營銷自動化就是建立在精準的人群畫像策略和營銷資料分析的基礎上，利用自動化工作流執行的客戶全生命週期營銷互動。
以Convertlab的營銷自動化為例，客戶的全生命週期自動化營銷體現在幾個方面
抓住關鍵時刻
這些關鍵時刻是營銷的最佳時機，往往稍縱即逝。準確捕捉並良好運用將產生巨大效果。
Always On Engagement 全時溝通
當客戶生命週期每一個關鍵時刻MOT已被梳理清晰，企業需要為每一個MOT制定一個溝通策略，在特定時間及時溝通。自然，這樣的溝通策略一定是自動化的，當品牌一個個自動化溝通策略部署完畢，就形成了always on engagement全時溝通機制。
Campaign營銷活動觸達
除了伴隨著客戶生命週期的MOT和Always On溝通策略之外，企業也需要不時的針對特定目標客群進行主動式營銷， 即大家所熟悉Campaign。具備資料洞察能力之後，Campaign也升級為Data-driven Campaign，在一個大的活動主題之下，針對不同特徵的人群、內容溝通要點、渠道溝通、溝通時機都需要區別對待，以達到活動最大化。
規模化與個性化的結合
在營銷和溝通領域，單純的規模化溝通不難，廣告、群發等手段很多，非規模化的個性化溝通也不難，甚至可對少量VVIP客戶提供一對一服務，難的是對所有的大規模客戶進行個性化溝通。很多企業客戶規模已達千萬級，實現大規模客戶的個性化溝通需要清晰的人群分層策略、對應的內容策略及強有力的工具支撐。
符合行業特徵的策略模型
上述規模化個性化溝通策略的方法適用於各個行業，但每個行業的具體執行策略會有細節上的不同。 Convertlab建議每個行業需總結出行業通用的最佳實踐，企業可以借鑑行業經驗在最佳化為符合自身情況的策略來嘗試。
建立精準高效的營銷自動化管理流程
1，建立精準的CDP客戶資料平臺
靈活可擴充套件的客戶資料結構
Convertlab的CDP平臺的核心目的是對“客戶”充分的研究，巧妙的定義了“客戶”資料模型，可直接支援各種主流的客戶資料來源，包括線下交易、平臺電商、自建電商、微信、會員、網站、App、小程式等。並且資料結構具有高度的靈活性和可擴充套件性，可透過免開發的方式自由擴充套件資料結構，滿足企業實際情況。
全渠道資料自動彙總
同一個客戶在不同渠道留下的資料有很大不同，無論是資料內容、資料量還是資料中包含的身份資訊都存在很大差異。Convertlab的DM Hub營銷雲產品內建身份資訊自動識別和自動化合並功能，可以有效把同一客戶的全渠道資料自動彙總到客戶全域檔案，過程中無需人工步驟。
生命週期模型
DM Hub內建客戶生命週期管理模組，可以便捷的對理想客戶的生命週期進行視覺化建模，包括對於不同階段的定義和自動化判斷，以及不同階段間自動遷移；同時提供有效的分析洞察工具，包括客戶在生命週期各個階段的分佈，不同時期各階段人群變化的趨勢等。
標籤管理
“標籤”是客戶畫像最核心的部分，DM Hub具備完整的標籤管理模組，包括多層次標籤結構的定義、標籤邏輯定義、多種標籤生成方式等。DM Hub支援手工批次打標籤、自動化流程標籤、自動化規則標籤、模型計算標籤和自定義邏輯標籤等不同的生成方式。
此外，DM Hub還提供各個行業的標籤模板庫，有效縮短從頭建立整體標籤庫的時間。
人群細分
在完成每個客戶的個體畫像之後，就可以進行客群的分層分群（Segmentation），人群細分是所有分析洞察和精準營銷的重要基礎工作之一。
DM Hub的人群細分能力極其強大和靈活，可以選擇任意篩選進行多級組合，重新整理維度包括所有在DM Hub管理的資料，包括客戶基礎屬性、畫像資料、行為資料、交易記錄、會員檔案、營銷資料等。
開放介面
Convertlab的DM Hub營銷雲產品具備成熟完備的開放介面，既可以接收來自外部的原始資料，又可以把加工過的畫像資料輸出到外部系統，還可以靈活的將人群包和其他系統進行資料交換。透過開放的資料介面和靈活的擴充套件性，CDP可作為企業客戶資料管理的中臺，進行不斷的資料彙集和交換，產生最大化的資料價值。
2，建立全流程的客戶互動管理平臺
全渠道是必要選項
3，建立精準的營銷資料分析中心
客戶分析
客戶分析是根據客戶的特徵進行統計和分析，可以用來進行群體畫像，回答品牌關注的客群具備哪些群體特徵，也可以支援營銷策略有效性的判斷，例如：什麼渠道帶來了最大獲客？客戶目前都集中在哪個階段？什麼事件帶來了最大新客流量？
行為分析
統計每個行為發生的人數、人次和變化趨勢。 行為分析可以瞭解如下類似資訊：
- 使用者訪問某個頁面的頻率
- 近期下單量和成交額
時間分佈分析
時間分佈分析可以幫助品牌瞭解指定時間視窗期的客戶行為，資料看板可按照星期和24小時分佈熱力圖來呈現，以直觀瞭解客戶的不同行為在時間分佈上的特徵。
漏斗分析
漏斗分析可幫助品牌衡量某個業務過程中每一步的客戶轉化和流失情況，然後透過分析各步驟的轉化資料，來最佳化營銷策略中客戶體驗過程的設計，提升客戶體驗和轉化率。
路徑分析
路徑分析可幫助品牌瞭解客戶各個行為的發生次序，以清楚的瞭解客戶在某個特定行為（例如下單）的前後會發生哪些關聯行為。
轉化間隔分析
訂單分析
Convertlab的DM Hub營銷雲產品提供一整套針對訂單資料的分析工具，可以幫助企業有效的分析出客戶交易行為的特徵，具體包括：
- 訂單分析
- 退單分析
- RFM分析
- 復購分析
可自由組裝的資料看板
資料看板可聚合管理所有分析專案，並集中展示分析結果，上述所有分析都可作為資料看板的分析元件之一，在此聚合展示。
Convertlab認為營銷自動化是一個可以形成閉環的營銷自動流，透過精準的分析和營銷策略，實現可測試比對、可分析調整、可效果衡量。
營銷自動化就是建立在精準的人群畫像策略和營銷資料分析的基礎上，利用自動化工作流執行的客戶全生命週期營銷互動。
以Convertlab的營銷自動化為例，客戶的全生命週期自動化營銷體現在幾個方面
抓住關鍵時刻
這些關鍵時刻是營銷的最佳時機，往往稍縱即逝。準確捕捉並良好運用將產生巨大效果。
Always On Engagement 全時溝通
當客戶生命週期每一個關鍵時刻MOT已被梳理清晰，企業需要為每一個MOT制定一個溝通策略，在特定時間及時溝通。自然，這樣的溝通策略一定是自動化的，當品牌一個個自動化溝通策略部署完畢，就形成了always on engagement全時溝通機制。
Campaign營銷活動觸達
除了伴隨著客戶生命週期的MOT和Always On溝通策略之外，企業也需要不時的針對特定目標客群進行主動式營銷， 即大家所熟悉Campaign。具備資料洞察能力之後，Campaign也升級為Data-driven Campaign，在一個大的活動主題之下，針對不同特徵的人群、內容溝通要點、渠道溝通、溝通時機都需要區別對待，以達到活動最大化。
規模化與個性化的結合
在營銷和溝通領域，單純的規模化溝通不難，廣告、群發等手段很多，非規模化的個性化溝通也不難，甚至可對少量VVIP客戶提供一對一服務，難的是對所有的大規模客戶進行個性化溝通。很多企業客戶規模已達千萬級，實現大規模客戶的個性化溝通需要清晰的人群分層策略、對應的內容策略及強有力的工具支撐。
符合行業特徵的策略模型
上述規模化個性化溝通策略的方法適用於各個行業，但每個行業的具體執行策略會有細節上的不同。 Convertlab建議每個行業需總結出行業通用的最佳實踐，企業可以借鑑行業經驗在最佳化為符合自身情況的策略來嘗試。
建立精準高效的營銷自動化管理流程
1，建立精準的CDP客戶資料平臺
靈活可擴充套件的客戶資料結構
Convertlab的CDP平臺的核心目的是對“客戶”充分的研究，巧妙的定義了“客戶”資料模型，可直接支援各種主流的客戶資料來源，包括線下交易、平臺電商、自建電商、微信、會員、網站、App、小程式等。並且資料結構具有高度的靈活性和可擴充套件性，可透過免開發的方式自由擴充套件資料結構，滿足企業實際情況。
全渠道資料自動彙總
同一個客戶在不同渠道留下的資料有很大不同，無論是資料內容、資料量還是資料中包含的身份資訊都存在很大差異。Convertlab的DM Hub營銷雲產品內建身份資訊自動識別和自動化合並功能，可以有效把同一客戶的全渠道資料自動彙總到客戶全域檔案，過程中無需人工步驟。
生命週期模型
DM Hub內建客戶生命週期管理模組，可以便捷的對理想客戶的生命週期進行視覺化建模，包括對於不同階段的定義和自動化判斷，以及不同階段間自動遷移；同時提供有效的分析洞察工具，包括客戶在生命週期各個階段的分佈，不同時期各階段人群變化的趨勢等。
標籤管理
“標籤”是客戶畫像最核心的部分，DM Hub具備完整的標籤管理模組，包括多層次標籤結構的定義、標籤邏輯定義、多種標籤生成方式等。DM Hub支援手工批次打標籤、自動化流程標籤、自動化規則標籤、模型計算標籤和自定義邏輯標籤等不同的生成方式。
此外，DM Hub還提供各個行業的標籤模板庫，有效縮短從頭建立整體標籤庫的時間。
人群細分
在完成每個客戶的個體畫像之後，就可以進行客群的分層分群（Segmentation），人群細分是所有分析洞察和精準營銷的重要基礎工作之一。
DM Hub的人群細分能力極其強大和靈活，可以選擇任意篩選進行多級組合，重新整理維度包括所有在DM Hub管理的資料，包括客戶基礎屬性、畫像資料、行為資料、交易記錄、會員檔案、營銷資料等。
開放介面
Convertlab的DM Hub營銷雲產品具備成熟完備的開放介面，既可以接收來自外部的原始資料，又可以把加工過的畫像資料輸出到外部系統，還可以靈活的將人群包和其他系統進行資料交換。透過開放的資料介面和靈活的擴充套件性，CDP可作為企業客戶資料管理的中臺，進行不斷的資料彙集和交換，產生最大化的資料價值。
2，建立全流程的客戶互動管理平臺
全渠道是必要選項
3，建立精準的營銷資料分析中心
客戶分析
客戶分析是根據客戶的特徵進行統計和分析，可以用來進行群體畫像，回答品牌關注的客群具備哪些群體特徵，也可以支援營銷策略有效性的判斷，例如：什麼渠道帶來了最大獲客？客戶目前都集中在哪個階段？什麼事件帶來了最大新客流量？
行為分析
統計每個行為發生的人數、人次和變化趨勢。 行為分析可以瞭解如下類似資訊：
- 使用者訪問某個頁面的頻率
- 近期下單量和成交額
時間分佈分析
時間分佈分析可以幫助品牌瞭解指定時間視窗期的客戶行為，資料看板可按照星期和24小時分佈熱力圖來呈現，以直觀瞭解客戶的不同行為在時間分佈上的特徵。
漏斗分析
漏斗分析可幫助品牌衡量某個業務過程中每一步的客戶轉化和流失情況，然後透過分析各步驟的轉化資料，來最佳化營銷策略中客戶體驗過程的設計，提升客戶體驗和轉化率。
路徑分析
路徑分析可幫助品牌瞭解客戶各個行為的發生次序，以清楚的瞭解客戶在某個特定行為（例如下單）的前後會發生哪些關聯行為。
轉化間隔分析
訂單分析
Convertlab的DM Hub營銷雲產品提供一整套針對訂單資料的分析工具，可以幫助企業有效的分析出客戶交易行為的特徵，具體包括：
- 訂單分析
- 退單分析
- RFM分析
- 復購分析
可自由組裝的資料看板
資料看板可聚合管理所有分析專案，並集中展示分析結果，上述所有分析都可作為資料看板的分析元件之一，在此聚合展示。
Convertlab認為營銷自動化是一個可以形成閉環的營銷自動流，透過精準的分析和營銷策略，實現可測試比對、可分析調整、可效果衡量。