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解析营销中台产品模型


本文以狭义营销中台为讨论核心,从全局角度分析了营销中台产品模型中的表现层、触达层、规则层、奖励层。

解析营销中台产品模型

中台化概述

最近“中台化”的概念如火如荼,这个概念由阿里而起,近年来头条系产品走红,将“中台化”推上了一个高位,于是从此前的前端产品和后端产品概念中,衍生出了中台产品。

那种中台究竟是个什么概念呢?简单描述如下:

  1. 中台的核心是“功能复用”,构建“大中台,小前台”来满足业务快速扩展的需求;
  2. 业务中台沉淀了大量的用户行为数据(包含非体系内用户),为大数据智能算法的新的商业模式奠定了基础;
  3. 中台作为业务服务的提供方,不需要依赖业务的稳定性,而是需要不断为新业务提供能力支持。从以上几点描述来看,中台的成熟度,可以对公司整体业务发展规模、健康情况管中窥豹。

按照上面的描述来看,中台是一个大型企业在稳定、持续发展中不可或缺的一个架构。而作为中台的产品,则需要包含几方面能力:

  1. 针对多业务、复杂业务场景下需求的抽象和共性需求的整合;
  2. 对业务、前端体验、后端架构等多方面能力的高要求;
  3. 对业务的深入了解,以能在常规服务基础上,提供创新性业务能力,为业务创新做指引。

营销中台简述

营销,每家公司无论大小,基本都会做。更适合作为一个公共服务层,小到领取优惠券,大到社交电商、购物返现、MGM等,均可由该服务层进行指引。而大部分类型的营销活动,均可以将共性进行抽取,并整合至营销中台,由中台数据标准化api,由前端进行定制化开发,可在较短时间内完成营销产品的上线(比如聚划算)。

甚至,足够好的营销中台(比如阿里、京东等),甚至连前端都不需要开发,完全靠运营进行页面元素拼接,就可以完成业务的最小化试验(MVP)。

全量的营销中台囊括了用户营销全量生命周期中的各个节点。并且既可以输出完整的营销服务,也可以将各个节点作为原子api输出,由业务层进行业务逻辑封装。

广义的营销中台,包含了狭义营销中台和数据中台两个方面,数据中台服务于所有业务,是大数据建设的基石,偏向技术,本身也足够庞大,后续在展开讨论。而狭义营销中台可以支撑超过80%的日常营销的支持,为本次讨论的核心,狭义营销中台主要包含以下三个方面:

  1. 前置层:页面快速搭建工具、数据埋点、用户前端行为、用户业务行为等;(可细化为表现及触达层)
  2. 规则层:活动基础规则、活动限次、场景、类型、白名单等;
  3. 奖励层:现金红包、卡券、积分、商品、PUSH等;

营销中台产品模型

站在上层,对营销中台进行全局考虑,通常会将狭义营销中台分为通用产品模型和定制化模型两种。

解析营销中台产品模型

通用产品模型需要满足超过80%的营销玩法的支持,并且在业务策略进行微调时,可以在原有架构上快速支持。而针对部分一些可自成体系的营销策略,虽然在原模型上也可以支持,但是自身业务量、数据量都足够大,通常会拎出来重新进行抽象。如MGM、淘客模式、社交电商、外部渠道裂变等。

而通用营销产品模型,也可以支持最小化产品试验(MVP),方便业务进行快速试错,故他是营销中台的业务核心不为过。(这里先不涉及数据,毕竟数据才是现代化营销中台的#真核心#)

那么通用营销中台产品模型结构是怎样的呢,各个站点所描述的都比较偏框架层、比较宽泛,我这里提一下一家之见,供各位参考:

解析营销中台产品模型

基本的架构,上图已经进行了大概的描述,针对每个部分,做一些细节性描述。

表现层

表现层主要是用户可以直接感受到的内容,可以是页面(RN/H5/Native),也可以是短信、邮件等等,在这里,用户侧的体验是首位,业务的诉求其次,还有针对复杂营销场景下高并发、限流、懒加载等多样化的技术考量。

表现层本身可以抽象出各种各样的表现层工具型产品,如淘宝的旺铺、京东通天塔以及类似的有赞微商城、微盟等等,通常叫做落地页快速搭建工具,可以满足多元化的页面快速配置、发布。

而针对部分特殊场景,无法通过模块化的形式完成页面搭建,则会考虑模板化的方式,即相对通用的展现形式固化,使得后续可以复用。

触达层

触达层主要记录与用户进行实际交互的过程,大部分情况下是可以并入表现层,这里将它抽象出来,是要强调他的重要性。

触达分为主动和被动两种,可能是用户主动进行了某个动作(比如点击、比如刷卡)参与了营销,也可能是被动的参与到某个流程中(短信、PUSH等)。最终与用户的交互动作非常重要,一把绝世好剑,满腹绝伦剑法,只有刺喉之时,才算精彩。

规则层

规则层则是营销的核心,因为它的本质是一个决策引擎,一脑子的剑法,不知道什么时候用哪一招,面对敌人也注定一败涂地。大部分中小公司的规则层做的都比较简陋,缺少统一的规划,可能仅仅包含了营销活动的有效期、类型、奖品等,实际上这些只是规则层的基础。

而规则层的核心在于规则引擎,通过触达层的用户行为,对用户、行为、场景、时间等多个维度进行综合考量后,判断用户是否满足规则,以决定执行后续的营销动作。

除此之外,在规则层中还需要包含风控策略的接入(可能自建)、多维度限次等,不展开讨论。

奖励层

奖励层本质上是一个库,可以包含营销类奖励、通知类奖励或业务类奖励。奖励层的颗粒度做到多细,是根据业务的需求来决定的,形态上会包含现金红包、优惠券、积分、商品、理财体验金等多种,底层均需要对各种类型奖励进一步抽象,如现金类、虚拟类、业务类等等。

奖励层除了对每一种奖励类型进行维护之外,还需要包含向上游(规则层)的对接,以及对下游(账务清结算)的调用。理论上奖励本身就是一个独立的体系,可以作为底层营销中台而存在。

可以设想的是,部分业务做大后,希望自己承接营销的规则,从表现层到规则层均由自己承接,那么他可能会做一套自己的业务系统。但是奖励层面,只要足够通用,因为涉及资金层面问题,大多数情况不会有人另起炉灶。这个可以理解为“内功”。

写在后面

此前也有对营销系统做过细节性描述,但是对整体的架构思考不足。近期对市面上的一些营销系统做了调研,结合此前手上的一些项目和思考,将整体的产品模型抽象出来。

对于大部分大型公司(BAT级别),应该具备一定的参考价值;对于中小型公司,或者是一些startups,可能会有一定的指导意义。

写在最后,营销是否智能化,营销中台的能力,很大部分取决于基础能力,如大数据,也就是前面说的数据中台。如果在做整体规划的情况,一定在各个节点都要考虑到数据的采集、筛选和后处理。为今后的长远发展做准备。

最后提一嘴,一些想法和关于产品、行业的理解,后面会同步在公众号,欢迎大家关注。

 

作者:whisperbot;公众号:灵魂为自己找一个伴侣(ID:vashresources)

本文素材来自互联网

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