01 什么是 MarTech

MarTech 是 Marketing Technology 的缩写，主要关注在数字营销方面，在国内的语境下通常被称为”数字营销”，包括用户行为分析、获客转化、广告投放、内容运营等方面。

举个常见的例子就是，当你在京东搜索某些商品，但是没有购买，那么你可能会在微信朋友圈看到相关广告，也可能会收到营销短信。

另外一个例子是企业能捕获用户信息，包括行为、订单、支付、财务等信息，为用户群体建立画像，并对用户群进行区分，发送更具有个性化的营销信息。

通常实现的手段有：

• 用户行为分析（Tracking）
• 数据洞察（Insight）
• 用户营销触及（Audience）
• 数据平台集成（Data Platform）
• 媒体生态集成（Social Media）
• 广告投放（Ad Marketing）

02 技术挑战

埋点和事件上报

全埋点：默认 JS 上报信息，一般都是通用。 自定义埋点：通过 JS SDK 方法触发上报，业务相关的都是业务埋点。 可视化埋点: 通过指定页面区域设计埋点策略。

ID-Mapping

应用：

• 注册用户 memberId

• Wechat：OpenID

• Wechat：Unin ID

• Device Id

通过优先级概念，根据一对多的取舍处理，根据业务规则。

使用身份证作为第一次 Mapping。

统计 Analysis

数据分析和洞察

• 用户画像：
• 归因分析：多个事件的前后关系，建立用户旅程。
• 漏斗分析：转化过程。
• 用户分段：根据用户的属性进行分段。
• 标签：大数据下匹配。
• 指标：精确统计和加工的过程，BI 的结果一般都是指标。

自动化营销流

流程编排的问题。

DAG 算法。

数据平台集成

数据引擎：

广告投放集成

关键场景

02 关键概念

• Segmentation 分段：将受众根据特定的标准（如地理位置、行为、兴趣等）划分为不同的群体，以便更精准地进行市场营销和个性化推广。
• Conversion 转化：在市场营销中，指将潜在客户转变为实际购买者或采取其他预期行动的过程。
• ROI (Return on Investment) 投资回报率：用于衡量投资获得的收益与投入成本之间的比率，是评估营销活动效果的重要指标之一。
• Attribution 归因：指识别和归因于特定营销活动或渠道的业务结果的过程，有助于确定哪些营销策略对业绩产生了影响。
• Omnichannel 全渠道：在各种渠道（如网站、应用、社交媒体等）之间无缝整合和提供一致的用户体验，以满足用户的多元化需求。
• Lead generation 潜在客户生成：通过各种营销策略和渠道，吸引和获取潜在客户的过程，以建立销售机会和促进业务增长。
• Funnel 漏斗：指代市场营销中的购买过程，包括意识、兴趣、考虑、行动和转化等不同阶段。
• Audience 受众：目标市场中的特定群体或人群，具有共同的特征或兴趣，并可能对特定产品或服务感兴趣。
• Targeting 定向：根据受众的特征、行为或兴趣，将营销活动和广告投放到特定的目标群体，以提高投资回报率。
• Insights 洞察：通过数据分析和市场研究得出的深刻见解，有助于指导决策和优化营销策略。
• DSP (Demand-Side Platform) 需求方平台：广告技术平台，用于自动化购买和管理广告库存，以帮助广告主在多个渠道上进行精准投放。
• CDP (Customer Data Platform) 客户数据平台：集中存储、管理和整合客户数据的平台，用于创建单一客户视图，并支持个性化营销和客户关系管理。
• A/B testing A/B 测试：一种实验设计方法，将受众分成两个随机组（A组和B组），分别应用不同的变量或策略，并比较它们的效果以确定最佳方案。
• Attribution modeling 归因建模：通过建立数学模型来分配销售或转化给不同的营销渠道或活动，以确定对业绩贡献最大的因素。
• Cross-channel 跨渠道：在多个营销渠道之间实现无缝整合和协同合作，以提供一致的用户体验和增强品牌效应。
• Marketing automation 营销自动化：利用软件和技术自动化营销任务和流程，以提高效率、节省时间并增强营销效果。
• Landing page optimization 着陆页优化：对网站的特定页面进行优化，以提高转化率、降低跳出率和增加用户参与度。
• Tracking 追踪：对用户行为、活动和交互进行持续监测和记录，以获得有关用户行为和趋势的洞察。
• Demographics Information 人口统计信息：关于受众特征的数据，包括年龄、性别、地理位置、收入等，用于目标定位和个性化营销。