当下企业最为关注营销投资回报率（ROI）的增长。为此，信息高度分散的今天，在营销方式上，企业绞尽脑汁希望通过科学的营销举措以带动营销ROI增长。

但现实往往很残酷，付出了并没有获得理想的回报，尤其对于营销来说，毫无针对的营销投入就好比是没有目的忙碌，最后不仅无法带动ROI的增长，甚至前期投入的营销成本也可能是竹篮打水一场空。

过去做营销，常规的做法是哪个平台火就做哪个，哪个方式火就做哪个，但到最后来计算ROI，就会发现钱投了，但具体效果是不明朗的。

企业甚至没办法从投入的各个渠道里收集而来的庞大数据量来归纳出有用的数据，而下一季度的营销方案，怎么投怎么做也多半靠的是经验。

例如私域很火，但适不适合做不一定。要考虑核心目标、行业规划、品牌阶段是否合适走私域。

所以，要想提高营销ROI，企业就需要设置合理的ROI增长方法，以下是提高数字营销活动投资回报率的五种创新方法：

确定营销目标

当制定商业目标时，一定会考虑到很多因素，这些因素可能会影响企业实现目标的过程。

在具体的指标量化上，目前常用的量化方法为“SMART”，分别是：Specific（具体的）、Measurable（可衡量的）、Attainable（可实现的）、Relevant（相关联的）、Time-based（基于时间的）。此类策略可以很好帮助企业规划并实现营销目标。

Specific：营销增长目标应尽可能清晰和详细，避免失去重点。

Measurable： 设置增长目标时，一定要注意可量化。

Attainable： 有一个能推动你前进的目标固然好，但也要注意不要让它成为不可能实现的目标--你会在不知不觉中精疲力竭。

Relevant： 避免与你的整体业务目标没有直接联系的目标；否则，你会浪费时间和宝贵的资源。

Time-bound： 目标应该有一个时间表，以帮助你有条不紊地按计划进行。

要知道，营销投资回报率取决于多种因素，例如成本结构，行业，市场需求等。但不管出于何种因素，制定营销目标一定要遵循以下三点原则：

一：必须挂接公司的整体战略目标和核心业务节奏

二：夯实基础，先做顶层规划，层层拆解，切忌舍本逐末

三：必须量化，所有员工都能看懂

设定合理的数据指标

选择正确的ROI指标对于提高投资回报率至关重要。但大多数营销人员在设置指标时都陷入了“假大空”的虚荣指标上。尽管这么做会让营销计划看上去高大上，但落实到具体实施上，多半就无法实现。

所以设置合理的数据指标体系就显得至关重要。

要设置数据指标，首先需要理解数据指标，数据指标是一种度量，是基于业务目标度量业务过程中重要业务要素的一种手段。

这里产生了三个核心关键点：业务目标、业务过程、业务要素，并包含了两大维度：业务及技术（数据）。

业务目标：明确业务目标是实现数据驱动的核心。往往业务目标是基于公司、业务、产品等多维度拟定，如提升GMV、盘活沉睡会员、用户日活量等依托于现阶段发展现状的核心价值。

业务过程：业务目标是最终企业希望达到的效果，为实现这一目标则会有一系列的业务流程与策略。以提升GMV为例，用户的常见购买流程多以浏览-注册-下单-支付-复购-裂变，为提升GMV企业则需要关注用户数、转化率以及客单价，为此需要梳理用户全渠道生命旅程，基于消费者核心运营链路（消费生命周期、会员运营周期、互动生命周期、产品消费周期等）展开策略设计。

业务要素：支撑业务过程的则为关键业务要素，如以会员运营周期为例，其业务要素即为未入会率、等级和贡献度变化、付费和VIP会员、会员激活率等。

基于理解数据标签体系的关键点后，在数据指标的落地搭建上，可参考如下：

1.数据需求发起

项目业务人员参与需求调研，并进行业务流程梳理和需求沟通

2.需求调研评估

数据分析师整理需求调研内容，编制《需求调研报告》

3.需求范围确认

项目业务人员针对《需求调研报告》的内容和评估意见，确定指标体系需求范围

4.指标体系方案规划

数据分析师就已确认需求，开展指标划设计工作，反馈相关业务体系指标规划方案

5.指标体系方案确认

数据分析师就指标体系方案，对项目业务人员进行内容串讲，项目业务人员确定方案内容

6.数据采集补充

数据分析师就指标体系规划方案，确定是否需要数据采集，若需要则选择埋点方式为埋点事件选择代码埋点、无埋点、服务端接入、活动采集等方式

7.数据验证及效果评估

数据分析师根据指标体系方案，搭建对应的可视化看板，项目业务人员基于可视化数据，对数据指标体系进行效果评估并优化

创建用户想要的内容

在一个数字空间里，消费者经常遭受成百上千的广告轰炸，企业需要在众多竞争对手中脱颖而出才能获得成功。所以精准营销策略就显得很重要。

没有人希望看到自己不感兴趣的推送，对企业来说，营销的目的是建立用户和品牌之间的联系。

因此，一旦确定了目标受众，就可以相应地创建内容。过去受限于空间与时间的限制，以客户至上的个性化用户运营的效率太低、成本太高。

而今，得益于以CDP的技术加持，企业能够在成本可控的情况下更好地支撑多元化、精细化的用户运营需求。

比如，CDP对数据的采集和存储实行统一的标准化方式，并基于客户标签画像和AI技术实现全方位洞察用户，便于市场营销人员在多渠道中选择最佳方式与用户进行沟通互动，深刻洞察用户的购买与使用需求，据此进行个性化产品及服务推荐，提升用户体验，落实“以用户为中心”的运营方针。

利用营销自动化

目前，86%的营销人员通过营销自动化提高了潜在客户转化率。通过简化手动任务，企业可以为同事腾出更多时间来制定整体策略，并培养真正有潜力的潜在客户。

虽然营销自动化已经成了企业发展的必然趋势，但要真正落地并不容易。

要实现营销自动化，要从技术上入手解决人群匹配、自动化决策以及信息的触达和回流等诸多问题，这考验的不仅是企业对业务流程的理解，更是对数字技术产品搭建及应用的成果检验，所以要做好营销自动化，可参考如下：

1. 确定营销受众

要完成一个营销流的推荐，首先我们要确定的是要推送给谁，其次再决定推什么。如果给不同偏好的用户推送完全相同的内容，运营效果就保证不了，势必影响用户口碑。但同时用户数量级太大无法人工区分，导致运营效率又上不去。

那么这个时候，就可以采取自动化的方式来区分目标受众，保障效率的同时支持差异化的信息推送。

牵涉到对大数量级用户的分层分群，除了关注过往数据的处理，还要求企业对数据有实时处理能力，赋予更好的响应速度，支持在导入期以及处理期就完成用户的识别与区分，根据其属性标签、偏好标签等多类数据标签的组合，确定好用户分群及分组。

同时，要满足多维灵活的的圈选功能，具备提供人群创建、人群管理以及人群计算等多方面的支持，则在搭建时做好对用户的及时了解和精细化记录。

2. 推送规则设置

在确定好目标受众之后，我们还需要选择推送时机以及设置推送什么信息、产品、以及内容给用户。这即是考验营销规则设置的合理性、可行性，亦是对产品性能与成熟度的高要求。

基于企业业务流程与目标受众，围绕用户全生命周期的关键价值点与场景的推送。

一方面要求企业对业务场景和品牌用户梳理洞察的准备要非常到位，便于在明确全旅程用户需求的基础上设置不同阶段的渠道内容管理、优惠设置管理以及积分管理等；另外一方面要求其承载需求的数字化技术及产品要能够响应全链路的实时性设置与推送，能够根据不同生命周期、不同数据量的圈层用户设置不同的营销方案，同时支持短信、微信、弹窗等全域亿级用户的秒级响应，提供高效的推送支持。

3，高效用户触达

企业营销自动化的对象是圈定的目标用户，其目的是为他们提供个性化、定制化的体验内容，实现与消费者的个性化互动。但实际上，营销场景本身就复杂多变，更何况叠加了用户需求的迁移与变化，营销自动化系统所具备的扩展性与迭代性就显得非常重要。

固定的业务场景是由确定的步骤组成的，可以设置间隔时间更新，比如日更、周更的微信图文推送、App Push首关推送以及首次购买后短信提醒评价等确定的营销步骤。

除此之外，针对单个的活动推送、新品预测等业务场景可以基于分组、分群用户的触点特征，设置营销场景模板进行全域多维的A/B测试，并根据数据效果反馈分析保持迭代优化。

基于整个流程，当用户与企业触点产生交互后，可根据用户特点利用自动化的营销流程进行有效互动与引导，并通过规则配置和算法模型的优化，不断驱动内容、消费者与业务场景的个性化匹配。

经常测试和实验

最后，经常测试营销策略可以帮助企业了解实现最大营销绩效的最佳方法。通过测试，企业将了解最适合目标受众的正确渠道、广告格式和消息类型。这最终将提高企业的转化率并带来更高的投资回报率。

在数字化高度发展的放下，对企业营销来说，关注ROI增长必然重要，但通过数据赋能，带动业务和品牌价值长期稳定增长，也将为企业在数字化的发展提供了更多意义。在这个时代，只有不断探索发展，保持与时俱进，才能在红海市场的竞争里脱颖而出。