不断优化营销洞察，并最终落地指导实践的分享了，如果您对文中提及的受众数据获取、用户画像、营销数据洞察工具感兴趣，就请填写下方表单吧，届时将会有专人与您沟通详情。
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