这个圣诞，除了火了“中国版戴着红帽子、长着白胡子的圣诞老爷爷徐锦江老师” 你还看到了什么？
不知道你有没有注意到各行各业的营销大战？
对于企业来说：
1每逢佳节，必是战场啊
不管是传统节日还是诸如圣诞一样的洋节，都逃不过节日营销的战火。
今年圣诞，朋友圈里依然喧嚣，随便翻翻都能闻到“节日热度变现”的味道，同时也能从刷屏的节日氛围中，明显洞察出toC和toB公司的反应差。
圣诞了。
toC公司：呀！圣诞啦！搞起来，走一波活动！
toB公司：哦，圣诞快乐。
toC toB的反应怎么差这么大？
不是因为toB公司不重视或者说营销冷淡，而是因为toB公司的业务类型决定了他们必须更重精准流，附随大流刷屏营销的方式并不适用toB。所以这次圣诞toB企业只有传媒公司借势搞搞线上促销或组织场下沙龙（因圣诞无假沙龙活动其实也寥寥），其他大多仍旧专注企业内部用户运营，对外一波官方祝福海报后，淡定地一边策划元旦活动（有假的节日值得拥有排期）一边旁观toC企业线上大战。
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各行业节日营销案例分享
在toC的节日营销大战中，比较活跃的有:教育、电商、保险、银行、房产、新零售、新媒体等行业，方向可以细分为偏运营组和偏营销组两个梯队。
运营组善于用文案和形式去抓人眼球，通过运营内容去营销品牌，如教育行业的案例：
今年圣诞，教育行业基本都在传播节日理念，想通过输出节日价值观，同步输出品牌形象或旗下产品。
教育行业案例1：
“不说不知道的各国圣诞风俗，快给孩子讲讲！”
通过普及圣诞风俗，吸引家长转发，传播品牌。
教育行业案例2：
“洋节又来了！我们怎么理性看待西方节日在中国的流行？”
通过洋节争议，塑造节日话题，吸引用户关注。
营销组大多不拐弯抹角，硬推直销，利用节日热度进行直促直销直降以刺激订单，用点心思的还会同步推出节日产品（如电商，某些美妆品牌热推的圣诞限量口红礼盒）。
举2个例子：
保险行业案例：
虽然直接打广告营销比较生硬，但感谢这位保险行业朋友没有用他们惯用的“诅咒式”文案了（如，什么人生无常，万一xx，如果你买了xx,就不会xxx）
金融行业案例：
提升信用卡使用率和联合异业举办主题活动刺激消费，是各大银行在推圣诞活动上的共性。（部分银行还会打包推一下理财产品）
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节日流量、热度变现难 症结在哪
以上是简单的一个朋友圈节日营销案例分享，不少企业运营人和市场人，同步在各终端也操作了一系列圣诞主题活动的push，在营销拳法上大致和上述案例类似。
随着节日气息的消退，总结活动数据后会发现ROI不如预期，甚至是不比去年。难道是受所谓的互联网“寒冬”的影响？其实不然。
今年圣诞企业“冷销“的原因，大致有以下几个原因：
国人对于节日的热忱下降。
且不说洋节，现在传统节日也会爆冷，繁忙的社会生活，让国人少了许多过节的情怀。发发朋友圈可以，买东西要看心情。就算是有人相约过节，也逃不过吃饭、看电影、逛街三大约会定律。
营销套路太老，方式太粗放。
熟悉的文案，熟悉的活动，熟悉的力度，熟悉的页面。每年都百变不离其踪。活动push的也完全没有目标，同样的页面、文字、产品，毫无变化地push给所有人，没有针对性的精细化推送。
用户反营销思维。
简单来说，比如前几年，软文营销还喜闻乐见，大把的写手靠着“故事”编绘出一篇篇营销佳作。
读者本着看故事的心情去阅读，突如其来被喂了把广告，刚开始觉得新颖、有趣，甚至很崇拜，所以会点赞、会叫绝。但反复几次之后，用户就开始产生不悦的心理，不想再看下去。
这就是用户反营销思维养成的过程。一旦用户产生反营销思维，就要求企业的push智能化，做真的能切入到用户需求的推荐，才能刺激到用户的购买欲。
营销周期有限。
不管圣诞节在西方多么流行，在中国，它依旧是个非假期档的外来节日，顶多两日的热度，如果不捆绑元旦拉长营销周期的话，这么短暂的时间做出一套快速流量变现的方案是很困难。
所以主打圣诞主题的活动今天基本全数退场，打“双旦”主题的活动依然保持一定热度。
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企业如何智能运营 持续刺激用户
马云在浙商总会年会曾提到：“所有的企业必须上云，必须用数据发展。”上云肯定是大势所向。
"企业不仅要上云，还要以优化企业运营转化效果为目标，每次推送都追求更优的结果，变成生命周期的模式连续不断的运营优化，每次优化一点，不停的优化，持续性地为企业带来巨大的效益 。"这里面包含了Datatist 智能用户运营方法论的核心技术——AI+优化，也是企业真正实现智能化、持续性的关键所在。
主要从以下三个方面入手：
1.做target的企业运营
从运营方面，企业要从“群发“同样的内容，转化为“用户特征分群”，针对不同的segment分别进行不同目的的转化。
如：有1000万个用户，就要把1000万用户按照生命周期状态划分好segment，跟据segment 的状态，做不同的策略方法。
2.AI实现预测性营销
比起随机性营销，通过AI预测，找到最大的商机人群精准转化，才能大幅度提高企业运营转化率，实现有价值的预测性营销。
以圣诞活动为例，可以用AI模型预测对圣诞节产品感兴趣的人群，只针对这一人群进行push，转化率会比随机推送要高很多。
如：我们给某新零售做复购。
推送目的是刺激老客户复购，用AI技术对客户进行复购预测，然后针对最可能复购的人群开展预测性营销活动。优化之后，营销转化率相比随机营销从3%提高到 36%，新增高达30%。
3.A/B 测试
过去的业务团队不做A/Btest，不追踪活动效果，也不会根据结果去优化。现在我们通过A/B 测试，可以反复优化。
对运营活动的影响因素（内容，策略，人群，渠道，产品等）进行AB测试，分析和反复优化。
A/B代表两种不同的运营方案，从策略、内容到触达人群都是不同的，同时运营两种活动去分群触达用户，再追踪到结果数据反馈，进行智能决策。
如：我们给某食品品牌做A/Btest。
做A/Btest后，转化率 从0.3% 提高到 3% ，提高达10倍。
企业想要实现智能运营，必须从target、AI以及A/B 测试入手。而Datatist闭环一站式预测营销云，可以帮助企业摆脱粗放式运营，实现自动化、一体化和智能化。
“长久以来，我坚信存在某个系统——几乎所有聪明人都能掌握的系统，它比绝大多数人用的系统管用。你需要做的是在你的头脑里形成一种思维模型的复式框架。有了那个系统之后，你就能逐渐提高对事物的认识。——查理.芒格”
正如查理.芒格所说，Datatist做的就是这样一个产品，而我们的产品不止聪明人可以掌握，经过我们系统的培训后，人人可以拥抱智能化，AI可以作为一种服务智能驱动企业大数据运营，协助企业实现数字化智能化转型。
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