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品牌营销包括什么(解读品牌营销策略包括些什么)
2022-09-04 13:51:20

“天时”主要指组织架构:因为数据天然在业务这边有屏障,各个业务团队在运营过程中积累了很多数据,但业务团队拿到数据需要组织的驱动。我们当时的营销部隶属电商团队,我的领导是电商总监,所以在数字的控制权上有天然优势。

“地利”主要指流程:在前 5 年的时间内,运营和数据这两个闭环天然隔开,一般运营有自己的专属闭环,如从商品、销售、预测、上架及最终的渠道分销等构成一个完整业务闭环。在数据这一端只能看到业务的最终呈现结果,从结果角度驱动业务,必然存在不相接的状态。

因此,在后两年,公司在流程上做了一个调整,之前团队一般是业务团队出策略,数据越来越多后,我们希望数据团队来出策略。如在审批预算上,是否花钱由数据团队来决定。

“人和”对数据团队有较高的要求:其要求在于,第一,懂数据,对数据有敏感度;第二,虽然不在业务圈内,但要知道业务体系是怎么跑和运转的。因此,这方面对人的要求极高。

在最初做品牌营销时,我们团队做了三件事:

  1. 数据收集整理,与各个团队一样,做好数据基础;

  2. 数据的洞察分析,即收集的数据如何做洞察、如何赋能业务及支持业务的决策;

  3. 数据营销应用,品牌营销三步法聚焦在第三件事情上,在基于数据、用户行为分析的基础上,如何做品牌营销,所有东西都是基于内部方法,就比较容易上手。

当时面临的主要挑战也有 3 个:

  1. 数据分散在不同的数据库,不利于统一管理、分析和再利用;

  2. 2 个服务商的系统都属于 SaaS 版本,即标准化的产品,有新功能需求很难满足;

  3. 线上数据报表繁多,各个部门做报表的时间花费较多,人工成分很多,效率低,易出错。

我们的消费者电商触点分布涵盖市面上丰富的电商平台,如淘宝、拼多多、有赞等,相应的数据获取工具有京东九数、品牌数据银行、ERP 等,数据存储也会放在阿里服务器、京东服务器、聚石塔等,整体来说数据相对分散。

同时,从品牌角度看数据,在做数据利用和效率分析时非常低效,业务部门会给我们提很多需求,这些需求几乎都是要人工做,但是业务对时效性要求很高。

效率低就会直接引发一个思考,如何提升团队数据分析的效率?

当时,公司有超 4000 万名消费者的订单与行为数据,但这些数据如果不产生价值就是成本。老板每天 challenge 我们的也是围绕这几个问题:数据怎么为业务赋能?怎么产生价值?如果数据就是存在在那里,每年都要付出存储、硬件等费用成本。

所以,我们当时面临了四个问题:

数据效率:

  1. 各品牌数据量级庞大,现有系统运算速度低下,数据准确度受影响;

  2. 各部门数据需求和处理频繁,易出错,需要提高数据处理与报表制作效率。基本上是手工出报表,整个业务加上数据团队,报告约在三四千个。

数据分散:

  1. 各销售平台、各系统、各业务线数据孤岛化,分散在不同系统,难以管理,整合分析与应用;

  2. 各平台格式不统一,全域品牌和用户分析受阻。同时,从品牌视角看,数据十分割裂。比如,当看用户画像时,有天猫用户画像、微信用户画像,导致在市场部做广告投放时,对以品牌为全视角的画像可参考性比较小,另外对消费者整个生命里程的周期偏差比较大。

数据价值:

用户与数据量级大,但数据价值挖掘不深,许多数据为沉睡数据资产,利用率不高。

数据应用:

  1. 现有工具未能满足新的用户归类与营销需求;

  2. 用户营销渠道多样,需对用户营销手段整合规划以优化投入与效率。让数据能真正赋能业务,驱动业务增长。

针对以上问题与挑战,下面主要分享数据应用实践这部分,我将其抽象为三步:

  1. 第一步,做用户分层,品牌零售一定要进行用户分层,再看分层的差异性,及用户心智差别;

  2. 第二步,制定沟通策略,即针对不同用户,在不同时机推不同商品;

  3. 第三步,科学的统计评估方法,即用事实说话。

具体来看:

一、用户分层

对于品牌快销,最重要的是回购周期,它决定了用户心智。

1. 回购周期 RC(Repurchase Cycle):

回购周期是指一个正常(平均)用户从第一次购买开始到再次购买之前的时间周期。

回购周期有 2 种计算方式:

1)正常用户计算法

  1. 正常(平均)一次购买量

  2. 正常(平均)每天使用量

  3. RC = 正常(平均)一次购买量/正常(平均)每天使用量

2)现有数据归纳法

  1. 根据品牌消费者购买信息,将所有回购用户的平均回购间隔天数制成分布柱状图

  2. 累计 90% 用户的平均回购间隔天数即为 3RC

  3. RC = 累计 90% 用户的平均回购间隔天数/3

下面举个小例子:

公司的一个洗碗机洗涤剂品牌,在中国引入不久,暂时没有特别多数据的积累,但是我们可以看业务数据,消费者一次购买的 PCT 是 150 元,差不多可以使用 50 次(按照我们的估算),假设平均每两天洗一次碗,每天洗碗的次数是 0.5 次,我们可以算出日常用户回购周期差不多在一百天。

然后看目前数据库中的 2 万左右的数据,用现有数据分析法,其数据中心 90% 的用户在 450 天内完成回购,故 RC = 150 天,但对这个品牌来说,用户心智还没有形成,所以我们这两种方法是有一种选择性。

对于不成熟品牌,就是用户心智还没有形成的时候,希望品牌输入一个强有力的心智,在合适的时间去触达它,我们建议在不成熟品牌的时候,采用我们推理正常用户的计算方法来定义回购周期。

对于成熟的品牌,其数据量、用户量的积累已经有一定的规模,我们还是希望遵循用户心智,遵循统计的归纳方法制定回购周期。那么回购周期计算完对分层有什么用呢?下面介绍用户分层的分类就很清晰了。

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