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營銷數字化,讓商業決策更科學化丨怪獸先森

來源:怪獸先森 2021/01/04 閱讀:5285 評論:0
分類: 數據運營 經驗分享
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PS:最近筆者重點在關注數字化方面的信息,包括在給有些企業做咨詢也會經常涉及這塊內容。 剛好受“銷售與市場雜志社”邀請,趁機寫了這篇文章。

轉自微信公眾號:怪獸先森(ID:Mister-shou)

作者:怪獸先森,營銷咨詢顧問,專注企業和品牌的增長策劃。

36氪特邀專欄作家,人人都是產品經理2018年度作家。

微信公眾號【怪獸先森】創建者,私人微信號:guaishou713

(本文已獲得轉載授權,如需轉載請聯系原作者)

商業逐漸走向數字化已經成為了一個事實,但目前很多方面還不夠成熟,但我相信數字化全面普及的這個時間不會太久。本文是我其中一篇數字化的文章,以后有機會會再寫的,希望對你有幫助。

讀前思考3秒:

你覺得數字化對商業和營銷上有什么用?

“人類正從IT時代走向DT時代!” 自從馬老師在2014年一次的公開場合說了這句話后,現在很多人對“大數據、數字化”等概念已經不陌生了。

今年疫情的出現,更是讓我們看到了很多數字化的商業應用和快速發展。比如醫療診斷和治療上采用數字化技術和設備,讓病人在家也能享受專家的診斷和治病。

“數字化未來一定會像電和互聯網一樣,成為商業的基礎設施”——這個不是天方夜譚,而是已經或逐漸在普及的趨勢了。不是說你要不要數字化,而是你以后可能沒了數字化就無法生存,就像現在的電和互聯網,缺少了就幾乎無法生存。

技術是最大的生產力,生產力改變生產關系,而數字化就是未來幾年的最大生產力。

看到這里,你可能會反駁,好像我所在的企業就很傳統,也沒見什么危機或有生存問題啊…… 

這就像洪水如果來了,有些人提前準備的就跑到另一個高地愉快地發展,有些人因為本來占領了某山頭而暫時不被水淹到(如,某些企業壟斷某些優勢資源),剩下的沒有準備也沒有特殊優勢的就只能被淹死了。 

也許,現在洪水還沒完全來到你家。

我們這時不妨提前了解準備一下。 

一、那么,數字化是什么?為什么要實現數字化? 

有些人以為設備接上了網,收集一些用戶數據,就是實現數字化了。

其實不然,企業真正的數字化不僅僅是技術上,還要是真正從思維上轉變,以及學會利用數字化為自己企業提高經營效率,實現更好地增長——這也是數字化的作用。

是否能利用數字化技術去真正提高企業經營效率,這是判斷實現真正數字化的核心。有些人搞了一堆數字技術,反而降低增加企業的成本,卻沒有增長多少價值,還不如以原來的方式呢。

但是當大家都學會運用數字化給自己企業賦能,提高了效率。如果你還停滯不前,那你的競爭力也自然下降,被淘汰只是時間問題。

數字化在商業上涉及的方面很多,我這里只談營銷上的數字化。如果單純指標來看,根據《數字時代的營銷戰略》一書總結,真正的營銷數字化至少需要滿足以下五個標準: 

1、連接(connection)

連接是互聯網、數字時代的本質中的本質。沒有連接,就不叫數字化。

連接什么?傳統互聯網時代,連接的是人與人、人與服務。但在移動互聯網時代和數字化時代,連接已經超越了單純的人與人、人與服務之間的連接,還融合進了人與線下、線上與線下等連接因素,未來甚至是萬物互聯的時代。 

比如你去阿里旗下的盒馬鮮生消費,就能感受到線上和線下,人與商品等全面的連接與體驗。

2、消費者比特化(bit-consumer)

比特是英文 binary digit的縮寫,比特是表示信息的最小單位。消費者比特化就是把消費者的行為進行記錄與跟蹤,轉化成精確的可視化數據,方便更好地把握消費者的動態和做出更有效的營銷決策。

很多零售店已經開始進行“消費者與消費行為比特化”的改造和升級,以普拉達(Prada)的零售店為例,已經可以做到將所有的衣服都貼有裝著傳感器的新型條碼標簽。 

有了新型條碼標簽之后,每件衣服被消費者拿起、放下或者試穿的信息都會被準確記錄,并傳遞到后臺的管理系統中。這樣試穿過多少件,甚至衣服被拿起、放下多少次,這些數據都將通過分析為服裝企業下一步的產品開發、設計或者進貨提供精確的方向。 

3、數據說話(data talking)

有人說數據是未來的“石油”,這一點也不夸大。 

數據是數字化的基礎,沒有數據,一切都是空談。就像“巧夫難為無米之炊”。 

有了數據,才能更好了解用戶,實現更多商業增長。這也是阿里等平臺收購一個企業,第一個要求就是可以無條件享用其數據的重要原因。 

4、參與(engagement)

以前一個產品只要生產出來就不愁賣,也不需要消費者的參與。現在供大于求時代,商品泛濫,如果不重視消費者的需求與參與反饋,產品則很難賣出去了。 

而且現在讓消費者參與商業決策鏈條中的成本也越來越低,消費者的參與則更重要。比如維基百科就是用戶參與編輯的過程。 

5、動態改進(dynamic improvement)

過去想要改進一個產品,從收集顧客意見到最后反饋到工廠上,整個周期都要差不多一年以上。在現在快速變化的環境里,這種反饋周期太長了。 

現在的消費者數據更新頻率非常快,需求也在不斷變化,企業也需要快速適應變化,快速反饋與迭代、動態改進,才能以萬變以萬變。而且,隨著各種技術的普及,實現動態改進的成本也越來越低,關鍵是思維的及時轉變。

比如小米在2010年創建的時候,就把手機操作系統的更新頻率變為一周一次。雖然這在當時是有點“變態式”的做法,但卻實現了根據用戶反饋后的動態改進,讓產品真正實現以用戶為中心。 

 

總結一下,想要實現全面的數字化——要利用移動互聯網、物聯網等實現人與人、人與物、物與物的萬物互聯的狀況,可以“瞬連”、“續連”等高度連接;而且能夠隨時跟蹤用戶的行為數據變化,每個環節做到以數據說話,并在連接中實現用戶參與,實現企業的動態改進。 

目前的電商就是全面數字化的典型案例,因為顧客從購買到下單瀏覽到物流,到收貨后到過后的反饋評價,都可以形成以上五個標準的全面數字化運作。

因為用戶在網購的所有行為已經可以比特化,企業也可以實時監測各個環節和動態改進(你在平臺的瀏覽、停留每個界面的時間、收藏、評論、購買等行為已被數字化)

但是目前絕大多數的企業做到以上五個標準還是有點難,這背后涉及技術成本、思維轉變、管理模式和企業慣性等的因素阻礙。 

我個人觀點是,我們不要為了數字化而數字化,要明白數字化的本質目的是為了提高經營效率。 

所以我們如果目前還達不到以上標準,但是可以部分實現或充分利用數字化的思維去優化我們的企業經營效率和營銷決策效率。

二、營銷數字化的決策模型

數字是為營銷服務的,不是營銷為數字服務。 

營銷數字化的目的是利用數字化技術和思維更好地了解用戶,維系用戶,從而更好地實現產品的銷售增長等目標。 

分享營銷數字化決策模型之前,我們要明白數字化決策和傳統的營銷決策模式的區別。 

根據《大數據時代》一書中的觀點,大數據時代給人類思維帶來了很大的沖擊,其中最重要的是:用相關關系而不是因果關系來理解這個世界,知道“是什么”比“為什么”更能有效地解決問題。 

傳統營銷團隊進行消費者洞察的主要目的是要找出消費者行為背后的原因,即為什么購買或不購買某個品牌的產品或服務,為什么喜歡或為什么不喜歡,消費者是基于怎樣一種觀念或態度來決策的,這樣的因果推斷會成為我們營銷決策的重要依據。 

而以大數據為基礎的消費者畫像更多的是相關關系分析,在海量數據中發現隱含的相關性,這為我們提供了一種全新的消費者洞察與決策路徑。 

好,下面介紹如何實現營銷數字化決策。我總結了一個“數字化營銷的決策模型”,明白這個決策模型背后的思維模式,才是關鍵。 

這個模型主要有兩大模塊,一個是左邊的用戶畫像模塊,根據數據采集、數據挖掘、數據建模和驗證步驟形成用戶畫像。另一個就是右邊的“營銷戰略和4P”模塊。 

中間的“用戶購買行為”是這兩大模塊的連接關鍵點,沒有前面的用戶畫像,就很難預測用戶的購買行為;有了用戶的購買行為的預測后,再去制定營銷戰略與措施,才更有效果。 

下面展開來說說:

1、“數字化”用戶畫像

了解用戶,本質就是了解用戶畫像。 

用戶畫像就象是鏡子一樣,照出用戶的虛擬鏡像。這個虛擬鏡像越接近用戶的真實情況,就能越準確地預測用戶的需求與行為動機,進而制定更有效的營銷戰略與措施。 

我這里講的數字化用戶畫像與普通的用戶畫像不一樣。 

在數字化的用戶畫像中,既需要按照大數據的計算,通過各種標簽還原出消費者的各種特質與軌跡,又需要把消費者放入情景化中,把這些特質的表現串聯起來,這樣營銷戰略既能夠有數據化的精確,又能有效切入消費者的生活軌跡。

數字化的用戶畫像的形成大概有四個步驟:

第一、數據采集

首先根據企業的戰略需求和業務目標找到適合的數據源。比如用戶的消費行為數據、第三方數據、CRM數據等,然后進行數據采集。

第二、數據挖掘

根據采集的數據進行處理,大概包括以下動作:

  • 數據清洗——去掉重復或不完整的數據。
  • 用戶識別——確定用戶多個ID的唯一性。因為同一個人可能有不同渠道的ID賬號。
  • 數據分類——分為用戶屬數據(性別、年齡、城市等)和用戶行為數據。
  • 建立標簽和權重體系——標簽就是對人、物、事或場景顯著性的分類、提煉與總結的過程,因為標簽化是精準營銷分析的重要前提;而權重就是對程度或概率的一種量化,表示用戶發生某種行為的偏好、概率或同一個動作在不同地點和時間的權重多少。

第三、數據建模

利用關聯規則和聚類、邏輯回歸等方法,對各種數據進行分析,發現數據之間的相關性。然后利用其中的規則總結和相關性邏輯進行建模。 

比如你是賣面膜的,通過分析知道你的目標用戶在什么渠道,什么時間會比較容易下單買你的產品,然后根據這個模型去制定更大量的營銷推廣活動。

第四、驗證

對以上的數據模型進行驗證,以保證該模型是準確抓住了用戶的特征,減少模型的偏差性。 

比如你是開餐廳的,發現每周六的時候,甜點賣得最好(可能周末了小孩子比較多),準備根據這個發現去提前準備每周六的甜點存貨量。然后通過檢驗確實如此,那就可以制定相關措施。

最后根據驗證,把一些偶然的相關發現或不能準確反映事實的數據剔除后,用剩下的模型形成用戶畫像。這樣的用戶畫像,應用到企業的營銷決策中去,才不會有太大的偏差。 

接著就是根據用戶畫像的標簽和模型去預測用戶的需求動機和購買行為,最后就是“營銷戰略決策和4P”模塊了。 

2、營銷戰略和4P變化

用戶畫像只是一個決策參考,但營銷決策這個環節,需要用到各種營銷思維和考慮各種綜合因素做出營銷戰略決策和相關措施。其中,在經典的營銷4P中,數字化的4P會可能變化“動態化和互動式”,也就是前面說的“動態改進”和“參與”等特點。 

  • 產品(product):在數字化經濟中,產品更強調的是與用戶共同創造的模式。還會實現規模化的個性化產品服務的創造,這背后是企業成本評估和用戶畫像的精準分析。 
  • 定價(price):定價模式也從標準化定價逐漸走向動態化的定價模式,可以根據不同的用戶、不同的時間和不同的場景等進行動態定價,優化產品的盈利。 

這種和目前酒店的“大數據殺熟”不一樣的地方在于,“殺熟”是根據不同用戶的消費力和品牌忠誠度來實現利潤最大化(用戶會反感)

而數字化的動態定價是根據不同的用戶需求來定價,實現用戶與企業的價值雙贏。 

  • 渠道(place):傳統的分銷渠道是從工廠到經銷商,再到各種零售終端的模式,而數字化的渠道是”以人為主“的分銷模式,人對人分銷,不局限于某個渠道。這背后需要很好的渠道利益設計和模式重構。 

比如現在的微商和社區團購模式部分契合了該特點,只是還沒能完全實現”人對人“的渠道模式,這背后涉及一些比較復雜的政策、技術和商業體系的問題,隨著區塊鏈等數字技術的普及,相信會越來越好的。

  • 推廣(promotion):傳統的廣告、促銷等推廣方式更偏向單向的傳播,數字化的推廣策略更看重用戶的社交傳播,用戶幫我們主動傳播。因為用戶買了你的產品,營銷才剛剛開始,購后的一系列措施才是關鍵,比如用戶關系管理等。

當然,數字化營銷決策中還涉及很多其他因素,比如數據獲取來源、用戶購買行為的驗證和企業其他部門的支持等等,篇幅原因,這里不一一展開了。 

總之,商業數字化、營銷數字化的歷史進程已經來臨,過去只憑感覺、靠經驗去做商業決策的時代會慢慢遠去。

未來一定是人充分利用數字化來提高決策效率的時代,經驗也會有用,但用好數字化的經驗會更有競爭力,讓商業決策更科學。

(部分圖片來源網絡,侵權聯刪 )

本文部分參考資料:《數字時代的營銷戰略》(曹虎等) 

本文由@怪獸先森   授權發布于活動盒子,未經作者許可,禁止轉載。


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