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品牌營銷:用戶分層、溝通策略、統計評估那些事

時間:2021-03-15 09:33|來源:網絡整理|編輯:|點擊:

編輯導語:如今市面上的品牌種類越來越多,各種新品牌不斷的推出,也推動了新品牌用不一樣的方式進行營銷和定位。品牌營銷對每一個企業的發展都起到至關重要的作用,好的品牌營銷可以更好的促進品牌的銷量,讓品牌在市場中立于不敗之地,給企業帶來更多的經濟效益。

 品牌營銷:用戶分層、溝通策略、統計評估那些事

我認為數字化是天時地利人和。

“天時”主要指組織架構:因為數據天然在業務這邊有屏障,各個業務團隊在運營過程中積累了很多數據,但業務團隊拿到數據需要組織的驅動。我們當時的營銷部隸屬電商團隊,我的領導是電商總監,所以在數字的控制權上有天然優勢。

“地利”主要指流程:在前 5 年的時間內,運營和數據這兩個閉環天然隔開,一般運營有自己的專屬閉環,如從商品、銷售、預測、上架及最終的渠道分銷等構成一個完整業務閉環。在數據這一端只能看到業務的最終呈現結果,從結果角度驅動業務,必然存在不相接的狀態。

因此,在后兩年,公司在流程上做了一個調整,之前團隊一般是業務團隊出策略,數據越來越多后,我們希望數據團隊來出策略。如在審批預算上,是否花錢由數據團隊來決定。

“人和”對數據團隊有較高的要求:其要求在于,第一,懂數據,對數據有敏感度;第二,雖然不在業務圈內,但要知道業務體系是怎么跑和運轉的。因此,這方面對人的要求極高。

在最初做品牌營銷時,我們團隊做了三件事:

數據收集整理,與各個團隊一樣,做好數據基礎;

數據的洞察分析,即收集的數據如何做洞察、如何賦能業務及支持業務的決策;

數據營銷應用,品牌營銷三步法聚焦在第三件事情上,在基于數據、用戶行為分析的基礎上,如何做品牌營銷,所有東西都是基于內部方法,就比較容易上手。

當時面臨的主要挑戰也有 3 個:

數據分散在不同的數據庫,不利于統一管理、分析和再利用;

2 個服務商的系統都屬于 SaaS 版本,即標準化的產品,有新功能需求很難滿足;

線上數據報表繁多,各個部門做報表的時間花費較多,人工成分很多,效率低,易出錯。

我們的消費者電商觸點分布涵蓋市面上豐富的電商平臺,如淘寶、拼多多、有贊等,相應的數據獲取工具有京東九數、品牌數據銀行、ERP 等,數據存儲也會放在阿里服務器、京東服務器、聚石塔等,整體來說數據相對分散。

同時,從品牌角度看數據,在做數據利用和效率分析時非常低效,業務部門會給我們提很多需求,這些需求幾乎都是要人工做,但是業務對時效性要求很高。

效率低就會直接引發一個思考,如何提升團隊數據分析的效率?

當時,公司有超 4000 萬名消費者的訂單與行為數據,但這些數據如果不產生價值就是成本。老板每天 challenge 我們的也是圍繞這幾個問題:數據怎么為業務賦能?怎么產生價值?如果數據就是存在在那里,每年都要付出存儲、硬件等費用成本。

所以,我們當時面臨了四個問題:

數據效率:

各品牌數據量級龐大,現有系統運算速度低下,數據準確度受影響;

各部門數據需求和處理頻繁,易出錯,需要提高數據處理與報表制作效率?;旧鲜鞘止こ鰣蟊?,整個業務加上數據團隊,報告約在三四千個。

數據分散:

各銷售平臺、各系統、各業務線數據孤島化,分散在不同系統,難以管理,整合分析與應用;

各平臺格式不統一,全域品牌和用戶分析受阻。同時,從品牌視角看,數據十分割裂。比如,當看用戶畫像時,有天貓用戶畫像、微信用戶畫像,導致在市場部做廣告投放時,對以品牌為全視角的畫像可參考性比較小,另外對消費者整個生命里程的周期偏差比較大。

數據價值:

用戶與數據量級大,但數據價值挖掘不深,許多數據為沉睡數據資產,利用率不高。

數據應用:

現有工具未能滿足新的用戶歸類與營銷需求;

用戶營銷渠道多樣,需對用戶營銷手段整合規劃以優化投入與效率。讓數據能真正賦能業務,驅動業務增長。

針對以上問題與挑戰,下面主要分享數據應用實踐這部分,我將其抽象為三步:

第一步,做用戶分層,品牌零售一定要進行用戶分層,再看分層的差異性,及用戶心智差別;

第二步,制定溝通策略,即針對不同用戶,在不同時機推不同商品;

第三步,科學的統計評估方法,即用事實說話。

具體來看:

一、用戶分層

對于品牌快銷,最重要的是回購周期,它決定了用戶心智。

1. 回購周期 RC(Repurchase Cycle):

回購周期是指一個正常(平均)用戶從第一次購買開始到再次購買之前的時間周期。

回購周期有 2 種計算方式:

1)正常用戶計算法

正常(平均)一次購買量

正常(平均)每天使用量

RC = 正常(平均)一次購買量/正常(平均)每天使用量

2)現有數據歸納法

根據品牌消費者購買信息,將所有回購用戶的平均回購間隔天數制成分布柱狀圖

累計 90% 用戶的平均回購間隔天數即為 3RC

RC = 累計 90% 用戶的平均回購間隔天數/3

下面舉個小例子:

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