最近,在朋友推荐下,我看了一本叫畅销书《不做无用营销》。这是一本主要介绍营销人员如何建立营销思维,从营销落地角度去做数据分析的专业书。书的作者是目前在国际知名广告公司奥美,数据部,做数据分析总监的王泽蕴。由于本人就是工作在一线,做客户和市场研究分的相关人员(简称”客研“),目前供职与一家地产公司,也同样会涉及相关数据分析内容。所以,当看到这本书的时候,于是产生了浓厚的阅读兴趣。
由于该书并不是特定指导房地产行业做数据分析书籍,为了更有效的结合房地产客研工作,为此,我再看完之后,都会认真结合我实际工作情况,去思考如何落地这种分析数据的思维。所以,整个阅读过程中,耗费了本人不少思考和做读书笔记的时间。
当读完之后,我就即刻产生了一个想法,为何不结合本人实际操作房地产客户研究经验,将这个本书相关分析思路和方法论,联系我们房地产客研实际,进行一些解读,帮助感兴趣的朋友,更好的阅读理解呢?于是,便有了如下的文字部分,供大家参考。
▍01 提出问题:数据分析常见误区
问题1:大数据分析只是一个茶前饭后的谈资,不知所以然,更不会用。
在房地产行业,很多一线营销操盘手及策划人员往往对客研了解多通过道听途说,知道在龙湖、世茂等标杆房企客研如传说般的存在,可以解决很多问题,但不知道自己公司的客研真正价值及到底可以做什么,怎么助力营销。那么这个如何去解决呢?
实际,每个公司有自己特定和阶段性发展模式,客研也因公司不同,会有自己不同的可发挥的空间。若数据部门处于成立初期,那么一方面,客研人就需要积极发声,主动出击,让整个公司看到你的存在。如,目前做个“每日时摘”之类的行业小时讯,并做一些客观点评,或者结合行业时势,做一些可启发营销工作的小专题,这就是主动发声的有效方式。当然,另一方面,也需要公司高层自上而下的强力推动。
另外,客研还可以积极和项目公司,乃至一线操盘人员互动交流,看看存在哪些实际问题,一起介入,进而良性滚动。
问题2:过度神化,盲从大数据导出的结果,缺乏有效结合实际的洞察和经验判断修正。
数据分析的结果,因样本对象选取、样本量的多寡,及研究分析者自身对项目情况了解的局限性,而可能存在一定误差或片面性,这需要客研人员多和一线操盘手一起,在调研和分析执行的过程中积极交流及时修正。
▍02 分析问题:缺少营销视角解读分析数据
问题1:经验主义,过分相信过往经验判断
如,过去大家都觉得80㎡做两房,但现在一二线城市已经出现了80㎡小三房的产品。如果我们还停留在80㎡只能做两房的经验阶段,那么就很容易做出不符合市场,不符合客户需求点产品来。最终导致项目定位错误,产品滞销,宣告项目失败。
问题2:产品本位的营销分析思路,不是客户为导向,或结合客户导向做营销决策
这个比较好理解,市面上介绍和分析这类情况的文章不在少数,所以此处略过。
▍03 提出具体方案:如何做才能建立实现营销视角?
书中,重点提到了几个具实操方法论和工具,并辅以案例,本人就结合房地产客研实操,进行解读和案例说明。
1、建立营销视角的“5C”模型
“5C”,即:企业/产品(Company)、品类(Category)、竞争(Competition)、渠道(Channels)、消费者(Consumer)。
《不做无用营销》基于房地产客研视角的解读①企业/产品(Company):即,分析企业/产品目前需要解决的核心问题,需要倾听客户端反馈。
譬如,当我们看到新进城市项目卖得不好,我们就一味觉得是客户对本公司的企业品牌不了解,觉得本公司的品牌影响力不够,进而就决定加大品牌推广力度实际是不妥的。如果,我们从客户端去找答案,就会有更多的收获。客户会告诉你真正的答案。
②品类(Category):即,分析市场行业环境下的机会和挑战,同时从客户端了解客户态度,找机会点
品类,实际就类似于,房地产产品分类,业态分类。市场端分析,大家应该都很熟悉。无非是从市场数据层面找规律,找机会点。但从客户端去了解品类,怎么去理解呢?
这里举个例子,譬如,同样定位改善型的三房产品,在不同城市市场热销面积段表现是不同的,也就是客户需求不同,一方面,结合市场数据,周边竞品销售情况,具体分析找机会面积段是必不可少的动作。但另一方面,当出现一些不笃定点,无法从市场找规律,或市场数据缺乏时,这就需要从客户端找支持。比如,同样120㎡和130㎡户型,究竟四房产品客户更接受,还是三房产品,哪个产品配比应该大一些?
通常,我的操作思路就是直接分别找来竞品成交客户,项目意向客户,进行深度访谈或者客户焦点座谈会。由于需要解决的问题,比较单一,而且操作的时候,受限条件,确实定量也无法开展,所以,只要定性访谈即可找到我们想要的答案。
这里需要说明的是,深度访谈和焦点座谈会的使用,有不同的适用场景和条件。当客户人群都比较高端的时候,建议以深度访谈为主,因为这类客户往往有一定身份地位,多数不太配合参加,同时,他们的时间一般非常宝贵,很难将多人凑齐时间约在一起。所以,这类人群,通常适合深度访谈。
③竞争(Competition):即,找到可以与竞品争夺的差异化优势;
类比房地产客研,实际就如,具体需要清楚,如何确定竞品范围?客户在来本项目时,究竟比较了哪些项目,这些项目往往最具代表性的竞品又是什么?如果想找与同类产品竞品,差异化机会优势在哪?
以上这些关于竞品的疑问,通常我们项目的策划或者市场研究人员,会从竞品的同行处获取,可是,我们心里都很清楚,竞品同行不会告诉你真实答案的。但竞品成交客户,尤其是从本项目楼市到竞品项目的客户,他们会告诉你想要的答案。
④渠道(Channels):即,找到最科学影响力接触渠道,打通品牌/产品与终端消费者间的通路;
这里的渠道,即,客户获取想要购买房地产楼盘项目的信息,所接触到的媒体,或各类广告等信息渠道。同样,我们做市场和策划的房地产研究人员,常见的做法,就是去找同行,甚至找竞品的一线操盘手,置业顾问,获取相关信息。
事实上,想知道项目目标客户最有效的几个媒体接触方式,竞品同行的话未必可信,而案场资深的老销售也无法百分百说全说准。从本项目成交客户,竞品成交客户获取和验证答案是最有效且准确的。
⑤消费者(Consumer):即,分析目标消费人群属性特征、行为特征、需求和购买决策逻辑,找到产品营销推广的有效策略。
这方面研究分析各个行业的消费者研究方法和流程基本都是趋同的,譬如,常见的客群描摹,客户媒体接触行为,需要从客户端具体了解验证,再资深的案场老销售,也无法百分百说全,说准。
又譬如,客户购买的决策逻辑和背后动因,甚至痛点、甚至左右最后购买的情感因素的挖掘,这个往往还需要对客户深度的交流,才能获知,进而帮助我们找到客户购房全流程动作中营销可以介入的触点,顺利完成成交。
(2)建立“元数据、行为数据、态度数据”数据认知体系,准确捕捉人群
①找到“元数据”
“元数据”就等同于描摹客户社会背景属性的数据,如:年龄、职业背景、收入水平等,清晰目标了解客户特征属性,让我们可以对客户群体有一个共性整体的认知,便于我们更好的理解和定位项目的产品方向。譬如,我们经常在地产项目定位时提到的客群定位,就会这样描述:XX项目客户为来自于,市内XX区的,30-45岁小三口(1孩,3-6岁)之家的改善类群体。
②分析“行为数据”
即,消费行为数据,如,客户平时媒体接触渠道,购房决策周期,房屋居住年限、付款方式等,找到可介入的营销触点。可以帮助我们项目营销人员,更好的理解和捕捉能够针对性制定营销策略的切入点。
譬如,有项目发现,有一天到访项目打听楼盘信息的几组客户,都是小三口之家,那么,就可以预判,这几组客户真实想买房的可能性较大,而不是随便逛逛,这类客户就需要重点关注。
又譬如,有项目想扩大拓客的规模,苦于无法知道,通过统计近期一个月来访项目的客户数据,发现近期大部分想来项目看房子的客户,都是通过上“搜房网”搜索了解到项目信息,那么就可以将媒体投放的财力和人力,重点投入到“搜房网”。
③挖掘隐藏在行为背后的“态度数据”
“态度数据”包括:置业动机、对房企品牌认知、消费价值观等,是影响和最终促成成交的挂件因素,这类数据准确获取,可帮助更好理解购买行为产生动因和痛点,最终帮助营销人做判断,针对性提出有效的营销策略
另外,“态度数据”往往是决定和影响最后购买的重要驱动因素,为什么这么说?
举个例子:就好比,很多时候,我们项目公司楼盘的房子,客户看了好多回,并表示房子确实不错,很中意,但最后就是没买。结果一打听真实原因,可能仅仅是因为我们项目开盘时间晚,不愿意等,或者仅仅因为,竞品楼盘置业顾问,服务的感觉更亲切让人觉得更值得信赖等等,就去了竞品楼盘买了房子。
这里再举个有意思的真实案例,曾经在我们有一个城市项目公司,有这样一个的女客户。该客户家里很有钱,房子也很多套,不缺房子,这天开着跑车正好路过我们项目,就好奇进来看看,纯粹就是散散心,没打算要买房子。而通过案场置业顾问交流,知道这个客户,实际对产品很挑剔,尤其是看中区位,看产品,还看品牌开发商,可能不是全国TOP30不买。那么最终,很意外的,这个客户购买了我们项目的房子,而且一买就是三套。这是什么原因呢?
其实原因也很简单,就是因为我们案场的置业顾问,抓住了这个客户的态度因素,这个女客户,已经是中年,因为丈夫事业很成功,很有钱,家里的多套房子都是丈夫买的,但没有一套是在自己名下。从家庭层面说,在物质上,这位女客户家里确实是什么都不缺,但他丈夫一直很忙,和她是聚少离多,所以,她唯独担心的就是自己和丈夫夫妻感情有一天会破裂,自己缺少一种安全感。我们的置业顾问,就是基于这一点,当然也是从客户需求角度出发,给这位女客户提了一个建议,置业顾问说:姐,女人到这年龄,要对自己好一点。买我们这的房子,你也看过了,绝对是稳定的保值的资产配置。当然,这里需要说明的是,我们的项目确实位置、产品是属于区域的标杆,具备作为资产配置的产品的禀赋。
为此,可以说“态度数据”往往是不可控,隐蔽性强,且较分散,获取较难。所以,客研在操作过程中,需要根据不同情况,采取深度的访谈、或“深访+定量问卷”组合调研方法工具获取。
(3)科学准确的人群画像模型:3C九宫格模型
①3C概念:即:品牌(Company)、品类(Category)、竞品(Competition)
品牌,类同于,某个城市红星地产项目;
品类,譬如,不同产品线,不同业态
竞品,区域内竞品项目,或者非项目而是一些左右成交的干扰因素,如,政策、周边环境、人文、情感诉求等因素。政策干扰,如,房地产调控;周边环境干扰,如,不利因素;人文干扰,如,当地居住风俗习惯等。这些都会成为分流我们目标客户的重要因素。
②人群画像作用:画像的作用就是帮助企业,找到具象的能代表某类人群共性特征的虚拟人物,从而以此为参照范本,针对性的导出有因果关系的营销策略。为产品定位找到准确的目标人群,了解营销可以有效影响人群的方式方法。
③3C九宫格模型
结合客研实际应用,该模型就类同于我们常见的的数据交叉分析。
譬如,用某个城市某某房地产企业项目采集客户的“元数据、行为数据、态度数据”与本项目产品业态或者户型面积段进行交叉分析,实现细分。并对比区域竞品相同业态或面积段下的客户细分情况,找机会点。
以下图为例,简介下实际应用:
《不做无用营销》基于房地产客研视角的解读图中①,本项目和竞品比较,便可发现,120-130㎡产品客户来源区,在A区或存在拓客机会,可进一步验证A区是否存在客户机会
图中②,本项目和竞品比较,便可发现,100-110㎡产品客户,实际购买可能并不太关注房企品牌,为此,这类人群品牌宣贯可以降低强度
(4)竞品筛选,不会遗漏三重筛选体系
即,企业层、 产品层面、用户层面来筛选竞品,做到不遗漏,结合房地产客研角度,具体可为以下三个层面竞品筛选:
①企业层:即,战略方向层面
这里类同于,项目属性上筛选,这里会有不同划分维度
譬如,从项目发展属性,来看,可分为:纯居住大盘项目、综合体项目、还是文旅度假类项目;又譬如,从项目目标人群档次属性看,项目属于刚需盘,改善盘,综合类盘、还是豪宅盘
②产品层:产品的外形、功能方式等角度
此处则类同于,从产品角度来划分。
譬如,从外形风格划分的盘,项目属于新中式、法式、新古典主义;又譬如,从产品容积率划分,项目属于低密社区,还是高密社区;再如,从产品户型面积段或业态划分,项目都属于刚需,刚改为主面积的盘等。
③用户层:客户关注、谈论、购买行为等
譬如,区域同类热销盘,来访客户谈论对比过盘、客户流失出去的盘、客户朋友圈讨论最多的盘等等。
此外,还需要关注干扰客户最后成交的非行业因素,譬如,客户心理对市场或区域发展的没有信心、客户情感诉求导致的不成交、竞品对本项目的打击话术等。
综上所述,对于从事房地产客户研究和数据分析人员来说,树立正确的以营销导向的数据分析思维,产出最终能落地指导项目营销操盘的数据支持或方向建议,才是最大化能发挥房地产数据分析作用,实现该来专业人才自我价值的意义所在。
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