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2012年，中国的国民财富已经积累到一定程度，但大部分居民的投资渠道仍然十分有限，金融服务并没有完全普惠化。2013年的一个标志性事件是余额宝爆发式增长，我们迎来了互联网金融元年。
笔者正是在2013年进入互联网金融行业的，当时互联网技术开始在风控、资产管理、业务运营、金融产品创新、用户运营、营销推广等方面与金融进行全面融合，互联网的规模效应及旺盛的投资理财需求吸引了很多互联网从业人员。我们团队目前在做的事情是为社区业主提供家庭财富管理服务，包括但不限于固定期限类、浮动收益类、基金、保险、银行金融产品等多样性的金融产品及社区增值服务。
在线上的营销推广方式上，互联网金融公司与其他互联网公司没有本质区别，我们同样遇到了由粗放的流量营销所引发的成本控制、转化率等问题。在流量红利逐渐消失的背景下，不只是互联网金融行业，所有互联网行业都需要探索如何通过数据驱动精细化运营，实现降本增效。本章主要从营销侧出发，分享数据在营销自动化中的应用。
在展开介绍案例之前，先介绍一下我们做自动化营销的起因与整体思路。金融行业的营销有一些特点，比如用户使用频次低、获客成本高、用户的决策门槛高、容易因为各种原因（政策环境、安全性顾虑、资金规划等）流失、营销话术有行业规范性要求、金融营销类触达限制等。我们的业务在原来的单一固收类产品基础上新增了保险、基金、浮动收益类等，多业务并行发展对于技术团队的响应速度要求很高。我们需要考虑如何通过能力整合提供更好的营销服务，而不是让每条业务产品线各自为战。有效的营销能力整合和自动化有助于节省多业务条线下的人力成本，营销人员可以将更多的精力放在营销策略的制定上，而将大部分执行（提数、圈选用户、触达）的业务动作自动化实现，从而提升整体运营效能。
因此，我们从用户运营体系的四方面（推广获客、营销策略、运营活动、用户激励体系）出发，基于AARRR模型（获取、激活、留存、营收、传播），以忠诚度、服务、获客为导向提供基于数据服务的营销自动化应用，见图3-1。
图3-1 基于用户运营体系的营销应用
我们把用户运营体系分为推广获客、基于用户生命周期的营销策略、常规运营活动、用户激励体系四方面。
1.推广获客
首先要梳理清楚我们有哪些用户触点，包括渠道的和自己的应用端以及消息触达。应用端包括App、H5、小程序、网站，消息触达包括短信、推送、微信公众号的模板通知等，前者让用户通过导航发现我们的产品或服务，后者可以利用算法为用户推荐产品或服务。
这两个方向的触点都能找到很多场景来做数据驱动。比如，作为一家财富管理平台，我们可以通过用户群筛选进行分群的产品展示，对于风险承受能力一般的用户，推荐比较稳定的金融理财产品。
2.基于用户生命周期的营销策略
用户生命周期（Customer Life Cycle，CLC）描述的是客户关系从一个阶段流转到另一个阶段的总体特征，即用户从接触产品到离开产品的整个过程。
用户生命周期包括5个时期。
1） 引入期 ：用户刚接触产品，通过渠道或被营销吸引，下载了App或关注了产品，完成一个新客的必要动作。
2） 成长期 ：用户开始对产品感兴趣，并完成一系列业务转化动作。金融行业的业务动作尤其复杂，相较于其他行业更难突破用户的心理门槛，用户要完成一个投资动作，需要首先完成实名认证、绑定银行卡、开户、设置交易密码、填写风险测评问卷等一系列操作。
3） 成熟期 ：用户已经能够熟练使用产品或服务。比如，当有回款时可以复投，可能会参加线上活动、签到，甚至将产品推荐给好友。
4） 休眠期 ：在相当长的一段时间内没有再使用产品，但是还有机会进行召回的老用户，我们将其定义为休眠用户。
5） 流失期 ：对休眠期的用户进行了一系列召回动作后，在更长的一段时间内用户仍然没有再使用产品，即可将其归为流失用户。
3.常规运营活动
我们的运营活动分为线上和线下两类，通过对组织内的运营活动进行总结与分析，梳理核心业务流程，找到可以进行标准化作业的通用模式。
因为本章介绍的是线上活动管理，所以这里主要讲解线上活动的业务流程。一个线上活动由线上运营团队进行活动策划与审批后，提前3周交给产品团队进行设计，活动的研发平均需要3周（见图3-2）。每次活动都需要研发，导致研发资源投入大（试错成本高），耗时长，每年能开展的活动数量有限，无法及时响应业务。
图3-2 线上活动项目周期
4.用户激励体系
用户激励体系包括成长体系、任务体系、积分体系、权益体系。
成长体系 ：根据用户的忠诚度、贡献值设定对应的会员等级。
任务体系 ：以任务的形式对用户的特定行为进行奖励，以提升业务线的转化率，这些任务包括签到、连续动作（如连续投资、固定期限内的多次投资、累计投资金额）、新客转化的必要动作（如实名绑卡、风险测评）、日常任务等。
积分体系 ：通过搭建完善的积分体系，促进核心指标数据的提升，同时提升用户活跃度和忠诚度。积分体系的建设需要注意两端，即发放和消耗，尤其是在消耗端，我们需要让用户感知到积分的价值，才能真正通过积分体系促进业务增长。如果无法用积分兑换有价值的商品或服务，那么积分体系就会成为鸡肋。
权益体系 ：配合成长体系，对接内外部的服务资源，对等级越高的用户给予越多的等级权益。与积分的消耗一样，如果权益无法让用户有一种身份感或者价值感，那么也会影响到权益体系。
我们的业务域产品线对于营销侧的需求有些共同点，主要有以下几方面。
需要对营销位进行统一管理，并进行优先级排序，避免出现争抢。
不同业务线对于定向营销的用户群筛选规则不同，会导致同一用户在同一平台受到来自多条业务线的营销轰炸。
基于用户生命周期的营销策略是可以交叉强化、通用合并的，出发点应该是提升用户在生命周期不同阶段的转化率，而不是考虑某个单一的业务线目标。完整的用户生命周期营销策略的执行动作可以通过自动化进行统一执行和管理。
线上活动耗费了大量研发人力，根据以往活动分析，大部分规则是可以通过配置实现自动化上线的。
不同的业务营销用到的营销工具是通用的，比如积分，每个产品线都可以调用积分的发放、核销接口。
不同的业务线都有各自的可视化报表需求，数据中台可以提供可视化和报表查询的公共能力。
基于我们的业务域特点以及用户运营的相关方法论，我们将可以共用的能力分类并抽象成业务中台的服务（比如用户、营销、消息等）和数据中台的服务（用户标签画像、数据检索、用户动作的监听等），以双中台服务接口形式为自动化营销平台提供服务，并提出基于以下产品功能架构的营销解决方案。
自动化营销平台包括营销自动化、定向营销、线上活动管理、营销工具、统计报表及营销位6大核心模块（见图3-3），后文将主要介绍营销自动化及线上活动管理两大模块。
图3-3 自动化营销平台产品功能架构
我们的金融业务产品线较多，有固收类产品、保险、银行理财、基金等，如果让营销系统的研发工程师对接各个业务线的数据，会很浪费研发资源，因此我们统一由数据团队将业务数据进行治理封装后以接口服务的形式提供给营销侧，同时也能反哺业务侧。
在此不展开介绍数据中台，主要介绍我们的数据中台基础架构以及与自动化营销平台相关联的数据服务，见图3-4。
图3-4 数据中台基础架构
1.数据源分类
我们把数据源分成三类：第一类是行为数据，第二类是用户数据，第三类是业务数据（交易等）和服务端日志数据。
行为数据是指用户在产品内进行操作产生的数据，包括访问、浏览、点击等行为。行为数据有五个基本元素：时间（When）、人物（Who）、地点（Where）、行为（What）、交互（How），合称4W1H。通常通过埋点来采集行为数据，而我们引入了外部服务商来采集行为数据并将其回传给我们的数据平台。
用户数据包括用户手机号、终端设备号、姓名、性别、年龄、星座等基本属性，以及兴趣爱好、业务特征等属性（可以通过内外部数据源收集）。
对于业务数据和服务端日志数据，如果有多条业务线，治理会非常麻烦。比如对于不同业务线的交易数据或者同一业务线不同业务系统间的交易数据，在处理时需要整合规范和定义。
2.用户标签和画像
我们根据业务需求从三类数据源的数据中整理出上百个用户标签，为营销及各业务侧提供标签组合查询能力。
比如，如果想在25～30岁的男性用户（用户数据）首次投资回款（业务数据）且登录“我的账户”页面（行为数据）时，对其进行一次营销推送，那么会涉及用户的三类数据，由数据中台提供统一用户标签查询，即可实现用户群的精准营销。
在已经有了完善的用户运营体系，且数据中台已经可以提供数据服务能力后，我们即可通过营销自动化应用，实现用户的自动化营销触达。
如图3-5所示，数据中台提供三类数据源（行为、用户、业务），以用户标签的形式向营销系统提供数据检索和监听服务，通过（利用用户标签和画像）筛选目标客群，配置触发规则，设定奖励方案及目标，最终完成触达的配置。在执行时，通过调用营销中心的积分、卡券等营销类服务以及消息中心的CMS，完成营销策略的消息触达通知，然后为应用导流，追踪消息触达后的转化并形成数据结果。根据数据结果，运营人员即可调整和优化营销策略，实现营销闭环。
1.用户生命周期
3.2节介绍了用户生命周期，我们通过拆解用户生命周期内的业务环节，基于AARRR模型，找到每个环节的运营指标。运营指标可分为关键指标和普通指标，一些指标还可以进一步拆解为更细的指标，比如，转化率可以拆解到用户业务操作流程中每个页面间的转化率。
获取（Acquisition） ：访客数（UV/PV）、注册数、转化率、渠道流量占比、获客成本（CAC）等。
激活（Activation） ：实名认证率、投资人数、投资率等。
留存（Retention） ：复投率、留存率、沉默用户数、流失用户数、流失率、沉默召回率、流失召回率等。
营收（Revenue） ：客单价、频次、用户生命周期价值、投入成本、新增收入、投入产出比等。
传播（Refer） ：KOL数量、邀请发起数和成功数、人均邀请次数、传播系数、邀请奖励、投资金额等。
图3-5 营销自动化产品业务流程
运营指标的具体值需要根据业务的实际情况设定，比如要设定流失率，就需要先定义多少天没有交易动作的用户属于流失用户。具体天数可以根据老用户交易频次及时间间隔来定，比如交易频次低的产品，本身的时间间隔可能较长，那么天数就可以多一些。如果需要更精确的定义，可以使用区间分布的方式，看时间维度上的用户分布，最终找到一个合理的区间切分点。
2.营销机会
把基于用户生命周期AARRR模型下的指标都定义清楚后，就需要分析并找出所有可能影响这些指标的用户行为，然后从中寻找营销机会。这里有两种思路：一种是找到影响指标的关联场景，进行深度挖掘；另一种是通过数据分析找到流量较大的页面，进行营销位的设计。
案例一： 我们想提升留存环节的复投率指标，那么首先需要确定影响复投率的具体场景有哪些。通过分析用户行为数据，我们发现了一个有趣的事实：用户在收到理财产品回款通知短信时，往往会第一时间登录平台，进入“我的账户”查看。这个时候就有很多好的营销机会，比如：
可以在回款通知短信文案中附加优惠卡券；
可以在用户进入“我的账户”时弹框推荐新产品；
可以在提现页面中增加营销位；
如果有线下理财经理团队，还可以当天通过CRM进行销售线索提醒。
案例二： 使用第三方或者自研的数据分析工具对页面的流量分发数据进行分析，找到流量相对较大的页面，进行营销位的统一管理。对首页、发现、账户、核心业务流程的结束页等页面进行流量分发分析后，我们梳理出10多个营销位（如签到页面、提现成功页面、交易成功结果页等），进行营销位的铺排，并对营销位的点击、转化数据进行跟踪，用于后续的优化。
通过对发现页面进行流量分发（见图3-6）分析发现，签到页的流量相对较大，于是对签到页进行了营销位的设计。在埋点上线后进行分析，从签到结果页通过营销位跳转目标页面的转化率高达30%。
图3-6 页面流量分发情况
这里有些经验分享给读者，在做全局梳理后要尽量统一进行营销位管理，因为营销位的要素（营销位、图片、上下架时间、跳转路径、标题等）是相对固定的，将营销位的配置接口进行服务化并交给业务中台的营销中心，能够提升研发效率和运营的灵活性。
3.营销触达
将所有营销机会梳理完成后，整理成一个表格，表头包括人群、定义、场景、营销策略、触达方式、文案、运营指标等，然后对每个营销机会做两件事：策划营销动作，选择触达方式。
营销自动化主要解决了精细化运营的效率问题。我们通过对用户生命周期的各个用户群体进行分类及维度的细化，设定自动执行营销推送任务并跟踪目标效果。
案例三： 如图3-7所示，我们基于用户生命周期进行用户分类和维度划分，然后根据每个维度制定营销策略和目标。（因涉及业务敏感性，这里对策略、文案和指标进行了脱敏。）
图3-7 营销策略示例
我们提炼出营销的核心业务需求：目标用户圈选→选择营销工具→选择触达方式→设定目标。首先，通过数据中台提供的用户标签和画像服务，完成目标用户的圈定；然后选择营销中心（业务中台）提供的营销工具（积分、卡券等）；接着，选择以什么方式触达用户（短信、站内信、推送、弹窗等）；最后设定要达成什么目标。根据目标达成情况，分析后调整策略，形成闭环，如图3-8所示。
图3-8 营销触达流程
这样我们就可以通过一个平台进行营销策略配置和数据跟踪，整个执行过程是自动化的。营销自动化的难点不在于产品设计，自动化只是一个执行过程，更应该关注的是如何制定有效的营销策略。本章主要介绍根据用户生命周期的AARRR模型制定指标，然后通过寻找营销机会中的触达点来观测和提升对应指标。我们也可以尝试从其他方向切入，比如用户RFM分群。一旦切入点多了，就需要在营销中找到一个平衡点，避免过度营销（比如某些电商类App，用户一天收到七八条短信，不堪其扰）。可以通过加入一些判断机制来避免单个用户过于频繁地收到推送。
我们平均每年要进行将近30次线上活动，单次活动从策划到上线平均历时3周，需要大量的人力。由于人力所限，有时无法及时响应热点事件，最终我们决定提供一套线上活动的配置化产品。我们调研了多款线上营销活动相关的产品，但发现大部分是模板化配置页面，难以满足营销业务侧的需求。
不够灵活：活动的页面大部分是模板化的，结构布局是固定的，不能灵活组合。
业务联动：活动难以和业务动作打通，进行数据联动（比如用户完成某个业务交易动作，即奖励他一次抽奖机会）。
营销工具：我们有用户激励体系相关的营销工具，比如积分、卡券、虚拟商品、实物商品等，需要用户通过参与活动直接获得奖励。
最终我们决定自研，结合营销中心提供的营销能力和数据中台提供的数据能力，对营销工具、用户群、奖品设置等模块进行页面层的配置，通过灵活配置可以快速生成一个线上活动H5页面。比如用户参加活动，投资金额达到多少元奖励一次抽奖机会，抽奖工具是大转盘。将这些模块组合成一个活动页面，极大地降低了单次活动的研发成本，如图3-9所示。
图3-9 线上活动配置平台业务流程
1.活动配置
线上营销活动的配置可分为基本信息、功能配置、消息触达三个环节。基本信息主要配置活动的基本信息、预算、目标、奖品等，见图3-10。
功能配置主要涉及前端页面的配置化以及营销功能的自由组合能力。如图3-11所示，我们先上传一张活动底图，然后选择所需的功能（如大转盘、分享、按钮等，不同的功能有不同的配置项），最终组合成活动的H5页面。
图3-10 活动基本信息配置
图3-11 活动功能配置
最后一步，完成用户群及触达方式的配置，如图3-12所示。
图3-12 消息触达配置
2.活动审批
活动涉及预算申报、商品采购、目标等。活动添加完成后，可申请审批，与OA系统打通。审批完成后即可发布。
3.奖品管理
活动的奖励，除了积分、卡券等平台内部的营销工具，还可以是外部的虚拟商品或实物商品。这些商品（比如星巴克的兑换码）可以通过表格导入、商品下单接口对接等方式接入管理核销。
奖品管理的主要功能有奖品类别的管理、通知模板的配置、抽奖条件、中奖记录及发放。这里主要介绍抽奖条件。
我们在这里将与抽奖相关的营销功能进行统一的字典管理，包括抽奖条件、规则、适用的营销功能、创建时间等。这里需要监听业务动作，比如用户在活动期间投资金额达到××元，奖励抽奖×次，适用的功能是大转盘。
4.统计报表及费用管理
活动系统相关的报表分为以下三类。
活动分析报表 ：用于分析每个活动的访问量、访问时长、支出、目标达成情况等（见图3-13）。
营销统计报表 ：用于分析整体的活动数据，大部分是累计值。
费用支出报表 ：涉及财务报账的部分，需要单独与业财系统打通，统计每个活动的预算、实际支出、财务扣减、费用主体等相关数据。
图3-13 活动统计报表
数据中台的可视化报表平台可以为各个业务后台管理系统提供数据可视化能力，通过在链接内嵌入菜单的方式，零开发即可实现数据可视化。
本章总结
在本章中，我们基于用户运营体系，构建了满足营销业务需求的自动化营销平台，通过业务中台、数据中台提供营销和数据服务，尽可能实现营销业务动作的线上化、自动化、配置化、数据可视化，以提升营销效率和效能。本章重点介绍了营销触达的自动化及线上活动管理模块。
在整个产品设计的过程中，数据服务尤为重要。在营销策略阶段，数据提供的是分析决策支持；在营销开展阶段，数据提供的是用户圈选、动作监听的服务；在营销复盘阶段，数据提供的是目标达成、统计分析服务。数据服务贯穿营销业务动作的始终。
关于营销自动化，笔者认为距离实现真正的全自动化还有很长一段路要走。目前的自动化还是在营销策略的执行环节，而营销策略的制定更多是依靠用户及产品运营人员。我们需要探索如何通过机器学习，以事实型标签和分析型标签为依据产生预测型标签，把营销线索交给机器去测算与发现，生成更精准的用户画像，完成营销全流程的自动化。