營銷自動化（Marketing Automation 簡稱MA）自問世以來即受到市場的推崇，各服務商常常將MA與“營銷千人千面”聯系起來。然而對于MA產品的用后反饋，品牌主卻褒貶不一——營銷自動化確實能將部分執行操作簡化，但實際上卻很難帶來預想的收益，甚至離“千人千面”的愿景仍有很大距離。作為國內領先的數據增長引擎方案服務商，GrowingIO將自研AI模型賦能MA，并與GrowingIO長期以來的合作伙伴共同探索To C應用場景，并得到有效驗證，真正實現企業AI+MA的“千人千面”營銷，標志著GrowingIO營銷自動化產品成功實現向AI智能化升級。

自1992年Unica將數據算法與營銷過程結合，標志著最早的營銷自動化工具問世伊始，營銷自動化發展至今日漸成熟，MA技術逐漸成為Martech賽道的寵兒。隨著市場和需求的驅動，MA技術發展至今逐漸演進至“Event-Triggered Marketing行為觸發營銷”階段，即對用戶行為進行判斷從而匹配觸發響應，將用戶動作（數據）與營銷內容、營銷觸點匹配起來，實現營銷動作的自動化。Forrester Consulting調研結果顯示，擅長利用營銷自動化工具培養潛在客戶的公司，能以33%的低成本獲得超過50%的潛在客戶數量。

品牌吐槽：營銷自動化不好用？

但在現實場景中，眾多品牌、廣告主常常抱怨：營銷自動化并不好用。究其原因，實則是系統操作的復雜性所致。

傳統MA系統要求其使用者通過如下路徑進行系統配置：

前期準備->數據灌入->觸點策略配置->內容策略配置->觸發條件配置->運行

圖1：營銷自動化常規對接周邊營銷技術體系

來源：《MarTech營銷技術：原理、策略與實踐》

比如：當客戶登錄小程序時，為她彈出一款商品的折扣廣告。而在實際生產過程中，企業主往往面臨多觸點（小程序、網站、APP、H5、彈窗、短信、企微任務等）、多內容（適應各觸點的圖片素材、適應不同場所的文本素材）、多并發（活動時間安排復雜、用戶在不同渠道交錯體驗）的實際情況，一場成功的活動運營背后匹配的素材、觸點之繁復，就決定了其配套 MA邏輯必定極其復雜。

圖2：某品牌主在營銷自動化工具中的客戶體驗流程配置

來源：《MarTech營銷技術：原理、策略與實踐》

運營人員能力上限即為公司的上限

同時在品牌主的真實環境中，MA普遍配合客戶數據平臺Customer Data Platform （簡稱CDP）功能使用，除了更好地運營線上活動以外，品牌主還想要充分發揮標簽的價值，試圖為不同的人群，在不同的觸點提供不同的活動促銷內容。比如當購買過洗發水的客戶打開小程序時，為她彈出護發素折扣廣告。為此，品牌主的運營人員需要建立更多、更完整的MA流程畫布來保證各個標簽下的各類人群都能夠被恰當的內容觸達。那么，此時運營人員產能上限即為公司的上限。

還請注意，此處還沒有討論諸如“運營人員對標簽的認識是否準確”的可能對MA使用效果造成影響的“人員能力”因素。然而，在品牌主實際市場營銷生產場景中，運營人員能力影響活動效果的情況是十分普遍且常見的。

AI能力幫助企業實現從“自動化運營”到“數智化運營”的跨越

拋棄AI能力談“千人千面”的營銷都是“耍流氓”。誠然，MA工具的使用幫助市場運營人員從重復枯燥的運營活動中解放出來，其意義不可否認，但對于品牌主而言，想要通過MA實現更高效的“千人千面”的“數智化運營”，僅依靠人力堆砌是不現實的，只有將AI能力與MA、CDP等各產品能力相結合，才能最大發揮企業數據資產價值，真正實現“千人千面”。

通過使用交易數據、用戶行為數據，搭建預測和用戶商品推薦模型，包含“用戶躍遷預測模型”、“貨找人推薦模型”、“人找貨推薦模型”、“貨找貨推薦模型”等模型搭建，分析“誰更可能在未來一段時間內價值升階”、“誰更可能喜歡什么商品”。而結合了MA的AI營銷算法不僅能告知品牌主“人-貨如何更好匹配”，同時幫助品牌主通過營銷自動化的方式觸達用戶。

也就是說，AI+MA的智能工具組合，不僅告訴品牌主“你該做什么”，而且能夠幫助品牌主“將該做的事自動化做掉”。

圖3：AI全域加持營銷自動化

千人千面的營銷不再只是愿景

GrowingIO將自研AI模型賦能MA ，同時與GrowingIO長期以來的品牌主伙伴共同探索 To C應用場景，模型落地流程打通并完成了模型效果有效性測試，真正實現基于企業營銷場景落地應用的AI+MA的“千人千面”營銷。

在 GrowingIO 與某頭部美妝品牌的營銷活動中，GrowingIO運用AI模型對會員數據進行分析，得出“每個人最有可能對哪一種商品感興趣”的商業洞察，并將人貨推薦結果自動輸出至 MA工具。當粉絲登錄小程序時，GrowingIO通過營銷自動化方式，將適合該粉絲的商品促銷海報通過小程序彈窗推送，實現“人-貨-物料”精準匹配。

GrowingIO從核心指標（GMV、客單價、CVR）、興趣（彈窗關閉、打開次數）、轉化（因彈窗轉化的訂單數）三個角度衡量 AI+MA 相較于人工推送（對照組）是否有效。

圖4：GrowingIO 服務頭部美妝品牌AI+MA產品試點效果

不難看出，GrowingIO 自研的以 AI 驅動的營銷自動化系統能夠有效提高彈窗欄位的轉化率，實驗人群對彈窗的興趣明顯提升，最終實現 GMV、客單價、CVR 等核心指標的有效提升。

結語

對于營銷自動化工具來說，實現的是“消費者采購決策鏈不同階段和營銷內容的匹配”。而 AI 加持的營銷自動化工具更在此基礎上實現了“不同消費者在不同階段和營銷內容的匹配”，從根本上解決由于人力因素限制如“不知道如何設置流程”、“不知道該給誰推送什么內容”，從而導致“MA用不起來”的困境。

GrowingIO 已幫助十余家頭部品牌客戶完成 AI 智能化應用，用 AI 能力賦能市場營銷全渠道運營。GrowingIO作為一站式數據增長引擎方案服務商，將先進的營銷方法論與工具相結合，通過“數據+AI智能+營銷”，賦能品牌伙伴商業決策，實現業績增長。