客戶全生命周期的自動營銷體現在幾個方面:
1，抓住關鍵時刻
在了解、與品牌溝通、購買產品、接受服務的整個生命周期中都有壹些“MomentofTruth”(簡稱MOT)。比如客戶關註品牌微信微信官方賬號的前幾分鐘，客戶網購未付款的時間，會員即將進入非活躍期。
這些關鍵時刻是營銷的最佳時機，往往稍縱即逝。準確的捕捉和良好的使用會產生很大的效果。
2、實時溝通
當客戶生命周期的每壹個關鍵時刻都已經梳理清楚，企業就需要為每壹個MOT制定壹個溝通策略，在特定的時間及時溝通。自然，這樣的交流策略必須是自動化的。當品牌的自動化傳播策略部署完成後，就形成了alwaysonengagement的專職傳播機制。
3、營銷活動的達成
除了伴隨客戶生命周期的MOT和AlwaysOn傳播策略之外，企業還需要不定期地針對特定的目標客戶進行主動營銷，這就是所謂的Campaign。憑借數據洞察能力，該活動也升級為數據驅動的活動。在壹個大的活動主題下，不同特點、不同傳播點、不同傳播渠道、不同傳播機會的人，需要區別對待，才能最大限度地發揮活動的效果。
4、規模化與個性化相結合
在營銷傳播領域，簡單的大規模傳播並不難，還有廣告、大眾傳播等多種手段。為小部分VVIP客戶提供壹對壹的服務也不難，但對所有大規模客戶進行個性化溝通就難了。許多企業的客戶已達數千萬。實現大規模客戶的個性化傳播，需要清晰的人群分層策略、相應的內容策略和強大的工具支持。
5、符合行業特點的戰略模式
上述大規模個性化傳播策略的方法適用於所有行業，但每個行業的具體實施策略在細節上會有所不同。建議每個行業都要總結行業內通用的最佳實踐，企業可以借鑒行業的經驗，嘗試優化符合自身條件的策略。
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如何建立準確高效的營銷自動化管理流程
1，建立精準的CDP客戶數據平臺。
(1)靈活可擴展的客戶數據結構
CDP平臺的核心目的是充分研究“客戶”，巧妙定義“客戶”數據模型，可以直接支持各種主流客戶數據源，包括線下交易、平臺電商、自建電商、微信、會員、網站、app、小程序等。而且數據結構具有高度的靈活性和可擴展性，可以采用免開發的方式自由擴展，滿足企業的實際情況。
(2)全渠道數據自動匯總
同壹客戶在不同渠道留下的數據，無論是數據內容、數據量，還是數據中包含的身份信息，都有很大的不同。DMHub(DigitalMarketingHub)營銷雲內置身份信息自動識別、自動歸並功能，無需人工步驟即可有效自動將同壹客戶的全渠道數據匯總到客戶全局檔案中。
(3)生命周期模型
Canvertlab營銷自動化內置了客戶生命周期管理模塊，可以方便直觀地對理想客戶的生命周期進行建模，包括不同階段的定義和自動判斷，以及不同階段之間的自動遷移；同時提供有效的分析和洞察工具，包括客戶在生命周期各階段的分布情況，以及不同階段人群的變化趨勢。
(4)標簽管理
“標簽”是客戶畫像的核心部分。營銷雲3.0有完整的標簽管理模塊，包括多級標簽結構的定義，標簽的邏輯定義，多種標簽生成方式。DMHub支持手工批量標註、自動流程標註、自動規則標註、模型計算標註、自定義邏輯標註等不同的生成方式。
此外，營銷自動化工具還提供了面向各行業的標簽模板庫，有效縮短了從零開始建立整體標簽庫的時間。
(5)人口分割
每個客戶的個體畫像完成後，就可以對客戶群體進行細分，人群細分是所有分析洞察和精準營銷的重要基礎工作之壹。
營銷自動化平臺在人群細分方面極其強大靈活，可以選擇多層次組合。刷新維度包括管理的所有數據，包括客戶基本屬性、畫像數據、行為數據、交易記錄、會員檔案、營銷數據等。
(6)開放接口
營銷自動化工具具有成熟完整的開放接口，不僅可以從外部接收原始數據，還可以將處理後的人像數據輸出到外部系統，還可以靈活地與其他系統進行數據交換。通過開放的數據接口和靈活的可擴展性，CDP可以作為企業客戶數據管理的中間平臺，不斷收集和交換數據，產生最大的數據價值。
2、建立全過程的客戶互動管理平臺。
全渠道是必要選項。
今天的客戶將在所有渠道與企業接觸和互動。如果企業只是孤立地看待不同的渠道，比如把電商平臺和微信作為兩個不相關的渠道，那麽同壹個客戶在不同的渠道可能會收到不壹致的溝通信息，這將極大地破壞客戶體驗。
互動管理，營銷自動化的客戶，應該包括微信、定向廣告、郵件、短信、APP消息推送、支付寶生活號等豐富的渠道。
3、建立準確的營銷數據分析中心
(1)客戶分析
(2)行為分析
統計每次行為的人數、人次和變化趨勢。行為分析可以了解到以下類似的信息:
-用戶訪問頁面的頻率。
-最近的訂單和營業額
-哪個來源的訂單最大？
-過去壹段時間關註微信官方賬號和通關人數對比。
(3)時間分布分析
時間分布分析可以幫助品牌了解指定時間窗口內的客戶行為，數據看板可以按照周、24小時分布熱圖呈現，直觀了解不同客戶行為在時間分布上的特點。
(4)漏鬥分析
漏鬥分析可以幫助品牌衡量壹個業務流程每壹步的客戶轉化和流失情況，然後通過分析每壹步的轉化數據，優化營銷策略中客戶體驗流程的設計，從而提高客戶體驗和轉化率。
(5)路徑分析
路徑分析可以幫助品牌了解顧客行為的先後順序，從而清楚地了解某壹特定行為(如下單)前後會發生哪些相關行為。
(6)轉換區間分析
變換區間分析可以用來找出兩個潛在相關的行為有哪些相關區間特征，並進行相關分析。比如微信新粉絲完成會員註冊需要多長時間？添加購物車後，客戶需要多長時間才能完成訂單？
(7)訂單分析
營銷自動化工具提供了壹套訂單數據的分析工具，可以幫助企業有效地分析客戶交易行為的特征，包括:
-訂單分析
-回報分析
-RFM分析
-回購分析
(8)自由組裝的數據看板
數據看板可以對所有分析項目進行匯總和管理，並集中展示分析結果。以上所有的分析都可以作為數據看板的分析組件之壹，在這裏進行匯總和展示。