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非常高興今天下午能到央視網的《大數據名人講堂》,來跟大家分享數據“贏”銷。這個“贏”既代表了經營的營;又是如何贏得營銷的贏。今天分享的內容大致分為三個部分,第一個部分講為什麼需要數據營銷。第二部分講目前數據營銷主要關注的受眾群體。第三部分講目前主流的數據營銷方案,如何幫助客戶通過大數據來贏得客戶。首先討論一下,什麼行業需要數據營銷?我們列出了大約有16個代表性行業。
金融行業為什麼需要數據來做營銷?大家看到金融行業的各種理財産品非常地火,同時呢,欺騙、詐騙也頻出,需要用數據對獲取的金融客戶做一些反作弊過濾、建立羊毛黨模型來幫助金融客戶拿到更為優質的客戶。快消為什麼需要做數據營銷?我們看到很多很多的快消品牌,他們會贊助一些節目、贊助一些賽事,這些節目和賽事的觀眾到底是不是我這個快消産品的受眾群體?其實很多快消品牌是不知道的,它需要數據來幫助決策,到底該贊助哪一個節目,或者是贊助哪一場賽事對它更有幫助,使他的品牌受眾更精準,更具體。
房産行業為什麼需要數據營銷呢?第一個階段,一個房産企業到底是否決定拿這塊地,他是需要對這個地周邊的人群做分析的,對於潛在的人群做了分析,他才能夠預估出來這塊地的價值。當然我説的拿地指的是客觀的價值評估體系之內的,有一些貓膩的不算。第二個是説地拿到之後房子建起來了,如果是住宅地産,他到底找到哪些人群作為潛在的客戶進行銷售?如果説是商業地産,怎麼樣去找到一些合適的商家入住,讓他的利益更大化,都是需要數據來做支撐的。
汽車行業也是同樣道理,到底我這個品牌的汽車受眾在哪,哪些媒體更適合我這個汽車品牌,需要一些數據支撐。像4A公司,它上接品牌廣告主,下接媒體。對於品牌廣告主來説,它需要用數據支撐做方案;對於媒體來説,他需要用數據來幫他去選擇更合適的媒體公司、更合適的廣告平臺。同樣的廣告投放平臺也一樣,它需要數據是做什麼?做定向,到底哪些數據能幫我去定向到這類目標人群,需要有數據的支撐。同樣的BAT、電商網站之類的它也需要,無非是説對於BAT這類企業它有一個內部數據的閉環,自己能搞定,對外部的數據依賴不是很突出。像資訊類和視頻類的APP它們其實對於數據有兩方面的訴求,一方面資訊和視頻類的這種應用它是廣告主,它需要推廣自己的APP,所以它要找到目標群體在哪。
另一方面,這些資訊類和視頻類APP,它本身也是媒體,它需要對自己的媒體價值做最大程度的變現,要用數據來幫助它分析媒體,哪個方面更適合哪一類的品牌,或者更適合哪一類的活動。手遊也一樣,對推廣變現都有數據的訴求。我們發現基本上列出的這些行業,覆蓋了吃穿住行,都需要用數據來貫穿到營銷的領域幫助他去做決策或者説幫助他去獲取一些目標用戶。
數據到底能為營銷做什麼?大數據與營銷到底如何結合?實際上解決的是,第一,我的目標受眾群體到底在哪。第二,我如何用一些合適的方案來吸引更適合我的客戶群體。第三,如果我的老用戶要流失了,老客戶要走了怎麼辦?我有沒有一些合適的方案(留住他們)?第四,我能否有一些合適的活動、或者説一些創意,讓一些目標用戶光顧我的店面?第五,我收集到了很多用戶的數據,我怎麼用於重復的營銷。哪些數據對我的營銷有價值,哪些沒有價值,我如何通過我的一些數據來觸達到有效的目標群體上去。基本上來説,大數據和營銷的結合無非就是圍繞著上述幾個問題來展開。
從營銷的本質上來説我們首先要面對的就是贏得客戶,那麼贏得到底是哪些客戶呢?可以細分為三類:第一是老用戶,第二是興趣用戶,第三是潛在用戶。在營銷圈裏有一個默認的一個規則,獲取一個老用戶的成本要低於獲取一個新用戶的成本,一個新用戶的獲取成本基本上是老用戶的5倍,所以對很多公司來説,首要的就是把老用戶維護好,然後盡最大的可能去找到對我有興趣的用戶,然後再用一些很好的營銷方案去去觸達潛在用戶、轉化變成自己的用戶。
那麼什麼是老用戶呢?對於一個電商品牌來説,常用這個産品的,是一個活躍用戶,不常用的它可能就是一個沉默用戶。用過一段時間之後再也不用了,基本上找不到這個人了,這種用戶就是流失用戶。這些用戶都叫做老用戶。對於活躍用戶來説我們首要的營銷手段是什麼?通過數據分析他的行為特徵,他對哪些産品、哪些商品、哪些遊戲道具、哪些的理財産品更有興趣,要推一些營銷措施,促使他去加大消費。對流失的用戶來説,你要分析他在這個時間段內跑哪去了,能否把他挽回,很多公司會提供一些優惠價格作為挽回手段。
對沉默用戶來説,如何喚醒他。對流失用戶來説,能用什麼樣的手段挽回,這些都是通過數據在幫助企業做老用戶運營。
什麼是興趣用戶?從我們目前能夠判斷的場景來説無外乎三種,第一是搜索,比如説我們在搜索引擎裏面去搜一個商品,為什麼我要搜索?就意味著我們對這個商品有興趣。第二個是説在逛商場的時候,我們對一個商品有興趣才會駐留在某一個商家,才會去詢價,才會去與營業員溝通。那麼這種駐留和詢價,也代表了我們對某些商品有興趣。第三個是什麼呢?就是用競品,它代表了對同類型的商品也有一些興趣。這是我們對興趣用戶的定義。
那什麼是潛在用戶?潛在用戶的定義偏哲學,你不知道這個用戶在找你,但其實他很想知道你在哪,他想來用你的産品,這就是潛在用戶。實際上在分析的時候,有一些數據算法在裏面,能幫助找到他的一些特徵,和産品特徵的匹配度。
如何使用數據去面向客戶開展營銷,讓這個企業取得更好的營銷效果呢?
這是無論面對老用戶,還是面對興趣用戶,還是面對潛在用戶都要解決的問題。你想去獲得這些用戶,首先要構建一個營銷閉環,這個營銷閉環分四個層面。第一個層面是要找到這類群體,找到這個客群在哪;第二個層面是對這個客群做知己知彼的用戶洞察,洞察他的各種特徵,根據這些特徵找到媒體或者是廣告渠道去做精準的營銷。最終要對這些營銷活動做效果評估,選出最有效果的一些活動,或者最有效果的一些渠道來進行重復地營銷。
這個循環是一個螺旋式上升的,可能你第一次創建的人群、第一次做的畫像、第一次做的投放、第一次做的評估,不會盡如人意。但是由於有了這種閉環,由於有了這種螺旋型的上升通道,這個營銷的過程逐漸獲得優化,逐漸能讓企業獲得更好的目標人群。
我們具體來看一下,客群構建是什麼意思?從我們日常的企業運營看,基本上是分三類場景。第一類場景就是説,譬如説我是一個服裝品牌,
擁有這10%的客群數據,這就作為我這個服裝品牌的種子用戶,通過種子用戶可以上傳到譬如説一些大數據平臺裏面去,幫你找到更多的與這個種子人群相似的一些用戶,這就是我們説的LookALike構建。通過相似度的算法,幫你從10%的受眾裏面找到更多的受眾,可能你只有100萬,但通過一些相似度算法,在一些大數據平臺裏面能幫你找到2000萬、3000萬,那這個企業就能構建出自己的潛在目標用戶人群,就可以通過這個人群來做一些營銷觸達。
第二是通過一些現成的標簽,很多數據平臺它本身就會對自己的數據庫裏面的人群做一些定義,譬如説我們在用搜索引擎的時候,我們搜索各種教育類的、搜索各種母嬰類的、搜索各種化粧品類的,那這個搜索引擎平臺就會對你的興趣做了區分,你可能是對化粧品有興趣的,你可能是對教育有興趣的,你可能是對母嬰有興趣的,那這種興趣的構建就代表了通過固有的標簽來構建的人群,通過這種人群你也可以做一些有效的營銷觸達。
第三個是通過地圖來創建,譬如説這個目標群體可能它只適合高端小區的、可能它只適合某個商圈的、可能它只適合常去一些運動場所的、可能它只適合常去高爾夫場的。可以通過地圖來選擇這些區域去創建人群、找到這些人群。
簡單來講就是兩部分。第一是通過自有的數據去創建,如果自有的數據少,可以借助第三方找到更多。第二是通過合作夥伴或第三方的數據來創建,通過他們的固有的標簽體系,或者固有的算法,或者説固有的全國位置數據人群的分佈來創建,這是客群創建部分。
我們看一下人群創建之後能做什麼?譬如還拿服裝品牌為例,有了自己10%的種子人群,上傳到了第三方平臺,就可以對這10%的服裝人群做全方位的畫像和了解。
我們就會發現,他們的人口屬性是什麼?他們的終端屬性是什麼?人口屬性可能是男是女,終端屬性就是用什麼價位的手機、用什麼品牌的手機、用什麼機型、他們主要在哪些城市分佈、他們平時主要活躍在哪些城市、他們日常喜歡哪些教育的應用、他們經常看哪些視頻、他們經常出行用什麼工具、在金融興趣上主要用哪些銀行或者理財産品、在日常生活中使用哪些健康類應用,旅遊上更多的傾向於去哪些景區、使用哪些旅遊APP,喜歡什麼卡牌遊戲、還是棋牌類遊戲,生活中是喜歡打折、還是喜歡點評分享類的軟體。
在消費上喜歡高端的奢侈品、還是時尚品牌、還是平價商品。在資訊的層面上主要是財經類的、還是歷史類的、還是體育類的。社交層面上,主要是喜歡通用的手Q、微信、還是喜歡一些有特殊癖好的一些社交軟體。網購上可能是喜歡淘寶平臺,還是京東這類平臺。總之,能對這個服裝品牌的目標人群做全方位的特徵刻畫,能找出他們具有明顯特徵的一些點,以及符合這些特徵點的一些媒體,這就是畫像洞察部分。
我們具體來看一下,譬如説人口學,我們能清晰地知道,這個人群他的男女的比例是多少、他們的年齡分佈有哪些特徵、他們是否有車輛。
基本上人口統計學能了解的很清晰,當然這是一個群體的特徵,對個人來説是無法具體定位的。群體特徵很明顯,比如説像終端特徵,這個人群他主要用的是蘋果機型,其次是三星,然後是華為。你也會發現這些人群裏面,有一些人用手機、有些人用平板、有些人用其他的設備。那我們也能看到這些人群他們在一個城市裏面日常的生活區域,集中點在哪?比如説主要集中在東直門、西直門、國貿、或者是天壇公園。
這種特徵發現之後,就可以對一些媒體做精準投放,譬如跟在東直門或西直門有戶外廣告屏的媒體去合作,或跟在國貿、天壇公園附近有相關媒體位置的媒體去合作,總之通過城市滲透,能夠很清晰地了解到這些人群日常的一些活動範圍。
那另一個是人群遷徙,就是這類人群他到底平常是常在北京的多、還是在上海的多、還是在福州的多?基本上能夠把這個人群日常遷徙範圍找出來,譬如説知道他們常去上海,或者是常去福州,可以和一些航空公司合作,給他們做一些優惠,對他們的航班做打折、做一些矩陣式銷售。這就是我們通過人群遷移的特徵,延伸出來一些有針對性的營銷行為。
還有我們也看到了,能夠很清晰地刻畫出來他們的網購指數,就是説你在網上到底是喜歡比價的呀?還是喜歡導購呀?還是喜歡團購呀?還是喜歡分享?總之把這個特徵刻畫的很清晰之後,對於商家來説我可以對這個群體做出更有針對性的營銷活動。那同樣的我們也會提供譬如説消費指數、譬如説視頻指數、或者社交指數,對消費者日常的吃穿住行等特徵做詳細的刻畫,幫助企業更深層次更全面的了解用戶群體的一些行為特徵。
了解了之後呢?要觸達到這些群體,還是要獲得這些客戶,獲取這些用戶讓他更長久的去使用或者購買我的産品。目前在國內基本上會有四種的營銷手段。一種是通過廣告,一種是通過短信的方式,一種是通過郵件,還有是通過call center。call center大家都知道我們很多時候是不勝其擾,經常有人打騷擾電話,經常那些緊急而不重要的事情全是由call center發生的。所以這種廣告觸達模式在中國基本上很多時候會被用戶所摒棄,比較討厭。
第二個就是電子郵件,電子郵件的營銷在國外是相對比較流行的,尤其在美國非常流行,在中國我們也是被用爛了。很多電子郵件你收到之後會放置一邊。至於説短信我們幾乎現在收到這種營銷短信就怕了。但無論如何,短信、電子郵件和call center目前還是幾個主流的營銷觸達方式。我要重點講的是移動廣告,移動廣告在目前的形態下主要的觸達方式是兩種,一種大家可能經常看到,就是搜索引擎,通過關健詞觸發廣告主的這些廣告,最後能看到可能更適合你特徵、適合你興趣的一些商家的産品。
第二個就是移動廣告平臺,或者移動廣告聯盟推出的廣告。譬如説我們有的時候在手機上看到了一些插屏,看到一些前貼片廣告,這些很多時候都是來自於移動廣告平臺的一些推送廣告。基本上説現在我們能看到的營銷觸達的手段是這幾種,就是網絡廣告、搜索引擎的廣告、短信、電子郵件,還有call center。還有一個在這裡面沒有列出來,是目前我們也基本上天天看到,戶外的大屏廣告。在公交站臺、在樓宇之間、電梯之間都能看到。這種廣告我們也發現它也逐漸地走向了基於數據決策的這個層面,因為我們發現很多很多的這種戶外廣告公司,他也會與一些數據公司合作,去用數據幫他分析這個樓盤的上班人群主要的特徵是什麼?然後推出有針對性的戶外或電梯廣告。
這個小區的人群他的主要的特徵是什麼?是老年人為主、還是上班人為主,他可以推出跟他們相匹配的廣告。地鐵站牌,或説公交站臺日常的人群是哪些,也會推出相匹配特徵的一些廣告。我們發現基本上除了現在能看到的傳統的戶外廣告之外,他們也在往智慧化轉變,也去與數據結合,去做一些更有洞察,更有洞見性的廣告。
(營銷閉環的)第四個是營銷評估。就是對於任何的一次廣告投放而言,廣告投放出去了,不能像潑出去的水收不回來吧。還是要去評估每次投放的效果,到底它的投放效果如何,是否滿足了廣告主的訴求?是否找到了真正的目標人群?還有哪些地方可以提升,這是每一次投放都要做的事情,。
做全方位的分析服務,最終看看是否能達到營銷效果,然後重復地投放,最後真正地能夠實現一個循環往復的有效投放。這是我們看到營銷評估裏面常用的做法。對於很多的投放而言,基本上大家會關注這次投放有多少曝光、有多少點擊、點擊率到底有多大、哪些平臺帶來的,這是一個常用的特徵。會通過時間、通過媒體、通過渠道來去區分這次投放的顯示、點擊、曝光、激活、效果等等,來去評估。
但同時我們也發現目前的網絡廣告業態已經很複雜了,很多時候你還需要提供輔助的手段,這個輔助手段什麼呢?就是下面列出來的叫作弊防護。就是每次的曝光、每次的點擊、每次的激活,到底有多少是真實的?到底有多少不符合我們目前的這種訴求?也就是説有很多假量,不合格的量摻了進來,這個是很多的平臺都需要去解決的問題。我們也發現國內一些企業專門為此提供了一些作弊防護的工具,幫助他們分析顯示,如經常來自一個IP、來自一個位置、來自一個媒體,它可能是疑似作弊的。這些點擊可能是經常的,就感覺像一個設備、或者説像一個區域來的,而且非常地有時間規律。
通過這些能判斷出來這些點擊也有可能作弊,還有一些我們看到也監測一些付費,你會發現一些付費特徵,這個用戶的付費在這裡面特別特別地大,幾乎超越了日常大家的認知,譬如説一個産品上線才一天,這個人就在裏面付費可能數千上萬,意味著什麼?意味著可能在裏面産生了一些刷量的行為,都是一個疑似的對一些廣告主能提出警醒作用的一些特徵,會通過一些這種作弊防護的平臺來體現出來。只有效果評估完成之後,我們才能説OK,這一次的投放結束了,那下一次投放又重新開始。
下一次的投放重新開始,它不是對上一次的重復,它是對上一次的昇華。它需要對上一次效果評估之後,對更優質的人群和特徵做出分析,分析出來之後,對這個特徵可以做lookalike放大,找到更多的符合這個特徵的人群,也可以通過這些特徵建立一個模型和算法,與第三方平臺去合作,去拿出他們更多的人群。基於此再重新去做洞察,去發現原來這些人是適合這些媒體的、這些人常分佈在這些區域、這些人他有這樣的偏好,基於此我們才能作出下一次的更有針對性的營銷,那最終再次去做一個更有效的評估。這個過程是循環往復,所以説我們認為數據營銷的關鍵是什麼?
是形成營銷閉環,形成營銷閉環,讓整個的營銷形成環路,能夠循環迭代。基於此最終你才能夠真正地去獲取適合你的老用戶、適合你的興趣用戶,你想找也很難找到的潛在用戶。這就是我今天所分享的核心,數據營銷的關鍵是形成營銷閉環。OK,那今天的分享就這麼多,謝謝大家。