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数字化手段如何构建品牌营销战略?

返回列表 来源:hckj1 浏览: 发布日期:2021-06-03

    目前市面上有许多的营销工具比如智能设备、智能监测设备、人工智能、算法、数据应用等去赋能我们的业务。如果我们将提供数字化体验、搭建数字化运营能力、沉淀数据资产视为数字化营销的三大并行引擎,我们认为是沉淀核心数据资产;其中,从业务本身出发定义何为「核心数据」是让相关投资尽量合理的关键。在此基础上,企业投入成本 :搭建、运营新的数字化体验触点;回收、管理和处理数据;储备、发展面向未来的营销人才与团队,才可能看到期望中的回报。

 

 
 
    企业数字化的核心在于数字资产的沉淀、数字消费体验和客户数据收集。企业在运营管理过程中,有一系列运营活动支持市场和消费者的互动,通过与消费者的互动采集到运营数据沉淀进数据资产,而这些数据反哺数字化运营,辅助运营流程中的决策。
 
    其中,数据资产的沉淀是重要的一环,很多企业已经在做数据收集、回流的投资。数据究竟如何变成对业务增长或创新有价值的资产?
 
    一、确定业务目标,定义清晰的目标达成路径。一个好的路径,是可追踪、可分析的有清晰量化指标的路径。在此基础上找到关键变量,再把关键变量拆分成可追踪的数据字段。
 
    二、从数据可用性、技术可行性、投入产出比等多角度考量,制定合理的数据采集方案,并用技术的手段落地。
 
    三、基于收集回来的核心数据,从具体数据分析用例出发,设计高延展性、高性能的数据供应及分析管道,稳定又灵活地支持越来越动态的各类业务决策,无论是和消费者的互动,还是内部运营活动,搭建数据对市场活动和企业内部运营的指导分析通道。
 
    四、制定周期性的目标、路径、技术方案回顾,形成闭环,评估当前定义与设计对业务的影响表现,进而指导业务层面策略及定义的敏捷迭代,达到优化资源分配的目的。
 
    所有的营销触点都分为线上和线下触点,围绕不同触点会有不同的关键营销,比如做广告投放,我们关心的是DAU;做红包发放,我们关心传播;做活动裂变,我们关心的增量……对业务目标做更有针对性的精细化拆分,我们需要把目标拆解成关键变量,在这些变量的基础上识别出哪些可以通过营销活动达成目标。
 
    在完成提供个性化服务,优化会有忠诚度这一目标的过程中,其中有一个关键的目标就是邀请的成功率。当我们准备了一个会员活动,我们要尽可能邀请到更多级别比较高的会员,那么此时可以将目标拆解为:活动曝光率、活动点击率、邀请转化率、参与转化率这几个核心变量。可以沉淀到的数据资产就会丰富,包括客户性别、年龄、客户喜爱的产品、客户常去的门店位置等数据。
 
    当我们收集到大量数据后,我们就会思考如何使用这些数据,比如按年龄做标签,或者按性别做标签,围绕业务做更多的理解,对顾客进行细分,围绕每一个群体做更有针对性的运营。直到这一步,我们解决了一个重要的问题,就是确定了数据收集的维度,下一步是如何让收集回来的数据是有效的、适量的。首先要避免数据的重复收集,尽可能避免无效样本,然后关注在不同的分析应用中对数据要求的时效性。

 
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