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。

2021年已经到来，数字营销领域将会发生怎样的趋势变化？品牌应该如何应对？本文从市场&互联网环境、消费者期待、媒介&营销三个方面入手，整理了20项关于未来营销趋势的重要统计内容，希望为品牌主和营销工作者提供参考和指引。

1. 全球广告经济回暖，中国市场将增长9.2%

据2020年中全球预测报告显示，新冠肺炎疫情大幅转变全球广告经济，全球广告行业支出跌幅将达到11.9%。同时预测，广告行业在2021年能够迅速回暖，预计2021年除美国以外的全球广告将增长8.2%。而中国市场将增长9.2%。在排名前10位的市场中，日本(15%)、英国(12.6%)、德国(10.6%)、巴西(15.0%)和澳大利亚(25.2%)预计将出现两位数的增长。

2. 移动互联网广告占比近90%，进一步挤占PC广告

据报告显示，移动端占比已经接近90%，预计未来两年，OTT及智能硬件还将进一步挤占PC广告，由2019年的1.9%增长到2022年的7.1%，到时候，PC广告可能就只剩下4.6%。

3. 移动互联网用户活跃度持续提升

受疫情影响，全网用户对移动互联网依赖度进一步加深，人均单日使用时长及打开APP个数均有一定程度提升。

4. 5G商业化全面普及，用户终端正在经历全面迭代

5G技术所带来的流畅体验，让用户率先在视频、社交及 游戏 等领域展开深度使用，5G迭代对中国移动互联网的影响已经悄然发生。

5. 线下生活场景持续向线上转移与融合

随着数字经济全面发展，线下生活场景进行线上化转移，购物消费、生活、办公及出行等行业用户规模呈现快速增长，用户的使用程度也在不断加深，尤其是46岁以上人群，成为移动互联网全面深化的重要增长点。

6. 消费者更忠诚于与自己价值观一致的品牌

全球64%的消费者会购买与自己信仰和原则一致的品牌，“用钱包投票”的概念越来越普遍，消费者对符合自己价值观的品牌表示忠诚。

7. 用户期望更深层次地参与品牌活动

研究显示，56%的人在过去一年中至少参与了一项品牌活动。大多数受访者参与的是较低阶段的活动——32%的人参与了品牌对话，但更深层次、高投入的参与形式也得到了充分体现，21%的人为产品或服务提供了在线建议，15%的人给予了直接设计意见，这些都体现了强有力的品牌参与度。

营销人员可以通过制定有助于更深层次参与以及使客户和品牌共同利益最大化的互动策略，从竞争中脱颖而出。

8. 消费者的身份认同感逐渐增强

身份是个人独有的。消费者正在挑战现状，摆脱种族、性别和性取向的刻板定义，以更流动、自定义的方式看待身份。预计未来几年，这种流动性将发展至身份认同的方方面面，并进入新的产品品类。消费者愿意了解并表达自我以及自己在 社会 中的位置。

9. 近变现、近用户的媒介类型广告收入增长更快

新媒介破圈继续争夺主流媒介的广告份额。5G的发展既推动互联网行业的发展，同时也带动新的广告形式发展，新渠道或将成为新媒介广告收入增长制造新的天花板。电商类、资讯平台类广告收入增长更快。

10. 传统媒体广告的数字扩展持续增加

2020年期间，电视，广播，印刷和户外广告的数字扩展达到310亿美元，占广告总活动的13%（高于五年前的220亿美元，即7%）。预计数字扩展将继续占据传统广告的份额，但步伐将会放慢到2024年，这将占传统媒体广告支出的16%。

11. 视频内容是最流行的数字内容形式

视频营销是一个热点，视频内容对消费者的购买决定有着巨大的影响。根据数据显示，70%的消费者表示他们共享了品牌的视频。72%的企业表示视频提高了转化率。52%的消费者表示，观看产品视频使他们对在线购买决策更有信心。65%的高管访问营销人员的网站，39%的高管在观看视频后致电供应商。

12. 直播将继续释放巨大潜力

预计至2022年底，直播广告收入将占电商广告总收入的21%。电商直播通过激活用户的感性消费和实时互动，提高了购买转化率和用户体验。预计2018年至2022年年度增长率为115%。抖音和快手是主要的直播平台。不过淘宝正在积极追赶，并利用淘宝直播为其电商平台带来流量和营业额。

13. AI加持程序化广告投放，将爆炸式增长

2021年将揭示的最大广告趋势可能是通过人工智能（AI）来实现广告购买自动化的程序化广告的爆炸式增长。这将使品牌可以针对更特定的受众。AI管理程序化平台可以通过任何给定渠道针对每个广告或广告系列使用定向信号，增强实时适应性。

14. 78%的广告主将增加数字营销预算，数字营销将迎“牛市”

据报告显示，疫情没有影响广告主对数字营销的投资信心。2020年数字营销实际增长率 16%（高于预期），2021年的预期增长恢复到20%。预计2021年，78%的广告主表示将增加数字营销支出。

15. 新媒体营销获得广告主关注与预算投入

就调研数据来看，广告主在未来一年间将增加营销预算的广告类型主要有内容营销（KOL推广等）、电商广告和信息流广告。KOL参与度相对最高的直播营销和短视频营销分别以52.8%和51.7%的选择率成为半数以上广告主最关注的核心营销模式，在未来，KOL和新媒体营销也将成为广告主越来越重要的营销预算投入对象。

16. 兼具展示与效果的广告备受青睐

兼具品牌展示与效果投放的信息流广告、电商广告，增长快于互联网广告整体。广告类型从展示，向“展示+效果”迁移。预计到2021年，电商广告、信息流（包括资讯平台和短视频平台）广告占比将分别达到40.0%、25.2%。

17. 内容营销依然是品牌主的关注重点

据调研数据来看，内容营销是77.5%的品牌主最为关注的数字营销现象；同时，如软文、植入等的内容营销也超越展示、搜索等硬广成为51.7%广告主将要增加预算的主要广告形式。

18. 全渠道营销模式备受重视

根据调查，有62%的公司拥有或计划采用全渠道营销策略。此外，有70%的企业表示，全渠道策略对于其成功至关重要，非常重要或至关重要。

19. 营销自动化趋势发展迅速

未来几年营销自动化的年增长率将达到20%以上，2021年的预测市场规模将达到8650亿美元，2022年将超过10000亿美元。近60%的领导者预计未来12个月将增加营销自动化的预算和投资。根据调研，67%的顶级营销人员已经信任营销自动化，超过20%的营销人员正在进行营销自动化。通过自动化的培养活动、定制的、可扩展的内容、评分和跟踪结果，可以更容易地转化潜在客户。

20. 转变为敏捷式营销策略对于品牌主迫在眉睫

疫情引发的经济衰退迫使消费者行为发生大规模且快速的变化，即从实体店转向数字化渠道。因此，企业需要制定新的策略：转向实施可满足客户需求的敏捷式数字化渠道策略，否则有可能在本已严峻的市场中面临不合时宜的局面。制定敏捷式营销策略需基于对客户单独且统一的企业观点。67%的受访首席高管表示，其增加了在社交媒体的曝光度；57%的受访首席高管表示，已大幅改善数字化平台，以更好地满足客户需求。

本文参考报告及文章：

QuestMobile：2020中国移动互联网秋季大报告

QuestMobile：2020中国移动互联网年度大报告-上

秒针营销科学院：2021中国数字营销趋势报告

德勤：2021年全球营销趋势

Mintel：2030全球消费者趋势

艾瑞咨询：2020年中国网络广告市场年度洞察报告

GroupM：THE GLOBAL MID-YEAR REPORT

致趣百川：2021年营销自动化趋势报告

CTR：2020年中国广告市场趋势

普华永道：全球 娱乐 及媒体行业展望2020-2024：中国摘要

Where is Video Marketing Going in 2019 and Beyond? [Infographic]

Omnichannel Marketing Optimization Infographic

The 5 hottest advertising trends for 2021

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