广州分站
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移动互联网时代，营销正在经历快速的技术变革和思维碰撞，营销方式正在走向融合，营销业界变化日新月异，对市场营销者自身素质和能力提出了更高要求和考验。以下****的智能化营销服务商Webpower分享的5个***的营销思维，将为你提供清晰的脉络，及时掌握市场营销****手动向。
以电子邮件为起点的Email+
在营销生态系统，电子邮件是一种成熟的数字渠道。随着科技进步，电子邮件也已经变得更加先进，远远超出“传统”的范畴。如果企业还在关注于邮件渠道能够带来多少收入，如何利用邮件营销，可能已经远远不够。在当今世界，邮件营销已经**是封闭单*的一个渠道，而是一个开放性的生态系统，联结无处不在的客户端。你如果还没有意识到这点，那么可能意味着未来不可预计的损失。以Email+为起点的邮件营销生态系统，因技术**以及更多的社交媒体和移动应用程序需要通过电子邮件登录而诞生，它的自然ID属性以及在数据搜集分析管理上的成熟运作，使它成为跨多个渠道的粘合剂润滑液。
自动化营销降低人力成本
为了营销活动成功,市场营销人员需要花费大量精力去创建、交互和优化活动，以满足特定的业务目标。尽管许多功能在不断实现更为自动化，但许多企业依然还在采用原始人工方法及过时的工具。如你的团队需要花费无数个小时手工完成整理大量数据、创建报告等任务；人工筛选加工来自不同系统和程序的电子表格数据等，浪费了宝贵的资源——人力，且增加了人为错误的可能性。聪明的市场营销人员，就像公司和**希望的那样，不是埋头在商业价值低的乏味工作中，而是善于利用今天的***和营销格局，使用新的软件和工具来替代低价值低效率的工作，使用智能化自动化的技术软件工具来挖掘更大的营销潜力，把时间专注在战略、移动等关键领域。
智能化营销平台
当然，Email+为市场营销者快速开展整合营销渠道提供了一个捷径。但是并不止于这种方式，有些营销人员在邮件渠道上并无特殊积累，而在业务和客户营销上确有更多的需求，营销渠道也更加分散和复杂。如Webpower经常会接到来自客户的咨询：怎么把流行DSP广告与营销自动化结合？如何通过电子邮件地址，以邮件和广告触及用户？如何预先设置好流程，根据用户行为**针对性自动化触发后续营销活动？尽管这些要求看似近乎苛刻和过分，但是营销界从来不缺技术产品**，如果愿意尝试，这些需求依然可以被很好满足。目前市场上开发的先进智能化营销平台，以多渠道数据共享、大数据分析及智能化为基础，已可以在用户主流的触网场合，如邮件、SMS短彩信、程序化广告、**、APP等，进行全网内容自动推送。市场营销者不但要具备密切关注行业****和产品更新的敏锐眼光，还需要有勇于尝试新兴技术及工具的勇气，并有效衡量和评估其对业务的价值。
APP推送消息和站内信息
Localytics的数据表明，2015年，中国地区，APP用户保留率从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网络的改进，APP数量爆发式增长，但是同样面临高卸载率和活跃度差问题。对此，营销人员一直在努力通过采用如电子邮件、应用程序消息通知等工具来优化APP和个性化营销，采取一些优化用户体验的关键策略，以期让所有下载用户成为活跃用户，和激活非活跃用户。让用户选择允许推送通知确实是有效的手段，一般来说，几乎50%的用户选择允许应用程序推送通知。但同样也面临难题，据一项调查显示，52%的受访者表示推送消息的干扰令人恼怒。营销人员要学会找到更聪明的方法来说服用户选择接收推送消息。如通过先让用户主动体验应用程序一段时间，然后要求他们接收推送消息，包括后续提供与用户兴趣和需求信息匹配的交互内容，通常新用户下载APP的前30天内是*关键的时期，关系到用户的长期互动和保留。
另外，APP站内消息作为引导用户了解用户应用程序*有价值部分的完美工具，也是市场营销者需要重点耕耘的领地。相关数据显示，发送站内消息的应用程序获得高出27%的用户启动，一旦用户看到这些消息，他们更有可能频繁的经常光顾APP。但营销人员还是需要改变以往的思维，不要总发送移动广告、垃圾弹出窗口，更多采取事件触发等内容技巧。就像电子邮件一样，如果APP推送消息和站内信息做得好，将可以创造更大的价值和用户保留。
数据有效性和完整性
据估计，今天40%的数据是不准确的。干净、准确的数据毫无疑问至关重要，当数据在捕获和导入系统之前，市场营销人员*好学会如何去处理数据，验证数据的有效性。除了*基本的重复或无效数据的删除，使用数据服务和工具来添加和更新客户联系信息和偏好数据，保持对数据的先进分析和数据匹配的准确性，可以使得数据被应用于多种渠道的客户互动。对预测数据的管理是市场营销者需要特别关注的方向。现在市场上，具有许多基于统计技术分析模型的新工具，从机器学习、数据挖掘、分析当前和历史事实，并且预测未来结果。预测数据可以告诉你许多重要的信息，以为你决策提供洞察，例如，谁*有可能是潜在客户，谁*有可能产生购买，模型可以捕获许多隐藏在数据表象下的关系、风险、机会，让你做出更加明智的决策。
