摘要消費者導向與消費者這一身份消費者導向(Consumer Orientation),已經獲得世界範圍的學術界和主流品牌商廣泛的認可,大量的研究、理論與實踐圍繞著消費者洞察展開,國際品牌商的營銷戰略和規劃,更是基於此。定性、 ...

消費者導向與消費者這一身份

消費者導向(Consumer Orientation),已經獲得世界範圍的學術界和主流品牌商廣泛的認可,大量的研究、理論與實踐圍繞著消費者洞察展開,國際品牌商的營銷戰略和規劃,更是基於此。定性、定量的研究方法,專業的研究體系及系統,如: CMMS、CNRS、IuserTracker等等,甚至跨國品牌、4A代理商有專門的研究中心,大量的系統、理論、模型被每天應用在營銷決策當中。

 

這些消費者研究主要基於樣本調查,有效的合適數量的樣本置信度(confidence)已被大量的研究證實,所以問卷、小組訪談被廣泛的採用,結論用於品牌、營銷、媒體傳播等大預算支持的市場活動。

 

而實際情況是:這些數以億萬計的大量預算,往往是在“試錯”,基於消費者研究確定的策略導向, 基於策略導向確定的媒體投放, 最後營銷者在大量的投放數據中,選擇效果好的繼續投放,但隨著品牌、產品、競爭、目標人群的改變, 這一切又會重來。曾有個很有名的問題“我知道我的廣告費浪費了一半,但是卻不知道哪一半浪費了?”,不管大家如何解釋,可以確信的是和“消費者研究”有關。讓我們先來看冰山圖:

大数据

如果被問到, 你前天做了什麼?或許能回答上來,那麼上個月呢?半年前呢?一年前呢?恐怕記性再好的人也難以準確回答了。

 

但是大數據可以,被遺忘的、忽略的、甚至是不經意的,都可以被還原。冰山上或許可以知其然,而巨大冰山下可知其所以然。

 

或許看到此,營銷者會很自然的聯想起那些熟悉的消費者研究,那些問卷、小組訪談的主持人(Coordinator)、單面鏡(one-way mirror)、各種回答……在那個場景下,被研究的消費者,即是所羅門提到的,“消費者這一身份”。他們既然是“消費者這一身份”,給到的也是這一身份的回答。

 

世界的規律之一即“平衡”,這裡少了, 那裡要補上,“試錯”也就難免了。

大數據,還原消費者為之“人”, 還原營銷之為“生活”

常用的消費者洞察維度,如下左圖:目的、動機、態度、選擇、評價、購物、行為、決策過程……這些耳熟能詳專業詞的背後是大量的理論、模型、消費者樣本、數據、分析,不管有多少,多麼專業,就是那樣冷冰冰的存在。

 

而作為人的個體,他們喜歡什麼、喜歡這個還喜歡什麼、不喜歡什麼、想什麼、關注什麼、和誰在一起、在哪兒、去哪、何時去、看什麼、做什麼……,本來是那樣的生動和豐富。

 

將消費者當人看,就是那樣溫暖的存在。源自關心和愛心,而非洞察。這個思考角度,寫在大數據大營銷具體闡述之前, 始為不謀於心者,不足以謀其大。

大数据

大數據、大營銷,還原消費者為之“人”, 還原營銷之為“生活”,實為“大”的本意。在具體闡述大營銷之前,先來看下大數據,以及阿里的大數據。

 

大數據很火,且已經有一段時間了, 然後呢?好像有下文的不多, 前陣子騰訊的大數據峰會上,騰訊的高管問了與會嘉賓:大數據可有營銷實效的成功案例?台下一片寂靜。若真論數據之大,谷歌有之、百度有之,或者說很多媒體也有之。

 

然而對於營銷而言,大數據的價值不僅僅是大,而是與消費者“人”與“生活”的關聯。阿里科學家薛貴榮(大數)提出“大數據的核心在於建立數據之間的整合和關聯分析”。 [5]買了某種飾品的用戶,還買了什麼,可以推知飾品真正的使用者和用途,明確品牌定位;喜歡什麼,還喜歡什麼,可以推知真正的家庭狀況和偏好,以探索用戶需求;買了奶粉的媽媽,一年前如何開始關注、查詢和判斷,又在哪裡、何時發生,以了解其購買前的全鏈路;哪個產品在哪個城市哪個小區受歡迎?在電腦、pad還是手機屏? ……當這許多的數據被關聯和整合後,與此關聯的一切被還原了,並可以數據、模型、產品、平台形式展現及應用, 這裡將關聯整合大數據的應用稱之為全息大數據。

 

提到大數據關聯和整合, 是阿里大數據獨特所在。阿里陸續將可關聯的“大數據源”整合起來了(淘寶、天貓、支付寶、聚划算、淘點點、淘寶旅行……這些是阿里大數據的基礎,高德導航、蝦米、新浪微博、友盟、UC瀏覽器、快的、優酷……這些是各種功能的關聯對接,寶潔、聯想、AC尼爾森、電通……這些是無限的延展),並不斷吸入第一方(品牌客戶) 、第二方(代理商)、第三方(數據研究、開發)的數據,便是阿里的數據黑洞。黑洞裡巨大的吸引力正是消費者的“人與生活”。

 

阿里大數據在全網有超過4億的活躍用戶,遠超過門戶、搜索、視頻等主要媒體。 [6]更重要的是,這些數據關聯了從曝光、轉化到銷售的用戶完整的路徑。門戶和視頻更側重在曝光、搜索側重在轉化,阿里在電商十幾年的用戶網絡購物積累, 可以幫助還原完整的用戶行為路徑,完成營銷閉環。根據艾瑞的數據研究:2014年電商的媒體份額將超過多年來的搜索引擎,成為新的領袖。並保持每年超過30%的高速增長。

阿里巴巴大数据

 

全息大數據開啟大營銷

全息大數據驅動下的新營銷革命。還原消費者為之“人”, 還原營銷之為“生活”,對接企業從品牌研究、品效合一推廣到全鏈路檢測及優化的一體化需求。更將從1P(傳播)到4P(涵蓋產品、渠道、定價),全面幫助提升營銷價值。

 

關於全息大數據的關鍵點:全鏈路、時光可逆、地理位置、全網、跨屏。後面兩個比較好理解。主要闡述前面三個:

全鏈路,即G- Aliba消費者行為模型下的購買全鏈路。

 

多年的網絡購物經驗, 已經逐漸使消費者了解、熟悉、習慣網絡購物, 這已經是人們生活的一個重要組成。大量數據和研究顯示, 用戶“逛”網絡是個顯著的特徵,就像傳統的逛街一樣, 但是這裡更大量的信息、對比、評論、搜索、詢價、採購,甚至隨時隨地參與企業的推廣活動,他們的行為更具隨機性,碎片化,以至於用原有的單鏈路的AIDMA[7]和AISAS[8]模型很難準確的解釋用戶的行為鏈路。而這些大數據與全網的對接,更複雜。網絡購物改變了傳統的消費者行為模型,進而營銷思維的改變和機會的增加。

 

G-Aliba消费者行为模型

G-Aliba消費者行為模型,核心在於基於網絡購物消費者“逛”的特點,形成從看、挑、查、買、享全過程的網狀結構,更好的還原的消費者的真實狀況,可以從任何一點到另一點,將碎片化的行為及接觸點還原為全息映像,以模型呈現出來。該模型的應用是在全網跨屏範圍內。

 

而這對於營銷的改變如下:

 

營銷環境:從被動到主動-將改變原有營銷因為缺乏精準的把握而“猜測和試錯”

廣告體驗:從迫使到自然-廣告和推廣因為符合用戶的特點和需求,更容易被認可

數據基礎:從分散到全面-對於營銷過程和結果的把控,相對輕鬆並可積累

投放模式:從片段到全鏈-可以進行更長期、更大範圍的整合營銷及品牌持續性傳播

購買路徑:從單一到靈活-對於碎片化營銷更好的把握

 

地理位置:

數據擴展到三維空間,通過準確的對接用戶的收貨地址數據,通過大數據發現幾線的城市是主力市場?哪個產品在哪個大區、城市、區縣受歡迎?甚至開專賣店應該選擇靠近哪個商圈或者小區?哪個小區用戶最為集中?哪幾個公交車站的廣告牌目標用戶更為集中……在系統中,這些數據隨時根據需求與其他的用戶指標、競爭情況、產品型號等進行交叉分析。

 

時光可逆:

數據進一步擴展到四維時空。如前文提到的場景:買了奶粉的媽媽,一年前如何開始關注、查詢和判斷;又在哪裡、何時發生,以了解其購買前、中、後的全鏈路。這種數據的時光可逆性, 更好的支持全鏈路、全觸點(全網媒體投放)及時間節點的研究。

 

基於阿里全網4億用戶數據,進行品牌、競爭、用戶、銷售研究的分析,即全景洞察。還在不斷的與更多的數據源做整合, 並結合品牌的需求做更多的應用場景和模型展現的探索。

 

地理分析-通過地圖展示目標用戶的分佈(精確到一公里),進行門店選址、線下招商、樓宇廣告、戶外廣告投放研究;進行品牌、產品、渠道及推廣,具體可以參看之前所述大數據“地理位置”說明。用於還原用戶在生活空間中與品牌的關聯。如圖:展現了過去半年買3000元以上筆記本電腦用戶在北京海淀區的分佈, 可以發現紅色部分一些商業區和小區的用戶分佈集中度。

阿里巴巴

交叉分析–進行消費者特徵、產品型號、產品屬性、購買特徵等數據的交叉研究,用於還原用戶與產品的多維度關聯。如圖:研究消費者在不同級別市場的分佈,哪些型號的產品在幾線城市更受歡迎, 進一步進行營銷的力量配比。

大数据

競爭網絡-洞察不同品牌產品消費者屬性之間的細微差異, 明確競爭關係及定位,用於還原消費者在競爭網絡中的關聯。如圖:氣泡大小代表銷售狀況, 灰色線越粗,代表對於消費者而言,品牌競爭度越強。根據大量的實踐發現, 品牌主認為的競爭者,往往與用戶真實購買過程品牌產生的競爭關係有差異, 特別對於細分化的產品。

大数据

趨勢分析:展示各個品牌/商品型號的趨勢變化,並且可進行各種維度的細分, 來挖掘趨勢變化背後的原因。

品牌轉換:第一時間洞察不同品牌、屬性間的細微差異,洞察市場切入點。

接下來根據品牌研究的需求可以參考的研究方法及模型:

 

1、G-Aliba消費者行為全網觸點及行為全鏈路模型:

大数据

通過大數據採集,鎖定目標人群,根據其行為特徵和消費過程,利用大數據時光可逆回溯到剛開始有購買意向、品牌對比、購買考慮及復購等全鏈路的關鍵時間節點、全網的消費者接觸點(媒體渠道及頁面)、決策過程等。

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2、關注內容的語義模型:

通過對全網用戶關注內容,包括網頁文章關鍵字的抓取,來分析和判斷用戶的偏好和真實認知,關注內容的語義對比(幫助確定定位及未來訴求方向),展現其最重要的關注點, 以及關注點之間的關聯性, 對品牌認知的影響。

 

3、品牌競爭定位模型(Perceptual Map)。

整合目標人群認知的品牌之間競爭的關聯度及不同品牌之間的認知關鍵詞的差異性,來進行品牌競爭定位的分析和研究。

 

如圖:品牌(綠色字)的競爭關係,是由所在的位置決定的, 距離越近代表品牌競爭關係越強;產品的特點(蘭色字),表示用戶認為的該品牌的特點差異,之間的關係強弱是線段的長短以及和品牌的距離決定的, 越靠近某個產品特點的品牌,即具有這種特性的傾向性越明顯。

品牌竞争定位模型

4、更進一步還會包括CDI/BDI的品牌和產品的區域性競爭分析模型、媒體間用戶路徑及流向關係模型等等, 這裡暫不詳細闡述。

程序化購買(Programmatic Buy)前利用大數據進行品牌的研究,可以有效提升整體品牌推廣效率。這方面阿里巴巴集團旗下的阿里媽媽走在了最前沿。具體涵蓋品牌研究,包括消費者、競爭、行業、定位、訴求方向等主要研究;整合阿里媽媽鑽展、直通車、智無線、Tanx、外投外、視頻等產品平台,並將品牌分析結果直接連接入達摩盤DMP投放系統完成程序化投放管理;正在深度開發淘寶指數的企業營銷功能,與數據魔方一起為全鏈路檢測和優化服務。實現品效合一,全面提升客戶品牌及營銷效率。

阿里大数据

案例:

案例一:大數據分析對於發掘目標人群、重新調整品牌定位、重新設計品牌戰略和重新設置營銷規劃,最終大幅提升品效合一效率。

 

案例二:與代理商大數據合作提升研究能力, 幫助客戶獲得O2O項目的成功。

 

案例一:燕格格重定目標人群。

背景:2010年從互聯網崛起專門從事燕窩及相關產品銷售的品牌,2014年該品類淘寶銷量第一;同時燕格格也面對嚴峻的市場現狀:上有燕窩市場容量的瓶頸,下有競爭對手的蠶食。

 

目標:做大市場蛋糕!

問題:為什麼廣告效果不好呢?

【原有圈定人群】辣媽-操心老公、操心孩子、操心長輩,但同時追求保養,對美容、養身、抗衰老有強烈需求

【溝通內容】寶寶秀

 

分析過程:

通過全景洞察找原因:是否找對人?

通過【大數據時光可逆】對最近一個月購買燕窩的女客戶進行分析,發現她們在過去六個月中的消費偏向給自己買東西,很少買寶寶用品;通過TGI查看她們購買的品類排序,發現她們更偏重補品、營養;對比已經有寶寶的媽媽,她們更多是買寶寶的東西,很少買給自己。

大数据

分析結論一:所以燕格格要找的人不是辣媽而是懷孕中的媽媽。

通過全景洞察找原因:是否說對話?數據魔方-淘詞”孕婦”相關搜索詞,發現孕婦到底關注什麼話題?並分析興趣購買詞。如圖。

 

分析結論二:所以燕格格要對目標人群說的話不是萌寶來襲而是一人吃兩人補年齡冷凍劑。

 

結論:

【重定人群】孕婦

【重定溝通內容】讓更多的孕婦了解燕窩的好處;為胎兒補充必備營養;為自己保持美麗健康;

整個效果:CTR提高60.64%;ROI提高45.6%

 

案例二:阿里媽媽電通金鑽合作,聯想O2O喜獲成功

背景:2013年7月阿里媽媽攜手電眾數碼,針對聯想線下體驗店初步嘗試O2O模式推廣並取得成效後,2013年10月雙方達成戰略合作打造O2O營銷平台產品及解決方案。

 

2014年4月全面啟動金鑽品牌實效營銷系統及解決方案項目。希望通過聚合雙方優勢,共同打造O2O解決方案及金鑽營銷系統,以系統化產品化完善落地合作,旨在為聯想等品牌客戶提供更為高效全面的營銷服務。

大数据

產品說明和定位:

金鑽品牌實效營銷系統及解決方案是阿里媽媽廣告市場細分化戰略產品。金鑽產品整合電通安吉斯集團-電眾數碼廣告營銷數據平台i​​DMP與阿里媽媽達摩盤DMP,由代理商及Adchina聯合定制設計開發的品牌消費指數與定制化精準、標籤系統。整合了三方優勢:運用阿里大數據和大淘寶商業流量資源、電眾數碼整合客戶品牌營銷需求、AdChina定制技術,為大品牌企業實施品牌推廣和全渠道的產品促銷(而不僅僅是針對其淘寶店鋪)的品效合一的創新合作模式,提升了整體生態效能。

 

活動過程:聯想O2O活動

大数据

活動還在進行中:活動上線15天(截至2014年9月28日),已取得令客戶“驚喜”的成績已有超過16萬人次線上預約到門店體驗券/購買優惠券。 (去年同期一個半月不到2萬人次)

 

項目核心價值:

品效合一的新篇章:阿里媽媽整合體系內大量資源,為品牌企業進行淘寶推廣而定制了全新的實效營銷系統,滿足品牌客戶全鏈路的[整合電商營銷服務]需求。

 

大數據全新應用場景:阿里大數據在品牌營銷上的價值展現,全程平台化、程序化、數據化管理,建立和完善品牌私有數據,不斷優化投放效果,指導改善營銷策略。

 

創新合作模式:借助代理商擅長把握客戶需求及品牌研究。加強我們對於客戶需求的把握,並引導數據和產品的發展和應用,提升效率及銷售同時擴大影響。電眾數碼此次合作的階段性成功為後續的模式複制打下良好的基礎。

 

品牌營銷的升級:建立品牌專屬用戶數據庫,根據營銷需求生成專屬的品牌指數報告,定義品牌專屬的精准定向標籤。通過大量的客戶需求與大數據產品及服務的對接,完善品牌營銷支持體系,給品牌主及代理商帶來全新的品牌營銷。從1P(傳播)到4P(涵蓋產品、渠道、定價),全面幫助客戶提升營銷。

 

生態系統構建:涵蓋品牌主、代理商、adtech公司等業務關聯方在內的基於阿里大數據應用核心的生態體系的開放與互動,激發良性發展。

 

來自客戶的寄語:

來自聯想客戶:

從2013到2014,阿里媽媽憑藉DMP大數據的法眼,幫我們找到最精準的消費者,把他們從網絡空間帶到身邊最近的聯想店鋪;我們想要帶給消費者的體驗就是,不管他是在電腦前忙碌,還是在拿著手機消遣,在任何一種情境下,只要他需要聯想的產品,我們就可以將最適合的產品和最方便他購買的店鋪推送給他;這樣的構想,阿里已經幫我們實現了!從去年到今年,我們聯想累計有三十多個城市的三百多家線下店鋪藉由阿里媽媽的O2O營銷解決方案獲得了更充足的客源,實現了銷量的提升。感謝阿里媽媽!

 

來自電通安吉斯集團.電眾數碼:

一直以來,我們都將阿里平台的用戶視若珍寶——阿里不僅是消費者購物的平台,同時也是人們發現生活和滿足內心小期待的生活場所。我們希望在大阿里平台上去發現消費者,將淘寶用戶價值轉化為客戶的品牌價值。電眾與阿里媽媽共同開發的金鑽解決方案,通過雙方DMP的合作,幫助我們實現了這一理想。金鑽系統的金指數模塊,為聯想O2O項目的4P營銷(人群/產品/地點/促銷)策略制定提供了非常有說服力的數據依據,金標籤模塊則幫助我們鎖定城市,鎖定商圈,鎖定對聯想產品真正感興趣的人,將他們帶到身邊最近的聯想店鋪。

 

在大阿里所打造的生態系統中,我們是為大品牌企業提供營銷傳播服務的公司,我們發展電商業務的基本戰略,是藉由與阿里媽媽的大數據合作,充分開發阿里生活圈的消費者價值,幫助傳統企業實現品效合一的全渠道營銷引流。

 

最後藉美國運通首席營銷官約翰•海斯的話來結束此文,“我們正在經歷一場與工業革命十分類似的營銷革命”。 “將消費者當人看,而不僅僅是消費者的這一身份”是世界新品牌營銷“消費者導向”的必然擴展和提升, 大數據正在改變這一切, 並將改變未來。

 

作者:霍志剛|阿里媽媽品牌實效事業部總監、張陸|高級專家,via:阿里商業評論

End.

 

資料來源:煉數成金


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