TOP100summit分享实录｜服务快消品牌的数字营销解决方案

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit，个推大数据产品咨询总监沈都分享的《服务快消品牌的数字营销解决方案》实录。

分享者沈都具备丰富的互联网研发和营销策划经验，善于通过数据分析发现企业服务环节中的更多营销价值点，曾负责长城 汽车 、高露洁、欧莱雅等多个项目的数字营销工作，在数据，分析挖掘和应用上有丰富的实战经验。

编者按： 2018年11月30日-12月3日，第七届全球软件案例研究峰会在北京国家会议中心盛大开幕，现场解读2018年「壹佰案例榜单」。本文为个推大数据产品咨询总监沈都老师分享的《服务快消品牌的数字营销解决方案》案例实录。

众所周知， 广告分为两大分支，即效果广告和品牌广告。效果广告在移动端领域非常普遍 ，例如，你看到一条消息刺激你去安装下载一个APP，或是留下信息注册，这就是效果类广告。

品牌广告 是指大家在传统媒体上看到各种各样的广告信息，不管是请人代言还是户外海报这都属于品牌广告。与效果广告最大的不同是，它并不是追求在一次广告投放中产生立竿见影的效果， 而是在一个长期与消费者沟通过程中，让品牌形象深入心里。 品牌广告中根据品类不同，还可以分成更细致的观点，例如， 耐用品、奢侈品、快消品 。

耐用品 ，一般品牌商常用的方式是宣传它的功能性、可靠性、耐用性。 奢侈品 则完全不同，奢侈品有自己的一种品牌理念、质感，这体现了奢侈品消费者的身份特征。 快消品 是覆盖更大的品类，消费者对于快消品的理念也会随着各种各样的因素而变化。

快消品市场竞争激烈，消费者见异思迁

对于快消品来说，它受影响的因素非常多，我们先从品牌因素来讲：

品牌本身是一个消费和决策的因素，比如，耐克、宝马这种品牌因素非常深入人心。但是快消品的活动非常多，我们常说：“广告打得再有情怀还不如双11半价。”这是 活动因素 。另外就是 环境因素 ，现在一些快消品在电视剧/综艺上做赞助，有些人会冲动购买，这时，它的目的就已经达到了。最后是 购买心理 ，比如咖啡，你看到身边人在喝，你作为消费者也会想要尝试一下。

快消品的消费者特点：

1、购买习惯因人而异。

2、消费者购买快消品是相对感性的产品。现在一些网红、博主带货，如果你对他有好感，很容易会被其影响。

3、快消品价值不高，所以，导致消费者的忠诚度并不高。

品牌营销面临的问题

快消品的这些影响因素会影响品牌在很长时间内的表现，所以，我们该如何帮助品牌者更好的了解消费者？这个才是品牌主关心的事情。要做品牌广告，就一定要走心，让品牌形象深入人心。因此，想要了解消费者，传统的方式是 问卷或者访谈 ，挑出一小部分用户代表整个群体，通过他们的沟通交流挖掘出内心动机。但是，这相对有三个弊端。

第一个，调研成本相对比较高 。有效问卷需要很大的量，可能需要几千份甚至上万份问卷，这时问卷筛选率非常高，一个产品就要做一轮调查，时间线会非常长。

第二个， 我们现在做一些访谈的时候，需要从消费者口中获得一些声称的消息，但其实这些消息 并非他们的真实想法。

第三个， 我们在选一些媒体去做触达时，因为前期是抽样调研，所以，在投放的时候，量本的用户不能覆盖整个群体的特征。

面对这些弊端，我们能否用一些数字化的方式去解决呢？

虽然，大数据强调的是 全量， 但广告一定是品牌和效果分开的，传统广告是通过一轮一轮的品牌印象，在一些关键时点做大型促销，在数字化领域，我们同样要遵循这样的规则，而并非在有了一些数据化的工具之后，把品牌广告做成效果广告，这是很多品牌主在一开始接触时产生的误区。

上图是我们经常跟品牌主做的营销节奏。对于一个品牌来说，营销时点是分开的，在平日的一些时间段，它要做的是找到相应人群做一些相应内容的传递，以此达到品牌印象的建立。在一个大促的时间点做临门一脚的事，关系就像蓄水池，平时品牌印象就是蓄水池，而大促相当于一个开关。

我们如何帮助品牌广告主做数据化的营销工作？

每一个人都是数字时代的网民，不管我们去消费、 娱乐 、通行、订单等所有行为都要通过手机。平均每个人手机上主动下载安装的APP有33个。所以，有了这样一个移动端的基础后，我们才可以说 打造以人为单位的移动营销工具。

上图可以这样理解，通过大数据可以解读消费者在移动端的行为偏好，由此便充分了解消费者，最终通过“人”推导营销策略。

这个时代不缺数据。 一个品牌在各个领域都有它的数据，比如，电商平台中会有大量CRM的信息、订单信息、消费者信息、消费者购买时间、购买金额等数据。另外，线上各媒体投放的时候，也会留下大量消费者数据，比如，哪些消费者在什么地方看过广告，有没有点击，以及对某些广告的敏感度等。但这里有个很大的问题， 在不同的场景里，数据的沉淀方式是不同的， 因此数据无法被打通。

那么，我们如何知道消费者既购物又去了线下门店，并且还看到了广告呢？

现在，BAT有非常强大的账号体系，所有的APP、网站都用微信/淘宝账号登录，我就可以知道同一个人分别在哪些地方出现。而我们的方式是 ID打通， 我们把这些数据做匹配，打通以设备为单位/近似于以人为单位的ID，标上我们自己的标签体系。

数据的匹配打通，其实是一个相对底层的工作，这个工作广告主看不到。既然我们是为广告主提供洞察研究的产品，那我们更多是要做可视化方面的内容，让洞察结果变得更加显而易见。

上图是某一款产品在旗舰店销售的状况，大家可以看到，57%的订单都是在“6.18”期间完成的，这是一个非常典型的大众快消品的消费方式。它的所有消费不是均匀分布，而是在某一个爆点突然完成，这个爆点落在“618”、“双11”期间。所以导致基本上一年购物两次，两次解决一年的销量。

大家会有个刻板印象，我的产品到底吸引什么样的消费者？是那些对价格异常敏感的人吗？如果你是以这个切入为主的思维，那么这是对后续用户研究的一个误区。我们再进一步来看， 用统计学聚类的算法 ，提取大促期间消费的人群的特征，大家可以看到，通过这种标签去聚类之后，有5个特征显著的人群。

第二种是品质生活追求者。 这群人年龄相对较大，他们会有休闲放松的活动，并且会去一些护理的场所。

第三种是精明购物者。 我们现在所说的消费升级，大家都想用更优质的产品，但却不想花费太多的钱。这个群体会变得越来越普遍。

第四种是宅男宅女。 这群人大部分都是单身、二次元，但是比较容易满足。

第五种是学生党。 学生群体相对来说比较清闲，他们经常有一些丰富的社交行为，不管是线下大学之间的相互串门还是线上各种社交行为，我们称这是荷尔蒙爆棚的地方。针对这群人，我们要传达一种青春活力的品牌理念。

在品牌广告领域可以分为两大类， 第一大类，相对窄众的消费品 ，在国内市场，有很小一部分群体贡献很大的销量，一般以高端商品为主。做这种品牌营销，是没有必要做大面积/大媒体的推广，因为大部分人即使看到了广告也不会购买。所以，我们要 找到高能度、高净值的人群做推广，并且保持长期有效的影响。第二大类，大众消费品， 也就是我们今天探讨的快消品，这类产品其实任何人都能买得起，但是为什么要选择你家的产品呢？因此， 我们要针对不同的群体，灌输不同的品牌理念， 让消费者认为你的产品是符合当下需求的。

开发可视化用户分析界面

用户除了在线上表现的有特征之外，很多时候是在线下。比如，我们去机场时，因为机场相对高净值且人群聚集，所以我们会经常会看见一些比较高端的广告。但是，城市人群复杂，我们无法找到相对应的消费者做用户研究分析，所以，在这个条件下，我们又做出一款做 线下人群分析的工具， 下面我们来看两个案例。

案例一：

上图叫做 红蓝海 。两年前，个推给国内某款知名共享单车做线下位置分析，当时有一个很大的挑战，即单车距离的远近决定用户是否骑行。我们将可能使用单车的人群挑出来，再做一个大盘，然后统计有多少比例的人安装了该品牌的共享单车APP，最后我们把它画成图，中间设置了一个 阈值 ，数值超过就会变为红色。 红色即表示，在这个区域内竞争非常激烈；而蓝色表示，这个区域的投放车辆浓度较低，但这个区域的潜在用户分布很多 ，所以，该品牌应该在此区域增加投车数量。

案例二：

上面这四个小图，是我们做给微软Surface的。左边第一张图是在北京地区做了一个样本分析。第二张图，将相对高消费的人群挑出来即可看到，高消费人群主要分布在北京的西北角和东边，也就是中关村和国贸一带。第三张图，是Surface北京典型用户的分布，这里包括了学生和IT互联网产业的从业者。第四张图，是苹果的分布。第三张图和第四张图有很大的差别，Surface和Mac不是直接的对包，所以，做一些活动和宣传的时候，我们更倾向于Surface人群，因为Surface更多的被IT互联网从业者使用。

如上图所示，从上到下每一条线代表一台手机随着时间充电的状况，最右边的时间是从晚到早。每一条垂直的线都由千万条线相组成。红色表示手机正在耗电，正常使用耗电叫Active，绿色表示充电，蓝色表示电量相对平衡，已经达到或接近了100%。我们可以看到，红色和绿色或绿色和蓝色交界处画一条线。上图在个推内部叫做睡眠图，它代表不同的人群睡眠状况是不同的。

从传统投放到精细化投放

传统的触达方式，是以媒体和内容为向导。但这种方式有3个弊端：价格贵、曝光率低、竞争激烈。

触达“TA”而不是媒体—贯穿全天的数字生活

现在，程序化中的主流方式是 DSP ，它是一个平台，负责对接各种各样的媒体。当一个用户打开某个APP的一瞬间，如果是开屏广告，几毫秒便会将请求显示到设备ID，随后发送到我们的系统，系统会判断设备ID是否适合投放。如果适合，系统回答yes并发送给用户，如果不适合，系统回答no并被另外广告填充。

这种方式是以 第三方 数据服务角色介入广告曝光流程。对于品牌主来说，数据不会全部上传到媒体，因为我们给客户建立 私有云 ，数据储存在客户私有云，用的时候才会查询，被查询时才会上传，这对用户数据也是一种保护。

自助式媒体表现分析

投放后做 媒体分析 非常重要，因为在一次投后过程中的媒体表现、媒体相关流量/质量涉及到品牌的展示效果。

我们来看一个例子，在一次投放当中，我们挑了一群人，一半男性一半女性。投放之后，我们发现点击人群中有60%是男性，那能否得出结论说男性更愿意点击？不能，这里忽略了一个因素， 曝光人群 。

上图是我们给品牌广告主做的一套系统，前面所说的内容都是基于这套系统所做的案例。从最基础的数据仓库来看，我们不仅对接了品牌主自己的数据，还对接了品牌主合作方的数据，大部分的数据串联起来存在数据仓库中，用我们的方式打上标签，在这基础之上，还要做分析和洞察。

最直接的方式是做媒体投放对接，像阿里和腾讯，他们都有直接API接口，我们的人群可以直接传到广点通，和内部对接后再投放。

媒体监测和反欺诈，这是数据的循环。这对于品牌主来说不单单是搭了一个壳，品牌主的使用次数不断流转，流转越多，数据就越丰富。

案例启示

•数据是品牌主最重要的资产之一。 现在越来越多的品牌主在往数据化的方向前行。国内外的快消品牌，他们对于数据的概念愈加清晰。

•工具只是辅助，营销追求本质。 营销方法永远不会过时。数据、工具让营销环节更有效率，能覆盖传统方式的盲点，这是数据工具带给营销的意义。

•数据类产品要结合实际业务开发，不能闭门造车。 在面对不同客户时，要结合实际情况，开发不同的工具。

截止目前为止，我们的生活中充斥着越来越多物联网带来的福利，甚至还有扩展的趋势，不过它所依托的科学技术及其运作方式中，有很重要的一点就是数字营销，这就要求行业内的专业人士认真看待物联网技术的必然性，因为它们不仅会影响消费者的行为，而且还会影响营销平台的运作方式。优秀的物联网工程师会很大限度地利用颠覆性的商业模式来促使客户了解到物联网的影响并给企业带来优势，那么物联网如何颠覆数字营销呢?一起来看看吧!

1、大数据即将到来

随着物联网的出现，人们可以从不同的接触点获取更广泛的数据。从数字营销的角度来看，这有助于加深对客户旅程的了解，例如，营销人员能够看到客户对产品的兴趣从何时开始，以及他们的购买旅程，直到购买为止。

在整个旅程中，数字营销人员将有机会利用这些数据来发挥自己的优势。由于物联网技术允许营销人员看到客户在购买旅程中的位置，因此他们可以产生更多的接触点，以实现积极的客户互动。随着与客户接触的增加，营销人员将能够找到与他们交流并在更早阶段(而不是在购买时)与品牌商建立联系的新方式。

但是，需要注意的是，任何对客户数据的使用都必须考虑隐私问题。欧盟制定的通用数据保护法规(EU

GDPR)已于2018年5月25日生效。这些法规为存储和处理数据的组织如何使用客户数据制定了明确的指导方针，限制了数字营销人员和调查公司可以使用数据的数量及用途。

2、市场调查将得到加强

虽然目前数据收集、处理和分析都相当复杂，但物联网只会使数字营销人员的市场调查变得更大、更好。正如上文所讨论的，物联网设备在家庭中的普及将使营销人员有更多的数据可供分析。数据的激增将使营销人员可以简化流程，并以新的方式吸引利基受众。

由于物联网和云之间的联系，营销专业人员将能够对其目标客户不断变化的需求进行更好的预测分析。

3、物联网解锁消费者生活方式信息

物联网不仅可以获得消费者在社交媒体等平台上发布的信息，而且还可以获得有关他们日常生活的信息。

考虑一下消费者日常使用的物联网设备：咖啡机、恒温器、家庭自动化系统和智能手表等。这些设备是消费者日常生活方式中不可或缺的一部分，从早上醒来到睡觉。对于数字营销人员来说，获取生活方式趋势的数据意味着他们可以了解特定产品或服务的使用方式、时间以及为何被使用。

4、搜索引擎优化行业将受到影响

根据Beth Kotz的说法，专门从事搜索引擎优化的人员将经历其行业的重大转变，部分原因是随着这些设备的日益先进，物联网的重要性日益凸显。

物联网正在改变设备和机器对人类语言的处理方式，因为与打字输入搜索网站的问题相比，人们说话时提出的问题更为自然。可以自己尝试这种理论：下一次询问Siri问题时，您会发现在和Siri说话时，您的语言比打字更为“人性化”。

诸如Apple的Siri，Amazon的Alexa和Google

Home之类的AI技术的使用越来越频繁，这意味着“搜索引擎努力理解用户的意图，而不是依赖于关键字”。不再仅根据关键字来对网页进行排名，而是根据其内容中所包含的自然语言对网页进行排名。对于营销人员来说，这种从基于关键字的搜索引擎优化到基于意图的转变将是物联网领域的一个主要方面。

以道德的方式使用物联网

作为数字营销行业的专家，消费者的隐私对您来说至关重要，尤其是在我们进入一个消费者数据量激增的时代。尽管许多消费者对根据其独特的喜好和需求定制产品或销售渠道做出了积极的回应，但他们也重视在线和离线隐私。

数字营销行业必须克服的主要挑战是如何开发这些个性化的购买体验，而又不会被认为具有侵入性。为了使您的数字营销策略符合消费者期望，您必须展示高度的安全性，并确保您正在分析的消费者数据得到了有效保护。

就像随着技术使用的增加，数据收集将发生变化一样，营销人员如何利用这些数据以及如何与消费者互动也必须做出改变，并且，数字营销人员现在就必须开始为物联网必然会带来的重大变化做好准备。(来源物联之家)首先可以从传达一种信任感和对目标受众的理解开始，并从今天开始与他们的需求和期望建立真诚的联系。此外，与您的消费者保持一致，并将物联网作为改善您数字营销策略的重要机会。

以上就是小编今天给大家整理分享的关于“物联网分析：物联网如何颠覆数字营销?”的相关内容，希望对大家有所帮助，想知道更多信息，如物联网的前景及其应用，物联网和互联网的关系等相关内容，关注小编持续更新。

1.结构化学习

所谓结构化学习，简单的说就是脑海里先有框架，先有树干，然后再不断去增添枝叶。网络营销其实是个系统，这个系统的组成是按照一定次序层层递进的。

简单说，企业要做网络营销，必须先有规划、策略，把方向明确之后，再选择搭建平台，可以自己建营销型网站，也可以利用现有的批发或零售平台在上面开设店铺，然后做推广，可以选择网络广告或搜索引擎竞价等付费的方式，也可以选择病毒营销、博客营销、邮件营销、论坛营销、QQ群营销等免费方式，做推广的目的是让潜在的客户找到你，找到你之后要做的事就是如何想办法实现成交。而建立一个团队，通过一定的流程把以上的过程串起来，并成为日常工作，这个事情就是网络营销运营。

2.问题化学习

我们学习网络营销的目的一定是为企业解决问题，要么是销售问题，要么是宣传问题、要么是服务问题，所以，我们在学习的过程中要带着问题去学习。当你在学习过程中把一个个问题都解决了，所学的东西也自然掌握了。

3. *** 作化学习

网络营销是知识，同时也是技能。你必须实实在在在电脑上，在网络上去 *** 作，去尝试。每学到一个新的方法后，一定要自己去做一遍，去试一下。比如学习优化，你不妨自己先做个简单的网页，尝试用各种方法去做优化，看看它在搜索引擎中的表现和排名变化，在这个过程中，要学的东西也就慢慢掌握了。

4.交流化学习

网络最大的特点就是共享精神。其实，你在学习过程中遇到的问题和难点，别人也会遇到。你可以利用论坛、博客、QQ等方式，多与同行交流，特别是像阿里巴巴、淘宝社区，大量的店主每天都不断地分享和交流自己做网络营销的经验。在交流中，会很快提高自己的水平。切忌自己一个人闷头去学。

5.写作化学习

学到一个新知识点或技能之后，最好能把它写下来，你可以开个博客，专门记录自己学习网络营销过程中的心得体会。把想法书面化、文字化，有助于提升你的总结能力，也有助于提升你的系统思维能力，还能提升你的语言组织能力，同时还能与同行交流分享，何乐而不为？重要的是，要坚持下去，把它当做一种习惯。

备注：营销知识，比如市场营销学、心理学相关知识，但是这些说到底就是让你对人生、商业、营销有个靠谱的思路，做事才不会盲目不会乱。

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