迈向精准营销2.0
2019-04-03
来源:与数据同行
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精准营销,指得是找到精准的目标营销的人群,一般来说,就是找到消费者和潜在消费者。


营销专家菲利普·科特勒在2005年底提出:企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要制定更注重结果和行动的营销传播计划,还有越来越注重对直接销售沟通的投资,简单来说就是5个合适,在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人


但其实这种提法还是很片面的,问题何在呢?笔者就来谈谈最近的一点理解。


一、真正的精准是产品本身


市场专业人员对营销的理解很多停留在推销层面上,弄清什么是营销的本质?才能谈什么是精准营销


营销就是让销售成为多余。


市场细分首先是一种洞察用户需求的手段,其次才是制定传播渠道的依据。随着买方市场和互联网时代的来临,今天单纯从统计意义上(城市、年龄、性别、学历、职业等)的市场细分没有太大价值了,价值观维度、生活轨迹维度、情感兴趣维度的分类方式在今天有着更为重要的价值。然而,要使用这些难以定量分析的维度,开始让很多老牌4A和品牌专家招架无力。


洞察这个社会消费行为的变化,洞察这个世界情感与价值观的变化,结合自有品牌所能带给用户的功能需求与情感需求,最后才能开展新产品命名、产品设计、产品制作、产品投放等一系列工作,完成这一系列工作,才叫真正意义上的精准营销,推广只是最后一个环节,前面的几个环节才是本质,每一步环节的效率都依赖前一个环节是否执行到位。


假设你能100%精准到达你的目标客户,可产品功能或使用方式不是他们喜欢的,命名和包装也不能引起共鸣甚至招来反感,推广的手段是采用强暴式介入的,这样的精准营销等于杀鸡取卵,必然昙花一现。


从长远的角度看,能否研发出精准的产品,满足人民对美好生活的向往才是精准营销的本质,我们不能将精准触达当成了精准营销的核心要义,这是道和术的区别,互联网公司产品经理的出现其实将精准营销提升了一个层次。


微信精准满足了人们社交的底层需求,支付宝精准的满足了人们便捷支付的需求,腾讯视频精准满足了人们随时随地看视频的需求,4G精准满足了人们高速上网的需求,这些底层的精准洞察奠定了这些产品成功的基础,而精准推广只是帮助走完了最后一公里。


二、不计成本的精准是耍流氓


让我们回到术的层面,从投放的角度看看要实施精准营销的前提条件,有一句话很有名了,其实它点出了精准营销的一个本质。


我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了。


精准的目的都是为了提升销售效率,其是一种商业模式,当你觉得投入和产出相比,回收ROI是符合预期的,那这个模式就是可行的,否则,精准营销就失去了意义。


举例来说,5元钱的成本,你能生产出10块钱的营业额,当然是多多益善,但越接近消费过程末端的精准客户信息,越会被竞争者争夺,可能带来更高的寻找代价,如竞价,在RTB广告领域,你投入5元钱成本,可能最终获得的营业额是2元钱。


由于组织的割裂、机制的僵化、流程的不畅,往往导致企业无法从全局角度看清精准营销的效益,这就失去了初衷,比如市场会认为用户与流量为王,倾向于疯狂扩张,但失去了成本约束的精准营销就成了自说自话,长远来讲损害公司整体利益,不可持续。


实施精准营销得清楚每次投放的成本是多少,收益是多少,RTB广告投放所以玩得转,一个原因是投放方和广告主存在着博弈关系,账算得很清楚,而很多公司内部的营销投放则没有这个约束,市场既当运动员也当裁判员,这是导致低效的一个原因,现在很多企业在搞业财融合,希望能搞清楚每次营销每个用户的真实收益,这是一大进步。


同时我们不能去狭隘的去理解成本,为了达成精准目的的任何付出都是成本,比如人力成本、物流成本、社会成本,几年前某公司跟我谈起精准营销,说我的渠道投放成本很低,因此每次投放可以搞全覆盖,不需要精准营销,我回答:你起码没有计算客户的满意度成本,渠道估计也要被做烂了。


三、精准过度造成发展瓶颈


我们倾向于基于用户的历史行为来预测用户的购买意向,这种商业模式创造了一个产业,阿里、脸书等巨头无不以此为生,流量*转化率*客单价*复购率是互联网的价值变现公式,在流量稀缺的时代,我们千方百计的提升转化率,因为越精准的客户转化率越高,投资收益比可能越高。


但这里有三个方面的问题。


第一、转化率和覆盖率两者其实是个制衡关系,在有限的客户群体下,你投放的客户越多,转化率必然下降,因此,实际运营中我们追求的往往是综合效益最高,比如取多少概率以上的用户进行推荐,转化率需要和覆盖率达成一个平衡。


第二、由于满足某个产品的精准用户群还是有限,因此,我们不能忽略新产品的开发,充足的丰富的产品是精准营销能够持续扩大规模的前提,这能解释电商精准营销能做得好的原因,亚马逊为了丰富产品种类不惜引入第三方供货商,是为了让用户有更多的选择,更多的选择意味着更多的精准可能。


遗憾的是,大多数企业没有那么多可供客户选择的产品,因此,精准营销的难度其实挺大,总是纠结于客户群的规模不够大,效益不够彰显。


可能的破局方法是:既然自有的业务或产品有限,那就走开放之路吧,有数据的企业可以让自己的精准营销能力为他人的产品赋能。


第三、总是基于用户历史行为去预测需求会忽略潜在客户的培养,陷入了高回报的小众群体,却失去了暂时回报率低的更大群体,传统的品牌广告似乎站在精准的对面,但由于其对培育市场有好处,因此仍占有一席之地。


宝洁在减少Facebook精准广告预算时就提到:之前我们太过重视精准营销,导致现在针对的市场实在太小了,现在需要解决的问题是如何在合适的精准度下让最多的客户知道我们。


四、迈向精准营销2.0


企业通过对客户的过往历史行为来预测未来的需求,更多的是站在企业的角度看精准营销,这种推荐模式笔者认为是精准营销1.0阶段,其效果受限于两个因素:一是采集信息的有限性,现在的预测模型基本只能认为是管中窥豹,二是过往行为并不能推导出偏好,有关并不说明因果。


就拿推荐歌曲来说吧,动人的歌曲能触发用户的情感共鸣,但没有互联网公司能知道到底是歌曲的哪些旋律或节奏触发了情感迸发,所谓的关联推荐只能抓到一些表面的东西,其实大多时候笔者喜欢的根本不是某个分类的歌曲,而是觉得某些旋律片段特别能打动我,但现在没有一个推荐引擎能帮到我,往往是在偶然中与某首歌曲相遇。


但相信不久,AR/VR设备通过感知我的生物信号就能判定我的真实的歌曲偏好了,行为也许可以欺骗人,但生物信号中的电子脉冲很诚实,推荐引擎会分析出电子脉冲在最高峰时的音符,然后给我推荐相似音符的歌曲,只有这些音符能唤起我的情感共鸣。


这种基于生物信号进行推荐的模式笔者把它定义为精准营销2.0,其将是融合了大数据、人工智能、物联网、脑科学、心理学、生物工程等多学科的高级推荐模式。


最后,我们提的精准营销都是基于一个假设:用户买你的东西是真的喜欢,但令人意外的是,有一门行为经济学揭示了人在特定场景下是非理性的,也就是说,用户即使不喜欢也可以创造场景推销给他,心理账户、禀赋效应、前景理论、助推,锚定效应都是里面的杀手锏。


比如套餐打包利用了心理账户,剁手党利用了成交效用,讨巧的资费套餐设计有时的确管用,但套路归套路,企业还是要懂得,靠销售技巧只能帮得了一时,却帮不了一世,精准营销最终还是要回归到产品和客户本身。


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