181225吴明辉千万别被“精准营销”忽悠了

当下,互联网市场的竞争态势是,后面10000家的市场份额加在一起,都赶不上第一名,甚至第三名,这种分布又称幂律分布。


为什么?


原因很简单,互联网公司从诞生的第一天起就是数字化的。所以,传统行业想做到江湖老大,只能做一件事——数字化转型。


怎么做?


我认为,CMO(首席营销官)或者营销者,更容易能引领一个企业的数字化,因为CMO直接面对消费者,是需求方。相比供给方,需求方更容易数字化。你可以建一个数据管理平台,把所有用户全部用数字化的方法管理起来。


当然,还有一个原因,负责市场的同学最早与BAT对接,而今天所有消费者数据最大的源头,就在这几家公司手里。


具体该怎么做呢?希望今天的分享,能给大家带来帮助。



感知响应模型

数字化的底层思考逻辑

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数字化背后的底层思考逻辑是什么?我称之为“感知响应模型”——


感知——理解——决策——行动


要去感知这个市场外界的变化,然后理解这个变化到底怎么回事,之后去判断基于这个变化应该做什么,最后去做,响应决策。在整个过程中,需要特别注意以下几个要点:


1、维度要多


在感知的过程中,就像一个人一样,要把每一个感官系统都打开的,不要只看一个维度。


从数据的角度讲,市场上最重要的两个维度,就是时间和空间。


举个例子,曾经有人卖百度的广告词(当然今天这个骗法已经很少了),比如我买了“吴明辉”,买了之后,他说吴总,“吴明辉”这个词,你只要搜了就排第一名,一个点击10块钱。


后来他怎么做呢?他知道你就在北京,而且只有白天上网,然后他就只投了北京和白天的那段时间,而在其它的时空,“吴明辉”根本就不排在第一的。也就是说,他连投都没投,然后就开始刷量。


如果你不做分析,就会看着量不错,然后我在北京一搜,“吴明辉”确实排在第一。其实后台的量可能90%都是假的,只有那10%是在北京产生。



而且,各种维度,最好交叉起来。


再举一例。我们经常给消费者打标签,打人口统计学属性,按照年龄、性别、收入、教育水平等来区分,比如我的产品是面对20到30岁女性的。但是,中国是一个非常复杂的市场,发展是非常不均衡的,如果只按一个统一的维度做,很可能出问题,有的市场好,有的市场不好,你也不知道为什么。


所以,聪明的做法可以把所有城市分成了一线、二线、三线、四线的,还有超一线的。每一个市场所定义的人口统计学属性是不一样的。



还有,你想象的那些维度,与消费者的真实状况可能不一样。


我们曾经帮助人分析他的广告投放和最后的品牌喜好度之间的关系,后来我发现,你有没有真的看广告,和我问你有没有看过广告的答案,是不一样的。有一些人明明没看过你的广告,但是填问卷时说我看了。因为,他看了大量的你的竞争对手的广告,混为一谈。



2、注重异常


还有很多的异常,比如互联网上的收视率reach(到达率,指看见某一个广告的总人数)超过了100%,这不可能。仔细研究后发现,很多人清了Cookie,这样一个人就变成了几个人,被你算了很多遍。


这样的事情,如果你不把它清除掉,你的计算全是错的。你的广告投放量本来是不够的,你以为投够了,就结束了。


清Cookie的问题解决了,我们还发现有一些地方超过100%,比如珠海、三亚。为什么?因为分母不对,三亚的人口和统计局统计的人口根本就不是一回事,三亚有大量的人是去旅游,一住住半年,根本就没户口。


所以三亚这个市场,要比你想象的大很多,你是可以砸更多钱的。


所有的异常出现时,一定要第一时间去仔细研究为什么。清楚了之后,你对市场就有进一步的理解,就会有非常好的竞争优势。



3、关注变化



比如广电总局的限广令,真正聪明有心的人,会第一时间去关注。而还有一些人动作很慢,还在继续投电视广告。但电视广告已经开始涨价了,因为广告资源变少了。


聪明的人就开始研究互联网,互联网在增长,怎么去比较、鉴别,在哪些城市应该多投互联网,哪些城市应该继续投电视。他们在这种变化节点上都可以做得很好。


这些变化,有时是宏观变化,有时是微观变化。很多情况下,对于消费者的洞察和理解,微观比宏观还重要。


比如汽车企业,研究多少人上这个汽车网站,不一定很重要;而如果有一个人以前不上汽车网站,今天突然上了,你把这个人找出来,定向投广告,非常管用。



4、快速响应



你只是看了数据不行动,所有的事情都白做了,一定要快速行动。

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推荐一本书,《战争论》,战争的本质就是解决不确定性。做广告、做营销,也跟打仗是一样的。


你一个广告砸进去,发现根本就不是这么回事,这时怎么办?快速调整、快速响应!你的动作越快越好。


整个市场发展的趋势是,广告活动的时间、周期越来越短。以前可能一波活动3个月,现在的主流是一个月一波广告活动。真正那些竞争最激烈的行业,比如零售,以前的国美和苏宁,今天的京东和阿里,它的广告活动一开始就是以周为单位的,每周营销活动都不一样。


它在不断调整,因为它在研究消费者到底有什么变化。迭代越快,浪费也就越少,有一句话叫“早死早投胎”,很多想法有可能一开始就是错的,如果一直沿着往下走,实际在浪费投资人的钱。



连接投入与产出

营销数字化的核心




营销的所有要素都可以数字化,这包括:


1、品牌定位


如果想让营销更有效率,你就一定要找到一个非常精准的将用户跟其他人区分开的维度。——苹果手机最大的区别就是贵。对于绝大多数苹果用户,他就希望以这个手机来证明他有钱。


如果你第一天是误打误撞地切到了一群用户,但你后面一定要把这群用户真正的定义想清楚,细分好。最简单的模式是拿来足够的样本,不停地在维度上去比,比如只有北京的人愿意买,也是一个维度;复杂一点的话,就要用DMP(数据管理平台)。


2、内容创意的数字化


简单说,信息量越高的信息,越容易被传播。所以,你看,现在流行的短视频,信息密度很高,时间已经缩到了几秒,但是讲了一个story。


所以,怎么去创造一个信息密度更高的创意给到用户,这就很关键。


事实上,人类的注意力也是可以被数字化的。比如,把人类的情感数字化,给你的头上戴一个脑电波的测量仪,然后通过人工智能的算法进行匹配;再比如眼动仪,可以发现你的眼球现在聚焦在屏幕的什么位置。比如奥运会运动员宁泽涛出来了,大帅哥,男性和女性两类人的目光注意点是不一样的。

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3、媒体的数字化


媒体的数字化最容易。比如广告,包括单向传播广告和互动类广告。单向传播广告的指标有曝光、收视率、GRP(又称毛评点、总收视点,指看过广告的总人次)、Reach(到达率)、Frequency(频次)等,互动类广告有点击、转发、赞等。


当你发现营销的所有的要素都可以数字化之后,接下来最重要的工作就是——


把营销的投入、产出连接起来,这是“营销数字化”的核心。


换句话说,这也就是所谓的营销的效率,即ROI(Return on Investment),数字化即是将所有的R和I都进行交叉的分析,最终实现精细化地分配。


比如2016年美国总统大选,川普和希拉里PK,他有非常精准的数据分析系统,去分析某个州现在对我的喜爱程度是什么样的,我在这儿花多少钱、是用什么话术来营销自己。他在不同的州打的广告是不完全一样的,所投的广告费也是不一样的,有些州对他来讲完全是浪费,干脆就不花钱了。


再比如微信公众号,可以做精细化运营管理。服务号一月只可以发4次,有的人就傻乎乎的,就做4篇文章直接发出去了,这是最傻的做法。聪明人怎么做?你可以做400篇,然后把你的粉丝分成100类,每一类定向发就行了,它的转化率是不是就提高了?


转化分析如何做呢?有两类,一是效果类,一是品牌类。


1、效果类


效果类的转化很简单,比如设立一个营销点,在各种地方加监测代码,每一个环节都可以加,然后中间不停地做分析,而且这个分析一定要尽可能及时,不要一个月才分析。因为你每天都分析,每天都做一点点调整,一个月之后已经调整30次了,进步已经很大了。


所有的效果类营销的客户,如游戏、电商,R和I很容易连上。因为R是在线上产生的,线上收钱;I也是在线上花钱,做数字广告。所以,哪一个人看了广告买了,哪一个人看了广告也没买,很容易把数字对上。



2、品牌类



品牌类的R和I没有那么容易连接。比如说宝洁,它有大量的销售收入是在线下产生的,而今天的广告费有很大的一块在线上产生的。而且,人是在互联网看到的广告,却是到超市里去买的,这种怎么连?


我们可以放一些中间指标,比如说brand,就是品牌资产。


很多产品,并不是你看完了那个广告,马上就点击购买,比如说买车。更多的情况是,你还没想买车,就每天看到这个广告,然后你就想,有钱了一定要买下这个车,等到有一天终于把钱攒够了,这时也不一定看广告了,但是你就跑到4S店把它买下了。


所以,我们要去测量的是消费者有没有记下这个品牌。


线上、线下如何打通?其实没有那么难。线下的消费者去店里,今天有很多传感设备可以帮你采集用户ID的,只要保护好消费者隐私。这中间是可以做匹配的,知道哪些人是看了广告来的,哪些人没看过广告也来了,哪些人看了广告也没来。

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一个餐馆,用摄像头就可以将店里的客人、服务人员,以及每个桌子上现在是一个人还是四个人,进行数字化。这时候,这家店是不是变成电子商务了?就可以做更精细和的运营管理了。



如何做好营销数字化?

这些陷阱与执行清单要牢记



其实,在做营销的数字化的过程中,会有非常多的骗局,所以我这里面给大家提几个醒:


1、数据造假


请记住,千万不要轻易相信那些卖广告的人,告诉你的数字,你要想办法再去从另外一个视角去看,去找到一些真实、可信的数字。


而且,数字和数字之间要可以互相校验的,有的数字表现得很好,另外一个维度看它又有问题,这时你就要马上开始怀疑。


有时候掺水、造假没办法,但是你要有一套方法,知道他们掺了多少,有的掺了10%,有的掺了30%,你要把这个假打掉了以后,再重新评估你的钱应该怎么分。


2、KOL粉丝造假


大家要小心,这里面水还是非常深的。


以前秒针出过一个“水表”,8000万粉丝的大号被我们查了一下,看到真实的粉丝只有2000万。


3、迷信所谓的精准营销


精准营销公司是给你一些维度让你去选流量,但是,第一,从总库存上来讲,这些公司不可能把最好的流量拿到手,相比于BAT,其实是很小的量。


第二,那些标签本身不准确。因为库存小,它就一定要让你选一个最宽的标签,甚至是一个错的标签,让你买到尽可能多的人。它告诉你这是母婴人群,可能根本就不是。


所以,如果你的预算很少的话,还不如去投BAT。


4、过分重视流量数字化,不考虑其他


我们经常说“一个特别好的红地毯被铺到厕所了”,为什么呢?


因为很多人花了时间去研究画像,研究标签,但是他没有去琢磨自己的广告创意怎么优化,落地页怎么优化。这些东西跟你的流量选择是乘法的关系,这些不去数字化,不去不停优化、调整,实际上你最后的效果也不会特别好。


我曾给一个汽车厂商提供服务,帮它把销售排一下序,哪些排到前面,哪些排到后面,先给这些销售转化率高的人打电话。我们用了各种最高级的算法,弄完了以后也就提高了20%的转化率,虽然也不错了,可在我看来应该提高几倍才对啊。


最后研究了半天发现,其实并不是把对象挑对就OK了,那个打电话的人也很重要。一个好的sales,可以让本来不想买车,甚至都没钱的人,去贷款买车;一个普通的sales,可能本来账户很有钱,特别想买的人,跟你聊完以后也不想买了。


所以,一定要形成一个良好的销售闭环。一个销售的转化率过程中有很多环节,每一个环节都要数字化。你要看看,到底在哪个环节上有可能没有做好,没有优化,使得最终的转化率不够。


当然了,终极的解决方案,是使用人工智能。但对于中小企业来讲,人肉去做分析也比没有分析强,无论如何至少要确保说所有的东西都是数字化的。


营销数字化,到底该怎么做?以下是我总结的执行三板斧:



搞清楚营销的KPI是什么。


找到与这个KPI最有可能相关的一些参数,对这些参数建立数字化的系统。


通过工具采集数据,然后搭一个团队,不断地去分析、调整数据,不断优化。



对大企业的建议


对于大型企业来讲,我建议尽快建立整个企业的数据中台,比如宝洁、雀巢等都已建立。但是,在建立过程中你也要知道,市场上到底哪些地方有数据,哪些地方的数据是可以用的。


同时还要监测和分析竞争对手,一举一动你必须要实时观察,它在怎么做促销,怎么做定价的。而这个过程必须要在后台建立一套很好的支持系统,把数据拿回来直接就可以做比较,甚至自动优化。


对中小企业的建议


对于中小企业,首先尽可能找免费或便宜一点的工具。每一个环节都有很多分析工具的。比如百度统计、阿里指数、金数据等。最简单的是拿一个金数据去发问卷,就可以做一些深层次的分析了,而且有一些问题是开放性的。


我们有一个客户了,之前以为是他们赞助某个大明星,赞助得很成功,所以使产品大卖了。后来经过调查发现不是,只是因为马东老师在一个节目里说了一句话,结果就卖好了。所以,这些东西你不去做调查,没有数据,你是不知道的。



小结

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总之,未来,每一个营销者都该是达芬奇,兼具感性思维和理性思维。不仅要对消费者有感性地洞察,也要在精细化运营中,学会理性地数字化思维。

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