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数据中台,消费者资产变现的关键一跃

原创 数据分析 作者:StartDT 时间:2020-11-04 13:27:45 0 删除 编辑

·如何基于消费者特征标签做精准营销?

·数据中台如何赋能消费者运营?

·如何聚焦目标客群做商品运营与企划?

·数据如何赋能业务决策?

针对以上问题,奇点云高级数据产品专家云生在「数智·泛零售」08期直播课中,从消费者数据资产背景入手,一一为读者解答。

消费者数据资产背景

在过去的10-15年,很多传统企业增长遇到瓶颈时,一般会寻找新的增长点,这个增长点可能是出口,逐渐转到线上、甚至下沉渠道。当企业把视角逐渐从增长点转移到传统市场,会发现 消费品市场正在从增量经营走向存量经营。

消费市场高度饱和, 如何获取更多的消费者资产、如何盘活已有消费者资产,决定了企业未来活不活的好、甚至活不活得了。

品牌商:某一商品的「生产者」; 经销商:商品的「搬运工」,它本身不生产商品,但会出售商品。

不管是品牌商还是经销商,很多都需要直接接触终端消费者,依赖于直接触达消费者的渠道进行品牌推广,从渠道中获得消费者的回流信息,我们将其定义成 「消费者数据资产富集者」

消费者数据资产富集者形态一:

耐消品品牌商(如:家居、汽车等),商品的复购周期长、决策成本高、互动频次低。

在为耐消品品牌商做数据中台项目时遇到的聚焦点:

品牌建设:消费者在耐消品类的决策成本高,消费者在进行消费决策时,品牌建设越到位,品牌形象越好,越容易吸引消费者。 精准企划:在耐消品行业,厂家成本高,希望新产品命中率高,在企划阶段做到精准能节省成本。 消费线索的转化:因耐消品类的复购周期长,在消费者决策成本高的情况下,决策周期也相应变长,在进行竞品比较时消费者会在网上进行留资,尽可能把潜客变成实际的顾客。


消费者数据资产富集者形态二:

快消品品牌商(如:大时尚、日化、食品等),复购周期短、消费者决策成本低、尝试意愿高。

快消品牌对前置仓、供应链、物流要求高,由于销售量大,渠道常出现缺断货、库存积压问题,对于快消品牌商我们会做大量关于物流供应链铺、补、调的销售预测工作等。


企业消费者数据资产在哪些方向上变现?

消费者数据资产变现机会都是在「顾客」—「产品」—「渠道」实体关系中发生。

在「顾客」和「产品」间的人货匹配取决于精准企划和精准营销;在「产品」和「渠道」间的商渠匹配注重商品运营和目标人群定位;在「顾客」和「渠道」间注重渠道管理与导购赋能、消费者全生命周期运营。

如何基于消费者特征标签做精准营销?

什么是精准营销?

精准营销基于顾客分类之上,不同的消费者对于不同的商品/渠道有不同的偏好;促销的形态、力度很大程度上会影响消费者的决策;文案、讲故事的内容上也是影响消费者消费行为的重要因素之一;同样的商品对不同的消费者用不同的内容去触达,转化效果是不一样的,如快消品存在消耗周期,最好的营销时机是消费者即将消耗完等待下一次选购时。 为什么要做精准营销?

精准营销就要增加点击率、转化率、ROI?

其实不仅于此。

很多时候精准营销为了优化顾客体验,避免过度骚扰顾客,在最佳的转化时机触达消费者。

举一个精准营销的实践案例:

某购物中心希望提高现有会员的化妆品复购率,在进行数据分析后,我们发现影响化妆品复购的维度主要有三个: 品牌偏好分类、功效偏好分类、消费特征分类。经过三个维度分析后,可给所有消费者贴上标签,把所有的会员分成几十个客群簇,每个客群簇对商品偏好、品牌偏好、购物消费的特征相当明确,在此之上,购物中心可对每个客群簇做精准的营销策略效果更佳。

做精准营销时,我们会为每个消费者都打上标签。

标签又是什么?

标签是消费者身上不同的特征。经过沉淀我们也有自己完整的标签体系。

精准营销在数据层面是如何完成的?

顾客产生的交易、与线下导购交流的数据回流到企业一方数据系统/三方数据系统,尤其企业一方数据回流到数据中台,基于标签/指标加工体系给不同的消费者贴上不同的标签,并存储在数据中台, 通过奇点云自研的一站式会员运营平台——DataNuza进行客群洞察和客群圈选。并通过公域流量/私域流量触达消费者后,消费者的购买行为再回流到数据中台,形成业务和数据闭环。

数据中台如何赋能消费者运营?

在生命周期上,我们一般把线下品牌的消费者分成六步: 感知、首购、活跃、高价值、传播、流失。

但以上这六步并不一定是环环相扣的,比如有些消费者直接从感知跳到高价值,有些消费者可能首购后不满意直接跳转到流失。作为品牌商,希望消费者尽可能从感知—活跃—传播品牌,在此基础上,新客首购、老客变成高价值顾客。

当消费者通过很多渠道触达品牌时,如何能保证识别消费者?

多渠道—全生命周期消费者运营应运而生,首先保证所有渠道中的两点: 消费者的身份线索和渠道中天生的回流数据、消费者必须是可触达且有特征的。

具体实践中,产品层面会打通不同的消费者触达渠道,多渠道API接口,绑定不同的消费者触达渠道,接入数据中台,每一个消费者会有一个统一的ID,不管从哪个渠道都能触达到消费者。关键的是,我们会有 全生命周期消费者运营洞察看板告诉我们,企业在运营消费者过程中具体哪里存在问题,如:减少新客获客、流失顾客不断增加。

如何聚焦目标客群做商品运营与企划?

品牌商常提到单品提效究竟是什么意思呢?

如耐消品的品牌商上新sku数量多,且在规划供应链上成本较高,一旦定位失败将有大量成本损耗。为了避免损耗,我们会做 大数据赋能的产品企划及产品运营。

以消费者为核心的精准企划

定位目标客群,基于企业一方数据分析洞察客群特征——规划产品特征——规划商业策略。

数据如何赋能业务决策?

基于数据中台,解构目标客群的人群组成,除了目标客群外是否还有非目标客群在购买商品?该如何做人群归类,把人群当新的机会点与增长点?目前很多企业还是会做很多报表,但实质意义不大;再如很多公司做BI就是纯粹做BI,大量图表展现数据,其实业务人员并不好理解。因此要做一个精炼的数据产品,基于每一个不同的用户决策,提炼出最关键的数据信息,根据数仓理念做层层分解,让没有经验的业务人员也能快速发现问题、定位问题。


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