企业营销的数字化趋势
毋庸置疑，数字化、智能化势不可逆，数据正在且加速成为经济、生产、经营活动的基本要素，我想这也是为什么中国政府一直在不遗余力的推动行业和企业数字化转型的根本原因。
在企业的成长和发展过程中，营销起着至关重要的作用。数字化和智能化的大趋势下，不可否认，企业营销也正在发生根本性的改变，基于假设和直觉的传统营销方法正在老去和逝去，企业开始逐渐转向求助或利用最可靠的信息：数据，客户或用户数据。“数据营销（Data Marketing）” 或 “数据驱动的营销（Data-Driven Marketing）”也随之产生。在此，我将尝试用尽可能简单的方式去谈谈我个人对数据营销的理解和看法。
数据营销
数据营销中的营销二字，更适宜的理解应该是集合了客户经营、客户触达及产品或服务销售的一套组合拳，而不仅是片面的做市场或推广。所以，与之对应，数据营销从本质上就是利用客户数据，基于一系列的指标去进行分析以获得客户洞察，并基于洞察去：
- 分类、分层、分群的精细化经营客户，从而使企业的营销策略、产品策略、推荐策略、客户体验等更具针对性、差异化和个性化，以最终获得尽可能高的营销效能；
- 监测、评估、优化客户触达的渠道与方式，从而使企业的预算管理、活动策划、潜客开发、转化促进等的目标更明确、过程更可视，测量更量化，以最终获得尽可能大的投资回报；
- 发现规律，去挖掘和预测客户增长机会或客户流失趋势，把脉客户，以最终获得尽可能持续的客户增长。
数据营销的挑战
数据营销虽然价值巨大，但企业想要真正有效落地却绝非易事，且充满 挑战。因为：
- 首先，要有数，且数据量越大、维度越多、数据越新鲜越好，如果是实时数据则更佳。
- 其次，有了数，能不能用？好不好用？安不安全？可不可管等一系列问题接踵而来。所以，紧接着，数据治理就成为必须，以确保数据的质量、可用性、易用性、安全性等一系列关键数据问题可以得到妥善且有效的处理，并让数据真正成为企业资产。
- 成为资产后的数据，依然冰冷且暂无业务价值。这时，基于业务单元、业务流程、业务需求、业务目标去规划、设计、构建数据指标和数据指标体系就是重中之重。在此，需要着重强调的是，这里的数据指标和数据指标体系，本质上是业务指标和业务指标体系的数据化。
- 数据指标和数据指标体系赋予冰冷的数据以鲜活的业务属性后，最后需再借助技术（算法、模型、分析工具或平台、可视化工具和平台等）去落地基于业务的数据应用，才能实现让数据说话，并最终产生业务价值。
结论
综上可以看出，数据营销其实应该是一个以客户为中心，集合了客户经营、客户触达、客户增长的数据驱动融合策略。这其中，业务、数据、技术三维融合，互为支撑，缺一不可。在国内，对于少部分已开始进入数字化转型深水区的企业，如招商银行、银河证券已开始设立数据营销专岗或数据营销融合团队进行探索和实践，对数据营销有兴趣的同学可多关注这些企业的探索和实践。
俗话说，三人行，必有我师，欢迎大家拍砖加友指正交流。
知识卡片：
招商银行┃总行零售金融总部
数据营销岗（岗位职责）
- 负责零售基础客群监测，从获客来源、过程指标、结果指标等维度，挖掘基础客群增长机会，推动基础客群AUM持续增长；
- 各渠道的流量监控及价值挖掘，构建渠道评价体系，对各渠道流量价值进行分析，以不断优化流程；
- 报表体系的维护和迭代优化，根据业务需求维护基础客群相关报表，并可以从数据分析的角度挖掘业务机会；
- 负责零售基础客户经营数据规律研究，基础客群风控模式研究、经营模型构建等数据营销支持，为基础客群经营提供数据策略；5.负责指导分行制定零售客户经营发展规划及策略，并协调组织实施。
招商银行┃总行网络经营服务中心
数据营销岗（岗位职责）
- 负责全行零售非管户客户的经营分析，牵头构建分层分类客户池，通过客户画像洞察客群规律，挖掘经营痛点和场景断点；
- 负责“人+数字化”经营能力建设，借助大数据技术，构建流量识别、分发和定价模型，通过打造客户价值标签库持续优化客户营销视图，提升一线队伍的营销效能；
- 牵头制定非管户批量经营的效能评估体系，搭建重点经营指标的分层监控视图，定期输出客户池的经营效能评估报告，并探索非管户批量经营的投入产出模型。
