【数据会说话】你是谁,竞品分析,用户画像,触达,以及全生命周期的搭建(上)

2020-11-03

3月6日,赵晨和何琴两位讲师在数云大讲堂上讲述了企业(品牌)与消费者的恋爱故事《“她经济”——一场爱的追逐》。


在演讲中,她们将企业(品牌)的成长路程,分为4个阶段:初级玩家-迷茫的李小白、中级玩家-想扩张的杜小牧、中高级玩家-贪心的王小维、高级玩家-“万人迷”宝小强,并针对这四个阶段给出了相对应的解决方案:

初级玩家——李小白

昨夜西风凋碧树 独上高楼


这个阶段的品牌处于初期,主要寻求自我品牌定位:

对于自己现状不清晰,这个阶段的企业比较茫然。商品应该卖给谁,商品的定位是什么样的?自己的目标群体画像是如何?竞争对手他们都在干嘛?在做些什么?


解决方案:

首先理清楚自己(品牌)要找什么样的对象(客户),手上现有客户资源和品牌需求的匹配度,是否有直接变成忠诚客的可能,和竞争者相比,品牌有什么优势和劣势可以抓住客户?


第一步:根据品牌痛点搭建体系


一般零售企业(品牌)搭建体系,包含几个重点部分:


关键KPI概览:对销售额、客户数、客单价等关键KPI(逐年/月趋势)等判断;

意义举例:开店以来的客户增长趋势是否健康?



新客招募以及产品的回购情况

意义举例:通过新客和老客的数据的分析,了解企业原有的客户招募方式能否继续保持?

当前产品的复购增长表现赶超行业吗?


地域分布:品牌的地域销售份额体现

意义举例:产品的线上地域分布情况如何?


客户忠诚度:RFM模型

意义举例:当前的客户忠诚度VS行业概况

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第二步:做好数据清洗


数据的清洗包括两个大的部分,一个是企业(品牌)对行业竞品的分析,清楚了解自己在行业中的占比以及地位;一个是对本身的产品做分析,知道自己的优缺势,可以做到扬长避短,最大化形成效益。


行业竞品分析:

行业竞品的分析包括但不限于行业渗透率、会员活跃度、新客会员、客单价等趋势的分析,以及品牌和竞品的销售分析,如渠道商品的定价、商品的定位,购买的人群等。

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本品分析:

除了行业竞品分析,还需要对我们本品的历史数据去做深度的挖掘,基于以往的数据,包括业务的诊断、客户运营的诊断、客户群体画像的分析,还有商品运营诊断,可以让企业(品牌)更好的了解现在所处的环境,同时知道未来应该从哪个方面去着手,应该放大企业(品牌)所需要的哪部分数据。


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第三步:做好业务诊断分析


通过历史数据分析,产出新老客占比和地域分布,客户回购情况,存量客人RFM健康指数,品类/产品贡献分布等,对这些业务数据进行解读;

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第四步:做好消费者洞察


前三步是让品牌更好了解自己,知道需要找什么样的客户对象,现在手上有什么对象,以及品牌和行业的竞争相比就是优势和劣势在哪里?


最后一步,我们需要了解我们的目标群体,做好消费者的洞察。


每个客群对于不同的品牌需求都是不一样的,即使是在同一个品牌下的客群,它的特征也是不一样的,消费属性、社会属性、心理因素,以及购买力,特征不同,对品牌的贡献也不一样。


所以我们需要多维度对消费者进行人群聚类,从而给出每个客群描述和针对性运营建议,并发现潜在细分市场。

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案例分享

举一个外资奶粉品牌的案例,刚进入中国的时候,就已经有一定的知名度,但没有完全扩散开,不过手上的预算非常足够,而且他在前期的暴利扩张和生长过程中已经积累了一定的品牌用户量。


但是他的问题在哪里?不知道他为什么会走到今天这个程度,品牌已经积累的用户,他是一群什么样子的人?消费者在这么多奶粉品牌里面,为什么要选择这个品牌?


通过业务诊断的全套流程,对用户有一个清晰的画像,同时把品牌想放大的形象跟他的业务需求匹配起来。

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做完整个诊断之后,将这些数据应用到实际的活动中去,从前期的流量诊断,从外接入进来以后的流量承接以后的新客老客、潜客的转化完以后的一个流量的沉淀,整体的做完之后,我们可以非常清晰的看到,它的数据效果是非常好的,不管是从会员招募会员、尖锐的占比、会员的复购、会员的客单价都有了一个明显的质的提升。


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中级阶段——杜小牧

衣带渐宽终不悔 为伊消得人憔悴


自我认识相对清晰,品牌定位精准:

知道自己的目标用户,已经有一定知名度,手里有投放资金,目前的需求是扩大整体品牌消费者大池子,让更多的人知道自己的产品,但是不知道该通过什么样的方式,蓄势待发;


解决方案:

如何触达目标群体?

广告投放是最快的方式去触达目标群体,企业有钱但是不能随意烧钱,要花在刀刃上,精准的找到目标群体,针对他们不同的用户画像,推敲他们的行为轨迹,用户心理;做最有效的广告投放,实现高转化;


广告投放前

明确目标:知道本次广告投放的诉求、预算,以及针对的目标人群;

数据洞察:人群定向,在投放之前,先对历史的数据导入(以往周期内的交易数据、会员数据),通过智能系统或者人工模式,对这些数据进行处理。基于现有字段及数据,利用数据处理及标签手段,对目标精准人群做画像,以及分析特征与画像。

{购物间隔时间}

看K值的聚类表现。

{人品关系}

目前没商品标签,故从抽出的交易订单中,抓取商品的名称、关键字做聚类。

{商品价格带}

比如:春节礼盒类主要集中在138元档。数据探底请以K值的中位数7、2、1为分层标准。

{引流Offer}

由品牌确认并给出。


依据原型数据的刻画及数据表现,将它放大到广告投放中。针对标签特征进行圈选的人群,最终会通过广告的触达及推送触达。


物料准备:链路+选品+创意,用户画像出来之后,根据这些画像应该如何去攻克目标,就会变得高效的多;

预算准备:资金分配


广告投放中

根据投放效果实时调整

实时反馈数据:全方位各维度效果统计


广告投放后

效果追踪:完整转化效果

效果分析:输出项目结案

用户积累:洞察分析触达用户,以便二次营销


提问:广告投放选择上,一类是像数云数据比较强的第三方,一种是4A广告公司,两者在操作上有什么区别呢?


在创意和视觉表达上,4A公司会更有优势,更适合一次性买卖;


而在数据运营能力上,对于人群的选择,数据的分析、画像的分析,以及后期的整个的广告投放的闭环上,数云这类数据公司是强项,以长期结果为导向,更适合长期合作;


案例分享:

杜小牧是做知名服装品牌的,他投放了一个朋友圈广告,前期先进行相关的数据处理,然后通过投放到整个朋友圈做营销,最后在云店和门店做一个承接,也就是线上和线下都可以承接这样的广告。

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基于杜小牧以往的数据,做出了一个人群画像的分层,这里把适用于杜小牧的不适用于杜小牧的人群分为三个部分,分为三组。第1组是夏季裙装,第2组是夏季裤装,第3组是夏季T恤或者夏季配饰;


通过历史数据发现杜小牧这个品牌,它基本上的一个客单价是在500不到或者400多,为了提升客单价,所以最终设定一个满减券,满500减50元。

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在广告投放过程中,通过曝光量、点击量、关注量、购买量形成一个漏斗模型,可以根据数据的高低来调整;


比如

点击量:曝光量的百分比过低,

则说明方向、文案或者画面有些问题,至少不是目标消费群体所关注的;

关注量:点击量的百分比过低,

则可能因为公众号的内容不是目标消费者所想要的,需要继续完善或调整;

购买量:关注量的百分比过低,

可能是因为给的offer不够紧促、不够有诱惑力等,无法触动消费者;


整个投放结束后,复盘整个广告投放的过程及数据;


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剩下两个企业玩家,对存量人群发展有更高需求,渴望消费者产生高价值变现的中高级玩家——王小维和高阶玩家——宝小强,他们应该如何去解决自己目前的困惑,我们将在下篇去分享!

 



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