環(huán)球報道:火山引擎數(shù)智平臺VeDI助力企業(yè)營銷線索轉(zhuǎn)化提升14%

一條營銷線索，從官網(wǎng)后臺下載到完成成交，到底需要經(jīng)歷哪些環(huán)節(jié)？

在企業(yè)級市場的銷售場景中，營銷線索通常是指用戶通過相關產(chǎn)品的官方網(wǎng)站或者營銷活動界面，主動留下的聯(lián)系方式；而根據(jù)線索價值的不同，又可分為MAL（營銷接受線索）和MQL（合格營銷線索）。

(資料圖片)

前者屬于最寬泛的線索定義范疇，即用戶留下聯(lián)系方式就能被計算入內(nèi)；而后者則需要附加更多衡量標準，如該條線索映射到的用戶是否為企業(yè)身份、是否有產(chǎn)品購買決策權、是否對產(chǎn)品付費持肯定態(tài)度等等，這些信息需要通過對MAL的針對性篩選，并由專門的銷售同學跟進聯(lián)絡才能得出。

所以，可以大致得出從MAL到MQL的流轉(zhuǎn)鏈路：

MQL到MAL轉(zhuǎn)化鏈路示意圖

一般情況下，整條線索轉(zhuǎn)化流轉(zhuǎn)鏈路需要產(chǎn)品運營、數(shù)據(jù)分析師、銷售等多個團隊共同介入——運營人員需要負責MAL線索的收集和初輪篩選策略制定，數(shù)據(jù)分析師則需要消化初輪篩選策略配合輸出高優(yōu)MAL，而銷售人員則通過電話、短信推送等多種途徑完成與客戶的有效溝通，最終遴選可供后續(xù)運營的MQL。

對企業(yè)的產(chǎn)品運營團隊來說，這套傳統(tǒng)的流轉(zhuǎn)鏈路雖然能夠完成線索轉(zhuǎn)化，但弊端明顯：首先是時效性上，不論是在初輪MAL篩選環(huán)節(jié)還是銷售跟進環(huán)節(jié)，都強依賴另外兩個團隊的排期，只要其中一個團隊的排期排不上，整一批MAL的轉(zhuǎn)化都將延期；其次，對線索的判斷只來源于客戶提供的信息，缺乏更全面的內(nèi)容補充。

如果有一套數(shù)據(jù)產(chǎn)品能夠前置將用戶在官方網(wǎng)站上對哪一類產(chǎn)品最感興趣、最關注哪一項功能，或者是被哪一類營銷活動（降價補貼/買一贈一/產(chǎn)品打包）吸引等進行充分洞察，并且能把這些信息與后期主動留資下來的線索進行一一對應；另一方面，如果還能降低線索數(shù)據(jù)處理門檻，比如一鍵提煉龐雜線索量中的共性特征，實現(xiàn)同類型需求線索的實時圈選，并能無縫對接到營銷系統(tǒng)，開啟自助化二次營銷觸達……這些聽起來仿佛天方夜譚的操作，其實并非不可能實現(xiàn)。

目前，已經(jīng)有部分企業(yè)已經(jīng)率先運用火山引擎數(shù)智平臺（VeDI）旗下的增長分析DataFinder和客戶數(shù)據(jù)平臺VeCDP，實現(xiàn)營銷線索流轉(zhuǎn)的自動化推進。

以某辦公軟件為例，軟件運營團隊在其官網(wǎng)上已經(jīng)完成增長分析DataFinder產(chǎn)品部署，可針對用戶在官網(wǎng)上的生命旅程進行實時洞察，比如官網(wǎng)的哪部分信息最受關注，哪一個跳轉(zhuǎn)按鈕最被頻繁點擊等等，這些數(shù)據(jù)都將沉淀并接入客戶數(shù)據(jù)平臺VeCDP中。

在VeCDP內(nèi)，運營團隊能夠?qū)R集的線索完成標簽分類，并以可視化形式展現(xiàn)，這極大減輕了運營人員對線索的基礎分類工作，同時還能引入官網(wǎng)上的洞察數(shù)據(jù)做進一步判斷，提煉更多線索共性特征，以輔助運營人員制定MAL的篩選策略。

值得一提的是，VeCDP在共性特征提煉上還支持自動更新設置，如【以天級更新】就能以24小時為單位不斷滾動接入官網(wǎng)數(shù)據(jù)，這能極大保障線索量的即時性和全面性。

當線索以特征標簽分類后，即便后鏈路負責線索溝通的銷售團隊因排期原因無法及時消化，運營人員依舊能通過VeCDP將線索包無縫對接增長營銷平臺GMP，選擇合適的線上渠道完成營銷文案的再觸達。

針對部分需要銷售團隊強介入的線索包，該企業(yè)也將VeCDP的線索畫像頁面嵌入到了CRM（客戶關系管理）系統(tǒng)中，與系統(tǒng)中的客戶線索相互關聯(lián)，銷售團隊可以借助這個功能前置洞察用戶需求。

數(shù)據(jù)顯示，在引入火山引擎數(shù)智平臺（VeDI）的增長分析DataFinder和客戶數(shù)據(jù)平臺VeCDP之后，該企業(yè)在線索流轉(zhuǎn)鏈路提效上收獲明顯，原本一批線索從收集到完成銷售跟進，需要耗時5個工作日左右，如今只需1天。

在MQL轉(zhuǎn)出上，鑒于對用戶需求的充分洞察和對應銷售策略調(diào)整，MAL到MQL的轉(zhuǎn)化率也有超14%的提升。（作者：呂宇塵）

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