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「颠覆营销」的读书笔记

「颠覆营销」的读书笔记

作者: Jerry_ZJY | 来源:发表于2017-03-11 18:36 被阅读324次

    大数据营销的几个阶段

    营销1.0 消费者要什么,企业提供什么。

    营销2.0 从产品核心转往消费者核心,创造差异化去吸引消费者

    营销3.0 以社会价值与品牌责任为使命

    营销4.0 根据消费者个人化需求,找出产品前测,找到精准目标顾客,进行一对一营销

    概念

    营收方程式

    营收=顾客数*活跃度*客单价

    顾客的5种状态

    N:新顾客  E0:主力顾客  S1:瞌睡顾客  S2:半睡顾客  S3:沉睡顾客

    需要查看的10个指标

    新增率、变动率、流失率、转化率、活跃度、S1唤醒率、S2唤醒率、S3唤醒率、新顾客客单价、主力顾客客单价。

    抛弃传统的人口属性标签,根据消费者具体的购买行为,提出不同的标签观点——NES模型

    不需要关注顾客的年龄,职业,性别,收入等固有属性,而是顾客反映出要购买的动机。比如,一个80岁的老太太也可以买高达模型。

    NES模型

    问对问题才能找对答案

    分解问题,找到顾客的真正需求。比如O2O行业。在大数据的时代,更应该明确你的用户需求,这个是真正的痛点?还是不断地烧钱培养的消费者的“伪需求”?有哪些可以用互联网解决。又有哪些不可以呢?

    从旧4P到新4P,预测下次购买时间

    旧4P:产品、价格、渠道、促销

    新4P:消费者、成效、步骤、预测

    消费者(people)

    根据顾客构建NES模型,首先要定义每个S用户,意义在于可以在成本最小的时机,去唤醒S消费者。

    成效(performance)

    根据NES模型,结合自己的实际情况,分析数据,来确定我们当下的目标是什么。

    步骤(process)

    找出优先项,优先处理危急问题:三个变量(NES)出现问题时,应该采取什么样的战略,去解决问题?比如,在E0阶段提升顾客忠诚度计划,在S1,S2,S3不同的停滞阶段,设计唤醒方案

    预测(prediction)

    观测每一个环节,看如果出现异常,提前发现,给予关怀和提醒。“智能控制”可以做到实时观测、零时差沟通和个性化信息,这是整个大数据营销的精髓。

    大数据+厚数据

    人在与环境的互动中会碰撞出高度复杂的变动性和异质性,因此和人有关的数据,自然也充满不确定性。比如麦当劳甜筒第二个半价,如果数据包含了周末,那数据就会出现较大的偏差,因为周末大多人都是结伴逛街,同时买两个的几率比工作日更大。厚数据就是基于真实场景产生的数据,而好的数据观点,也往往是从厚数据产生,而非大数据。

    大数据营销带来的变化

    1、人口统计营销 vs 大数据营销

    不再用性别、年龄这些区分顾客,而应该用上网时间、购物周期这些动态个性属性。

    比如顾客买了A款吸尘器,而吸尘器在商场同类中价格属于偏高,那么他的这个行为就构成了一个动态的个性属性标签,在他买榨汁机的时候,我们同样也会给他推荐价位比较高的。其中,我们可以用数据统计出他购买的价格除以平均价格,得出“功能性价比”,以此来推算这个顾客的购买能力。

    另外一方面,我们可以利用大数据记录顾客的消费习惯,比如A平均50天购买一次,结合他上次购买物品的使用期限,那么我们就可以针对这些个性标签,第50天提前一周给予合适的推送或沟通,营销将事半功倍。

    2、被动分析 vs 预测分析

    不要追着数据跑,应该从分析变成预测。不用过往的营销经验定义“一群”消费者,而应该利用数据去精准的定义“每一个”消费者。而这些工作,机器都可以做好,而我们的大脑,在此基础上做好决策,还原我们人的核心价值。

    3、活动招人 vs 人找活动

    为什么精心策划的活动无人问津?是因为没在关键点上说对话。

    简而言之“千人千面”,不同的人,不同的时间,登陆淘宝或者京东首页看到的是不同的。移动大数据的核心在于“实时(real time)、适时(right time)、全时(all the time)”。任何一个完成的高效服务都离不开这3T。

    1000种商品组合*10组人群标签*10个关键时刻*10中沟通渠道=100万种活动。

    4、人力密集 vs 数据密集

    人机分工,人回归真正决策价值。

    数据分析的D.I.E.T过程——数据整合D(date integration)、分析诊断I(intelligence)、精准营销(engagement)和追踪回馈T(tracking)

    把日常程序和报表整理工作放手交给机器去处理,把关注重点放在认识自己的商品与商业模式,学习思考与解读数据背后的意义,联系做决策。

    5、有型调查 vs 无形侦查

    排除调查偏差,真实记录消费者的行为。

    市场调研中,有一种常见的偏差——霍桑效应。即受访者察觉自己正在被调查时,会倾向预估调查者想要的方向而改变言行。在这方面,log侦测更加准确。根据log,在马上进入沉睡阶段,我们就可以通过客服或者其他方式进行沟通,预防事态扩大,有效的经营顾客关系,大幅降低负面的沟通成本。

    6、检讨报告 vs 实验报告

    变设定假说边修正,迭代式营销。

    根据D.I.E.T.循环体系。

    第一阶段为“看到”数据,收集完资料,就可进行第二阶段“知道”问题,去诠释数据、找到问题、进行消费预测。第三部就是“做到”策略。大数据营销的关键是执行,我们在数据中建立观点,然后做出营销决策,同时根据顾客需求,实时修正、确定目标的精准营销。最后一步是“营销追踪”,完成以上步骤后,我们可以回收顾客的回馈信息,比如优惠券有没有用等,作为策略修正和顾客精准细分的依据。如果结果不如预期,就重新评估原始假设,制定下一步测试计划,直到找到最佳方案。这个过程就是营销最宝贵的学习经验。


    就酱~

    其实当时为了做用户画像,不知道怎么做标签,然后在图书管里翻到了这本书。

    觉得这本书有一些理论化,易懂,给我做用户画像以及标签提供了一个大的方向和依据。但是对于没有接触到这么多数据的我来说,还是有点有力无处使的感觉。。。

    挖个坑,以后遇到机会再回来。

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