首页 文章详情

回归消费者,实现全渠道营销

TalkingData | 58 2022-08-03 19:37 0 0 0
UniSMS (合一短信)

过去十年,中国行业格局发生了翻天覆地的嬗变。自移动互联网兴起带动电商腾飞,到多个概念横空出世,互联网巨头试水布局,企图通过数字化手段对多个行业进行再造。至2020年新冠疫情卷土重来,加速国人生活方式转变……新的行业格局正在以前所未有的速度被创造、被重塑,新的技术、业态和商业模式层出叠现。技术变革催生全行业数字化变革,但企业数字化转型旅程并非一帆风顺。

数字化转型并不是单纯的线上渠道布局,更关乎其背后企业核心运营能力的全链路数字化改造。

近日,TalkingData的创始人兼CEO崔晓波出席四为高管教育“消费新范式-「应对危机」主题课程”,分享《回归消费者,实现全渠道营销》课题从数字化视角出发,结合消费结构升级变化,选取多个经典案例分析,解读TalkingData品效合一、数据驱动的全链路闭环营销策略,以及基于数字互联时代基础上的企业精细化用户运营策略。

ddfa30ca583141c660eb14f2241f5132.webp

崔晓波先生认为:新消费品牌的核心变化是品牌运营思维的变革。从过去动销驱动的产品1.0模式,嬗变为以人为本、以渠道推动到品牌驱动、从大分销到DTC(Direct to Customer,直接面向消费者)的新产品2.0模式。

产品1.0时代,产品稀缺、消费结构简单,企业关注基础设施、品质保证、获客体系就可以成功。这个时期,企业的常规打法是“大渗透、大渠道”策略。在线下商超、KA(KA卖场,营业面积、客流量和发展潜力等方面都处于优势的大终端)各个渠道铺货,同时走性价比路线,企业围绕产品本身做文章,包括产品的交易、物流、信用体系、支付体系、品牌保障、获客渠道等,以期提升产品复购率。

而随着消费结构升级,新消费时代来临。新人群、新渠道、新营销,多个维度推动着企业传统打法迭代。首先,占据主流消费力的Z世代们更倾向于个性化、自我认知的精神需求消费,随之而来的是反传统营销打法和新国潮兴起;渠道方面,随着抖音、天猫、小红书、B站等to C平台的兴起,流量的去中心化、碎片化成为常态;同时,新营销模式从传统的“有限心智、有限货架”,变革为如今以内容驱动、去中间商的“无限心智、无限货架”。传统大渠道、大渗透模式逐渐出局,新产品2.0时代来临。

     新产品2.0时代 

三大特征

9b2c5159b894162df92279c606b34994.webp

1

精准人群

产品2.0时代,出生于1980年-1994年的Y世代和出生于1995年-2009年的Z世代构成了庞大的消费市场。

随着Z世代人群的成长,其消费能力不断攀升,构建了新的流量中心,对消费市场的影响力持续深化。Y世代和Z世代在应用偏好及消费特征方面都有着不同程度的差异,消费人群结构出现分级。

后流量时代,电商平台盛行,粗放式运营对用户增长助力微乎其微,这就要求企业选择从数据、内容、链路多个维度出发,对用户实施全面有效的“精准运营”,突破用户增长“阈值”。

企业产品定位必须做到精准,购买力、精神元素、价值主张必须非常清晰,哪怕是小众用户,也能爆发强大的购买力。而这种购买力在共享了产品1.0时代的获客体系、电商基础设施之后,将产生极强的爆发力。

2

极致C端视角

新产品2.0时代,带来的不仅是需求变化、人群变化,品牌底层的经营逻辑也在发生变化。在以人为本的消费品时代,越来越多的品牌开始“以使命为本做品牌”,立足消费者需求视角,提升用户的LTV(Life Time Value,生命周期总价值),持续吸引更多用户,为品牌创造口碑和影响力。

谈到极致的C端视角,不得不提及乔布斯,苹果极致的用户体验,让iPod、iPhone、iPad、Mac和Apple Watch成为改变生活方式的产品。近些年来,中国也出现了许多极致C端视角的企业。

3

场景构建

“人-货-场”三者之间关系的重建,是零售行业升级的核心。在以沃尔玛为代表的零售1.0时代,场景主要指的是物理意义上的消费场所,即线下店铺。到了以亚马逊为代表的零售2.0时代,场景的意义进一步延伸,包含了虚拟空间中的消费场所,如各类电商店铺。

而在新产品2.0时代,消费者对“场景”的需求更多进入“物联网”概念阶段,消费者在产品交易空间内,拥有了更多可追踪的内容。

从前端讲,包括向消费者提供产品的可追踪信息和故事;从后端讲,还要有AI、VR等新技术手段支撑的消费体验提升。新产品2.0时代最重要、最核心的就是场景,企业必须要更用心地打造更具交互性的产品。

    D2D数字化转型  

五个方法论

随着新产品2.0时代的到来,消费行业竞争日益激烈,商业模式进一步复杂化。从流量入口来说,如今的互联网环境与从前大相径庭,流量入口多样,用户选择增加,时间碎片化且触点分散。在稳定性差且碎片化的流量环境中,流量端对企业供应链提出了新的需求。

从O2O到OMO,从流量争夺到流量运营,TalkingData基于大数据的生态能力,提出了以数据为核心的全链路营销&运营闭环的“D2D数字化转型方法论”。

3a72166478a77361583db6946f2b0c99.webp

TalkingData数字化转型方法论,即从“数字化”到“数字化”,以企业营销战略的数字化为起点,以数据闭环为基础的数字化运营闭环,全面提升企业数字化营销能力。对于企业数据智能业务模型的成熟度分析,TalkingData也有自己的一套索引范式,分为五个部分:

1

业务数字化

利用商业智能和传统数据仓库来监督或汇报目前的经营绩效。

2

数据资产化

综合利用新的非结构化数据、先进的统计方法、预测性分析、数据挖掘以及实时的数据反馈,识别实质的、重要的、能被整合进核心业务流程的actionable insights。

3

应用智能化

组织运用嵌入式分析自动优化业务流程中某些部分。

4

效益数字化

利用大数据寻找新的盈利机会。

5

业务转型

利用所获得的对客户使用模式、产品性能以及整体市场发展趋势的深入见解,来转变业务模式,为新的市场提供新的服务,这也是终极目标。

    D2D的实现路径  

六个层面

1

数字化诊断评估模型及优化策略建议

建立数字化评估模型,结合行业标准和企业自身成长性,多维度诊断零售企业数字化水平。

341996788fb73dcd337c0050ffe4436b.webp

2

全域触点建设

以业务的数字化为起点,拆解人-货-场的数据元素,厘清交互的流转数据,将业务数据化。

传统方式下,以ERP、CRM等内控驱动的零售经营,将财务绩效指标作为衡量企业产出的唯一因素;物质化的资产作为生产支撑工具,与业务运营有较为清晰的分割;不管是以产定销还是以需定产,对于消费者的评估和市场的预测,都基于较为粗放和单一的逻辑;前端的设计、生产、供应链,到后端的市场、销售、终端,单向的业务链条难以形成前后端的有效整合和互动。

f00ef957fa80ffe61e3615c977bf2ca6.webp

3

建立数据资产

在互联网和大数据的驱动下,从交易到交互,再到公开市场,企业对于消费者的洞察具有更为全面可获得的数据,将数据视为资产运营,并成为贯穿企业运营的承载主体,其战略意义已经超越传统的资产范畴。

因此,全域触点建设尤为重要,将“人-货-场”的元素拆解,并建立关联;通过收集各交互流转的数据,形成数据资产的流动;通过工程化、标签化、模型化的注入,形成数据资产的价值运营,以实现全触点互动、全链路体验和全渠道的融合。

83bf84f29c570b0b62942141510b3e21.webp

4

决策智能化-全域标签体系建设

从数据现状掌握入手,构建基础标签与模型标签的全面标签体系;建立人、货、场的全方位标签体系,支持多业务场景需求;搭建产品、会员、业务三个维度的数据模型,确定模型应用及指标检测体系。

5

基于场景的数字化运营-会员运营

从消费者经营角度,提升消费者价值转化的漏斗、提高收入、降低成本,是提高收益的三个重要内容。

构建潜在目标客户群体,提高从潜在会员到会员、再到高价值会员的漏斗转化,降低休眠和流失会员比例,使会员价值分布上移,构建良性的会员结构。并在交易环节,以更丰富和贴近的营销策略,提高客单价,降低销售成本,提高ROI。

6

自动化闭环实现数据驱动业务流程

以业务场景出发到业务场景验证的数据分析建模闭环,实现数据价值的不断挖掘深化。

ec7dddde881cb12977cdef3ae5572428.webp

在数据驱动的社交媒体营销服务造就的“新产品增长”中,企业最需要关注的是新媒体环境下的品牌定位,定性+定量传播的关键要素,跨平台优化传播内容&玩法,采用公私域触点结合,高效进行营销转化和用户增长,以提升品牌的破圈、传播能力。

编辑 | Ella

来源 | 公众号“四为高管教”,本文节选自“消费新范式-「应对危机」主题课程”第三讲

推荐阅读:

0846fcd52cd7deed4985bf907f9ace76.webp

TalkingData CEO崔晓波受聘全国工商联大数据运维(网络安全)委员会委员

dc46fd90309e20da89c5bbe8e78e204f.webp

重磅发布 | TalkingData全新品牌营销产品矩阵

f7df9635808149b16d95a49e5791cad1.webp

聚焦品效合一,TalkingData发布腾云品效分析平台

51565f7967ca5a0e02d59d82bf628234.webpa66a940dcb4d539178fd757f98c23ddb.webp

TalkingData——用数据说话

每天一篇好文章,欢迎分享关注

8ccf3dc2bbab55ec7b898860e352af3a.webp06aade95c8187bf4450891051fde4de4.webp
good-icon 0
favorite-icon 0
收藏
回复数量: 0
    暂无评论~~
    Ctrl+Enter