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吴明辉:数据驱动营销

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近日,几个著名的大企业都撤掉了CMO的职务,由首席客户官或者首席品牌官来担负起营销的重任。这种转变反映了一种共识:营销不再是尽可能多的把东西卖出去,而是一种与消费者关系的管理。 6月10日,秒针系统、明略数据创始人吴明辉来到混沌大学,跟大家分享了主题为“数据驱动营销”的课程。他认为品牌必须建立一种双向的对话,通过对话了解消费者需要什么,并围绕他们的需求展开营销。

文|吴明辉

秒针系统、明略数据创始人

在我们讲数据和营销的关系之前,先分享一个有趣的足球队故事。2015-2016赛季的英超赛场,莱斯特城创造奇迹,升班马球队出人意料赢得冠军。

赛季之初,莱斯特城的夺冠赔率是1赔5000 。这个赔率等同于尼斯湖水怪是存在的,或者迈克尔杰克逊还活着,这个赔率等同于英超一直办下去,莱斯特城需要7016 年才能夺冠。一支身价总和仅有3000万英镑,还不及一名中超外援的球队,是如何成就足球童话的呢?

除了众所周知的绿荫场成功经验,诸如纪律团结、作风强悍、战术明确、教练指导有方等,莱斯特城最卓越最独特的成功经验是:充分理解、尊重和运用数据。一方面,用大数据来分析筛选球员,另一方用运动科学数据来指导球员的训练。

在球队夺冠前的2-3年,莱斯特城追踪了11万球员数据:他们对目标球员依照程序追踪处理大量数据,诸如创造一次机会所需时间、跑动距离和速度、重新获得控球权的次数和其他变量。莱斯特城的球探团队就是数据分析师,谁最符合球队战术打法,谁最能满足球队的需求,一切以数据来说话。

数据思维升级了球队管理观念,数据分析成为夺冠的创新变量。不管是体育、人文学科也好,营销也罢,一切事物的背后都是有都是可以用数学逻辑来解释的的。除了爱,一切事物的价值都可以量化、被测量。而数据是价值表达的载体。我们通过观察、理解数据来发现事物的本质。

大数据时代附能我们对于各种各样的数据进行观察和分析,我们可以利用数学逻辑,帮助我们优化提高整个工作效率。在营销中利用数据来提升效率,就是现在最好的应用场景之一。

我们要真正把自己的投资和最终产出的数据关联到一起,知道每一笔投资最终给我们的产品销售产生了什么样的价值。

首先,我们进一步明确一下为什么要利用数据来驱动营销?

营销从本质上而言是企业的一种投资。企业主在把营销费用投出去的时候,都没有很确定的把握这笔费用是不是花对了,未来能给我们的企业带来多少收入。

假如我们能把消费者的数据存下来进行分析,我们就不仅可以评估企业之前的广告投放效果,更重要是能够对未来的营销提供更好的指导,让奇迹被大量复制。

大数据驱动测量效率提升

在改变世界的过程中,很核心的一件事是测量。为什么?因为我们需要尽早地去了解这个世界的变化,尽早地做出响应。只有及时地测量,才有可能及时地了解消费者以及竞争环境的变化,才有可能真正做出正确的决定,指导下一次营销活动,同时调整当前营销活动。

所以一切事物的价值是可以测量的,我们需要在不断测量的过程中,调整自己的动作。

数据是营销价值测量和评估的载体

在自动化领域里,工程学里面有一个概念叫做感知和响应模型,什么叫感知和响应呢?比如,一架飞机在飞翔过程中,随着气流的变化,飞机机翼上面的传感器,能感知到现在的风速、风向以及机翼承受的压力和压强,以便及时调整后面的动作,更加平稳地飞行。

这个感知和响应模型,最关键的是响应的周期,即能不能及时地感知并响应,感应的效率越高,浪费越小,效率提升越大。

其实大家家里淋浴的花洒也是感知和响应的模型。相信大家都有这样的经历,你打开花洒的时候,你发现水可能有点凉,这时候开始往热的方向去调,等过了十几秒,这时候水热了,发现太热了,开始往冷的那边调,不断调整的过程中,自己心里会想为什么浪费这么多水。调整的周期越长,浪费的水越多;调整的越快,浪费的水越少。

所以,测量的价值就像我们身上的皮肤,能够感知水热水冷。在营销活动中的每一个环节里,如果你能第一时间感知到水是冷的,还是热的,就可以第一时间进行调整,调整周期越短,浪费就越少,这是一个非常简单的道理。

消费转换漏斗模型- Watch、 Buy、Brand

数据是价值测量的结果表达载体,决策那些营销环节的价值需要被测量是第一步。营销的本质是赢得客户,我们先理解什么是消费者的“消费转换漏斗”。

企业在第一次看到消费者,到他成为你真正消费者的这个过程中间,要经过层层转换。这个过程的转换在不断的流失,可能一开始有10000个人,到最后真正成为消费者的,可能只有100个人。这个流失过程称之为消费者的“消费转换漏斗”。从潜在客户到客户的整个过程,如何通过数据测量,如何在这个过程中不断提高效率,这是很核心的一件事情。

最近几十年里面,整个消费者漏斗的转换模型,在不同的时代,不同的营销,不管是广告公司,媒体,还是广告主自己的研究部门,他们都在给他们的营销过程设计很多不同的模型。

这个模型设计得越复杂,里面的环节越多,它有可能指导出来的营销意义也就越大。但是在不同的渠道,在不同的产品,不同的生命周期里面,企业所采用的消费者漏斗模型都不应该完全一样。

我个人比较喜欢的两个非常简单的模型。

第一个模型就是所有营销里面最基本的理论——WHO、WHAT、HOW。

营销者都要知道,我们要面对最终消费者是谁,所有的营销分析、测量,围绕最终消费者和潜在消费者来去进行分析,就是WHO的问题,如果WHO的问题没有解决不要做营销了。

第二件事情是WHAT,我们卖什么产品给最终消费者,卖给消费者过程中,需要使用什么样的内容,什么样的形式传达产品给到他,这是WHAT。前两个问题不是营销问题,是一个企业的战略问题,是一个企业的产品问题,是一个企业产品经理应该首先思考的问题。

第三个问题才是传统意义上的营销者要考虑问题WHO和WHAT已经确定了,通过什么样的方式HOW去解决这个,把我们产品卖出去这个过程。所以这三个问题我们思考清楚之后,营销战略思考清楚了,通过数据驱动营销,通过数据测量三个不同的问题,实时的感知,实时的调整。

第二个模型:另外三个单词:Watch、 Buy和Brand。

Watch指的是让消费者看到内容,电视、网络视频、邮件、短信、电话,都是可以让消费者看到内容的渠道。

Watch的最终目标,是Buy。我们的每一次营销活动,最终都是希望消费者购买我们自己的产品。做数据驱动营销,就是要把Watch和Buy连接到一起,分析每一个环节的投入产出比。

当Watch-Buy的决策周期有点长的时候,实际上它不可能直接产生效果,这个时候营销专家就在中间加了Brand环节。通过营销,我们可以使消费者在大脑里面对我们的品牌产生印象和认识,对未来产品购买有一定倾向,我们称之为品牌,称之为消费者脑海中的企业品牌的资产。

有了这样三个状态,我们再进行消费者的测量和数据分析,这是我们通过数据来进行优化营销效率的一个最基本的原理。

在如今的互联网和大数据时代,不管是Watch,Buy,还是Brand,所有的数据采集都在变得越来越及时,采集成本也越来越低。所以每一个企业都可以通过很低的成本来去分析自己的营销效率,从而不断提高它。

传统手段测量Watch、Brand、Buy

接下来给大家讲讲传统企业究竟如何测量Watch、Brand、Buy这三个指标的。

收视率(Watch)的测量

传统收视率的调查,采用了一个非常原始的方法——日记卡。

测量公司首先会选中一定的样本,比如几百个家庭,每个家庭发放一个日记卡进行统计收视率数据。这些家庭每天晚上看完电视,需要记录他们哪个时间段,看了哪些电视台,哪个节目,像写日记一样写出来。

填完之后,市场调查公司把这些数据采集回来,他们就知道了这几百个家庭都看了哪些电视节目,通过分析这些数据才知道每个电视节目收视率是多少,这是在传统的电视台上做市场调查非常简单的方法。

后来逐步更新,出现了收视测量仪,就是电视机顶盒。当时的遥控器上,有几个非常可笑的按钮,分别是爸爸、妈妈、爷爷、奶奶、小孩,当你看电视的时候,需要选择其中一个按钮来告诉收视调查公司,到底是谁在看这个节目。大家可以想像这背后数据的误差有多大。

我们把收视率数据采集回来之后,最基本的方法是采用投资回报曲线进行分析。这个曲线的横坐标就是投资成本,纵坐标就是回报。这个曲线的斜率,代表了投入产出的变化。

任何一个企业的投资回报斜率,都是逐渐降低的一个过程。为什么呢?可能有两个方面的原因:一方面,创业初期的产品跟竞争对手差异化很大,营销成本较低;另一方面,可能是企业创始人在社会上比较有名,自带流量。但是随着市场的竞争越来越激烈,企业投资成本会越来越高,所以企业的投资回报曲线的斜率会越来越低。

企业做营销决策的时候,不能看到投资回报曲线的斜率变低了,就不做决策了。我们要通过有效的管理,不断地提高产品毛利,使得我们在每一次营销活动中,虽然成本在变高,但是我们的利润仍然可以覆盖我们的成本。这样的投资回报曲线分析,对企业还是很关键的。

品牌(Brand)的测量

有市场调查公司分析出来这样一个结论:一个消费者在超市决策买哪一支牙膏的时间只有六秒钟,消费者眼睛扫过整个货架,会把熟悉的品牌牙膏放到购物车里。至于产品的价格、规格、价值,其实消费者并没有在意。所以品牌的测量对于企业也很关键。

很多产品的品牌经营,广告的投资效果能保持很久。大家知道一辆汽车如果打广告的话,并不是昨天打广告今天就会卖。买一辆汽车,对很多家庭来讲,决策周期长达半年以上。所以前期所有广告的营销,并不能直接产生销售,而是在消费者心里树立一个品牌。

品牌怎么测量?也没有别的方法,还是传统方法——问卷调查。街头抓一波人回来问有没有看过这个广告?看之前和看之后好感度有没有变化?

大家可以看到传统的营销背后已经有用很多数据来驱动营销效率提升了,因为中间测量越早,浪费越少。所以通过打通数据,提高反馈的周期,实际上是可以不断地驱动营销效率的增长。

产品(Buy)的测量

前面讲到收视率测量、品牌测量,实际上在消费者采购产品(Buy的策略)这件事情上也需要测量。

很多人问我为什么卖产品这件事需要测量?难道一个企业不知道自己买了多少产品吗?很多企业确实不知道自己卖出了多少产品,因为他们大多是通过经销商卖货的。

对企业主来讲,不知道货物是在渠道手里面,还是已经被消费者买走了,这是一件很危险的事情。因为如果你不知道你有多少产品已经卖出去了,你就没办法监测广告营销的效果。

测量产品最终卖出去了多少,这是传统的测量手段。还有更复杂的做法,很多传统企业采用直接到消费者家里收小票的方法来了解消费者的复购情况,这对于我们企业营销分析也很关键。

大数据推动了测量效率的提升

随着互联网的发展,如今的消费者越来越个性化了。到了这个时代,如果还用原来传统抽样调查分析互联网已经不行了。现在我们是用技术的手段去做互联网数据分析,因为服务器已经存下了消费者在网上的浏览行为数据,这个数据量很大,它的分析很有价值。

不管是收视率还是品牌,今天都已经可以做到实时测量了。以前做品牌测量,企业可能会找一个全球最大的品牌测量公司,今天不需要了,因为我们在百度指数就可以看到有多少人搜索我的品牌。如今很多数据在互联网上被记录下来了,而且记录下来成本很低。

所以在大数据时代,我们可以记录和测量的数据实在太多了,从消费者日常媒体接受行为、广告观看行为以及广告的点击等数据都可以被记录下来,这些数据一旦被记录下来之后,对未来得营销是极大的帮助。

大数据驱动营销效率提升

那么得到数据之后,我们如何利用这些数据提高营销效率呢?

打通数据,做营销的归因分析

首先,我们一定要把这些数据打通,做营销的归因分析。

今天,在互联网上,每个人不同的行为都可以通过移动设备连接起来。消费者用自己的手机观看广告,用支付宝、微信进行支付,这些行为是可以串起来的。把这些行为串起来之后,我们就可以进行数据分析了,这些数据分析可以很及时地影响营销计划。

数据连接所带来的影响是不一样的。我们给一些大型企业做数据分析的时候,会用到一张表。我们可以帮助每一个品牌、每一个企业去分析,一笔营销费用要分别在不同的渠道上花多少钱。

我们可以分析出,到底什么样的组合能够为企业拿到更多的客户,什么样的组合能够让一个用户看到更多次的广告,节目和节目之间到底有什么样的交叉影响。

在今天的这个大数据时代,消费者的消费可能受到各种因素的影响。因此,我们做营销数据分析,可以进行归因分析,去了解消费者在你店里买产品的原因是什么。

比如说,他是因为在百度上搜关健词,然后在后面的评论里看到了你的产品呢?还是他在优酷上看了一个视频广告?还是他在阿里巴巴的推荐页上看到商品之后,直接点进来买了?还是他其实从来没看过你的广告,只是他的朋友跟他讲了一句话,发现自己正好有需求,就买了。

如果我们把这些数据采集回来,就可以做归因分析了。

案例:化妆品品牌

之前,我们给一个化妆品品牌客户做过归因分析,帮这个客户把所有采集来的数据放到一起。这个客户发现,在这些数据没有连接起来之前,这家公司做的几乎所有的营销活动,产生的转化率都很低。

他投了很多很贵的广告,但最后发现很多消费者点完广告,很少会直接到天猫或者京东商城进行购买。这个大家很容易理解,一个消费者如果看了广告就去购买,这叫冲动消费。冲动消费的比例是很低的。

而在今天,更多的消费者都很理智。他们被网上的这些广告影响了,建立起了对一个品牌的印象。在他真正进行消费的时候,会到天猫、京东上搜索这个品类,搜索品牌的名字,直接下单。

所以,我们企业在做数据营销的时候,一定要学会把数据连接起来。

通过有效的数据分析,不断迭代营销方案

其次,我们要通过有效的数据分析,不断地进行迭代营销方案。

当我们给企业做了非常深刻的数据分析之后,我们就可以发现,在前面的这些营销活动里面,是哪一个内容促进了营销效果,哪一种组合营销效果最好。

只有通过有效的数据分析,不断进行迭代,才有可能提高你的效率。

电商:视频+社交媒体,营销效果最好

如今互联网上,我们可以拿到的数据更多了,就可以把营销的每一个环节都分析出来。看看在每个阶段,企业要通过怎样的媒体组合去做营销。

在几年前的这个案例里面,我们最后的分析结论是,视频和社交媒体的营销组合能够极大促进电商销量。我们看到这个数据之后没多久,就发现阿里投资了新浪微博,成了新浪微博的大股东。过了一段时间,阿里又投资了优酷和土豆。

线下商店:先收集数据,再进一步分析

我们还做了另外一个很有趣的实验,帮助一家餐饮企业采集到店的数据。

传统的企业,比如一个线下的餐厅,不管它是卖汉堡,薯条,还是卖饺子,很多企业主可能并不清楚到餐厅里面来的这些客人,跟我线上的广告,跟企业其他的营销活动之间的关联是什么。

而在今天,我们可以通过技术手段,在这些餐厅里面采集数据,比如通过会员形式获得消费者的手机号,或者在餐厅里面部署wi-fi探针。

一旦跟线上的营销渠道打通,我们再通过进一步分析,就可以知道是线上的哪一支广告给店里带来了客人。

小企业做数据营销步骤

在这个过程中,我可以拿一个ToB小企业的执行步骤举例:

① 一个产品从开始营销到获取利润一般会经过以下阶段:广告曝光、用户访问、用户注册、产生商机、下单购买。

② 注册用户阶段,通过注册信息可以发现潜在用户,采取策略跟进潜在客户,才可以把潜在客户转化为商机。

③ 潜在用户从关注到下单要经历以下步骤:需求确认(产品是自己想要的)、产品测试或体验、对比相关产品,最后下单。

④ 用户下单后,商家就可以统计产品的利润是多少。

⑤ 在这些环节中,小企业可用的免费/或高性价比的数据工具:

曝光统计工具:第三方监测服务(如秒针产品AdMonitor)、媒体数据统计等
注册用户统计工具:转化评估产品(如秒针产品SiteMonitor、WithData等)、百度统计、微信后台
商机管理工具:CRM后台统计工具、Dashboard (Excel表单)
营销与业务利润联接可依赖的工具:财务系统、OA

个性化营销是共识,营销自动化时代来了

现在的消费者越来越个性化,只有根据他们的心理状态和产品诉求量身定制个性化营销方案才能打动他们。而随着互联网技术的发展,未来的营销方式一定是逐渐自动化的,未来的营销将是一个营销自动化的时代。

未来的营销活动更像股市, 多因素影响,预测越来越难

未来的营销就像物种演化一样,进化压力大,同品类竞争越来越激烈; 分化压力大,新的差异化细分品类产品不断出现。

这就导致营销推广越来越复杂、越来越细分,社会资源总量是有限的,每个消费者的资金也是有限的,如何在竞争激烈的环境里提高效率成为一件决定成败的关键事情。如何提高营销效率?我觉得以下三点需要重视。

加强对消费者的研究

营销的本质是辅助业务的发展,营销活动因市场环境变化而发展。市场是演化发展的,营销也是。

比如,互联网媒体从出现那天起,就在不停地演化。新浪第一天出现的时候,只有一个频道,后来它出现了体育、科技、财经等频道,再后来每一个频道下面又有二级、三级频道。这些电视节目频道不断地被细分,直到百度出现,把它做到了极致。为什么呢?因为百度用关键词把所有消费者细分了,每个关健词都代表了一个不同的消费者。

营销科学大师提出了很多理论,从定位,到4P、4C、4R等,每个理论都很复杂,但所有理论背后最本质的都是对消费者的理解和研究。

今天产品背后的消费者是谁?这群人有什么样的特点?在哪儿能找到他们?营销最根本的还是这几件事情。但随着消费者需求越来越个性化,营销的方式也将变得越来越多元化。

测量重点环节

未来营销面对的环境将越来越复杂,每一个因素都对最终的营销结果产生作用,但是没有任何一个因素会成为决定性因素,这跟牛顿时代的方法论是不一样的。牛顿时代的方法论是指未来是可以预测的,整个营销过程像是一个机器运作的过程,每个环节按计划执行。

而我觉得,首先由于消费者个性化需求的多元化,未来营销活动的表现更像股市的表现,它还会受到很多不可预测的环境因素影响,即使你预测到了产品定价的变化、消费者的变化以及竞争对手的变化,你还是有可能遭遇不确定性,比如突然来了一个SARS,你的产品销售就会立刻受到很大影响。所以,各种各样的原因都有可能影响营销结果。

因此我们就需要找到对最终结果影响较大的环节,对它们进行数据分析和测量,以便更好地理解消费者。而互联网和传统媒体最大的区别就是Addressable/可寻址。

在传统媒体时代,客户群是计划出来的,你很难知道自己的用户真正是谁,他们是一批什么样的人。而在互联网时代,你不但可以追踪到网上播放出去的内容有多少人看,还可以通过ID进一步了解他们。

传统营销互动成本很高,转移到互联网上,这件事就变得简单许多。包括我们今天的数字电视机顶盒,每一个设备都有一个ID,而有了这个ID,互联网的内容就变得可以定制。未来每个人都是一个市场,每个市场都可以有定制化的内容播放。

在过去,全中国的老百姓晚上7点打开中央CCTV-1的时候,看到的都是新闻联播节目。未来有了定制化,老百姓晚上7点打开中央CCTV-1,看到的内容可能是不一样的,是专为契合他需求的新闻内容。

老百姓在观看节目的时候把自己的ID上传到了服务器上,而服务器则基于这个ID给他们反馈一个动态定制的内容,接下来,他们跟内容互动的所有数据,都会被存储起来,以便给他们提供更好的定制化内容。

重视数据的作用

现在,通过设置首席客户官这个职位,品牌正逐渐将“以客户为中心”的文化渗透到自己的DNA中,这种职称上的改变是很重要的,客户主管这个职务很重要,因为它的职责是理解客户的情感和需求,而不是公司的需求。

从另一个角度来说,管理客户关系,就意味着数据在营销中有着越来越重要的作用,据IBM一项关于大数据的调查显示,那些数据驱动型公司的表现比它们的同行要高出220%。然而2011年IBM的一项全球CMO调查(Global CMO Study)显示,71%的CMO面对“数字爆炸”都表示没有准备好。

所以,想要提高营销效率,首席客户官必须努力地跟每一个消费者建立联系,了解消费者到底在思考什么,根据他们的个性化需求去设计产品。

营销环境竞争激烈,通过消费者ID与之建立好朋友关系才能赢

在如今这样一个优胜劣汰的环境里面,竞争是非常激烈的,没有任何一款产品能一直存活下去,即使是生活必需品,也在不断地演化。我们唯一能做的就是与消费者建立好朋友关系,并根据消费者精神诉求,定制个性化产品及营销方案。

与消费者建立联系

每个品牌,未来必须能够拿到消费者的ID才能掌握主动权。虽然你把产品交给了阿里或者京东去卖,但寄快递的时候,你是可以拥有他们的手机号的,当你拿到这些ID之后,你要跟他们保持一对一的沟通,实时观察他们,了解他们到底需要什么,基于他们的需求,不断地改革、颠覆自己的产品。

互联网时代,很多人的活动轨迹都暴露在互联网上了,通过技术手段分析这些数据,你会对消费者有深刻的理解。

我们在互联网上可以获得很多数据,作为品牌主,你可以去你的目标用户所在的网站里看看他们都在聊什么,搜索相关数据进行分析。

假如你是卖车的,你可以到汽车论坛里面搜集数据,简单做一下数据分析,你就可以得出很不一样的结果了。当你得出这些结果时候,你应该第一时间去做出响应。

我们曾帮助一个大型的餐饮企业做过消费者理解。通过数据抓取,我们发现,微博上面讨论这个品牌的消费者喜欢玩游戏,于是这家企业开始跟游戏公司大量交叉合作。后来,我们还发现,这批用户非常喜欢打某款特定的网络游戏,于是他们在这款游戏火起来之前就跟它开始了交叉合作,联合做了很多推广。

假如你想了解消费者购买的情况,可以用爬虫工具搜集天猫上的数据进行分析,看看营销关键词是不是在发生变化;看看你的产品评价和竞争对手的产品评价有什么不同。

这些评论很关键,你的营销话术应该围绕这些评论展开,因为它可能会帮助你找到竞争对手的弱点,在跟客户沟通过程中,你可以阐述这件事情,甚至可以采取一些方法影响这些舆论,最后促进产品的销售。

打造个性化产品

此外,随着消费升级,未来所有产品的演化,将更多的体现在精神层面。人们“吃”和“喝”的需求基本得到满足了,“玩”和“乐”其实是更大的增量市场。

今天是一个信息爆炸的时代,互联网把我们每一个消费者,跟世界上各种各样不同的信息连接起来了,一个消费者昨天可能还是一个篮球的爱好者,今天看了一场网球的电影,就特别喜欢网球了。这时候你卖一个服务,配一个网球的明星,他就比较容易接受。

每个消费者的精神升级都是因为接触各种各样不同的信息所演化出来的,消费者精神层面需求的演化让产品分化变得更加重要。

高晓松称之为压箱底的电影——《同桌的你》,大家都看过吧。其实这部电影拍之前,已经对受众进行了大数据分析和预测,电影内容完全是基于消费者心理状态和精神需求去定制的,这也是《同桌的你》票房大卖的一个关键因素。

通过数据分析,我们可以知道,我们的消费者将来分为哪几类,一些消费者在年轻的时代曾经接触过什么样的内容,今天当他有消费能力的时候,我推荐给他什么内容他最乐意接受?通过数据分析,营销变得更加高效。

个性化营销是趋势共识,

未来是营销自动化时代

未来终极的营销将是一对一的个性化营销。这种极致的个性化营销带来的成本也是很大的,每一个品牌面对的消费者可能有一千万种,我们不可能每个消费者都提供一款产品,所以我们要在终极的个性化消费和当下的营销之间找到平衡。

我们要思考用什么模式,既可以把消费者分的很细,同时还能够提高效率?根据我的经验,品牌主一定要主动测算数据、利用营销自动化系统、重视消费者精神需求。

主动测算数据

想要降低个性化营销成本,其实最核心的方法是通过数据主动的进行测算。

我们每一个中小企业都应该去分析自己的消费者,并有意识地在与消费者沟通过程中采集数据。

举个例子。我有一个混沌创业营的同学,是开饺子馆的,我们叫他饺子哥。以前他在经营自己饺子馆的时候,其实是不太习惯去做数据分析的,因为他觉得自己对消费者的理解已经很深刻了。根据他的经验和观察,餐饮行业消费者有这样的特点:10-20岁的消费者喜欢凉、酸的食物; 20-30岁的消费者喜欢重口味的食物;30-50岁的消费者喜欢健康的食物。

他是从东北的一个饺子馆开始做起来的,业务逐步拓展到北京、上海等其他城市以后,他发现原来一些想法需要更新了,换个城市,消费者的饮食习惯就不一样了。当发现这件事情之后,他做出了非常正确的决定,从大公司请来一位做数据分析的营销专家,开始帮助他做市场调查。当他开始做市场调查之后,他得到了一些以前花十年才能总结出来的经验。

后来我又跟他聊,我问他做会员了吗?他说还没有做会员。我立马建议他接下来建立会员机制。

大家都知道,今天很多企业,不管大型企业还是小型企业,都会设法建立会员机制。有了会员,才有了ID,有了ID,才有了消费者的手机号、邮箱、微信号等信息,才有机会跟消费者进行一对一的互动。

利用营销自动化系统

未来营销的过程,我们称之为营销自动化的时代。营销自动化时代做营销就不能只是靠人力了。

假设有一万个消费者,他们每个人的心理状态和产品诉求都是不一样的,这时候品牌主提供的服务应该是不一样的。但这么多消费者,如果一一发放问卷测量他们的心理状态和产品诉求就效率太低了,这时候就必须借助营销自动化系统。

很多企业都做过邮件营销。实际上,通过营销自动化系统,品牌主可以知道,营销邮件用哪个标题,什么内容,推送给哪些人,能实现最好的营销效果。测量前和测量后,这封邮件的转化率可能会差10倍。所以,个性化的营销背后一定要有营销自动化系统支撑。

重视消费者精神需求

个性化营销本质是给不同的消费者,不同的设备,在同一个时间,同一个地点推送不一样的内容。未来所有产品的设计,要更多地去思考消费者的精神需求。

举个例子。我有一个朋友,在英国投资了一家企业。这个企业做了一个机器人音箱。这个音箱跟传统音箱有非常大的区别,它是一款完全可以根据消费者的特点进行定制化的音箱。

所有的顾客在买这个音箱之前都要填一个非常长的问卷,这个问卷把消费者的各种兴趣爱好、性格特点等全部问回来了,拿到资料之后,这个商家会根据心理学的一些方法论,把消费者分成了16类,然后为每一类消费者邮寄适合他们的个性化音响。可想而知,这套根据用户心理需求量身打造的营销体系,所带来的附加价值是极大的。

在一个个性化的时代,每一个企业主都要思考,我们所在领域产品演化的形态是什么?我们要面对的消费者,在其它产品形态上的需求是什么。

虽然我们自己的产品营销,不一定能很快取得成功,但是我们可以去参考同样的消费者在其它品类里面精神需求是什么,这非常重要。这个参考可以指导我们对消费者进行分类,从而构建一个系统,完成在这个系统上建立数据的闭环。

这个闭环最核心的方法论,就是打通Watch-Brand-Buy,关联I(Investment)和R(Return)。Watch代表让消费者看到内容,brand代表品牌, buy代表营销终极目标,把东西卖出去。而investment代表投资,return代表回报。

数据驱动营销的唯一目标其实就是提高投资回报率。提前把所有跟投资和回报相关的数据记录下来,把中间每个环节的数据记录下来,最终连成一片,这是非常基本的方法论,把这个方法论用好,我们每个企业营销效率会提高很多。

互动问答

用户复购或者增长的关键点是什么?

主持人:您刚刚提到了我们要找到用户复购、用户增长的关键点,这个数据的具体指标是什么呢?

吴明辉:从让用户看到你的产品,到让用户购买这个过程,没有完全标准的方法,这个方法完全取决于你今天的能力。

举个例子。假如你有一个产品在官网售卖,你可能把购买数据存下来了,但是没有把那些在官网上停留了一段时间又离开的用户数据存下来,这是非常可惜的事情。

在页面停留了一段时间又离开的用户是什么样的人?这些很有分析价值。通过数据分析,你会发现用户没有购买的原因,而这些原因你自己可能是想象不到的。

我们曾经帮助一个卖汽车的客户,提高官网转化率。通过数据分析,我们发现,很多用户在注册信息填写身份证号的时候流失了,通过分析发现,客户是觉得填写身份证号要慎重。如果首先填写手机号等信息,未来在购车的时候再填写身份证号会更顺畅一些。所以如果不做数据分析的话,你可能就丧失了很多与客户接触的机会。

在做数据分析的时候,你需要完全抛弃自己的原始想法,我们看待消费者的时候不要先入为主想象消费者是怎么样的,看了数据以后,你对消费者理解会完全不一样。从watch到buy的过程中,我们要尽可能多地做用户数据分析,加强对消费者的了解。

如何评估感性数据?

主持人:量化的数据其实是容易获取的,但如何评估感性指标呢?

吴明辉:互联网时代想了解感性东西,比较简单的方法是看互联网的舆情数据。在论坛、微博里面就可以看到的。比如你做了一个H5页面,推出去,到底多少人看了?如果你的H5页面本身有问卷,用户在里面填了,你就可以直接拿到用户ID。

如果不找第三方数据公司的话,最简单粗暴的方式就是拿手机号直接加微博,加了微博后,你可以看他微博里面每天都讨论了哪些内容。我前面给大家讲的餐饮客户,就是通过这样的方法来了解到目标客户喜欢玩某款特定的网络游戏,而与这款游戏跨界合作,取得了很好的店面转化结果。

这些东西都是情感层面的需求,不是简单的统计数据,如果用AI做的话很复杂。作为中小企业要简单很多,就去看看那些内容是什么,对这个东西有一个体会就好了。

2B的数据驱动营销如何操作?

主持人: 2B的大数据营销,首先得清楚这家企业现有用户的画像,怎么充分发挥价值,同时在外部互联网上对接,这么多渠道如何自由选择?

吴明辉:还是要分析现在这些客户都是哪些市场的。

比如我们有一块数据是公安局,实际上我们给公安局做画像,不仅要给公安局本身做画像,同时还要对公安局里面的人做画像。

我们有的时候发现,沿海地区的公安局,预算充足,会花钱买一些新的产品。但是有的时候我们发现某个城市经济并不太发达,这个区域的公安局也愿意买一些新产品,原因可能是这个区域的公安局局长本身是年轻人,想通过科技做一些事情。

对于已经买你产品的用户,不管是人还是企业做用户画像都是很重要的。

有一家挺有名的创业公司,它从企业这边拿到数据,能帮助企业预测到底哪一个企业最有可能成为下一个客户。

我之前还看到更复杂的玩法,大家知道百度其实也是一个2B的公司,他们卖关健词给很多企业。他们怎么知道这些公司名字的?其实他们是从百度地图上得到的数据。

做用户画像的话, 2B企业和2C企业一样的,只是2B企业更复杂一点。

小企业最重要的六个数据标签是什么?

主持人:大家都知道数据重要,但是通过ID打通完善自己目标受众的用户画像,小企业比较难,对于小企业哪些用户维度最重要,说出对小企业最重要的前六个数据标签吗?

吴明辉:一个企业CEO要了解一个消费者从最开始对这个东西没感,到最后买你东西心理变化的过程。

这几个标签想办法拿回来,手里面数据有限的,大家不知道BAT今天能开放这样一些接口,如果给他们一个比如说手机号的包,里面可能有一万个手机号,可以给你做一些用户画像的服务的。

这里面BAT有自己的消费者隐私的保护的手段,不能给他一个人,如果给一万个人的话没问题的,其实本身是模糊的。所以这个有一些方式方法做这个事情的,标签的维度是什么。

举个例子, 假设消费者是一个刚刚毕业的大学生,他符合买笔记本电脑的品类,进入第一个漏斗了,然后他现在面临很多品牌选择,苹果电脑很好,但是很贵,他也知道联想是一家非常不错的企业,现在因为面临很多的选择,在这样的分析的时候该抓住什么样标签,抓住用户?

应该有以下几个阶段:第一个阶段根本没有买这个产品的需求,第二个有买这个品类的产品需求了,第三个阶段现在是已经有几个备选品牌,第四个阶段真正开始决定买了,挑一个好的渠道,好的价格,这几个不同的阶段实际上我们在互联网上拿到他的行为位置是不一样的。

早期那些人所有的网站上都能找到,中间这些位置的人可能是他一定要去到一些频道了,比如说笔记本的话可以去到一些IT网站的笔记本频道,BBS,我们可以做营销的。但是你要对这个消费者来到这个页面当时所在的状态有理解,推送内容。

如果在一个已经去到了京东和阿里页面消费者还给他推荐笔记本很重要,完全浪费自己广告费,来到这儿消费者已经决定买了,只是比价格了,更多影响他的价格心态。

不同环节数据不同渠道可以拿到的。如果有足够的资源的话可以去百度买,所有的关键词用户把他数据采集回来了,买自己品牌关健词,把竞品关健词都买了,不同关健词点击者都已经划分开了,这些划分开了后台可以做各种各样不同测试了,因为任何一个测试本身也是要花费用的。

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