营销方式升级，企业如何通过新技术挖掘客户全生命周期价值？
新技术在经历了前期摸索式发展后，正逐渐向产业和行业下沉，并应用于全场景。在全触点时代，大型企业营销人员平均每天要面对千万级客户数据，而多数企业却不能从中洞察出客户更深层次的需求。据The CMO Club调查显示，42%的营销人员认为客户数据管理是营销技术中最难的一点。在后流量时代，企业如何通过新技术进一步挖掘客户价值？
千人千面时代企业面临增量困难
5g即将到来，在信息获取日趋平等的环境下，分钟甚至秒级的客户决策流程、市场竞争动态、应对消费者反应时间或将成为了产品同质化下的壁垒。
在另一方面，随着人口红利殆尽，增量客户随时会变成存量客户，而原本的存量客户也将随时成为预流失或流失客户。存量客户维护价值正在赶超增量。然而存量客户面临着基数庞大、画像未知、行为复杂等关键问题，使数据作为贯穿企业和客户唯一的关联支点。
数据驱动的新技术全面赋能企业核心竞争力
作为推动生产总值(GDP)增长的五大“游戏规则改变者”之一，前沿的数据技术对企业的未来有方向性的引导作用。但多数的技术或者平台无法实现数据资产化，而新兴的客户数据平台 (CDP)，能够从四个层级让数据资产释放潜能，致力于企业增长与客户体验。
第一层级：驱动营销应用
在“场景时代”，商业模式的革新发展使得我们每一个行为都演变成为商业关系上的场景应用。在数据的驱动下，场景服务可以更为细分与聚焦。但是多渠道分散的数据无法科学的驱动全场景应用，CDP平台打破“数据孤岛”并再次组合分析，通过不同模型、技术的组合搭配，将数据洞察适配于客户所在的各个场景，通过细化每个场景下的客户体验创造更多价值。
第二层级：推动客户价值持续增长
面对日益缩短的产品生命周期，客户生命周期的价值管理成为营销增长的重要引擎，企业要针对客户各个生命周期（导入期、发展期、成熟期、衰退期、离网期）建立敏捷精准的响应，才能避免竞对抓住机会抢夺客户资源。不同场景下的不同生命周期都需要不同的技术模型，例如在导入期就需要利用Look-alike模型进行新客获取；在成熟期需要RFM模型和交叉推荐进行客户挖掘；在衰退期需要利用流失预警模型进行客户召回，通过针对性的手段可以使企业动态的规划营销策略，快速响应客户的一切需求，让客户体会到个性化服务的温暖。
第三层级：拉动客户体验最大化
对于企业而言，营销的能力不在于无止境的拉新引流，而是通过极致的体验让客户以心传心、口口相传，最终实现高质量、有粘性的裂变。马云说，“做公司都要问一个问题，客户要什么？客户要的不是服务，而是体验。”据多行业的研究表明，客户体验与企业增速之间的关联性越发明显。愉悦的客户体验不但有利于开拓新客户，也能从老客户收获更多价值。
无论所处何种行业中，企业的客户体验都不是单点覆盖的，而是由多方面所组成的，一般会包括形象、产品、服务等，贯穿售前、售中、售后的长链体验中客户体验无疑变成公司业绩的重中之重。而新技术就是以增强客户体验为核心，通过多触点的了解客户旅程、优化客户生命周期内的体验、建立分析模型、实现深度洞察这四个方面，循序渐进的让企业在认知、兴趣、购买等行为上加强互动效果，增强客户粘性，从而提升品牌忠诚度。
第四层级：带动营销决策智能化
人的决策总是会被心情、能力等主客观因素所影响，无法时刻保证做出精准的洞察和准确的判断。但是当新技术能够把客户主观的行为数据转换为客观的决策依据时，企业的决策就可以有迹可循，避免个人化、情绪化实现智能化、理智化决策。
新技术场景化落地，价值几何
在现阶段，理论和实操能否匹配是衡量一个技术的关键。Gartner调查发现，40%的CMO认为，在接下来的18个月，营销和客户分析是实施营销策略最需要具备的能力。企业对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
在未来，数据技术将更广泛的作用于营销落地于每个场景，通过情绪感知实现人格化全景洞察并建立“传送门式”营销生态，为客户提供“所见即所得”的优质体验。
