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这个时代与之前有何不同?
“定位之父”杰克·特劳特曾提出的一个著名的“二元法则”:
在一个成熟而稳定的市场上,消费者的心智空间往往只能容纳两个品牌。如果你的品牌无法在同一品类中做到数一数二,就得重新考虑战略。
简单翻译一下,在一个品类里,能够进入到消费者心智中的品牌,往往也就两个。
也就是说,大家能印象深刻的品牌,在一个品类里是很有限的。
这个背后对于品牌来说意味着,如果你不能进入到目标人群心目中的前二,你的形象就是很小的,常常是被忽略的,不被记住的。
尤其是在目前这个市场环境里,因为,消费者是有选择傲慢的。
我是80后,小时候物资相对匮乏,那时候我们买东西,如果想买一辆自行车,能挑的品牌不多。
可是在今天,我们想买一个产品,它所属品类里能挑的品牌已经过多了。我可以从很多很多的品牌里挑选。
消费者像皇帝,他们可以随意翻牌。
刚才也提到了,他们在一个品类里能记住的品牌也就俩,第三个就有点费劲。
那么,他们为什么要选择你?
现在品牌的生存环境更加严峻,如果没有办法快速进入到目标人群的心智,让对方觉得你就是适合他的,你就输了。
发现了吗?
以前,品牌生产什么商品,消费者就买什么。品牌是主角,你爱买不买,消费者能挑选的余地很有限。
现在可不是,为什么你看现在产品订制化的趋势越来越明显?越来越多的品牌会让消费者参与到产品设计中,让消费者进来,大家一起来做?
比如服装订制化,珠宝定制化,服务定制化……
因为品牌需要跟消费者建立一个更深刻的情感联结,让消费者喜欢、偏爱它,从而选择它。
所以,整体环境对品牌来说,更难更严峻,竞争对手这么多,差异化如果做的不好,定位做的不好,就算花很多钱做推广,消费者还是不会选择你。
他们会选择他们喜欢的品牌,那些是自己喜欢的风格的品牌。
作为普通消费者,可以想一下,你们每天会看到多少广告?是不是太多了?
从睁开眼刷手机看到的各种嵌入广告。
我们每天看到各种各样的广告,但是你能记住的有几个?
看见不等于看进去。
但你视而不见的那些品牌,品牌也花钱了。
你可能就是这个品牌的目标受众,广告你也看了,但是没看进去。
也就是说,对于消费者来说,如果你的广告抓不住他内心想要的痛点,他就会对你视而不见。
整个信息环境也是这样的,现在的媒体环境百花齐放,各种各样的媒体平台非常繁荣。
可是我们想想,我们每个人回家不管是看电视、看视频也好,可以选择的台恨不能一百多个,可是你在家里经常看的台,有没有超过五个?
(台下大家纷纷摇头,很多人说也就3个)
所以,为什么我们看头部资源,媒介圈的头部资源如此集中,为什么那些叫不出来名来的综艺节目这么多,它们收不到广告费,而头部的那几个,它的广告费每年都比前一年高?
因为消费者看媒体、看内容的时候也会有选择傲慢,懒得自己去评估这么多节目的质量、内容好不好,他会选择那些知名度特别高的、公认做得特别棒的内容,或者相对比较垂直,在自己爱好范畴内做得很好的节目。
所以有的品牌,想说我的营销费用虽然有限,但是鸡蛋不要放在一个篮子里,我可以便宜的综艺多投几个。
到最后,一个红的都没有,钱都打了水漂了。
现在的环境下,投放跟以前相比也要更难,不能拍脑门投。
那么,整体看我们营销人,这些年的变化是什么呢?
那就是,工作边界越来越模糊。
以前,一个品牌想要开一个发布会,他知道要找公关公司。做一个广告,要找广告公司。大家的职责很清晰,边界很明确。
但现在,整合的很厉害,公关人和广告人现在都不这么叫自己了,都叫营销人。
对品牌来说,他们也不会把一个项目先按照公关、广告、digital这样的方式拆开,再分给不同的公司。
品牌可能就是一个非常具体的诉求:
我是一个初创品牌,现在产品已经出来了,就是要迅速打响知名度,我很难分清这样的诉求用什么样的手段来实现,你作为一个专业的营销人,你来通过综合的手段帮我完成。
所以,现在你会发现现在大家跟营销相关什么的都要会,都要做,边界很模糊。
因为企业的营销诉求是一个完整的诉求,我们根据企业的诉求来看到底应该配给他们什么样的营销手段,这是一个专业的公关人应该做到的。
我们现在需要学的东西越来越多了。
更重要的是,现在这种要求可以更好地实现,因为数据环境越来越成熟了。
数据环境越来越成熟,背后意味着可以花更少的钱,用数据帮我看到一些事实的真相。这是对营销行业发展特别有利的一点。
总结一下,数据环境有两个方面的变化:
这对于营销人来说,也会带来两点变化:
第一,能够支持的决策类型越来越多样,从战略到战术都有。
这能帮助我们营销人摆脱以前那种有的时候需要靠拍脑门,靠聪明才智和经验来做判断的历史。
第二,相对更能够对结果负责。
我这里说的对结果负责,是指经我们手负责的营销行为。根据背后数据的流向,我可以更加清晰地判断工作做得好不好,这笔钱花得值不值,以及如何能够更好地优化。
比如十年前我们做一个新闻发布会,请很多媒体过来发了很多公关稿,并不知道最后的效果怎么样。
我们只能知道有XX家媒体发了,可是发了有多少人看到,看的人里面有多少人是目标用户,看的人里面有多少人看进去,都不知道,但是今天有更加丰富的手段可以帮助我们弄清楚这个问题的答案。
我们服务过这么多的品牌,发现,往往品牌的营销效率不高,内容推广的效果不好的原因,是源自于企业的“自嗨”。
我去年出了一本书《不做无效的营销》,这里面英文名叫做:NO“Self—high”Marketing,没有这个词,这是一个自创的chinglish(中式英语),用这个词,我就是想表达这个概念,低效往往源自于自嗨。
品牌方自认为提供的东西特别好,但消费者就是不买,因为你觉得好的,他们并不觉得好。
这个背后,就是品牌视角和消费者视角的区别。
给大家说一个案例,有一家川菜品牌,在整个餐饮行业里面,可以说是业界良心了。
为什么是业界良心呢?
老板说我特别看不惯很多餐饮品牌一直涨价,觉得这不对,他们就多年没有涨价。而且,他们对菜品的质量、食材的用料都很看重,非常追求品质。
但结果呢?
消费者却越走越远,年轻的消费者不太去他们餐厅吃饭,而且老用户的黏性可以明显从数据上看到跟以前相比是降低了,到底发生了什么?
虽然他们最大的亮点是菜肴定价合理,但我们调研了他们的现有消费用户,消费者推荐的时候,推荐性价比菜品的比例非常低。
已经让利这么多了,但是这不能形成用户推荐的重要推力。同时,大家觉得物美价廉这个事情很好,但是对消费选择来说也不是很重要。
调研过程中,有一个环节是焦点小组访谈,在单向镜室,主持人一对多访问消费者问,我们和客户都在观察间里观察。
这天晚上客户就失眠了。
有一个用户平均每周要吃这个品牌四次之多,算是重度用户了。但问他为什么常来吃。
他说因为我们单位十几年了,每天餐补就是四十几块钱,到了现在还是四十几块钱,没变过。我们公司在王府井,在这附近用这个餐补的价格,能够吃得好的,只有这家店。
另一个消费者表示很为品牌担忧,一方面从私心不希望它涨价,但另一方面,觉得企业这样下去可能会死吧,利润太低了,重要的是如果请朋友吃饭一定不会选这家店。
因为首先环境一般,然后一结账,人均50,朋友就会觉得,你也太不够意思了,我跑这么老远跟你一起吃饭,你这么抠门。
于是我们调研了影响消费者外出就餐选择决策的那些重要因素。
第一个是口味,不过这是刚需,所以这是默认的选项,必须要具备。除了口味之外,最最重要的选项,就是环境氛围。
尤其是年轻的消费者,90后甚至很多人是为了话题,我可以坐车很长时间去一家餐厅,他们需要满足我很多务虚的东西,比如创意餐厅、主题餐厅。
而作为这家客单价很低的企业,因为利润太低了,所以一直没有办法做整个环境氛围的优化升级。
访谈的时候,有的人说,我确实不满,他们家的桌布看起来像五年前的,空调还在滴水,整个餐具的摆放以及餐具的质量,没有审美的愉悦感。
我们可以看到,对外出就餐这件事情,站在消费者的角度和站在品牌方的角度,大家看到的是不一样的事。
而且,我们看到,2017年八大菜系的增长趋势,只有川菜在跌,为什么?
整个川菜给人的感觉整体就是不健康的,高油的,环境不好的,吵闹的,辣的。所以这跟现在消费者消费升级下的要求是不相符的。
他们希望的外出就餐,是更健康的,更清淡的,更愉悦的。
在这个前提下,我们发现这家品牌,自身实力很强,如果可以一转形象,好好升级。
这背后往往意味着机会点,不但可以撬动市场,甚至可以改变大家对这个菜系的一些旧有的错误的看法。因为地道的川菜,不是大油大辣的,讲究的是百菜百味。
这个背后的区别,就是品牌视角和消费者视角的区别。
作为营销人,我们希望找到策略产出的方向,就是这两个圈中间的交集,这个交集我们称之为数据化思维体系下的营销视角。
为什么现在这个时代做消费者研究非常关键,因为你很难通过聪明才智,真正站在消费者的角度考虑问题。
而在现在的环境下,有很多类型的数据都可以帮我们找到这个交集的答案。
比如基于网民海量行为进行整理分析的海量行为数据,传统的小数据(指调研数据)更是可以帮我们高效快捷的洞察到消费者。
数据是怎么帮助我们在很多重要的战略战术节点上做决策的?
今天我想简单分享以下三个方面的内容:
市场定位是一个非常大的话题,数据常能帮助我们得到意料之外的、特别棒的发现。
我去年服务了一个在线减脂营品牌,创始人是实力非常强的专家型领袖。历史减脂营学员的满意度也挺好的,但是业务扩展的非常的慢。
而且差异化这块一直是个难点:
他们在跟用户介绍为什么要选择自己的品牌时,很难说清楚他们跟别人的区别。
因为线上冲充斥着大量的减脂营,它背后的工作方式很类似:在微信群里饮食打卡,上传照片,记录体重,做运动任务等等。
而且,对于每一个想要减肥的人来说,可以用很多种方式,在线减脂营只是其中的一个方式,为什么一定要用这种方式呢?
所以他觉得定位很模糊,想优化一下。
我们后来用传统调研结合二手数据和线上数据综合分析的方式找到了答案,而这里面,最关键的一个洞察,是用小数据发现的。
当时做行业分析,减肥健身市场是相对成熟,并且竞争白热化的一个市场。但是,消费者的需求整体却没有被很好的满足。
当时消费者调研做两条线,一条线是该品牌现有用户群体的研究,另外一条线是整个减肥健身市场主流用户的研究,我们对比这两群人的情况。
然后就发现,有一个非常关键的问题是:你在减肥的过程中,你最需要得到的帮助是什么?你最不满意的是什么?
这道题的答案导出了一个很重要的洞察。
对于大部分人来说,大家非常苦恼于花了很多钱,减肥还是减不下来。
但是苦恼的不是因为没钱去健身房,也不是不知道正确健身的姿势,也不是没时间,他们有时间。
但是为什么还苦恼,为什么还减不下来?
最核心的问题是他既管不住嘴,也迈不开腿,也没办法按照老师说的,每天按时睡觉。道理他都懂,但是行动上做不到。
所以在需要的帮助里,整个数据的结果,“没有人帮助我克服心理上的障碍”的比例是42.55%,非常高。
这背后导向了一个很垂直又市场很广泛的领域,叫做减肥动力咨询,也就是减肥心理咨询。
后来做实验,对其中一组用户,每天加5分钟的健身动力的咨询,效果有很明显的变化。
大家看到有这个服务都非常高兴,没有分到实验组的学员得知之后,很多人甚至很气愤,说我们为什么不能做实验?我愿意花钱购买这个服务。
你看,这就是消费者的心智空位,把这个服务加上,这个品牌的差异化一下就出来了。
这个背后的定位类型,叫做市场补缺者定位。
市场补缺者,通常指选择某一特定的、比较小的区隔市场作为目标,并以此为经营战略的企业。
他们致力于市场中被大企业忽略的某些细分市场,通过专业化经营来获取收益。
尤其是减肥行业,这是个很大的红海竞争的市场,很适合小规模企业选择这种方式。
我们帮他找的就是这样一个垂直细分领域,这个细分领域对标的人口数很大,大品牌对这块看不上,但消费者还需要。
所以,只要这个品牌做得足够专业、深入,就可以补缺这个市场重要的一环。
数据是怎么帮助我们做竞品分析的?
竞品不见得是同行,有可能是跨行业的。
从消费者的角度来讲,谁跟我争抢用户,谁就是我的竞品,所以有的时候竞品甚至不是同行。
我们判断竞品的正确角度,应该是从用户的角度出发的。
给大家看一下我们帮助品牌选择竞品的维度,仅供参考:
从营销人的角度来讲,我们希望的是:
或早或晚,帮品牌把竞品背后的人群变成我们品牌的用户,这是我们研究竞品的终极目的。
这才是对的研究目标,一个品牌之所以是我的竞争对手,是因为它背后的消费者,未来应该变成我的人。
我们按照时间线的长短,可以从以下三个方面来看:
(1)企业层面:谁跟我有一样的使命、战略目标
也许现在比你牛得多,知名度大的多,现在跟你抗衡完全不行,但是我们的长远发展是一样的,那么他们现在做的那些事情对我们来说是有借鉴价值的,当然应该研究。
(2)产品层面:产品购买的视角反推
也许他们在一定的价格区间内选择,也许他们是从工作原理的角度调的,或者从产品热度的角度挑选。那么这些维度,就是我们反推竞品的思考逻辑。
(3)用户层面:用户诉求的角度反推
用户买你的产品到底想要解决什么诉求,从诉求的方面反推竞品。
比如一个除甲醛净化器的品牌,他的竞品可能是绿萝,因为客户现在就是用绿萝来解决他们除甲醛的诉求的。
给大家看一个小的案例展示,看一下数据可以怎么帮我们找到竞品。
左图是我们服务一个空气净化品牌的时候,它天猫店铺背后的流失用户去向云图:
是指在品牌的旗舰产品页面停留了80秒以上、但是没有购买该产品的用户,后来去买谁的产品了?
看80秒意味着这个页面内容大家是认真看的。
你这么认真地看,表示你很想买,但是你没有买我,怎么回事?你买谁了?云图里字越大的品牌,被消费者买的越多。其中这一个月的云图长这个样子。
当时我们都很意外,怎么会是长虹呢,这个品牌之前根本不在我们的分析库里,但是这就是数据告诉我们的答案,是事实。用户没买我们的品牌,去买长虹了。
去年年初,我们给奇葩天团的几位主创(米果公司)基于他们在喜马拉雅平台上的知识付费作品,提供数据咨询服务。
当时,他们有一个热卖产品叫《好好说话》,做的很成功,2016年整个喜马拉雅平台卖的最好的知识付费类产品,就是这个产品。
他们当时有个疑问,这个产品在喜马拉雅这个平台已经卖第一了(用户收割的差不多了),所以如果他们想持续卖下去,是不是应该准备一笔广告费,去其他的平台做一下推广呢?
后来我们看到用户数据之后,建议他们不用花这笔钱。
为什么呢?
因为分析他们的用户数据,发现他们的影响力人群里(指:喜欢几位主创、认可他们身上会说话的能力、有购买知识付费类产品的习惯和预算、想要学怎样更好地说话的这一群人),差不多只有一半的人买了,还有一半的人没买呢?
那么这剩下的一半,为什么想买又没买呢?把这一半人拓展一下是不是效率会很高呢?
我们就深入研究这群人,发现,他们和买了的用户相比,只有一个关键不同,那就是消费观不同:没买的人是理性消费用户。
这个产品当时是边播边卖的,用户需要先花钱买下全集,然后每周会有连载,放出5期,每期6分钟。
也就是说,在整个播出的过程里,用户是看不到全部目录的,大家只能看到的已经做完了的那些期是什么主题。
对于理性购物的人来说,我喜欢你,可是你现在让我花小两百块,我都没法看到整个目录,那我就等等再买吧。
但是当时,他们《好好说话》已经整体出完了,目录已经全了。所以我建议他们重新再用旧有渠道再推一遍试试。先不用花钱去拓展其他渠道。
他们就回去试了一下,果然,这一部分用户这回就顺利高效地得以转化了。
所以大家看到,数据化思维可以支持品牌做各种类型的决策,从战略到战术。
那么,我们帮品牌做营销的数据分析,效果好坏最核心的评估标准是什么呢?
不管是我们帮品牌做的是定位,还是用户画像,还是代言评估,我们只有一个评估标准,就是不是能给出清晰的、直接可执行的解决方案。
如果只是数据用来呈现事实的,当然也有用,但这不是好的分析。好的分析,最后出来的一定是解决方案。
告诉品牌,你到底应该怎么做,品牌怎么优化,产品要怎么改进,渠道怎么选,内容是什么方向。
要非常具体可落地,所有不能落地的方案都是耍流氓。
我一直强调用数据化的思维做事情,数据化的思维的关键,其实是寻找现象背后的模式,如某种关联,或规律、规则,正是这些规律,控制了我们所见的事物。
数据也好,工具也好,思维模型也好,都是手段,是我们了解真相、做出洞察的桥梁。
我认为,在这个时代,数据化思维是我们每个人营销人都必须要具备的素质。
作者:王泽蕴,奥美集团数据分析总监|服务跨行品牌 80+,图书畅销书《不做无效的营销》作者,工具/模型人群画像3C九宫格模型、代言评估SPIDER模型 作者
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