伴随着市场环境的变化，神策数据围绕数字化客户经营的思考也在不断迭代。

　　移动互联网时代是流量红利的时代，企业常用低成本的方式进行获客，“增长黑客”的概念大范围传播；数字化转型时代是触点红利的时代，要求“全渠道（Omni-Channel）打通”，给客户带来一致的、个性化的体验，“客户旅程编排（Customer Journey Orchestration，简称 CJO）”的概念应运而生。

　　本文根据神策数据桑文锋近日演讲整理。

　　客户旅程编排的五个阶段：MTAOO 方法论

　　客户旅程是由企业和客户的一系列触点构建的。

　　在实际业务中，企业通常讲以客户为中心，但更多的是以业务流程为核心。企业的数字化客户经营核心要围绕客户旅程去思考，而不是只依据单个的渠道/触点，触点红利背后是触点构成的体系化的客户旅程，给客户带来全渠道统一的体验。

　　我们将客户旅程编排分为五个阶段：绘制、埋点、分析、编排、优化，即 MTAOO 方法论。

　　· 绘制（Map）：将企业和客户打交道的每一步详细描绘出来

　　· 埋点（Track）：数据的合规采集是神策数据的能力之一，它能够帮助企业记录与客户相关的每一个触点

　　· 分析（Analyze）：是围绕整个客户旅程的分析，而不只是针对某一个环节的分析

　　· 编排（Orchestrate）：针对整个客户旅程中的问题/断点，进行针对性编排

　　· 优化（Optimize）：基于客户互动的反馈，持续迭代优化

　　第三部分将会基于 MTAOO 方法论详细阐述某保险企业的数字化客户经营实践。

　　为了更好地实现客户旅程编排，神策数据构建了客户数据引擎、客户旅程优化引擎、客户旅程分析引擎三大核心引擎，帮助企业实现全渠道统一用户体验，提升客户满意度与留存，提升 LTV 和运营效率，从而与企业共同打造全新的客户全生命周期交互体验，制胜触点红利时代。

　　三大引擎，赋能企业数字化客户经营

　　神策强调数据闭环，从数据合规采集到业务行动，帮助企业将整个闭环落地到实际中。接下来我们围绕“客户数据引擎、客户旅程优化引擎、客户旅程分析引擎”三大引擎展开详细介绍。

　　1、客户数据引擎

　　客户数据引擎，即客户数据平台（CDP），对应神策数界平台（Sensors Data Horizon），为企业的全域客户经营提供数据基石。

　　我们认为，“全域、实时、灵活圈选”是 CDP 的三大必备能力。除此之外，神策数据的高性能查询是比其他服务商更擅长的能力，越是在复杂的业务场景中越能发挥更大价值。目前，神策数据每日可处理上千个策略的上万个客群的圈选计算，日产出计算结果超过 200 亿人次。

　　另外，神策数据上线了面向业务人员的实体查询语言（EQL），支持企业常用的多实体对象的便捷查询。相比 SQL，EQL 能够适配更复杂的业务场景，支持基于多实体属性和多运算符/函数进行运算；大大简化表达逻辑，更简洁、富有层次地描述需求；在灵活的基础上，更快捷、准确地查询目标用户群。

　　2、客户旅程优化引擎

　　客户旅程优化引擎，即神策智能运营（Sensors Focus）。它作为客户旅程编排的“发动机”，囊括受众服务、用户旅程服务、内容决策服务、触达通道服务四大组件服务能力。

　　为了更好地支撑客户旅程编排，我们认为客户旅程优化引擎应该具备四个基础能力：灵活配置、实时、高并发、开放性。神策数据在数字化客户经营方面积累多年，对比更多服务商，除了以上四个基础能力之外，我们的客户旅程优化引擎还具备三大优势：

　　第一，聚焦核心能力。神策数据从已经在数百家客户中得到应用的营销核心能力中进行抽象，涵盖各行各业的营销场景底层能力支持；能够满足数千万级日活的大型营销场景。

　　第二，低接入成本。神策数据以“接入成本最小化”为原则的开放能力设计，能力分层包括 API、前端组件和模板等能力；拥有完善的开发者调试工具。

　　第三，全链路可控。神策数据能够帮助企业对营销策略运营全流程进行记录、监控和干预，完整管控复杂营销活动的各环节状态；最大程度避免出现系统策略黑盒、运营失控等。

　　3、客户旅程分析引擎

　　用户/客户旅程分析是神策数据成立多年以来的“根据地”，根据过往多年的实践经验，我们认为，全域、全链路、实时、灵活是每一个分析引擎都必须具备的基础能力，面向多角色可视化地分析用户旅程，支撑企业从用户到经营，从“人”到“场”的全视角旅程分析与决策。

　　过去两年，神策数据持续强化与企业经营分析相关的场景：构建指标平台，帮助企业对齐业务指标、统一指标口径，提升应用效率，打破用户行为数据和业务数据间的孤岛；强化可视化分析能力，为企业级客户提供集用户数据、业务数据为一体的综合看数 & 分析平台。

　　认知驱动是我们一直坚持的做事方法。围绕数据驱动客户经营这件事儿，我们的认知也在持续迭代，从最初的“重构数据根基”到“打造数据闭环”，再到现在的客户旅程编排，我们要从客户旅程的视角去看如何帮助企业实现数字化客户经营。同时，我们也强调开放生态闭环，深入思考 Open API，将神策的产品系统与企业客户的内部系统、合作伙伴的系统等很好地对接起来。

　　保险行业数字化客户经营实践解读

　　由于获客成本高企，转化效率却难以实现相应的提升，保险行业开始寻找存量线索价值挖掘路径。

在此背景下，某保险公司与神策数据展开深度合作，启动存量客户精细化运营专项工程，结合存量客户转化过程的痛点，一方面总公司通过数据分析，在目前存量客户中挖掘可供经营的线索，再对线索进行分类分级和定向清洗；另一方面邀请各个分支机构的代理人参与其中，总公司把清洗后质量过关的线索分配给代理人，帮助代理人拓宽获客渠道的同时，尽可能缩短转化链路，提升转化效率。

此次合作过程整体可以分为四个阶段：线索挖掘、线索培育与清洗、线索经营、线索转化，每个阶段都有不同的目标和重点举措，如下图所示：

　　在具体落地过程中，该保险公司首先要根据业务场景绘制客户旅程，明确每个阶段的核心监测指标，用以指导后续工作开展。从客户视角来看，该保险公司所梳理的客户旅程阶段包括产生兴趣、线上互动、产品/服务分析、明确需求、保险/服务购买、推荐朋友，据此绘制的客户旅程地图如下：

　　在客户旅程地图的不同阶段，保险公司会重点关注不同的业务指标，通过指标数据趋势完成旅程诊断，提升业务管理效率。基于 CJO 的理念，我们可以将完整的线索运营关键动作总结如下：

　　1、绘制线索用户旅程。

　　2、梳理线索用户旅程关联触点，完成 App、小程序、公众号、企业微信等多个平台的埋点数据接入，完成数据基础建设。

　　3、根据线索用户旅程不同阶段的关注指标，进行深入的数据分析，诊断旅程连贯性，发现旅程痛点。

　　4、根据数据分析所提示的旅程痛点，结合业务视角下对不同群体用户的价值分析，合理编排用户旅程，通过合适的触点、内容、时机提升用户体验与价值。

　　5、关注关键指标变化，对旅程编排方式进行灵活的动态调整与优化，以更好地实现用户新旅程牵引。

　　过程中，我们帮助该保险公司设计了埋点方案，完成了数据校验以及指标看板配置，并协助其进行客户数据诊断分析，完成客户旅程编排策略集的制定，并指导完成系统配置。

　　需要强调的是，差异化客群洞察是客户旅程编排的必要环节，保险公司可以针对不同的客群策划个性化的营销策略，以提升转化效率和 LTV。

　　比如，针对奋斗青年群体，保险公司可以尽量减少人工干预，通过智能手段编排客户旅程，引导客户留存并保持活跃。

　　比如，针对财富新贵群体，保险公司可以通过一对一的深度互动，根据客户旅程适时引导并提供服务，基于数据分析快速掌握主动运营时机，进而促使客户产生购买行为。

　　为了帮助企业实现更全面的数据监测与评估，项目团队会持续建立包括实时评估、周评估、月度评估、季度评估、半年度评估、年度评估在内的监测体系，如下图所示。

　　企业可以通过建立并持续完善全周期监测评估体系，灵活调整客户旅程编排内容，补充新的策略或生产新的物料。同时，在月度评估及更长周期评估体系下，企业还需要对业务目标完成度及偏差进行分析，以便事前及时了解待执行策略的有效性，并采取应对措施。整体来看，本次项目基于业务链路分析，明确每个阶段关键指标，并根据指标监测需求，完成数据埋点基础建设，最后根据数据洞察结果，拆解目标客群、核心价值举措，形成可落地的全生命周期经营体系。

　　神策数据在金融领域已深耕多年，作为中国数字化客户经营软件提供商，通过高度开放的产品架构与灵活的被集成能力、可落地的数字化客户经营解决方案、完备的数据安全和合规体系，致力为更多企业提供更满足其数字化客户经营需求的软件。