营销增长正循环，就藏在这个关键词中

营销概念中，场景起源于需求。企业和用户建立关系的每个场景都源于需求，双方需求的边界界定了场景的边界。

不同于过往各要素之间的割裂分析，数字时代的场景综合了以“业务”、“人”为中心的重要特征。具体而言，各自独立的营销场景，其迭代的着力点在于局部优化。而企业全链路流程节点和场景，则反映了用户多维信息和多元需求，统一连贯的数据能够精准得表现出各业务场景的重要性与影响力，主要表现在促进交易转化的占比及对用户关系的节点影响。

创略科技认为，数据具备精准传递、匹配用户需求与业务场景的能力，解决了企业内部对用户的理解差异，进而在整体业务的规划下，实现对内部管理效能的提升，进行持续的场景营销。同时，伴随着连接边界的扩大，借助大数据、AI等技术，企业对业务场景内用户行为、过程及结果进行实时的积累、记录，从而于CDP内描绘、还原用户路径、用户关系互动，为向大批量、多圈层用户提供个性化的综合价值创造了有利条件。

数据驱动，扩展连接场景边界

数字经济时代，创新的维度不止体现在产品、服务及业务流程，还体现在呈现的综合价值方面。

就场景而言，如何通过信息重组提供新的产品服务、交付方式及价值，以构建良好的场景体验，是企业场景创新的典型范式。

相较单一场景来说，多元场景与全链路的流程，其复杂度催生了无限可能，而发掘可能性的关卡主要基于两点：

在整体链路流程中，基于CDP等数字化平台聚合海量的数据，提供在场景中可进行数据分析、洞察和应用的基础

于特定的场景中，基于统一的数据维度拆解、定义业务与人的维度特征，深刻理解、挖掘承载与融合需求的具体场景

然而要实现这一点，其先决的保障还在于：数字化技术对全业务流程的支撑得落地至一线，并能够于业务中互相支持、迭代，形成自演进、一体化的运营体系。在具体的业务实践中，对场景的深入理解必然建立在多维立体的颗粒拆解度上，CDP积累沉淀的数据与AI数据挖掘的能力则为其提供了强有力的支持，尤其是基于数据驱动的场景运营与场景创新。

那么接下来的问题就变成，如何从业务全局出发将单个场景的数据量级扩展至全链路、全流程，构建以用户为核心的数据枢纽，发现与解决场景的痛点，基于技术赋能提升全链路场景的用户体验。

融合应用，重构场景化体验2.0

企业场景营销的目的在于创造增长，为用户带来体验价值的是完整业务流程和闭环场景体验。

存量时代，围绕用户，其增长的定义可能为用户数量的增幅、用户时长增加、用户交易额提升等等。数据挖掘与应用的价值则在于赋能增长，让融合产品需求、交互体验、服务运营于一体的场景成为与用户频繁互动与广泛连接的桥梁，使其明确感知到企业产品、服务等综合价值。

在直连消费者的基础上，企业根据整体业务战略的场景梳理，制定、开展自动化、智能化管理的重点并非只着眼于单个活动场景或是环节，而是基于全链路业务流程及完整的闭环场景，发掘不同场景下同类用户细微需求的差异，以及同一场景下不同的用户需求，从而通过拆解、界定的多维组合，扩展、构建新的场景。

不同的行业意味着关键场景的差异，寻找、维系目标客户及群体的难易程度不一，而数字化技术的先进性为其创造了便利的条件，企业可以收集实时数据，实时捕捉真实的消费者行为变化及需求。在关键场景的交互中深刻理解用户需求及趋势变化，依托自动化、智能化的技术，精准、迅速地进行互动匹配，在降低交易成本的同时，使整个生态处于正向的反馈循环。

因此，寻找营销切入点，设计实践场景营销的完整落地环节，至少包含以下五大步骤：

Step1 当前现状梳理：

为保障落地效果，对包括原有数据情况、业务过程、业务现状等业务场景相关的环节进行全面的盘点和梳理，深刻理解数据链路、业务场景以及阶段目标等

Step2 建设路径规划：

在深刻理解各要素的基础上，基于业务场景选择合适的CDP规划与建设路径，将业务体系融入于包含标签体系、数据指标等数据维度的构建法则和CDP搭建规划中

Step3 关键场景落地：

在整体成功实施的前提下，可选择在具体的业务场景中构建用户闭环体验的迭代流程，以数据为核心提出猜想、测试验证、评估效果，将技术落地运营在前期就赋予现实意义，降低技术的不确定性

Step4 算法模型构建：

除了赋能原有场景提升运营效率与效益外，算法模型的核心还在于通过自动化、智能化带来的管理协同运营，为规模个性化服务的展开与扩张提供有力的条件，从而为每一位用户的精准服务场景提供了可能

Step5 运营体系搭建：

数字化平台构建协同运营的体系是基于数据赋能与数据驱动，在推进跨部门、跨事业部协同协作的同时于全链路的场景中设计给予用户精细化的服务场景体验

为此，对于供应商的启示，则是要从产品搭建转变为持续长期的价值赋能。