7.Zeta Global：CRM系统+多渠道营销

营销技术公司Zeta Global是美国TO B领域的一家独角兽企业，其创始人约翰·斯卡利曾经担任过苹果公司和百事可乐公司的CEO，在宣传推广方面十分有经验。Zeta Global的主要业务是通过大数据分析提升企业的营销效率，帮助企业发掘并维护客户，旗下拥有CRM系统和多渠道营销解决方案业务。

（1）CRM系统

CRM系统以管理客户数据为主要目的，能够对客户信息进行收集、管理、分析和应用，同时利用信息科学技术实现营销战略部署、售后服务等流程的自动化，进而帮助企业构建以客户为中心的管理模式。

如今，CRM整体处于快速上升的时期，IT研究与顾问咨询企业Gartner的研究表明，CRM将是未来几年中成长最快的软件市场，也是企业软件支出收益最大的单一领域。IDC发布的CRM软件市场研究报告预测，到2023年，CRM软件市场将增长到350亿美元，其年复合增长率（CAGR）将达到6%。图3-3所示为CRM软件市场增长趋势。

（2）多渠道营销

多渠道营销是指在包括金融、保险、教育、医疗等多个行业及其细分区域中，通过搜索、社交媒体、邮件等渠道来帮助企业进行营销布局。

Zeta Global面向的客户群体是美国知名的一些大企业，如Sprint、UPS、宜家、PayPal等。在大数据诞生之初，Zeta Global就已经将大数据应用在营销领域，是利用大数据帮助企业进行营销的领头羊。

在2018年F轮融资中，Zeta Global获得了1.4亿美元的投资，投后估值达到了13亿美元。该轮融资分为两个部分，分别是1.15亿美元的权益资本和2500万美元的债务融资。Zeta Global之所以会采取这种股权和债权相结合的融资方式，主要是因为其盈利情况较好，在市场上很受追捧。

依靠F轮融资带来的1.4亿美元，Zeta Global完成了两笔收购。一笔是对以机器学习为中心的营销平台Boomtrain的收购，收购价格为3500万美元至4000万美元。Zeta Global之所以进行此次收购，主要是因为其一直想要寻求在机器学习领域的突破。举个简单的应用案例，Zeta Global可以通过无监督机器学习技术，提炼出高价值的种子用户的显著特征，合作客户就可以利用这些特征，实时识别具备类似特征的新用户及可进行追加销售的老客户。对于新产品推介效果、客户留存率及App内及网页内转化率都有较好的提升作用。

另一笔是对Disqus的收购，收购价格约为9000万美元。《大西洋月刊》《娱乐周刊》等知名杂志的网上评论区都是运用的Disqus所提供的在线评论服务。与收购 Boomtrain是为了寻求在机器学习领域的突破不同，Zeta Global收购Disqus主要是看中了其所拥有的庞大数据资源。

之前，为了把信息传播给特定的客户，Zeta Global需要工具来获得精准的投放能力，Disqus恰好有这方面的能力。未来，Zeta Global还将不断强化Disqus的分析能力，并将其个性化通信服务与Disqus平台相整合，为发布商和品牌提供更优质的服务。

由于CRM、数据分析等领域非常火爆，但缺少能获得市场牵引力的企业，因此这样的企业就成为Zeta Global的潜在收购对象。通过融资资金构筑“护城河”是Zeta Global值得我们借鉴的地方。Zeta Global收购的通常是在各自领域有一定技术及资源积累但往往被市场低估的公司，通过收购不仅可以补足Zeta Global的业务短板，而且还可以将这些业务融合到公司的既有业务中，因此收购的标的选择是个极具挑战性的工作。仅在2017年之前，Zeta Global就已经有四笔收购记录。2016年8月，Zeta Global出资5000万美元收购了商业智能与数据库营销服务供应商Acxiom Impact。2015年11月，Zeta Global出资8000万美元收购了eBay Enterprise的客户关系管理部门。2014年，Zeta Global收购了ClickSquared。2013年10月Zeta Global收购了Intela。Zeta Global的收购频率基本为一年一次，这使其内部一直有新鲜血液进入，也为其长远发展提供了坚实保障。

在探讨下一个案例之前，我们有必要了解一下客户体验管理（CEM）在中国的现状。

在海外，客户体验管理（Customer Experience Management）已经是比较成熟的领域，诞生了Medallia、Qualtrics、Clarabridge等多家独角兽公司。在中国，它还处于刚刚起步的探索阶段。由于海内外社会环境的不同，客户体验管理（CEM）在中国的落地形式也不尽相同。

（1）客户体验管理是什么

消费市场正在历经传统商品经济到体验经济的转变。传统商品经济时代，客户“买得到”即可，品牌将关注点放在生产优质产品、进行合理定价、寻找好卖渠道、策划促销活动上，就能获得不错的增长。

随着社会整体生产力的提升和互联网的高度发达，产品同质化竞争愈演愈烈，体验经济时代已来临，商品、定价、渠道、活动已成为基本入场券。以客户为中心，做好客户体验管理，让客户“买得舒适”“买得惊喜”，提升客户满意度和忠诚度，成为新的增长点。

客户体验管理贯穿整个客户旅程。在整个客户旅程中，客户通过多个触点、多个渠道与品牌进行互动，每一次互动都会产生大量的客户体验数据。客户体验管理是指，聚合并分析全触点、全渠道的客户体验数据，洞察客户喜好与诉求，帮助企业发现并解决问题，辅助企业各部门决策。

在中国，以某智能手机品牌的电商业务为例，客户在网上买智能手机的整个旅程可以分为6个关键触点：浏览手机信息并研究对比→售前咨询→下单→发货物流→使用体验→售后服务。关于这6个关键触点的客户体验，通过在线客服会话、问卷调查、客户访谈、电商评论、社交媒体等多个渠道反馈出来。

（2）搜集全渠道、全触点的客户体验数据

搜集客户旅程中全渠道、全触点的客户体验数据，是进行客户体验管理的第一步。客户体验数据分为内部数据、外部数据两种，有不同的搜集方式，且最好能将其打通聚合到一个统一的平台或系统中。

①在关键触点上设置好体验反馈机制，主动获取内部客户体验数据。要求企业梳理整个客户旅程，并在客户旅程的每个关键触点设置好体验反馈机制，主动搜集客户在当前互动场景下的体验数据。例如，在客户结束客服在线咨询时主动邀请客户评价；在App内完成某个特定动作后向其推送个性化NPS问卷；在使用完产品某个功能后自动向微信推送消息获取反馈。

②拥有强大的互联网数据采集能力，获取外部客户体验数据。在中国互联网和电商购物高速发展的大环境下，电商在线咨询、电商评价、社交媒体动态等也是中国区品牌获取客户体验反馈的重要渠道。这些外部客户体验数据分布在互联网上，大多数情况下平台不会提供数据接口，企业无法直接拿到数据，过往通常需要使用爬虫技术搜集，要求企业具有强大的互联网数据爬取能力。但在个人数据安全及隐私保护监管趋严的大环境下，这样的方式已经变得愈发不可行。

③打通内外部客户体验数据。将以上内外部客户体验数据聚合在同一个平台上，避免在不同的后台/网页中来回切换，便于统一管理、调度和分析数据，进而指引行动，全面提升客户旅程中的客户体验。

基于以上提到的几点，品牌可以组建专门的团队从0到1开发，也可以选择市场上比较成熟的客户体验管理平台。国内比较成熟的CEM服务商例如云听CEM就是做数据采集起家的，在第2、3点拥有行业领先的实力，同时也在第1点上不断发力，帮助品牌聚合全渠道、全触点的客户体验数据。

（3）客户体验数据分析

基于第二部分，我们获得了大量的客户体验数据。与价格、销量等数值型的、结构化的数据不同，客户体验反馈大多是文本型的（很少一部分是音频、图片、视频等）、非结构化的数据。

文本型数据具有多维、语义复杂的特点，很难直接进行分类和分析。如何进行文本分析?如何将文本分析与品牌业务紧密结合起来?有几个关键步骤和技术，我们以电商评论文本为例详细讲解。

在这里说明一下，以电商评论分析为例，是因为电商评论由已购买、已使用的客户发出，数据量大，分布密度高，观点明确，是非常重要的客户体验文本。电商评论分析也是云听CEM探索非常深入的一块。其他客户体验文本的分析方向和方法是一致的，在细节上可能略有不同。

①搭建文本分析的细粒度指标体系。什么是指标体系?文本为高维数据，很难直观地统计与可视化展示。因此，我们需要先搭建一套指标体系，再根据指标体系有针对性地进行分析。否则就像船只失去航行方向，最终只能迷失在浩瀚的文本“海洋”里。

什么是细粒度指标体系?分析指标可分为不同颗粒度，便于从粗粒度到细粒度进行分析。以某智能手机品牌的电商业务为例，它的指标涵盖产品、服务、市场、物流等多个方面。产品方面，一级指标为外观、性能、拍照、电池、屏幕、操作系统等，外观又可具体分为整体外观、手感、机身颜色、机身大小、做工/工艺、机身厚度、机身重度等。如图3-4所示为某美妆产品细粒度指标体系。

如何搭建指标体系?一般有两种方法：一种是基于业务经验，由品牌提供指标；另一种是对全量文本进行无监督聚类，提取高频词作为指标。两种方法可以结合起来，最终确定的指标体系合理即可。可以从是否覆盖全客户旅程的重要触点、是否与行业/部门的业务高度契合等角度评估是否合理。搭建指标体系十分关键，它直接决定了我们的分析角度是否正确。成熟的CEM服务商因为合作过的跨行业的品牌及企业较为丰富，会沉淀多套较为完善的指标体系，这也是这些服务商的核心竞争力之一。

②基于指标体系进行情感倾向分析。什么是情感倾向分析?我们基于深度学习的自然语言处理技术（NLP），对评论文本中所提及的指标进行情感倾向分析（正面、负面、中性）。例如，图3-5中这条评论提到了外观、操作系统、电池、拍照等指标，对外观、操作系统、拍照的反馈是正面的，对电池的反馈是负面的。

对提及指标的正面反馈，以绿色表示，如图3-6所示。

对提及指标负面反馈，以红色表示，如图3-7所示。

③对评论文本进行典型意见挖掘。什么是典型意见挖掘?我们基于深度学习的自然语言处理技术（NLP），对评论文本进行典型意见挖掘。以某智能手机品牌的二级指标「手感」为例，挖掘二级指标「手感」这个指标下负面反馈的典型意见。如图3-8所示，发现负面反馈基本围绕「手感比较重」展开，定位到了具体问题。

④为什么使用NLP进行情感倾向分析与典型意见挖掘。如果使用人工分析，优势在于人脑具备专业知识与丰富的过往经验，劣势在于无法处理大规模数据，难以保证每个人对每个指标的理解达到统一的标准。为了解决这个问题，使用基于深度学习的自然语言处理技术（NLP），训练出的结论更加公正客观。

⑤ 可视化报表展示分析结果。基于深度学习的自然语言处理技术（NLP）进行情感倾向分析与典型意见挖掘是关键，完成这个关键点后，下一步就是为品牌提供多维度的分析方向（指标正负面声量统计、某指标负面反馈的典型意见、指标走势等）、灵活的筛选条件（按平台、品牌、产品、型号等条件筛选）、丰富的可视化报表库和配套的功能模块（消息回复、自动预警等），进而帮助产品、运营、客服、市场、品牌等部门发现问题与智能决策，进而提升整个客户旅程的客户体验。

总结一下，CEM通过对客户体验进行有效的把握管理，可以提高客户对企业的满意度和忠诚度，并最终提升企业价值。

了解了国内CEM的运作方式，我们可以看一下CEM全球市场的现状及国内CEM的发展前景。

据Grand view research的报告，2019年全球CEM市场规模达65亿美元，其中北美市场占据主导地位，预计2020年全球CEM市场规模为76亿美元，2020—2027年年复合增长率为17.7%；据IDC、QY Research等预测，2022年国内CEM市场规模或将增至118亿元，更多偏用户服务洞察与用户体验自动化预警等场景。随着企业对于客户体验管理的需求愈发强烈，客户体验管理的需求渗透进企业经营全流程和客户全生命周期中，企业经营已进入一个品牌与客户体验相结合的“双驱动时代”。如图3-9所示。

CEM市场的火热，离不开2018年大洋彼岸的传导效应，我国CEM市场的发展也是从这一年开始。2018年9月美国老牌网络调查公司SurveyMonkey宣布上市，目前市值32.7亿美元。两个月后德国软件巨头SAP宣布以80亿美元并购CEM厂商Qualtrics，收购价是当年Qualtrics收入的20倍，随后大龄独角兽Medallia也在2019年成功上市，这一连串的事件引爆了当时的CEM市场。就在2020年的11月，SAP宣布Qualtrics将独立上市，目前估值已达200亿美元，此消息让CEM市场呼声上升到沸点。

我国CEM偏向后期，多以技术驱动，进行调查问卷分析、线上客服、风险预警等分析居多，如基于NPS指标构建SaaS平台的量赞科技、搭建人工智能的客户体验管理平台的云听CEM、打造顾客体验管理SaaS系统的瀚一数据及首创AI+Mobile研究平台的快决测等公司。也有部分CEM公司定位偏前期品牌与用户社交关系搭建，如小蚁数智互动便是围绕客户体验做营销和品牌运营。如图3-10所示。

相较于国外CEM市场的火热发展，国内CEM还处于早期阶段，公司数量少、规模小，行业尚处于蓝海。于是可以看见各大资本开始布局该赛道，如赛意产业基金、初心资本、深创投均于2020年集中投资，投资额为千万量级，如图3-11所示。

因此，国内的CEM发展空间巨大。随着疫情冲击对企业提升效率的动力提升及企业对TO B付费的意愿提升，未来国内极有可能诞生越来越多类似Medallia、Qualtrics这样的独角兽企业。