营销数字化需要满足五个标准:连接、消费者比特化、数据说话、参与和动态改进。
想要实现全面的数字化就要实现万物互联,并随时跟踪用户的行为数据变化,每个环节都用数据来说话,并在这个过程中加强用户的参与度,企业再进行动态调整。
目前可以说能做到全面数字化的就是像淘宝、京东、拼多多这类的电商平台了,顾客从购买到下单浏览再到物流,到收获后的反馈评价,就包含了连接、消费者比特化、数据说话、参与和动态改进这五个环节。用户在网购过程中的所有行为被数据化,企业才能及时监测并动态改进。
但绝大多数企业因为成本、思维、管理等方面原因很难完全去做到这五个标准。我们并没有必要为了数字化而数字化,数字化的本质在于提高经营效率。如果达不到这五个标准,用数字化的思维去优化决策也是可行的。
数字应当为营销服务,建立营销数字化决策模型很有必要。这个模型是以大数据为基础,从海量数据中才能发现隐含的相关性,下面就来介绍一下这个营销数字化决策模型:
这个模型分成两大模块,一个是左边的用户画像模块,根据数据采集、数据挖掘、数据建模和验证这四个步骤形成用户画像。另一个就是右边的“营销战略和4P”模块。“用户购买行为”连接着这两大模块,通过用户画像,来模拟用户的购买行为,制定针对性的营销策略并落地执行,最后以实际营销数据对既有营销战略和措施进行反馈、评估和优化,形成动态的数据营销全链条闭环。
下面就来详细地介绍一下这两个模块所包含的内容:
|“数字化”用户画像
想要了解用户,就需要建立用户画像。这个画像能像镜子一样,无限接近用户的真实情况,只有掌握了用户画像才能更加准确地预测用户的需求和行为动机。
而数字化的用户画像与普通的用户画像的区别在于,既需要按照大数据的计算出每个用户的标签,这些标签中可能有些属于感性标签、有些属于理性标签,但同时又需要根据不同的场景下用户的反映来不断地调整和更新,才能更加精准的去预测。
数字化的用户画像的形成大概有四个步骤:
首先是数据采集:根据企业需求找到数据源。比如用户的消费行为数据、第三方数据、CRM数据等,然后进行数据采集。
其次进行数据挖掘:根据采集的数据进行处理,包括数据清洗、用户识别、数据分类、建立标签和权重体系。
然后是数据建模:利用逻辑回归等方法分析数据,发现数据之间的相关性然后建模。
比如你是卖面膜的商家,通过分析你的目标用户在什么渠道,什么时间更容易下单买面膜,然后根据模型去制定营销推广活动。
最后需要验证:对数据模型进行验证,来保证建立的模型能够准确抓住用户特征,减少偏差。
如果你是开餐馆的,每周六甜点卖得好,准备根据这个去提前准备甜点存货量,通过检验确实如此就可以去行动了。
通过这四步,剔除掉一些偶然的相关发现或不能准确反映事实的数据后,形成用户画像。再应用到企业的营销决策中去,才能极大地减少偏差。
接着就是根据用户画像的标签和模型去预测用户的需求动机和购买行为,下面再来讲一下“营销战略决策和4P”这个模块。
|营销战略和4P变化
用户画像只是一个决策参考,还要从产品、定价、渠道、推广四个角度综合性考虑,同时运用各种营销思维才能做出营销战略决策。而数字化的4P会更加动态化,整个过程中用户的参与程度也将更高。
1、产品(product)
数字化经济体系下,产品更强调与用户共同创造的这种模式。拥有更加个性化的产品服务,并实现规模化,企业可以根据成本和用户画像来做判断。
2、定价(price)
定价将从统一模式逐渐变为动态模式,根据不同的用户、不同的时间和不同的场景及时做调整,能够优化产品的盈利。但和“大数据杀熟”这样令用户反感的方式并不相同。
例如你在淘宝双11活动期间想买一双19.9的袜子,将产品链接分享到3个群聊后商家就能赠送你一张10元抵扣券。分享产品链接就能9.9买到袜子,同时也帮商家进行了推广。这种定价方式能够实现用户和企业的双赢。
3、渠道(place)
传统的分销渠道是从工厂到经销商,再到各种零售终端的模式,而数字化的渠道是”以人为主“的分销模式,人对人分销,不局限于某个渠道。这背后需要很好的渠道利益设计和模式重构。
比如现在的微商和社区团购模式部分契合了该特点,只是还没能完全实现”人对人“的渠道模式,这背后涉及一些比较复杂的政策、技术和商业体系的问题,随着区块链等数字技术的普及,相信会越来越好的。
4、推广(promotion)
传统的广告、促销等推广方式更偏向单向的传播,数字化的推广策略更看重用户的社交传播,用户帮我们主动传播。因为用户买了你的产品,营销才刚刚开始,购后的一系列措施才是关键,比如用户关系管理等。
当然,数字化营销决策中还涉及很多其他因素,比如数据获取来源、用户购买行为的验证和企业其他部门的支持等等,这里不一一展开了。
营销数字化时代已经来临,过去只凭感觉、靠经验去做决策的方式即将被淘汰。尽快升级数字化的思维模式才能提高决策效率,让商业决策更科学,让企业更具竞争力。
以上就是给大家分享的关于如何做到营销数字化的干货。希望能够给大家今后的商业决策带来一些参考。
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