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目录

01

研究范围定义

研究范围

营销科技，是指以客户生命周期的价值最大化为核心诉求，依托大数据及AI等先进技术，在洞察客户、构建客户画像的基础上，借助数字化手段实现精准营销和精细化运营，助力企业完成从影响、触达、运营、转化到服务、复购的全流程闭环，从而提升营销效果、运营水平和转化效率，实现业绩增长。

存量经济时代，流量红利逐渐消失，重构与消费者间的联结、基于洞察进行精准营销，是企业实现持续增长的必行之策。而要想实现精准营销、精细化运营，则必须积极拥抱技术红利，借助营销科技为企业营销、销售、运营赋能。本次营销科技厂商全景报告的研究范围主要聚焦于消费品与零售、工业与能源、金融、医疗与医药四类行业。

围绕客户全生命周期，结合爱分析对企业营销、运营、销售等环节需求的调研，在本报告中，爱分析选取了内容创意设计、MA营销自动化、CDP、私域运营、CRM、线索推荐与筛选6个市场，进行重点研究。

本报告面向企业决策层以及市场、销售、客户服务、客户体验、售后等部门负责人，通过对各市场的需求定义和代表厂商的能力解读，为消费品与零售、工业与能源、金融、医疗与医药的营销科技厂商选型提供参考。

图2：营销科技B端市场全景图 

厂商入选标准

本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：

• 厂商的产品服务满足各市场定义的厂商能力要求；

• 厂商具备一定数量以上的客户服务案例（参考第3章各市场定义部分）；

• 2021年厂商在某市场的产品和服务营收达到指标要求（参考第3章各市场定义部分）。

  
  

市场全景地图

爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究，遴选出在营销科技市场中具备成熟解决方案和落地能力的代表厂商。

（注：以下所有市场中的厂商均按音序排序）

市场定义与厂商评估

爱分析对本次重点研究的营销科技各市场定义如下。同时，针对参与此次报告调研的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。

3.1 CDP

终端用户：

市场部门、销售部门、售后服务部门、企业管理人员

核心需求：

客户数据资源是企业营销部门核心的数据资产，企业可在数据分析和用户画像的基础上，进行营销获客以及存量用户运营，助力业绩增长。然而，在传统营销体系中，客户相关数据散落在各个平台，格式不一，无法统一管理，数据潜力尚未充分释放。

针对上述痛点，CDP(客户数据平台)，凭借其完善的数据采集、分层以及自定义分析和数据洞察能力，帮助企业实现360度智能客户数据管理，目前已成为企业营销部门首选的解决方案之一。但在全流程部署CDP平台时，企业面临以下挑战。

• 数据收集能力较弱。目前客户数据发生在各个渠道，如何准确、及时、全面收集各渠道数据是一大挑战。

  
  

• 数据整合能力不强。随着获客渠道的增加，企业所累积的客户数据无法有效统一口径，用户身份也难以统一识别，因此如何统一用户数据口径，提升数据使用效率，是企业将面临的一大挑战。同时，如何通过跨部门数据协调，帮助企业高效管理客户数据流量池，也是企业需要解决的问题。

  
  

• 用户标签建设和分层分组能力不足。传统客户数据系统缺乏后续的用户画像以及数据分析等功能，如何依据客户和公司需求将数据标签化，并对客户进行精准分层，是企业需要考虑的问题。

  
  

• 外部数据引入能力欠缺。由于企业数据积累能力有限，存在数据不完整和所需数据不具备等问题，因此如何在合规的情况下，通过外部数据进行数据补足，是企业需要解决的难点之一。

  
  

• 在数据可视化方面。在企业获取客户数据后，传统数据系统难以帮助企业对沉淀数据进行深度分析，且由于数据结果的不可视化，导致企业无法通过分析结果对后续业务流程进行改善，因此如何对沉淀数据进行深度分析且能够易于管理者使用，是企业所面临的挑战之一。

厂商能力要求：

为搭建完善的CDP平台，厂商需具备以下能力：

• 在数据采集方面。厂商需具备多渠道数据获取能力，并能够自动进行有效信息提取，帮助企业进行数据沉淀。

  
  

• 在数据整合方面。厂商需具备OneID功能，通过帮助企业对用户数据口径和用户身份数据进行统一，在降低用户数据重复性的同时，实现用户数据价值最大化。

  
  

• 在标签建设和分层分组方面。厂商需提供用户画像及标签能力，通过帮助企业对数据库进行精准分层，助力企业营销转化效率有效提升。

  
  

• 外部数据引入方面。厂商需具备丰富的外部数据源，借助第三方能力对用户进行更加精细的群体洞察。

  
  

• 在数据可视化方面。厂商需拥有可视化分析的能力，一方面，可以帮助企业对用户行为数据、留存数据等核心数据进行深度分析，从而帮助企业进行高效的市场洞察；另一方面，利用可视化BI工具和数据看板等功能，通过组件的灵活的拖拉拽，可视化呈现数据分析结果，高效赋能管理者，有效提升汇报效率。

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04

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