营销数字化1.0阶段：拒绝手工操作，数字化工具随处可得

因为以上这些背景，所以早在2016年加入星环的时候，我们把能够数字化的工作全部数字化。

以市场部最常见的工作作为例子——举办活动：从活动的报名、活动签到全部线上化。我们一开始就用活动行进行活动信息的收集和现场的扫码签到。这带来的好处是所有的数据都沉淀下来，而且现场操作效率高，不需要从打印的名单里找人名，而是只需要一个人拿着装有APP的手机扫码就行了。活动行或者同类的工具大家应该很熟悉，只需要填写活动相关的信息即可生成自有的活动页面，不需要二次开发。

到2017年我们办自己的千人大会时，活动行已经满足不了我们的需求了，转向了另外一家供应商，他们不仅在报名和签到环节数字化，而且每个人的胸卡也是个性化的。虽然现在这种操作已经是常规做法了，但是在2017年的时候还不是那么大范围的普及。

同时，他们的平台可以模块化制作H5会议微站。

什么意思呢？一场的大型活动通常会有演讲者、主论坛、多个分论坛详细信息、交通信息等等，用户只要点击每个模块就可以找到内容。在2017年的时候，很多会议主办方需要找供应商定制化开发这样的H5，但是当时这家供应商厉害的地方在于他把这些功能全部产品化、模块化了，只要你直接从系统里面拖拉拽进行布局和信息填充就可以直接生成复杂的H5活动页面，不需要找H5供应商定制开发。这在当时是比较少见的。所以当时我们选了这家供应商作为大会的会议平台。

除了这些，还有抽奖、问卷调研等等活动中的行为都可以通过各种工具进行，而不需要手工操作。

这是营销数字化1.0阶段，能用工具的绝不手工操作，并且数字化工具随处可得。

营销数字化1.5阶段：ToB营销ToC化，对每个用户的行为数字化

从1.0阶段向2.0阶段进行的过程中，有个中间的状态我姑且称之为营销数字化1.5阶段。

营销数字化1.5和1.0阶段相比，相同之处还是基于已有的工具进行营销行为，但是这个行为变得更加精细了。主要有两个差异：

一个是是万物皆可带参，在已经有各种工具的情况下，通过参数可以更细致的了解用户行为特征，最简单的就是渠道来源区分，通过参数可以清晰的分辨出用户是从哪个渠道来的，这个应用场景很广。

我前面提到的那个可以快速生成复杂H5的会议平台，他还有个在当时很小众的功能，是可以在会场设置很多打卡点，这在国外的展会中比较常见，国内现在开始陆陆续续有了。借助这个打卡功能，我们在每个展位上和体验区都设置了打卡点以及激励，这些展位和体验区分属于不同的产品线和应用场景。

会后我们就很清晰的看到，这次新发布的产品中哪些是最受客户关心的，某个重要的客户最关注哪些场景，这些信息我们都整理出来提供到销售部门，帮助他们更好地判断客户状态。

另外一个差异是营销的对象从客户单位视角转变到用户单位里面的关系人视角，相应的营销动作也发生了变化，也就是大家经常说的ToB营销ToC化。

过去的CRM系统、ERP系统提到的客户更多的是指客户的单位，我们讲的客户视图、客户画像更多的是指这个客户是不是已经签约了、每年能够为我们公司带来多少营收、公司已经投入了多少成本、这个客户是不是行业标杆等等。

除了销售个人外，从公司层面很少会去关心到这个客户决策链上的每个人的画像。但是恰恰是决策链上的每个人，会影响到这个公司能不能成为签约客户。

对于一家以ToB业务为主的企业，决策链上的人从CIO、到部门领导、到项目经理、到工程师，甚至还有采购部门，他们每个人关心的内容是不一样的。我们如何去影响到他们？

市场部和销售部门有一个显著的区别在于目标人员的差异，销售的目标是影响决策链上的人，市场部的目标是影响决策链上的一个个群体。

比如销售思考的是如何影响某个银行客户的CIO，市场部考虑的是如何影响银行CIO这个群体。

方式方法有很多种，譬如这几年内容营销逐渐火起来，大家开始关注如何生产好的内容，并且通过不同的渠道去触达决策链上的每一个人。相应的，生产内容的同时就需要思考内容的读者关心什么。同样，不少生产出来的内容并不适合向所有类别的群体进行投放。那么如何来决定什么内容通过什么渠道投放给谁呢？一旦思考到这个问题，就进入了营销数字化2.0阶段。

营销数字化2.0阶段：构建整合的数字营销平台、强化个人视角

到这个阶段的时候工具已经相当丰富了，有面向用户单位的CRM、ERP等系统，也有服务于用户个体的比如公众号、网站、EDM、直播平台等等。每个工具都会产生大量的数据，但是由于分属于不同的部门，平台互相之间并没有打通，用我们行话讲，这些工具平台产生的数据形成了一个个数据孤岛。

所以到营销数字化2.0的阶段，最主要的一个特点是将这些平台打通，形成整合的数字营销平台。市场部的每一个动作都是在为这个平台进行输入，通过平台数据流转和运营为公司带来价值。

这个打通有的是通过平台自带的整合能力，比如convertlab的平台和微吼平台直接打通不需要二次开发；有的是需要通过平台的对接，比如网站埋点和营销平台之间的对接。

一旦平台打通后，就能看到更多的信息，特别是从用户决策链中的每个人的画像就出来了。我们大致分为四个维度：他是谁、他跟我之间是什么关系、我们经常通过什么方式互动、他的兴趣点在哪里。

运营人员通过活动、培训、文章推送等互动方式不断完善他是谁和他的兴趣点在哪里的信息，同时通过现有的ERP、产品试用等系统完善他跟我之间是什么关系字段。

所以整合后的数字营销逻辑应该是这样：

- 基础的数据由运营人员进行输入或者从历史数据里面导入，比如这个客户对应的销售人员、客户的行业属性、市场人员和销售人员对客户的备注等等；

- 多个工具带来的数据输入，分为两部分：

• 一部分是来自用户主动的输入，比如通过问卷等形式引导用户填写的信息，用户的白皮书下载记录等等；
• 另外一部分是来自不同入口获得数据，比如会议直播系统中客人的观看时长数据。

无论是基础数据，还是通过多个工具获得的数据，最终都沉淀在整合的数字营销平台上。

在数据沉淀的过程中我们会设计不同的自动化流程对每位用户打标签，比如说参加图数据库会议的客人会被打上图数据库产品偏好，经常翻阅能源行业案例的客人也会打上能源行业偏好。

通过不同的行为模式优化出客户的行业偏好、产品偏好画像；每报名一次活动加1分，报名活动并且现场签到加3分等等不断画出客户与我之间的互动画像；

如果用户还获得了我们的某个产品认证证书，那么会给他加更多的分数，并且加上产品偏好标签；

依次类推，我们通过运营工作不断完善用户画像。毫无疑问，在不断刻画用户画像的时候，也是在不断培养线索成熟度。

以社群运营为例，我们有100多个社群上万人员，能够进入社群的都是因为和我们发生过较强关联的人员，比如区域活动、比如参加培训课程，可以说是比较精准的人群，而且因为我们知道群里成员是因为何事加入到群里，所以群本身就有一个大致的画像，比如这是一个金融群，那是一个数据库群等等。

和大部分ToB业务的社群一样，并不是每个群都有很强的互动，我们也没什么优惠券可以投放。所以我们的运营人员把工作日进行了分类，在不同的日期投放不同类型的内容进到社群，俗称干货。

投放的内容也不是一篇文章，而是带有二维码的文章简介。如果想要了解全文，扫码就可以阅读。运营人员在后台针对扫码行为设定了标签自动流。所以convertlab后台就会很清晰的知道几个信息：

-多少人阅读了这篇文章，是不是大家普遍关注的信息；文章是内部多位同事生产的，所以不同内容的生产者的文笔、视角高低立下，可以作为内容生产者的考核参考指标。

-谁读过这篇文章，是他的新兴趣吗？还是他一直关注的技术方向？可以对用户的兴趣度进行完善。

通过不断的内容投放、投放后的反馈，一方面是可以不断优化用户画像，另外一方面我们也在强化用户对新老产品的认知，一旦有预算了，哪怕之前没有销售对接，他也会找到运营人员进行产品咨询，运营人员再将商机转交给销售团队。

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