怎么实现场景化营销:
一、制定正确的品牌策略
定位产品的目标群体,根据产品的档次、收益、附加值等,找到相对应的投放人群。利用多媒体平台,有效投放信息。好的场景化营销,就是在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
二、设计场景化话题
1、善于运用多元化场景营销
场景化营销看似简单,实则紧密的将金融产品与各种生活场景联系起来,给用户以使用提示,从而达成成交。
2、利用大数据,找准不同圈层用户的场景共鸣
移动APP、网点机器人与智慧柜员机的使用,让银行与客户的联系更为紧密,交流也更为便捷。围绕客户的输入信息、搜索信息、获得信息,构建了以"兴趣引导+海量曝光+入口营销"为线索的网络营销新模式。
三、场景化营销“四步走”
第一步:心理洞察。明确自己的金融产品满足客户的需求是什么,他们为何会产生这样的需求,分析他们的心理动机和心理状态。心理洞察就是对客户的初探,是场景化营销过程的起点也是重点。
第二步:场景设置。在客户心理洞察之后,进行场景的设置或选择,通过场景来将消费者带入到营销所需要的心理状态。而场景设置的核心是过程中的交流环节,通过沟通交流才能让客户慢慢的融入到该场景当中,并给予客户及时的心理反馈,才能更有效的对客户的心理进行刺激。
第三步:心理强度。要客户进入某种心理状态并激发出对我们产品的强烈的需求动机。而这种强度可以通过互动交流的设置来完成。
第四步:行为引导。在成功将消费者引导形成到某种心理状态后,即可触发客户的行为装置。而此时我们需要进行消费者行为的引导,来实现我们的营销目标。
当然,场景化营销只是营销环节中的一个小点,要想做好营销,还得多措并举。
营销领域也有一些类似的革命性的逻辑,比如Stehpen L.Vargo &Robert F.Lusch在2004年发表于《营销》上的文章《Evolving to a new dominant logic for marketing》,就引起了营销界的重大讨论。这篇文章的关键思想在于引入了Service-dominant logic,宣称这样的思想将会逐渐取代长期以来营销界遵循的Good-dominant logic.营销逻辑是指:营销学的思路基本遵循对市场和消费者进行研究分析,而后生产出迎合消费者需要的产品。在这样的思路下,消费者被视为一种可被施动的对象。消费者在整个的营销过程中经过被细分,定位,宣传,最终成为买家。在销售结束后,再经过商家新一轮的营销轰炸保持其持续的购买行为。
而在Service-dominant logic的思路下,消费者被视为一种主动性的资源。这种资源具有在其他资源上施动的能力,所以可以被视为与公司共同创造价值的伙伴。既然消费者被视为合作的伙伴,传统的运用于被动的消费者的4p理论就需要以新的视角来看待。Product应该被视为一种延续的service flow,promotion应该被视为一种与消费者对话和交流的形式,price应该建立在双方在交换过程中共同议价的基础上,而place应该被视为一个价值网络。
另外,传统的营销逻辑将外部的法律,科技,政治等视为不可控的资源,经营者需要去适应这些资源。在Service-dominant logic下,这些外部的资源也同样被视为可以为公司提供支持和共同创造价值的平台。
比如巴拿马运河沿岸的森林被大量破坏,大量的沉积物导致了水草的繁殖从而阻塞了河道。政府可以选择利用挖掘机将河道进行疏通。也可以通过重新植树造林来解决问题。新的树林可以起到阻隔沉积物和蓄水池的作用。从这个角度看,如果将树林视为一个可以合作的资源,那么就可以完全替代挖掘机的作用,从而达到共赢。
这个新的营销逻辑是否能够最终确立,还需要时代和实践的共同检验,但起码给营销者提供了一个有意义的思路。
营销的基本逻辑中成交解决客户从哪来的问题。营销的基本逻辑如下:
1、获客: 解决客户从哪来的问题。
2、沟通:解决与客户达成共识的问题,当我们获得了大量的客户信息之后,就可以对客户进行分类,然后分别进行跟进。
3、成交:从准客户变成真实客户,当客户有确实购买意向后,那么就进行到了商务谈判的过程。
4、服务:从客户变成忠实客户保险销售,必须重视售后管理,才能让整个的客户关系管理完成闭环。
营销的基本逻辑就是做三件事
1、做合适的事情
理解消费者。谈营销时一定要理解消费者,从理解消费者的角度来讲,最重要的一件事就是不要去教育他。比如做共享电动汽车概念,因为市场空间足够去做就好了,愿意尝试新东西的人给他就好了,不需要广泛去教育消费者说企业要怎么改变这件事。
2、营销本身是行动而非概念
我们在做营销时一定不要只提一个概念,一定要让顾客真正触摸到,这取决于你是否知道消费者到底想要什么。
3、营销是从产品和市场两个角度诠释对于消费者的理解
一是从市场中了解消费者,二是从产品角度让消费者知道你了解他,这两个维度一定要同时去做。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)