2019.01.03 丨 壹佰案例

TOP100summit分享实录 | 服务快消品牌的数字营销解决方案

2019.01.03 丨 壹佰案例



本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,个推大数据产品咨询总监沈都分享的《服务快消品牌的数字营销解决方案》实录。


分享者沈都具备丰富的互联网研发和营销策划经验,善于通过数据分析发现企业服务环节中的更多营销价值点,曾负责长城汽车、高露洁、欧莱雅等多个项目的数字营销工作,在数据,分析挖掘和应用上有丰富的实战经验。



编者按:2018年11月30日-12月3日,第七届全球软件案例研究峰会在北京国家会议中心盛大开幕,现场解读2018年「壹佰案例榜单」。本文为个推大数据产品咨询总监沈都老师分享的《服务快消品牌的数字营销解决方案》案例实录。


众所周知,广告分为两大分支,即效果广告和品牌广告。效果广告在移动端领域非常普遍,例如,你看到一条消息刺激你去安装下载一个APP,或是留下信息注册,这就是效果类广告。


品牌广告是指大家在传统媒体上看到各种各样的广告信息,不管是请人代言还是户外海报这都属于品牌广告。与效果广告最大的不同是,它并不是追求在一次广告投放中产生立竿见影的效果,而是在一个长期与消费者沟通过程中,让品牌形象深入心里。品牌广告中根据品类不同,还可以分成更细致的观点,例如,耐用品、奢侈品、快消品


耐用品,一般品牌商常用的方式是宣传它的功能性、可靠性、耐用性。奢侈品则完全不同,奢侈品有自己的一种品牌理念、质感,这体现了奢侈品消费者的身份特征。快消品是覆盖更大的品类,消费者对于快消品的理念也会随着各种各样的因素而变化。


快消品市场竞争激烈,消费者见异思迁


对于快消品来说,它受影响的因素非常多,我们先从品牌因素来讲:


品牌本身是一个消费和决策的因素,比如,耐克、宝马这种品牌因素非常深入人心。但是快消品的活动非常多,我们常说:“广告打得再有情怀还不如双11半价。”这是活动因素。另外就是环境因素,现在一些快消品在电视剧/综艺上做赞助,有些人会冲动购买,这时,它的目的就已经达到了。最后是购买心理,比如咖啡,你看到身边人在喝,你作为消费者也会想要尝试一下。


快消品的消费者特点:


1、购买习惯因人而异。

2、消费者购买快消品是相对感性的产品。现在一些网红、博主带货,如果你对他有好感,很容易会被其影响。

3、快消品价值不高,所以,导致消费者的忠诚度并不高。


品牌营销面临的问题


快消品的这些影响因素会影响品牌在很长时间内的表现,所以,我们该如何帮助品牌者更好的了解消费者?这个才是品牌主关心的事情。要做品牌广告,就一定要走心,让品牌形象深入人心。因此,想要了解消费者,传统的方式是问卷或者访谈,挑出一小部分用户代表整个群体,通过他们的沟通交流挖掘出内心动机。但是,这相对有三个弊端。


第一个,调研成本相对比较高。有效问卷需要很大的量,可能需要几千份甚至上万份问卷,这时问卷筛选率非常高,一个产品就要做一轮调查,时间线会非常长。


第二个,我们现在做一些访谈的时候,需要从消费者口中获得一些声称的消息,但其实这些消息并非他们的真实想法。


第三个,我们在选一些媒体去做触达时,因为前期是抽样调研,所以,在投放的时候,量本的用户不能覆盖整个群体的特征。


面对这些弊端,我们能否用一些数字化的方式去解决呢?


虽然,大数据强调的是全量,但广告一定是品牌和效果分开的,传统广告是通过一轮一轮的品牌印象,在一些关键时点做大型促销,在数字化领域,我们同样要遵循这样的规则,而并非在有了一些数据化的工具之后,把品牌广告做成效果广告,这是很多品牌主在一开始接触时产生的误区。



上图是我们经常跟品牌主做的营销节奏。对于一个品牌来说,营销时点是分开的,在平日的一些时间段,它要做的是找到相应人群做一些相应内容的传递,以此达到品牌印象的建立。在一个大促的时间点做临门一脚的事,关系就像蓄水池,平时品牌印象就是蓄水池,而大促相当于一个开关。


我们如何帮助品牌广告主做数据化的营销工作?


每一个人都是数字时代的网民,不管我们去消费、娱乐、通行、订单等所有行为都要通过手机。平均每个人手机上主动下载安装的APP有33个。所以,有了这样一个移动端的基础后,我们才可以说打造以人为单位的移动营销工具。



上图可以这样理解,通过大数据可以解读消费者在移动端的行为偏好,由此便充分了解消费者,最终通过“人”推导营销策略。


这个时代不缺数据。一个品牌在各个领域都有它的数据,比如,电商平台中会有大量CRM的信息、订单信息、消费者信息、消费者购买时间、购买金额等数据。另外,线上各媒体投放的时候,也会留下大量消费者数据,比如,哪些消费者在什么地方看过广告,有没有点击,以及对某些广告的敏感度等。但这里有个很大的问题,在不同的场景里,数据的沉淀方式是不同的,因此数据无法被打通。


那么,我们如何知道消费者既购物又去了线下门店,并且还看到了广告呢?


现在,BAT有非常强大的账号体系,所有的APP、网站都用微信/淘宝账号登录,我就可以知道同一个人分别在哪些地方出现。而我们的方式是ID打通,我们把这些数据做匹配,打通以设备为单位/近似于以人为单位的ID,标上我们自己的标签体系。


数据的匹配打通,其实是一个相对底层的工作,这个工作广告主看不到。既然我们是为广告主提供洞察研究的产品,那我们更多是要做可视化方面的内容,让洞察结果变得更加显而易见。


上图是某一款产品在旗舰店销售的状况,大家可以看到,57%的订单都是在“6.18”期间完成的,这是一个非常典型的大众快消品的消费方式。它的所有消费不是均匀分布,而是在某一个爆点突然完成,这个爆点落在“618”、“双11”期间。所以导致基本上一年购物两次,两次解决一年的销量。


大家会有个刻板印象,我的产品到底吸引什么样的消费者?是那些对价格异常敏感的人吗?如果你是以这个切入为主的思维,那么这是对后续用户研究的一个误区。我们再进一步来看,用统计学聚类的算法,提取大促期间消费的人群的特征,大家可以看到,通过这种标签去聚类之后,有5个特征显著的人群。


第一种是白领。刚刚进入职场不久,非常勤奋,一心扑在工作上,想要获得工作上的成功,这群人的特点是什么?经常加班;经常开展各种的自我学习的活动;工作压力大,因此他们更加关注健康问诊类APP。


第二种是品质生活追求者。这群人年龄相对较大,他们会有休闲放松的活动,并且会去一些护理的场所。


第三种是精明购物者。我们现在所说的消费升级,大家都想用更优质的产品,但却不想花费太多的钱。这个群体会变得越来越普遍。


第四种是宅男宅女。这群人大部分都是单身、二次元,但是比较容易满足。


第五种是学生党。学生群体相对来说比较清闲,他们经常有一些丰富的社交行为,不管是线下大学之间的相互串门还是线上各种社交行为,我们称这是荷尔蒙爆棚的地方。针对这群人,我们要传达一种青春活力的品牌理念。


在品牌广告领域可以分为两大类,第一大类,相对窄众的消费品,在国内市场,有很小一部分群体贡献很大的销量,一般以高端商品为主。做这种品牌营销,是没有必要做大面积/大媒体的推广,因为大部分人即使看到了广告也不会购买。所以,我们要找到高能度、高净值的人群做推广,并且保持长期有效的影响。第二大类,大众消费品,也就是我们今天探讨的快消品,这类产品其实任何人都能买得起,但是为什么要选择你家的产品呢?因此,我们要针对不同的群体,灌输不同的品牌理念,让消费者认为你的产品是符合当下需求的。


开发可视化用户分析界面


用户除了在线上表现的有特征之外,很多时候是在线下。比如,我们去机场时,因为机场相对高净值且人群聚集,所以我们会经常会看见一些比较高端的广告。但是,城市人群复杂,我们无法找到相对应的消费者做用户研究分析,所以,在这个条件下,我们又做出一款做线下人群分析的工具,下面我们来看两个案例。


案例一:



上图叫做红蓝海。两年前,个推给国内某款知名共享单车做线下位置分析,当时有一个很大的挑战,即单车距离的远近决定用户是否骑行。我们将可能使用单车的人群挑出来,再做一个大盘,然后统计有多少比例的人安装了该品牌的共享单车APP,最后我们把它画成图,中间设置了一个阈值,数值超过就会变为红色。红色即表示,在这个区域内竞争非常激烈;而蓝色表示,这个区域的投放车辆浓度较低,但这个区域的潜在用户分布很多,所以,该品牌应该在此区域增加投车数量。


案例二:



上面这四个小图,是我们做给微软Surface的。左边第一张图是在北京地区做了一个样本分析。第二张图,将相对高消费的人群挑出来即可看到,高消费人群主要分布在北京的西北角和东边,也就是中关村和国贸一带。第三张图,是Surface北京典型用户的分布,这里包括了学生和IT互联网产业的从业者。第四张图,是苹果的分布。第三张图和第四张图有很大的差别,Surface和Mac不是直接的对包,所以,做一些活动和宣传的时候,我们更倾向于Surface人群,因为Surface更多的被IT互联网从业者使用。



如上图所示,从上到下每一条线代表一台手机随着时间充电的状况,最右边的时间是从晚到早。每一条垂直的线都由千万条线相组成。红色表示手机正在耗电,正常使用耗电叫Active,绿色表示充电,蓝色表示电量相对平衡,已经达到或接近了100%。我们可以看到,红色和绿色或绿色和蓝色交界处画一条线。上图在个推内部叫做睡眠图,它代表不同的人群睡眠状况是不同的。


从传统投放到精细化投放




传统的触达方式,是以媒体和内容为向导。但这种方式有3个弊端:价格贵、曝光率低、竞争激烈。



触达“TA”而不是媒体—贯穿全天的数字生活


现在,程序化中的主流方式是DSP,它是一个平台,负责对接各种各样的媒体。当一个用户打开某个APP的一瞬间,如果是开屏广告,几毫秒便会将请求显示到设备ID,随后发送到我们的系统,系统会判断设备ID是否适合投放。如果适合,系统回答yes并发送给用户,如果不适合,系统回答no并被另外广告填充。


这种方式是以第三方数据服务角色介入广告曝光流程。对于品牌主来说,数据不会全部上传到媒体,因为我们给客户建立私有云,数据储存在客户私有云,用的时候才会查询,被查询时才会上传,这对用户数据也是一种保护。


自助式媒体表现分析


投放后做媒体分析非常重要,因为在一次投后过程中的媒体表现、媒体相关流量/质量涉及到品牌的展示效果。

我们来看一个例子,在一次投放当中,我们挑了一群人,一半男性一半女性。投放之后,我们发现点击人群中有60%是男性,那能否得出结论说男性更愿意点击?不能,这里忽略了一个因素,曝光人群





上图是我们给品牌广告主做的一套系统,前面所说的内容都是基于这套系统所做的案例。从最基础的数据仓库来看,我们不仅对接了品牌主自己的数据,还对接了品牌主合作方的数据,大部分的数据串联起来存在数据仓库中,用我们的方式打上标签,在这基础之上,还要做分析和洞察。


最直接的方式是做媒体投放对接,像阿里和腾讯,他们都有直接API接口,我们的人群可以直接传到广点通,和内部对接后再投放。


媒体监测和反欺诈,这是数据的循环。这对于品牌主来说不单单是搭了一个壳,品牌主的使用次数不断流转,流转越多,数据就越丰富。


案例启示


•数据是品牌主最重要的资产之一。现在越来越多的品牌主在往数据化的方向前行。国内外的快消品牌,他们对于数据的概念愈加清晰。


•工具只是辅助,营销追求本质。营销方法永远不会过时。数据、工具让营销环节更有效率,能覆盖传统方式的盲点,这是数据工具带给营销的意义。


•数据类产品要结合实际业务开发,不能闭门造车。在面对不同客户时,要结合实际情况,开发不同的工具。



以上内容来自沈都老师的分享。


本文章来自壹佰案例公众号原创,转载请联系:fuzhinaxiewenxin(微信号)。


媒体联系

票务咨询:赵丹丹 15802217295

赞助咨询:郭艳慧 13043218801

媒体支持:景    怡 13920859305