如何运用互联网思维展开营销摸清市场行情

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针对普通工作中面临的问题，可以从营销人员的角度出发，员工能够运用营销理论和套路来分析问题并提出有益解决方案的思维模式称为营销思维。营销敏感度是“营销思维”的重点。然而，移动互联网逐渐主导全国，营销也面临着快速的技术变革和思想碰撞，营销界也在经历着快速的变化。而非营销人员，包括其他展位直供市场，对自身素质和能力提出了更高的要求。

今天与大家分享全球领先的智能营销服务商webpower分享的五大前沿营销理念，为您提供清晰脉络，实时把握营销行业第一手趋势。

Email+以邮件为起点

在营销生态系统中，电子邮件是一个成熟的数字渠道。随着科技的进步，电子邮件变得越来越先进，远远超出了“传统”的范畴。如果企业仍然关心邮件渠道可能带来多少收入，如何 *** 纵邮件营销可能远远不够。在当今世界，电子邮件营销不再是阻碍零售销售的渠道，而是联系无处不在的客户的开放生态系统。如果你还没有想到这一点，那可能意味着未来无法估量的损失。Email+作为Email营销生态圈的起点，由于技术变革和更多的社交媒体、移动应用方式需要通过流程email登录，其天然的id属性和在数据收集、分析管理方面的成熟 *** 作，使其成为一种跨多渠道的粘性润滑剂。

积极营销以降低劳动力成本

为了在营销活动中取得成功，营销人员需要花费大量的精力来建立、互动和优化活动，以满足特定的业务政策。虽然很多功能越来越活跃，但是很多企业还是在采用原始的手工方式和过时的东西。比如你的团队需要花费无数个小时来手工完成清除大量数据、建立报表等任务；手动选择和处理来自不同系统和法国电子表格的数据浪费了宝贵的资本-人力，并增加了工资错误的可能性。聪明的营销人员，就像公司和老板希望的那样，不专注于交易价值低的枯燥工作，而是善于 *** 纵当今新的工艺和营销风格，用新的软件和事物取代低价值、低效率的工作，用智能、主动的工艺软件和事物发掘更大的营销潜力，把时间集中在战略和移动领域。

智能营销平台

当然，email+为营销人员快速开拓整合营销渠道提供了捷径。然而，它并不止于此。有些营销人员在邮件渠道没有专门的集合，但在业务和客户营销上确实有更多的需求，营销渠道是双重分离和复杂的。例如，webpower经常收到客户的询问:如何将流行的dsp广告与营销主动权联系起来？如何通过邮件和广告联系到用户？如何提前设置好流程，根据用户的行为触发后续的营销活动？虽然这些要求看起来近乎苛刻和过分，但营销界从来不缺技术产品改革。如果你愿意考，这些要求还是可以很好满足的。当今市场上开发的先进的智能营销平台，基于多渠道的数据共享、大数据分析和智能化，已经能够在用户接触互联网的主流场所主动推送全网内容，如邮件、sms短信、法语广告、微信、app等。营销人员不仅要有紧盯行业最新技术和产品更新的敏锐眼光，还要有测试新技术和新事物的勇气，权衡和评估其商业价值。

推送app动静态信息和站内信息

根据localytics的数据，2015年在中国，app用户留存率从27%下降到18%，37%的用户只使用一个app一次。中国正在经历智能手机的快速普及和4g集采的提升，app数量爆发式增长，但面临卸载率高、活跃度差的问题。在这方面，营销人员一直在努力通过电子邮件和应用法语动态和静态通知等流程来优化app和个性化营销，并采取一些关键策略来优化用户体验，以使所有下载用户成为活跃用户，激活非活跃用户。让用户选择许可推送通知确实是一个有用的手段。一般来说，近50%的用户选择授权法语推送通知。然而，它也面临困难。一项询问式采访显示，52%的受访者提出，推动作的干扰让人生气。营销人员应该学会找到更聪明的方法来说服用户选择接收推送消息。比如通过流程，让用户自动体验一段时间的应用方法，然后要求用户接收推送动作，包括后续提供与用户愉悦和需求信息相匹配的互动内容。新用户下载app的前30天是最关键的时期，关系到用户的持久互动和保存。

此外，作为引导用户了解用户应用法语最有价值的部分的完美之物，app站内的运动也是营销人员需要重点耕耘的领地。相关数据显示，发送站内运动的应用方法已经有超过27%的用户上线，用户一旦看到这些运动，更有可能频繁帮助app。但营销人员还是要改变之前的思维，不要总是发移动广告和垃圾 *** 窗，要更多的采用交易触发等内容技巧。就像电子邮件一样，如果app推送好了站点内的动态和信息，就会创造更大的价值，拯救用户。

数据的可用性和完整性

据估计，今天40%的数据是绝对准确的。干净准确的数据无疑是非常重要的。在数据被捕获并导入系统之前，营销人员学习如何处理数据并验证其有用性。除了删除最基本的重复或无效数据，利用数据服务和物来添加和更新客户联系方式和偏好数据，并链接数据的高级分析和数据匹配的准确性，数据可以应用于各种渠道的客户交互。展望数据的管理是营销人员需要特别关注的目标。目前市场上有很多基于统计技术分析模型的新事物，从机械学习，数据挖掘，分析当前和历史事实，展望未来结果。Outlook数据可以告诉你很多重要的信息，感觉你的解决方案提供了洞察，比如谁的潜在客户最多，谁最有可能购买。该模型可以捕捉隐藏在数据表面下的许多关系、风险和机会，以便您可以制定一个明智的解决方案。

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