营销投入大没效果？痛点难点一站式解决！

市场经济在不断发展、走向成熟的过程中，也使得市场结构和要素变得愈发复杂。营销一直是企业的必需品，其理念和方法也在不断变化。

营销是一项有组织的活动，它包括创造“价值”，将“价值”通过沟通输送给顾客，以及维系管理公司与顾客间的关系，从而使公司及其相关者受益的一系列过程。

可以看出，营销的重点在于与顾客建立基于价值的维系。然而，当前市场的消费者需求呈现出多样性，潜在顾客分布不集中，营销内容无法有效触达、打动顾客，导致价值链条受阻，企业营销成本高、效果差。

营销痛点可归纳如下：

客户角度

• 客户在哪里，主要客户人群有哪些特征？
• 客户到底喜欢什么?
• 客户的购买原因有哪些？
• 客户为什么选择/不选择我们的产品？

企业角度

• 产品线应该怎么选择和规划？
• 价格已经很低了，为什么还是卖不掉?
• 明明产品卖得不错，为什么不赚钱？

经营角度

• 该主推哪些商品？
• 目标人群该怎么定位?
• 主推渠道怎么确定？
• 收入和利润情况怎么样？
• 营销费用ROI怎么样？

信息化角度

• ERP、CRM……系统都建了，为什么收入没增加？
• 不同业务部门的数据为什么总是不一致？
• 为什么总是看不到我想看的数据分析报告？

在以顾客为中心的市场特征下，要以主要消费群体为产品营销重点，使顾客体验成为企业的核心竞争力。对于外部，价格透明度增加、成本压力大；市场需求变化快导致产品生命周期变短、更新换代加速，商机稍纵即逝，对时效性要求更高。对于内部，消费者个性化需求增多导致SKU数量激增、批量下降；传播渠道增加、粗放式投放效率极低；企业不确定性增加导致缩减营销预算，使企业逐渐进入恶性衰退循环。

因此，企业急需建立有效的数字化营销体系，实现营销的全流程降本增效提质。

解决之道 – 数据化营销

简单来讲，数据化营销就是利用客户数据来更好地实现营销目的。

数据化营销核心不在于数据本身，而在于通过数据更好地服务顾客，为顾客创造价值。

数据让企业在做营销决策分析时，不只是靠着经验和感觉来分析，而是依据实际事实，提高决策的准确率。

敏捷BI通过拖拽快速生成分析报表，可以由没有技术背景的业务人员自服务完成，新建报表变更报表等需求均可在一天内完成，帮助企业洞察数据背后的关联,趋势和逻辑等，实现对数据的深度挖掘。

目标：提升营销效果，驱动业务增长

• 销售业绩增长、盈利水平提高，运营效率和协作水平提升；
• 以用户为中心，打通用户、产品和渠道之间的链路；
• 实现精准营销，支持产品和客户的卓越运营。

业务：建立数据体系，提升营销效果

• 传播数据价值 ：简明直观最重要、每个人都能读懂；
• 一致性：统一数据口径、统一业务指标；
• 激发活力：全方位对比分析、树立内部竞争意识；
• 业务闭环：通过数据发现问题，管理闭环驱动改善；
• 多终端触达：手机、电脑、大屏，随时掌握商情。

技术：数据全打通、提升数据分析能力

• 数据全打通：统一标准、统一质量、打破壁垒；
• 融合外部数据：各线上平台销量、评论，社交舆情；
• 深入业务完善指标体系：结果指标、过程指标、行为指标；
• 敏捷平台：提升数据分析效率、快速响应业务；
• 自助分析：赋能业务、寻根溯源、持续优化。

围绕“价值”的解决方案

数据化营销体系的搭建，其目的就是为企业创造价值。数据本身无法直接提升经营收入，而是通过实现降本、增效、提质，驱动业务发展。

将企业价值进一步分解，对应到核心能力要求，如销售管理能力、产品管理能力、成本管控能力等，再搭建出相应分析主题，这样就构建出了营销分析的整体框架。

技术层面主要分为三层，最底层是技术存储计算，将各业务端数据进行统一收集、整理，打通内部数据，融合外部数据，统一用户数据，奠定坚实的数据基础。中层是数据分析平台，实现数据的分析、发掘与可视化。顶层是营销数据应用层，将数据运用于营销的关键场景，实现数据赋能。

数据助力营销全场景提升

敏捷BI通过数据为营销全场景赋能，包括销售分析、代理商分析、促销优化分析、客户价值分析、市场分析、门店分析等。

以销售分析为例，通过各维度的价值分析，反映销售情况，挖掘哪些因素可以带来销售业绩的增长，以支撑销售决策。

通过以下数据看板，可以展现即时的销售数据：

• 销售三大指标：仪表盘直观展示销售三大核心指标：回款、销售额、毛利，涵盖完成额、目标达成比，并可快速切换统计区间；
• 回款、订单、毛利、销量的当期和当年累计数字 + 各类同环比、目标完成率，并通过红、绿颜色预警；
• 销售团队业绩与目标对比展示，使管理者可以进行快速的管理考核决策。

此外，还可以对数据进行下钻、上卷，全局联动，多维洞察，用一个看板，实现监控、预警和分析，从诸多的报告中解脱出来。

数据的可视化展示只是第一步，通过敏捷BI还可以实现预测性分析，辅助营销决策。

以订单分析为例，可以实时掌握订单金额和订货量的情况，并反映近期日走势和月趋势，结合敏捷BI的AI深度分析的能力提供未来的订货量预测，并结合现有库存情况集中展示。体现团队、区域、产品、渠道等各维度的订单情况，并可以实现多维关联分析，并对渠道出货、畅销品、滞销品进行排名分析。

 

回款同样是销售工作中的重要一环，通过敏捷BI，可以聚焦回款数据情况，保障健康的资金流：

• 回款金额和回款效率，包括当期、当年累计、同环比、目标达成情况等；
• 应收账款、回款预估，根据订单情况、发货、账期进行测算；
• 近期回款额及账期趋势分析；
• 销售团队和销售区域回款情况分析；
• 渠道的回款额和回款效率排名分析。

营销是企业在市场中保持竞争力的关键要素之一，当前的市场环境和技术的发展，使数据化营销成为了必然。企业需要及早布局，实现营销的数字化转型，在艰难的环境中获得领先式发展。