数字营销自动化（Marketing Automation）是指利用软件平台自动执行、管理和衡量重复性的营销任务和工作流程。当这种自动化与数据深度结合时，它就超越了简单的任务执行，成为一个智能的、个性化的、实时响应的营销引擎。数据在数字营销自动化中的应用，是提升效率、优化体验和最大化投资回报率（ROI）的关键。
1. 数据收集与整合：自动化的“燃料”
数据驱动的数字营销自动化始于全面、实时的数据收集与整合。
多源数据汇集： 整合来自网站、App、CRM系统、电子邮件 rcs数据 营销平台、社交媒体、广告平台，以及RCS消息平台的所有客户数据到客户数据平台（CDP）或营销自动化平台中。RCS数据作为移动端的重要互动来源，提供了用户与富媒体内容和实时服务的独特洞察。
统一客户ID： 通过匹配不同渠道的客户标识，为每个客户建立一个统一的360度视图，确保自动化流程能够识别到同一个客户在不同触点的行为。
实时数据流： 确保关键行为数据能够实时或近实时地流入自动化平台，以便能够捕捉客户的最新行为和意图，触发即时自动化。
2. 智能细分与行为触发：自动化决策的依据
数据驱动的自动化核心在于根据客户的实时行为和细分进行智能触发。
行为触发器： 基于预设的客户行为触发自动化流程。例如：
网站行为： 用户访问特定页面、浏览特定产品、购物车放弃、注册下载资料。
RCS消息行为： 用户点击RCS消息中的某个产品链接、观看RCS视频、咨询某个问题、领取RCS优惠券但未核销。
邮件行为： 打开邮件、点击邮件中的链接、未打开邮件。
应用内行为： 下载应用、首次登录、完成特定任务、长时间未活跃。
CRM数据： 购买历史、会员等级变化、服务咨询后。
动态细分： 营销自动化平台根据客户实时数据，动态调整其所属的细分群体。例如，当RCS数据显示用户对某个产品表现出高度兴趣时，将其自动归入“高意向潜在客户”细分。
预测性触发： 利用机器学习模型，基于历史行为数据预测用户未来的行为，如预测客户流失风险、下次购买意图、对某个营销活动的响应概率。RCS数据中的实时互动可以作为预测模型的重要输入。