究竟什么是场景营销,品牌和产品又如何利用场景营销实现增长?
拆分来看,此处的“场景”,简单地理解,就是什么人在什么时间地点,想做什么事。生活中的场景随处可见,任何一个特定场景,在这个行为事件下,消费者一定会产生特定的需求或问题,这些都有可能促使消费者产生消费行为。利用不同场景去实现商业目的,就是我们所说的场景营销。
2、场景营销的核心产品的本质,其实就是为消费者的需求提供解决方案。而场景营销,正是将商品和消费者需求进行合理匹配,从而促进销售达成。那具体要选择什么产品——当下场景有什么样的独特需求,才是决定因素。
需求的产生,是基于特定场景下的必然结果。无论人群画像如何,人的特定行为,是可以通过特定场景进行激发的。比如路遇堵车,无论是大老板还是小职员,基本上都会出现着急的情绪,只不过因情绪控制能力不同,行为表现有所不同。这种场景下,如果有一款产品可以让车直接隐形(假设),可以自由穿过拥挤路段,并且产品的价格还能承受,大部分人会选择购买这款产品。这就是场景刺激下需求的产生,而这款产品,刚好满足了这个需求。
综上,我们说场景营销的核心是洞察具体场景中消费者的心理状态和需求,就不难理解了!
3、如何运用场景营销场景营销,其营销所针对的是消费者的心理状态,而非具体场景。场景只不过是一种刺激消费的手段,它不光可以是一个现实场景,也可以是一篇文章、一个图片、一个视频、一段音乐、一个事件……
在选择场景时,我们要从两个维度入手:购买场景和使用场景。
① 购买场景:
如果正处于产品构思阶段,可以考虑:消费者在哪些场景下有哪些需求未被解决?需求在哪,商机就在哪。
如果已有产品,那要考虑:消费者会在什么场景下购买我的产品,他的需求/动机/理由是什么?
② 使用场景:
你的产品,会在什么场景下被消费者使用?
能考虑好这个问题,产品的使用体验会得到质的提升,同时复购率和口碑都会得到提升。
用户的需求和品牌的产品、服务精准匹配,场景营销不仅能协助品牌提升转化作用,完成精准触达,更能为用户带来杰出的体验。
网购市场规模增速已趋于平稳,流量红利逐渐消失,如何破局?
一、背景及定义
整体上网购市场规模增速已趋于平稳,流量红利逐渐消失,而手机游戏、短视频等各种应用都占据了用户大量时间,用户注意力也不断分散,黏性降低。在该背景下,场景化的营销思路可能是弥补方案之一。
所谓场景营销是指根据用户的使用场景,触发对应的功能,活动,以满足用户需求。而本文所讨论的电商场景化营销则是将场景化的营销思维置于电商促销活动组织当中,以此来促进活动效果
二、场景化营销对电商平台的意义
1、贴近用户,让用户产生联想共鸣,增强活动的留存,也容易刺激额外的需求
从用户出发的活动场景化组织包装符合用户购物过程中的联想及决策链路,贴近用户的思维方式更能让用户有记忆的感知点间接增强了用户对该活动的留存,同时跨品类的组织方式,也可以触达给用户关联品类,刺激额外的需求。
2019年货节期间,京东和阿里所组织的年货节活动中,就充分的从春节这一节点中挖掘了用户实际的购物场景:京东年货节期间的大焕新、囤年货、送年礼、买洋货、办土货;阿里年货节的走亲访友、新年大餐、聚惠轰趴、旅游过年、新年焕新。年货节期间电商平台都将核心流量资源导入场景活动,也充分说明了场景化营销对重要意义。
2、增强导购效率,降低决策成本。
因为场景化的营销本质上应该是结合用户的实际场景诉求,引导触发相应的活动,以满足用户的需求。在这样的逻辑下,场景化的营销是能够提高营销的精准性,大幅增强导购效率。
如果品类、品牌、商品是整个活动呈现的不同单元,那么和货架式的导购方式相比,场景化的营销活动组织方式则更加灵活,能较好增强品类间的渗透效果。
三、电商平台如何做好场景化营销
1、 规划的营销场景应该注意时间节奏,符合用户的普遍认知
诸如情人节、春节等用户都是有普遍认知及实际场景需求的节点。该节点用户决策不像618、双11那样短平快,反而决策时间更长也更加前置,而场景化的营销导购则能让用户更加有沉浸和联想,也容易激发额外的需求。
2、应围绕人群特点精细化运营,甚至可考虑打造个性化的场景氛围和活动
围绕一个场景的导购越个性化越能集中用户,因此可考虑围绕用户年龄层次、性别构成、地域分布、收入等用户画像进行人群定投,这样一方面能有助于我们更加有效的识别该用户,另一方面能进一步刺激消费需求。
如送年礼,针对20岁以下的浏览用户我们就不需要推荐送宝宝的导购楼层,结合地域分布,我们可精准推荐当地的超市的购物卡,也是无界零售的体现。
3、场景活动的组织方式,导购方式应更加智能,从货架式的“人找货”变为“货找人”
在商品信息爆炸,用户也懒得去搜索思考对比,而亲友的推荐(拼团)及智能化的推荐(信息流)的方式反而用户会更喜欢。而在场景活动中,我们也可多尝试应用智能瀑布流的推荐方式去规划场景。
淘宝首页的改版,猜你喜欢被提升至2屏幕,推荐也更加精细和智能:把“消费行为”这个单一的判断维度,拓展成一个个消费场景,涵盖人生阶段、消费需求、兴趣偏好等因素的推荐会更精准、更人性化,效率也会更高,这将是淘宝实现“以人为中心”的算法技术的最重要一步。目前,“猜你喜欢”的推荐机制已成型了超10000个精细的消费场景。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)