发布会实录｜悠易科技CTO李旸：洞察新引擎 品牌新增长

4月26日，悠易科技LinkFlow对其核心的 “洞察”产品能力进行了升级。作为开场嘉宾，悠易科技CTO李旸做了题为《洞察新引擎 品牌新增长》的精彩分享，为我们阐释了本次发布升级的背景和出发点，帮助我们更好地理解LinkFlow CDP如何借助洞察能力助力品牌实现新增长。

01 营销5.0：客户精细化运营成为品牌新的增长引擎

按照现代营销学之父菲利普·科特勒的划分方式，营销从开始发展到今天，一共经历了五个发展阶段。从最早期的以产品为中心的营销，发展到以消费者为导向的营销，到以价值观驱动的营销，再到帮助消费者实现自我价值的营销。今天，我们已经进入了营销5.0的阶段，即技术赋能、以人为本的营销。

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伴随技术的发展，消费者很容易接触到不同的产品和服务，也可以很方便地通过社交网络以及各种社群找到跟自己有相同兴趣爱好的人交流，这些变化反映到生活方式上，促使消费者的需求越来越趋向个性化。如何准确地洞察并满足消费者的个性化需求，是品牌在营销5.0阶段面临的关键挑战。 在和品牌沟通的过程中，我们也发现越来越多的品牌形成了这样一个共识：就是在营销5.0阶段，客户精细化运营已经成为驱动品牌持续增长非常重要的引擎。

02 客户精细化运营需要更加智能化的洞察

客户营销、运营并不是一个新的概念，但是要真正把它做好却并不简单。客户精细化运营很重要的一个基础是对客户需求的准确洞察，这也是CDP产品应该提供的核心价值之一。 而在服务品牌的过程中，我们发现基于常规的数据分析方法难以形成更多有价值的洞察，比如说品牌想挖掘其高价值客户，常规的方法是基于RFM分析，但是完全基于RFM分析是难以将新客户中那些有潜力成为高价值的客户挖掘出来的。再比如，不同客户的购买周期可能是不一样的，那么针对每个客户品牌最有效的沟通时间节点是什么时候？对不同的客户品牌应该采用什么样的营销策略，包括素材、文案以及在沟通中应该传递的主要价值点……所有这些问题，都很难通过常规的数据分析得到答案。但是这些问题的答案却对营销的效果有着非常重要的影响。

因此我们认为，要做好客户的精细化运营，品牌需要更加智能化的洞察。 那么究竟什么是智能化的洞察？以下是我的一些思考。

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智能化洞察应该包含两个部分，分别是智能化的客户洞察和智能化的营销洞察。

客户洞察主要回答Who和When的问题。 有哪些客户需要运营？其中包括对客户价值和客户生命周期价值的洞察和预测。根据二八原则，品牌日常的运营更应该聚焦在中高价值的客户上，并且根据客户所处的生命周期去确定运营目标以及相应的运营策略。When则是回答针对不同客户应该在什么时间节点去对他运营的问题。这里面需要预测客户发生特定行为的时间节点，并且在这个时间节点之前对客户进行有针对性的运营活动。

营销洞察则是要回答What和How的问题。 What是指对不同的客户群体使用什么样的营销策略最有效？这里面我们需要通过A/B测试对不同的素材和文案的表现进行自动分析，并且将流量向那些表现更好的营销策略自动进行倾斜。How则是指对一次营销活动如何进行有效的数据分析。对一个营销活动品牌可能会设定不同的营销目标，我们需要基于品牌设定的目标对营销活动的效果进行自动的数据分析，同时要对如何优化这些目标给出相应的建议。

03 洞察产品三大能力全新升级，开启品牌营销新趋势

基于以上思考，LinkFlow CDP围绕智能化客户洞察进行了相应的升级和强化。 本次升级的内容，主要体现在三个方面。

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01 全面支持订单对象

在此前的产品中，订单对象作为一类客户事件，并没有做单独的特殊处理。随着LinkFlow CDP 中洞察能力的不断深化，我们发现需要把订单事件从底层的处理模型中抽象出来，这是因为在订单上很多的数据特性和分析方法都和其他的数据对象存在较大区别，这也驱使LinkFlow CDP产品的底层数据模型做了一次非常大的升级。

同时，LinkFlow CDP中预置了和很多电商平台、CRM等渠道的对接，方便品牌可以一键从不同渠道把订单数据接入到CDP系统中。同时也针对订单对象增加了很多分析模型。

02 客户洞察

第二部分是客户洞察能力的升级，包括对客户价值的预测、客户生命周期的洞察和客户行为的分析，LinkFlow CDP通过这些智能化的洞察和分析，可以给到品牌更多的建议，帮助品牌去制定更加行之有效的营销策略。

03 营销洞察

第三部分营销洞察方面，上线了营销活动管理的功能。针对一次营销活动，品牌可以把和这些营销活动相关的人群、素材和营销工作流统一管理起来并且针对营销活动去设定转化目标，同时也支持根据品牌设定的转化目标去做自动的数据分析。同时，升级后的LinkFlow CDP还发布了A/B测试的功能，在一个营销工作流中，可以支持同时测试多个不同的营销策略，并且将流量向更有效的、表现更好的营销策略去做自动地倾斜。

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