惟客資料解讀：《自動化營銷落地實踐》之旅程設計

網上有很熱門的一句話「聽過很多道理依然過不好這一生」，這裡其實是在說，我們在拿到的工（dao）具（li）後，在如何進行應用時遇到很大困難，在企業的實際場景中，無從下手，工具無法發揮出應有的價值。那這篇文章我們就來一起討論自動化營銷應該如何在客戶經營中進行落地。

在進入這個主題之前，我們想先和大家分享一下惟客資料在數字化客戶經營的理念：「以客戶為中心，以資料為驅動」。之所以想先強調這個，是希望這個經營理念能成為企業客戶經營的過程中的一個基本原則，並且在自動化營銷以及其他客戶經營場景中，始終遵守這一原則。

例如，在設計自動化營銷場景過程中，客戶是我們設計自動化營銷旅程的核心使用人員，「以客戶為中心」的原則要求我們始終站在擁護角度觀察和思考這段旅程的體驗，「以資料為驅動」的原則要求我們關注自動化營銷的資料，結合使用者給予的反饋，重新最佳化使用者體驗，迴圈迭代營銷策略。

在此之上，再來繼續談談如何搭建出一個「自動化營銷」旅程。根據數字化運營團的實踐經驗，我們將搭建和落地過程分為以下三個步驟來進行：

第一步：設定營銷目標

每段旅程都應該它核心的運營目標，希望使用者領券消費、客戶關懷、策略測試等等都將有一個目標與之對應，這個目標將是我們資料驅動的重點指標，有沒有達到營銷目標、達到了/沒達到的原因等等，從而有目的地進行後續最佳化。

以上四類是常見的自動化營銷的營銷目標，很多讀者可能發現在實際操作中一個營銷旅程可能會同時涉及多個目標，比如我們在AB測試的時候，往往也會需要關注效果，如果有多個目標該怎麼辦呢？

我們的建議是依然是找到唯一的目標進行資料分析，測試類旅程關注兩個分支的測試差異，以最佳化不同測試條件為主。效果類旅程關注整個旅程的轉化資料，以最佳化各環節轉化資料為主。這樣，針對目標進行最佳化，保證自動化旅程的設計能夠精力集中。

第二步：規劃客戶旅程

在設定好目標之後，我們要重新回到使用者視角里。在目標的引導下，規劃使用者旅程的好壞直接決定使用者能不能完成這段設計好的旅程，以及影響後續的轉化效果。這裡有幾個使用者旅程的設計重點提供給大家：

使用者：從小範圍到大範圍

目標的背後是對應著一個使用者群體，我們在開始規劃客戶旅程時，首先應該找到這次旅程所針對的使用者群體是誰？比如促進活躍的目標，那對應的是產品已經沉默或流失的使用者的人群，促進消費目標是一段時間沒有過消費行為的使用者。

使用者選擇的標準由企業自己確定，但這裡有一點選擇上的建議，先從小範圍的使用者開始選擇，或者說選擇標準先設定儘可能是此次旅程的最直接的使用者，這樣做是為了在擴大營銷範圍前，跑通整個旅程同時測試效果，後續影響更多使用者時，做到執行可把控。

流程：最簡化使用者操作

自動化營銷的目的是希望企業與使用者進行互動，但使用者往往喜歡滑動不喜歡點選、喜歡選擇不喜歡輸入、喜歡獲得不喜歡失去，這都是人之常情。因此我們在設計自動化營銷的時候，也要參考這些偏好，做好使用者的引導，避免使用者繁瑣的操作而在中途流失。

節點：選對時間節點及觸發節點

自動化營銷的核心在於時間週期的設計和觸發節點的設計，當用戶在自動化營銷旅程中，恰當的時機對於後續行為的轉化有著至關重要的作用。

試想一下一份客戶滿意度報告，是在使用者剛剛離店時傳送給客戶，還是使用者離店的幾天後再發送好呢？這就是時間節點的選擇，在使用者還保持有印象和情緒的時候及時地提醒，更有可能達到我們的目標。

內容：符合使用者預期

內容即是企業與使用者透過自動化營銷旅程的互動內容，例如領取優惠券、生日提醒、訊息推送等等都屬於內容。在內容的設計上，一個建議是它要符合使用者在當前場景下的預期，也就是在使用者角度來看，它應該是在當前場景下，願意開啟的內容。

這裡說的可能比較抽象，我們舉一個場景，比如我們希望透過自動化營銷測試「優惠券金額對於使用者購買意願」的影響，當我們為使用者發放優惠券時，考慮優惠券發放的文案。

「您收到一張X 元優惠券，請點選連結領取」和「加班辛苦了，為您送上一張 x 元優惠券，補充能量吧」，這兩個優惠券在使用者看到時的想法和預期是不一樣的，前者可能想到的是「這是一條營銷簡訊」，而後者則可能是「正好有點餓，看看有什麼吧」，促進下一步的行動，這就是不同的使用者預期。

預判：思考所有可能性，明確引導

在設定好流程、節點、和內容後，一個基本的自動化旅程就設計完成了，但我們還希望有最後一步，就是再次回到整體的設計上來，思考使用者在這個旅程中，還可能遇到哪些場景是我們沒有考慮到的，進行一個行為預判，做好管理。

比如如果使用者沒有透過簡訊的連結訪問小程式，還有哪些途徑可以領取到優惠券？是否可以再加上小程式內訊息通知？新產品上線時，根據上新的門店情況，是否應該最小化控制使用者通知數量，而不是全員傳送通知，避免對使用者進行打擾？促進轉化的按鈕是否太靠下，小尺寸螢幕的手機需要再次滑動才能找到？等等可能性。。。

這些問題在製作時可能不容易被注意到，但是在實際執行過程中，儘量多的考慮使用者實際使用場景，及使用者可能會遇到的疑問，將很大程度減少後面調整和風險，同時能夠更好幫助客戶進行旅程引導。

第三步：多測試多迭代

使用者旅程往往不是一次就能很完美的達到預期，在旅程啟動後，工作的重點將是圍繞效果資料，進行不斷測試和迭代。正如之前所說，「以資料驅動」的原則下，觀察結果資料，分析問題資料，最佳化旅程策略，最終向營銷目標一步步靠近。

觀察結果資料

透過惟客自動化營銷漏斗資料，可以直觀瞭解當前旅程中使用者到達各節點的人數和轉化率情況。我們可以將這裡的各節點轉化情況作為初始資料，找到容易流失的節點、轉化率異常的節點或是未達預期的節點，最佳化分析工作將針對此進行。

分析問題資料

資料會幫助我們找到出現異常的節點，但不會告訴我們出現異常的原因。針對每個節點的轉化情況，我們要實際進行旅程體驗，嘗試找到阻礙使用者完成旅程的問題。問題往往隱藏在很細微的地方，並且根據專案或者產品不同，存在著方方面面的問題。這裡列舉一下常見的影響旅程的假設方向，我們可以根據這些假設方向逐一排查：

流程問題：流程設計是否合理？使用者操作步驟是否可以縮減或最佳化？使用者是否還會在流程外執行其他的動作從而跳出流程？

引導問題：是否能夠做到良好的使用者引導？關鍵轉化操作是否方便執行？

內容問題：內容對於使用者是否具有吸引力？是否符合使用者當前的期待？

節點問題：時間週期或者觸發動作是否合理？

透過以上的分析我們建立起一些假設，接下來就將假設在實際的測試中再次進行求證，收集相關線索，來驗證它。

最佳化旅程策略

AB測試是一個很好的驗證假設的方式，惟客雲自動化營銷提供AB測試工具及報表工具，我們可以根據假設的問題方向，設定兩組對比實驗來判斷哪種策略效果更好，觀察驗證資料之後來得到假設的結論，將新的更好的策略應用在我們之前的旅程中，即完成了一次策略最佳化。

按照上面的邏輯，我們在更多的節點應用最佳化，不斷迭代自動化營銷旅程，在客戶經營過程中，獲得更好的資料。