CARE之A——Analytics以智能分析驱动的整合服务营销
数据的时代让传统的营销技术过时
传统的市场营销发展于数据相对缺乏的时代，碎片式的数据积累使得获得决策支撑所需的过程相对漫长，分析和决策过程的长周期是典型的特征。
数字化时代带来了海量的新增数据，无论营销者还是消费者，都面临着数据丰富的决策环境，传统的营销分析技术已经变得过时，缓慢的决策周期远远无法跟上数据迅速变化的时代。海量数据的现实彻底改变了营销文化。分析技术驱动的数字化变革了几乎所有行业的客户沟通、产品交易和运作流程。
应用分析技术建立数字智慧
在数据高速积累的商业环境下，原先依靠碎片式的数据积累和经验导向的营销决策变得不再有效，企业必须更快速的获得数据，应用全新的分析技术更迅速的做出决策，更快速的应用营销策略，更快速的试错改进，才能在环境变化之前赢得绩效结果。
数据驱动的分析型智能营销，是收集全面数据、对结构化和多重结构化的数据信息进行整体分析，基于形成的洞察执行推动客户参与的营销策略。
如何着手建立适合的分析能力
1.应用适合的分析技术。这需要在三个基本层面建立对分析技术的思考：统计和呈现过去的状态，记录和分析现在的动态，洞察和预测未来的趋势。
2.评估和提升分析能力。对现有的分析能力进行评估，理解和识别分析能力的差距，并采取适合的策略来提升或重新构建所需的分析能力。支撑不同的营销目标所需的分析能力会来自多样的数据基础、恰当的决策模型和足够的分析能力。
3.基于客户的洞察行动。数据资源和分析洞察通过转换为恰当的商业行动来获得价值回报。常见的行动包括识别和弥补渠道沟通不足，调整所需的营销战术，优化业务和服务流程等。
构建数字营销所需的分析技术
付费搜索和在线营销一度是数字营销的主流应用。
基于网络流量和网页点击的在线分析技术是在线产品设计、在线客户研究、在线营销活动的基础能力，这样的分析能力也为关键词研究、付费搜索技术应用、在线用户行为分析、自然搜索策略提供了完整的分析框架和决策支撑。
智能终端移动化、位置服务信息和大数据的迅速发展，不仅为数字营销提供了更为丰富和多结构化的数据和行为信息，也为分析结果的商业应用提供了更多现实的可能性。
精确分析实现精准营销成功
消费每天都接受着过量的产品营销信息刺激，强迫式的客户接触和营销信息推送已经很难带来正面的营销绩效，真正适合客户的信息才能在传递更佳体检的基础上赢得客户购买和忠诚。消费者越来越只希望获得与自己直接相关的服务信息和产品推荐。
数字化和智能分析技术应用驱动了以精准服务营销为特征的个性化营销时代的到来。依赖数据收集、模型分析、营销测试和结果验证的分析技术应用形成精准营销的闭环。
如果不能更智慧的传递服务信息和产品推荐，错误的营销会彻底摧毁企业和客户之间来之不易的关系。如果银行向一位刚刚在ATM机上完成查询余额不足的客户电话推荐理财产品，得到的很可能不是客户理性的拒绝，而很可能客户感觉被落井下石的愤怒回应。
智能分析应用驱动服务营销的全渠道成功
传统零售业应用交易分析技术研究客户的历史购买偏好，设计有针对性的会员忠诚计划和产品交叉营销推荐，一度带来了更佳购物体验的基础上的销售和利润增长。
随后电子商务的发展对传统零售业带来了巨大冲击，网络化和数字搜索技术应用在指引、发现、互动等几个关键体验点上的突破，通过价格带来的吸引力，分流了传统渠道交易流，影响了传统零售的进店率和提袋率。
如果说网络数字化带来了海量数据信息和数字化渠道的发展，智能移动终端的发展则带来了多渠道全面整合的现实可能性。零售业正在经历转型，应用数字化设计全新的忠诚奖励计划，应用移动技术整合完整购物流程，结合店内个性化服务体验，为数字化和分析技术支撑的全渠道成功建立基础。
商业经营的成功已经离不开分析技术的深度应用。更智能应用分析技术，从海量的多结构数据中形成营销洞察，为更适合的忠诚营销策略、更卓越的客户体验、更理想的营销绩效，提供了更强有力的驱动力和更多的成功可能性。
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