디지털화 변화는 이미 각 업종 발전의 전략적 수요가 되었다. 디지털 중국' 의 청사진은' 제14차 5개년 계획' 계획에서 확정됐으며, 이는 업계 과학기술 역량 건설의 방향에 대한 지도도 제공한다. 소매 금융 등 8 대 핵심 업종이 먼저 과학기술 능력 내부화를 추진해 중국 기업을 디지털 변환으로 이끌었다. 예를 들어 소매 디지털화는 채널 건설과 비즈니스 디지털화를 핵심으로 하는 1.0 시대에서 디지털 비즈니스 운영과 전반적인 효율성을 핵심으로 하는 2.0 시대로 업그레이드되고 있습니다. 금융기관은 증권감독회가 발표한' 증권선물업 과학 기술 발전 제 10 년 계획' 에 따라 증권사의 디지털화 전환의 지도 사상, 작업 원칙 및 중점 방향을 분명히 했다. 이들 모두 중국 기업들이 자신의 전반적인 경영 전략을 재검토하도록 촉구하고 있으며, 사용자 중심의 전체 채널 폐쇄 루프 마케팅 플랫폼이 특히 중요하다. 핵심 팀이 10 년 동안 축적한 기술 및 디지털화 능력에 힘입어 디지털 기술은 소비자 소매 및 소매 금융의 디지털 업그레이드 시나리오에 초점을 맞추고, 사용자 수명 주기 관리를 핵심으로 하는 마케팅 클라우드 제품 방안을 제시하며, 고객 데이터, 고객 통찰력, 고객 여정 모듈과 함께 디지털 도구를 사용하여 마케팅 작업을 수행하고, 신규 사용자를 만지고, 기존 사용자를 유지하고, 기존 사용자 중심 증분을 활용하며, 사용자 생태의 양호한 운영을 실현하고, 더 좋습니다. 0 1 디지털 마케팅 클라우드란 무엇이고, 기업을 위해 어떤 문제점을 해결합니까? 디지털 마케팅 클라우드는 마케팅 운영 시나리오 아래 기업 디지털 뇌를 기반으로 한 제품 집합 방안입니다. 사용자 운영 지표 시스템을 통해 기업이 데이터 자산 플랫폼을 구축하는 데 도움을 주고, 지식지도와 기계 계산으로 온라인 비즈니스 데이터를 통합하고, 360 도 사용자 초상화를 구축하고,' 인화장' 데이터 출력과 함께 고객 통찰력 분석 및 마케팅 전략을 결합하여 고객, 추천, 마케팅, 배수, 자산 보존, 홍보 등 다양한 비즈니스 성장 시나리오를 구현합니다. 실제로 기업 디지털화 전환 1.0 시대부터 각 데이터 서비스 업체들은 디지털 운영을 위한 제품 아키텍처를 탐구하고 개발해 왔지만, 탐사 과정은 순조롭지 않아 기술과 지식 비축의 문턱에 직면해 있다. 첫째, 데이터 개발 통합에서 엔터프라이즈 전체 플랫폼에 대한 직접적인 비즈니스 데이터를 얻는 방법, 업계 발전에 부합하는 타사 플랫폼 데이터를 선택하여 구조화 개발을 수행합니다. 더 나아가 데이터 통합 모델에서는 모든 기업이 IT 정보화를 완료하는 데 몇 년이 걸렸지만, 각 업무 대응 단위의 데이터 간 연관성이 약하기 때문에 데이터 섬이나 개별 사용자의 전체 데이터를 연결하는 데 어려움을 겪기 쉽다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터 통합, 데이터 통합, 데이터 통합, 데이터 통합, 데이터 통합, 데이터 통합, 데이터 통합) 동시에, 데이터 자본화 과정에서 각 부서의 데이터 구경이 다르기 때문에 객관성과 진실성을 구별하기 어렵다. 데이터 센터에는 통합된 지표 체계가 없으며 데이터 가용성이 부족합니다. 마지막으로, 의사 결정 단계에서는 데이터 출력 프로세스가 길기 때문에 레이블 및 알고리즘 모듈이 부족하여 분석 결과 출력이 지연되거나 정책 반복의 효율성이 떨어지는 문제가 발생하기 쉽습니다. 이러한 어려움에 따라 기업의 디지털 전환은 쉽지 않으며, 사용자 요구 사항 이해, 마케팅 의사 결정, 지능형 운영 정밀 구현, 마케팅 전략의 유효성 평가, 업그레이드 등이 어려운 경우가 많습니다. 디지털 잠재 마케팅 클라우드 제품의 핵심 기능은 무엇이며 기존 운영 제품과 어떻게 다릅니까? 이러한 문제점을 해결하기 위해 디지털 잠재 마케팅 클라우드 제품에는 고객 데이터 플랫폼, 고객 통찰력 플랫폼, 고객 여정 플랫폼이 포함됩니다. 고객 데이터 (CD-CustomerData) 는 데이터를 민주화하고, 기업 고객의 레이블 데이터 자산을 관리 및 침전시키고, 고객 운영, 고객 분석 등의 시나리오에서 대상 집단을 정확하게 포지셔닝하여 운영에 사용할 수 있도록 하는 제품 구성 요소의 토대입니다. 운영이 구축된 전략 시스템에는 데이터 근거가 있습니다. CI-CustomerInsight 는 다양한 분석 모델을 통해 맞춤형 인구에 대한 종합적인 통찰력을 제공합니다. 이는 기업과 고객 간의 모든 상호 작용을 위한 데이터 기반입니다. CI-Customer Insight 는 군중 선택과 고객 초상화에 사용할 수 있으며, 대용량 데이터 기능을 통해 사용자 활동, 보존, 재구매 등의 행위 초상화의 풍부함을 전반적으로 높일 수 있습니다. CJ-CustomerJourney 는 정책 개발 및 최적화에 중요한 역할을 하며, 자동화, 지능적, 템플릿화된 운영 전략을 통해 사용자 여정을 세밀하게 운영함으로써 사용자 가치를 높입니다. 기존의 카펫 폭격 마케팅 방식을 전체 채널 통합, 완전 폐쇄 루프 결정, 자동 반복 지능형 마케팅 제품으로 업그레이드하여 전체 채널 전체 링크, 맞춤형 운영, 간단한 구성, 폐쇄 루프 운영의 네 가지 핵심 이점을 제공합니다. 전체 채널: 온라인 및 온라인 통합 전략 시스템 개선; 맞춤형 운영: "천 명 N 정책" 은 기존 고객 및 개별 고객의 가치를 높일 수 있습니다. 간단한 구성 방법: 다양한 복잡한 장면 어플리케이션을 신속하게 구축하고 폐쇄된 루프를 즉시 실행할 수 있습니다. 풍부한 지능형 정책 템플릿 외에도 특정 장면과 관련된 사전 진단 및 사후 분석 템플릿이 내장되어 있어 정책 반복이 더욱 효율적입니다. 디지털 마케팅 클라우드 제품에는 어떤 애플리케이션 시나리오가 있으며 어떻게 구현됩니까? 마케팅 클라우드의 핵심 기능과 장점을 기반으로 데이터 자본화, 맞춤형 고객 마케팅, 지능형 정책 실행 시나리오를 주로 적용합니다. 예를 들어, 기업 운영자는 마케팅 클라우드 제품을 통해 고객 초상화와 그룹을 구축할 수 있으며, 운영 계획을 모니터링하는 목표 전환율을 달성하기 위해 고객을 위한 운영 활동을 자주 신속하게 만들 수 있습니다. 한편, 마케팅 클라우드는 사용자의 수명 주기 관리에 중점을 두어 기업이 고객 가치를 지속적으로 활용하고, 신규 고객을 유치하고, 기존 고객을 유지 및 육성하고, 고객 만족도를 지속적으로 향상시키고, 혁신을 실현하고, 기존 고객의 보유 및 재구매율을 높일 수 있도록 지원합니다. 시나리오 솔루션을 적용하는 방법론은 먼저 데이터 통합, 데이터 개발, 데이터 거버넌스, 데이터 서비스 4 단계를 통해 내부 및 외부 데이터를 자본화한 다음 업계 노하우에 따라 통합 지표 시스템을 구축하여 레이블 초상화를 구축하고 그룹화하는 것입니다. 둘째, AI 알고리즘과 결합 된 GASO 모델을 사용하여 운영 계획의 개념을 통해 다양한 비즈니스 팀의 전략을 분류하고 관리하며 잠재 고객 마이닝, 제품 재투자, 손실 경고, 손실 회수 등의 시나리오를 지원합니다. 핵심 비즈니스 지표를 지속적으로 추적하고 사전 진단 분석 간판과 함께 전략 개발 및 관리를 완료합니다. 셋째, 멀티 채널-온라인 확장 및 오프라인 계정 관리자-통합 전략 구현을 결합합니다. 마지막으로 현재 정책의 상태와 진행 상황을 시각적으로 모니터링하고 내부 행동, 비즈니스 데이터 및 외부 업계 지표 데이터와 함께 평가, 개선 및 최적화하여 폐쇄 루프 운영을 완료합니다. 마지막으로 이 정책의 결과 데이터를 다음 정책 목표에 피드백하여 운영 정책의 기계 학습 및 자동 반복을 달성합니다. 결론적으로 디지털 환경은 인간의 사고 방식, 조직 인센티브 모델, 기업 전략, 마케팅, 운영 등 심각한 변화를 주도하고 있습니다. 중국 기업들은 점차' 플랫폼 개방 상호 운용성, 글로벌 트래픽 * * * 구축 가치 * * *' 의 새로운 발전 단계로 전환하고 있다. 기업 디지털 변환에는 여러 가지 경로가 있지만, 마케팅 클라우드 구축은 대부분의 기업 디지털 변환의 첫 번째 선택이 되었습니다. 내부 및 외부 데이터 저장 및 분석, 풍부한 업계 지식 및 고급 알고리즘 추가를 통해 디지털 마케팅 클라우드 제품이 금융, 소매 및 기타 기업이 디지털 업그레이드를 가속화하고 보다 효율적인 비즈니스 모델로 새로운 성장을 이룰 수 있다고 믿습니다.