如果在 20 世纪 90 年代，聘请当时的明星就足以保证广告的成功并大幅提高产品的销量，那么现在情况已经不再如此。随着博客、论坛、评论平台，尤其是社交媒体的迅猛发展， 最古老的广告形式—— 口碑营销 ， 通过营销自动化推动的推荐营销策略， 在网络时代重新焕发了 其全部效力。
虽然超过84%的千禧一代表示不再信任广告，但这一趋势在其他年龄段也得到了证实：根据尼尔森2013年发布的研究， 80%的人认为朋友和熟人 对 产品和服务的推荐值得信赖，63%的人认为网上收集的意见和评论值得信赖。
我们面临的消费者对广告越来越失望，他们正在寻求信息、观点和共享体验。他们不再仅仅满足于公司的观点，他们在网上关注的不断涌现的评论和评价对他们的购买决策越来越具有决定性。
推荐营销：口碑营销的新面貌
标签变了，但实质没有变： 推荐营销，也称为“口碑营销”，定义的是一种 利用口碑的 营销策略。消费者选择该产品是因为该产品被推荐；正是现有客户的积极体验刺激了新客户的购买，并取得了显著的效果。
麦肯锡的研究 表明， 推荐平均影响着 50% 的购买决策，产生的销售额远远超过传统广告。AMA 营销杂志发表的一项研究也证实了这一点 ，根据该研究，良好的推荐营销策略的有效性不仅以增加销售额来衡量，还以吸引 更多忠诚客户来衡量。最忠诚的客户，那些拥有积极的购买和产品体验的客户， 成为公司最好的广告，但公司如何干预和影响整个过程呢？
如果所提供的产品和服务的质量是制定有效的推荐营销策略的关键方面， 那么可以部署许多活动，也可以借助营销自动化策略。
一个成功的策略？秘诀在于 分析 你的客户
在推荐营销策略中，客户成为成功的 脸书数据 真正关键。但是，如何确定最适合投资的人，并将他们转变为真正的品牌拥护者呢？
其秘诀在于对 自己的客户群进行分析和细分 的有效 策略。在此阶段， 客户数据平台（例如 Blendee）的贡献至关重要，它不仅可以识别“最佳”客户， 还 可以识别在忠诚度 方面 最值得投资的潜在客户。
浏览和购买行为洞察、 客户生命周期价值分析 、使用 动态RFM评分进行分析和细分等等——在单个客户视图级别收集和规范化数据的能力 使我们能够非常详细地了解与我们的品牌互动的每个客户和用户、他们旅程 的每个阶段 以及每个接触点（包括物理和数字）。
经常购买但花费很少的客户、偶尔购买但只在看到优惠和折扣时才购买的客户、很长时间没有购买的客户或新注册的用户：能够分析我们的客户群的构成，但最重要的是，确定最大的和最有趣的目标用户群，使我们能够实施 最有效的策略来留住他们并在其 生命周期的不同阶段为他们提供支持。
推荐营销和营销自动化：如何建立有价值的客户关系
毫无疑问，分析和细分是设计能够真正为您的业务增值的推荐营销策略的基础。
如果正如我们所说，营销自动化和客户数据平台 的贡献 在这一阶段是相关的，那么在后续阶段它的作用也同样重要，这些阶段特别 为捐赠者提供便利在线平台让捐 涉及活动的基础。
如果将顾客转变为真正的品牌拥护者的能力与在公司和消费者之间建立有价值的关系密不可分的话 ，那么就很容易理解个性化 顾客 体验所起的作用 。
从推荐营销的角度来看营
销自动化策略的贡献至关重要，特别是在 客户提醒和跟进阶段： 想象一下，几天前购买了产品的客户收到邀请，在其社交资料上分 电报号码 享该产品，以换取将在他们刚刚订阅的会员卡上累积的积分，或者想象一下，已经忠诚的客户有机会邀请朋友依次获得购买产品的折扣。永远铭记记忆，让我们也想象一下，在用户联系客户服务后，为他们提供发表意见的机会，或者甚至对他们刚购买的产品留下评论。