SAP Marketing Cloud 功能概述 (一)
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本系列文章分享笔者所在的团队,在从事 SAP Marketing Cloud 系统集成项目中积累的一些经验以及对这个 SaaS 软件的理解,希望广大同行不吝赐教。
SAP Marketing Cloud 主要解决的问题,个人理解就是实现与客户一对一的精准智能营销。
(1) 精准:准确识别目标用户。(2) 营销:提供了多种预设定的营销模式,同时支持用户自定义。(4) Contacts 联系人
作为一个营销人员,该怎么使用 SAP Marketing Cloud 来推动收入和业务增长呢?
本系列的文章,会从下列六个方法来分享 Marketing Cloud 的业务功能。
(1) Contacts & Profiles(2) Segmentation & Target Group(3) Content & Campaign(4) Recommendation(5) Lead(6) Plan
Contacts & Profiles
首先明确一些基本概念:Contacts:联系人。Contact Profiles:联系人参数文件,包括个人数据、交互和许可。Corporate Accounts:公司客户,信息包含客户联系人、客户团队成员、交互等详细信息。Followers of Digital Accounts:社交账号关注者。SAP Marketing Cloud 支持我们查看社交账号关注者,生成对于关注者获取和关注者交互的分析报表。Sentiment Engagement:情绪互动。在与客户进行交互的过程中,我们在不断地进行数据的收集,逐渐完善用户画像。SAP Marketing Cloud 对收集的数据进行了统计和分析,营销人员可以利用这些信息,来指导营销活动的进行。
(1) Contacts and Profiles Overview 宏观数据统计和图形化展示
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(2) Profiles Dashboard
抬头:不同级别的交互的各项指标的变化,如公司数、活跃程度、评分、交互升级数目等。下图中间显示区域根据左侧时间和过滤器设定进行显示:客户兴趣图形化显示(鼠标放上去可以查看交互数和打分)、按渠道对交互数目进行统计、Contact 列表。
选中某部分可以直接在 Target Audience 处创建 Segmentation model 或者 Target group:
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按渠道对交互数目进行统计:
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Contact 列表,选择某 Contact 可以查看其详细信息。
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(3) Profiles 联系人参数文件
按时间进行排序显示,可以根据需求查看 Profiles。展示信息包括个人数据、交互和许可。
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Contacts 列表展示了每个联系人的关键信息。您可以通过点击列表中的名称来访问单个联系人的详细参数文件(Profiles).
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页面根据用户需求来显示 contacts 信息,用户可以直接以数据表的形式输出页面显示的 contacts 信息。
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在这个页面我们可以通过勾选 contact 直接创建 Target Group:
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通过筛选查看相应的 contacts:
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支持多种筛选条件来帮助负责营销的工作人员查看 contacts 信息:
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点击某 contact 查看明细信息。Interaction 标签页:显示与该客户的交互信息,用户兴趣等。
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Personal Data:用户个人信息,包括联系方式、Marketing Areas 和 Attributes 等。Origin Data:显示信息源,并且链接 Inspect contact 可以查看更多信息。
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Scores:分析用户信息,从多角度为该客户打分,衡量该 Contact.
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Permission Marketing:用户许可和订阅情况。可以看到下图中该用户的联系方式给出了 3 个许可,订阅内容为 0 项。
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Commerce:可以看到商品推荐、浏览偏好、购买记录。
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(5) Profile Streaming 以 3D/2D 形式展示,某天与多少客户进行了多少次交互。
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此处能够显示与每个渠道相关的详细信息,是 Profile Dashboard 的补充。
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(6) Corporate Accounts 公司客户进行 My Accounts 和 All Accounts 的查看, 可以直接通过勾选设立 Target Group。
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点击某 Account 查看详情,进入 Spotlighting Accounts 应用。这一部分信息与 2C 场景的 Contacts 模块大致相似,只不过一个 Corporate Account 可以维护多个联系人,并设置主要联系人。
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了解了 SAP Marketing Cloud 里的 Contacts 和 Profiles,下面我们继续介绍 SAP Marketing Cloud 里围绕 Target Group 这个概念的一些相关场景和功能。
(1) 根据标签细分用户:Segmentation Modeling
在 Segmentation Modeling 中支持以各种标签细分用户群,如商品 ID、交互方式、地区、性别、生日、姓名等。数据经过统计以图形化等形式呈现。进行用户细分的方式简单方便,通过勾选或者点击等操作可以轻松实现。
(2) 预测工作室 Predictive Studio
借助 Predictive Studio,业务分析师可以创建预测模型。预测模型使用算法和历史数据计算提供客户未来行为分析的评分。场景示例:负责产品 A 营销的业务人员 Emma 想要通过一个手机营销活动,达成该产品 200 单的销量。
创建和使用预测模型的流程概览:
(1) 在 Predictive Studio 中,创建预测模型、选择预测场景,以及定义场景所需的详细信息。(2) 为预测模型创建一个或多个模型拟合。(3) 使用历史数据训练模型。(4) 检查模型拟合的质量,选择最佳模型拟合并激活预测模型。(5) 最佳模型拟合可用于计算预测评分。(6) 在 Segmentation 中,基于活动的预测模型创建目标组。(7) 在 Campaigns 中,针对 target group 运行营销活动。(8) 在 Predictive Studio 中,度量营销活动的成功情况以查看未来优化活动模型的方法。
下面是具体步骤介绍。
创建预测模型
Predictive Studio 页面中展示当前已有的预测模型,我们可以选择重新创建一个。
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在前面提到的场景下,预测场景 Scenario 应该选择 Consumer Buying Propensity.
进行以下设定:
Training Set: 训练集的目标组(不能超过 100 万成员)
Target Object: 产品 A
Target Variable: 购买
Time Frame for Analysis: 指定对训练集的分析期间
Number of Responses: 训练集中购买产品 A 的成员数(训练集中一定要有部分人购买了产品 A)
Number of Members: 训练集中成员数
Applicable Scope: 指定训练集有效的区域
设定完毕后选择 save.
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创建模型拟合
首先进行内部训练模型拟合。在 Model Fits 部分,我们可以创建模型拟合。
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在模型拟合页面,我们选择与模型相关的 Predictors,然后点击 Start Model Training 开始训练。
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模型训练结束会显示如下结果,显示内容的含义分别为:
Predictive Power: 属于[0,1],指示模型拟合质量,越大越好。
Predictive Confidence: 属于[0,1],指示预测置信度,越大越好。我们认为大于 0.95 为可靠。
Initial No. of Predictors:起作用的预测其列表中的条目数。
No. of Selected Predictors:所选预测器数量。
No. of Kept Predictors:保留的起作用的预测器数量。
柱状图表示每个起作用的 predictor 所起作用的百分比。
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上载外部训练模型拟合
除了使用 SAP 提供的标准预测分析模型,我们还可以上载外部训练模型拟合。需要在创建新模型拟合时,选择 Logistic Regression.
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在模拟拟合详细信息页面底部,点击导入模型进行导入。注意:只能导入 xml 格式文件。
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如果模型导入成功,洛伦兹曲线会使用训练集计算且曲线会在“预测模型”图表中显示。
选择最佳模型拟合
我们可以多创建几个 Model Fit,选取其中拟合效果最好的。衡量拟合效果的标准如下:Quality Coefficient: 即质量系数(也称为基尼系数),取值[-1,1],与随机线和模型曲线之间的面积成正比,表示模型拟合的质量。
洛伦兹曲线:即下图,将拟合质量可视化。选择拟合最好的 Model Fit 进行 Activate,被激活的模型会显示 Active.
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将预测模型用于营销活动的用户细分上
可以根据图形化界面双击某个国家对用户进行细分:
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选择 Buying Propensity,找到我们提前设置好的模型,在 Predicted Expected Responses 一栏填入我们期望的订单数 200, Selected Contacts 会显示目标组大小。选择 Keep,确定 Selected Contacts 为目标组。
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至此即可基于我们细分出的结果创建 Target Group. 营销人员 Emma 可以利用这个 Target Group 来进行智能高效的精准营销活动。
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可以看到 Target Group 的信息,点击 Release 之后,才可用于 Campaign 中。
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评分构建器 Scores Builder
设立 Score 标准,补充用户画像,作为用户细分的依据。Score Builder 首页显示现有的 Scores,这些 Model 仅能查看,不能修改。
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点击查看 Score 详情,可以查看 Score 使用的 Rule Model,在 Segmentation Modeling 中所属的文件夹,以及可以使用该 Score 的应用。
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在 Score Builder 首页点击 Create Score 可以创建新的 Score.
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点击加号,创建 Rule Model, 一个 Score 可以有多个 Rule Model, 后者支持多种不同 Rule 的组合设定。Rule 为 if then 形式,不同规则用"and"或者"or"连接。相比单纯在 Segmentation Modeling 中用标签来细分受众,Rule Model 提供了多种属性按不同权重来综合衡量的可能。
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将其他 Target Group 和 Time Frame 等信息填写完毕后,保存并激活。至此,Score 的创建就完成了。
名为 Best Email Sending Time 的 Score Rule,自动统计了整个客户在每个时间段内状态为 Active 的用户数。
我们可以选择活跃用户最多的时间段,点击 Keep,再次细分受众。创建 Target Group 的过程同上。
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根据用户行为细分——基于触发器的营销活动 Trigger-Based Campaigns
除了以上提到的方法,我们还可以根据用户行为对用户进行细分。一旦用户做出这些行为,那么就加入了我们的 Target Group。这种类型的 Target Group 会自动触发营销活动的开启。这类行为包含:Abandoned shopping cart/App installed/Email opened/Email not Opened/Click through/No click through 等等。
这类自动触发的营销活动,在创建 Campaign 时需要在 User Interaction 中设定 Trigger Type,也就是设定触发营销活动的用户行为。这样当用户做出这些操作时,系统就会自动做出反应。例如当用户废弃购物车时,向用户发送邮件,提醒用户购物车中的商品,能够在一定程度上提高网上商城的盈利。
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根据情绪互动分析确定营销活动受众——Sentiment Engagement
在 Sentiment Engagement 功能中进行用户的情绪互动分析时,我们可以根据用户的行为表现来设定 Target Group。首先创建一个新的 Target Group,然后向其中添加个体用户。
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根据筛选条件显示符合条件的情绪互动,我们可以在用户的 Post 处进行勾选,导入之前创建的 Target Group.
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因为需要一个个添加用户,所以这个方法适合小范围的营销活动。
根据客户旅程分析确定营销活动受众——Customer Journey Insight
由于数据问题,以下两张图为官网截图。以下展示了某段时间内经过 8 个联系点的热门程度排前 80%的退货旅程。
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根据已筛选和分析的客户旅程数据,选择想要的部分来构建 Target Group。
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这个系列的下一篇文章,会介绍 SAP Marketing Cloud 的 Content 和 Campaign 功能,谢谢关注。
总结
本文依次分享了 SAP Marketing Cloud 这个 SaaS 软件中 Contacts, Profiles 和 Target Group 这些概念,并且介绍了 Marketing Cloud 围绕这些概念提供的界面和操作流程。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【Jerry Wang】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/f0c040f191f4df05229c65ef2】。文章转载请联系作者。
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