利用云营销提升广告精准投放率-雨果网

零售商如何通过云营销实现销售增长？

云营销究竟能给企业带来怎样的价值？如何帮助企业提升竞争力？

如今越来越多人在谈论利用云营销来提升零售商网站ROI，谷歌、微软和亚马逊以及国内的阿里和腾讯等大型云服务供应商也在投入大量的资源和成本，想方设法吸引零售商对这一新兴技术的兴趣。企业如何通过云营销提升竞争力？

1. 机器学习：

零售商对数据的使用越来越重视，各家企业几乎每天都在密切关注绩效数据，季度趋势、品类洞察和库存水平几乎是公司各层级管理层都要关心的内容。这类分析对于所有零售企业的成功都是至关重要的，同时，机器学习也在改变游戏规则。

数据科学能够发现人眼察觉不到的趋势。在针对某一产品线进行第一轮优化的时候，要找到这些宝贵的数据洞察并不困难，一般来说，使用数据模型，探索消费者行为数据中的关联性，很容易就能发现业务优化点。

但是总体而言，分析的范围和目标是由分析师来定义的。机器学习会助你更进一步，在错综复杂的消费者路径中，从上百万条互动中挖掘数据规律，跳脱人类思维的局限，并且其速度也是任何传统数据分析方法都无可企及的，只需几个小时就能完成过去几周的工作。

如果说机器学习好比是团队的大脑，那么营销云则如虎添翼。要找到下一个可以进行显著优化的方向，需要对大量、多元化的数据集不断进行测试和学习。

要理解消费者行为数据，制定正确的策略来选择和运用大数据，既需要良好的业务敏感度，也需要数据科学的专业能力，这样才能有效管控测试条件对营收的影响。云营销既能为你带来灵活性，也使你能够集各种技术、处理能力之所长。

2. 自动化：

云营销云计算的另一个优点，把分析性的洞察转变为行动。

类似谷歌营销平台和 Facebook 之类的主流数字营销平台，都是建立在以云为核心的基础设施之上的，这样在进行营销活动时要利用云就更容易了。很多 SaaS产品都依托于三大云服务商，亚马逊的 AWS、微软的 Azure 和谷歌的 GCP。

这样一来，高端零售商所承诺的“大规模个性化”就有实现的可能了。所谓的“大规模个性化”是指，根据每一个用户的画像来定制生成主页、根据特定消费者最近的决定推送广告和邮件、预测消费者接下来最可能购买的商品并给出一定优惠吸引消费者完成购买。

我们就是以这样的方式利用云营销技术，借助机器学习来触发回应和展开测试，使用数字工具自动将消费者想要的商品推送到他们眼前。举例而言，谷歌营销平台、谷歌广告平台和 Facebook 都有目标 CPA 和目标 RoAS 算法，几乎能够实时处理数据。

谷歌分析还有“用户分群”功能，可以创建最有可能购买商品或者完成某一行动的用户组。这样的方式为零售商带来收获的案例有很多：比如，Salesforce 最近发布的一项研究调查了5亿消费者，报告表明通过 AI 推荐的商品平均订单价值要高14%。

3. 集中化用户洞察：

在预算有限的前提下，零售商需要进行资源优化最好的办法就是打造跨渠道的360度消费者数据库，其中的数据也可以在其他渠道进行分析和利用，这样下一次推送广告或优惠信息的时就可以进行智能投放。

作为数字时代的营销人员，我们在营销过程中极其重视将数据和营销工具挂钩。如今的云不只是系统集成师和软件工程师的工具，而是在变革着传统的营销界，使机器学习所得出的结论可以直接自动应用在数字营销工具中。

举例而言，云营销的一个好处就是能强化 CRM。一次电子邮件营销投放若能达到20%的打开率，零售商就会很满意了，但仍然有80%选择订阅的忠实用户没有看到促销信息。

那么这80%应该怎么办呢？CRM 团队也许会想再给他们发一封邮件，但这可能不是最明智的解决办法。如果在云平台上面建立一个集中的消费者数据库，就可以通过一系列不同的策略来对剩下的80%进行精准投放。

比如在接下来的5天内会给他们展示5-8个展示广告，或者根据他们的搜索词调整竞价策略，或者重新定制他们的下一个落地页等等。你可能会说，依托现有的 CRM 系统，已经可以实现这一点了。

但是将所使用的各种营销技术的套件结合在一起，来测试和提高用户活跃度的新方法，正是任何集中化项目想要达到的主要目的之一。这在云里面的成本会低很多，因为项目配置的成本接近于零。

持续学习很多不同业务场景下如何能最高效地促成消费者完成交易的策略也十分重要，需要洞察和持续性的测试迭代。

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（来源：55数据）

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