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范冰冰与杨幂,你要哪一个?数据大师告诉你

[日期:2015-08-10] 来源:时趣  作者:时趣壮壮 [字体: ]

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  选范冰冰还是杨幂是幸福而烦恼的问题,对于身价过亿的老板来说想要做出选择也是非常头痛,毕竟想要选择适合自己企业品牌和产品形象还是要谨慎。虽然范爷跟了大黑牛,杨幂已经和恺威哥成双入对,但是这绝对不会降低两位女神在众多老板们心中的地位。可是,如果要从这两位中选一位,该选谁呢?

  为了让企业不白浪费金钱,就让大家看下企业应该如何从范冰冰和杨幂中选择适合自己的代言人。

选明星代言人 需要科学的数据评估体系

  企业通常会有几个指标维度去选择代言人,因此需要建立一个代言人的评估体系,这其中最重要的一个就是目标市场匹配度,也就是代言明星受众和人群的匹配程度,包括明星每个人的个人指标,比如公众人物的公众形象、正面和负面口碑、所拍作品情况、获奖荣誉等等。

  

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  目标市场匹配度如何搭建?

  首先,引入代言人粉丝与品牌或产品粉丝人口学及兴趣性格匹配度指标,这些指标细化为性别差、地域差、职业匹配、行业匹配、兴趣匹配以及性格匹配,然后根据这模型进行数学计算,得出两位明星粉丝人群在性别、地域、职业、行业、兴趣之间的匹配度。

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     其次,利用明星个人的特征与代言游戏进行匹配,得出两位明星粉丝人群的实际ID重合的个数。比如代言人与产品的匹配度,会选出TOP10,对这个人和产品共同评价的一些关键词,比如萌萌哒、搞笑,这词都会去做匹配,最后看相应的吻合程度有很大,综合这些指标,最后会有相应的加权的计算,然后得出企业代言人到底是选范冰冰还是杨幂。 

 

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     能做到今天这步,完全要归功于技术的发展和数据的丰富,以前企业选择代言人完全是凭运气和感觉,明星可以覆盖到哪些人群企业是不知道的,也不知道该针对什么人群,这样的宣传是不准确的,但通过数据技术给出的结果会相对比较精准。  

  在社交时代,数据已经改变了营销!  

  

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  数据对企业营销的四种价值:  

  1.数据+营销的化学反应,生活方式的改变让消费者生活在数字时代,消费者获取信息渠道发生改变,数据推动虚拟社群发展。  

  2.数据+用户研究=实时用户洞察,当通过庞大的数据得知用户是谁的情况下,利用数据可做到实时的用户研究,同时可以降低企业用户调查的成本,增加企业商业机会。  

  3.数据+广告=程序化购买,广告投放形式、投放时间、预算分配均更加灵活,提升广告投放效率,减少人力谈判成本,具有单个受众的实时购买特性。  

  4.数据+行为=个性化体验,移动社交时代,广告应该满足用户个性化需求,利用数据能够让广告分析出用户的行为,使得广告精准满足用户个性化需求。

数据+营销的化学反应

  移动互联网时代的消费者何时何地都在内容受众中和消费者之间转换,他们无时不刻的都在看着手机,无时不刻的看着微信,消费者的生活完全被网络所侵蚀。不同的消费者使用不同的APP,使用APP的方式也是多种多样。他们来自不同的地域、有不同年龄,因为这么多的不同,消费者的时间变得碎片化。  

  并且消费者获得信息的渠道也发生了变化,从之前的门户网站被动获得变成现在的主动推动,比如现在很多信息是从微信朋友圈或者是从微博上获得,所以说社交改变了生活,它让消费者获得信息是通过传播化的方式获取,甚至线下的传播也被线上的这种传播所激发。  

  现在每个消费者的需求是个性化的,每个人在网站上看到的内容希望是不一样的,这些内容应该更加符合消费者的诉求,比如今日头条,每个人看到的信息都是不一样,因为他们是按照个人喜好做的定制化内容。  

  

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  进入移动互联网后用户数据呈现爆炸式的增长,微信拥有11亿用户,活跃用户达到4亿,每天有近20亿次的阅读;微博有7亿多用户,活跃用户达到1亿,每天有4000万内容阅读;滴滴打车拥有1.5亿用户,日均1217万单交易……这些背后都是大量用户数据的积累,对于企业而言,这样的数据具有非常大的价值,因为这背后还隐藏了一个虚拟社群。  

  营销的数据化——可计算的虚拟社群  

  由于所有的事情都数字化了,消费者变成可以追踪的,这样使得品牌和消费者之间构成了一个虚拟化社群。这样的社群不是传统意义上那种公开的说每个人都有一种社交观念,你认识我,我认识你,而是一种有兴趣、有互动、有传播的的一种虚拟社群,这种虚拟社群当达到可以量化的程度,就形成一个可计算的虚拟社群。  

  

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  在虚拟社群背后,消费者不再是传统意义上的群体,而是一个海量的个体。因为这个时候每个消费者都是不一样的,这对于企业来说意味着可以基于每个人在不同渠道,比如COOKIE、IP地址、微博ID、微信ID把消费者识别出来,然后可以通过数据进行量化,完成对每个消费者的价值衡量。  

  数据+营销的过程  

  在虚拟社群中对于消费者的描述是非常关键的。消费者进行购买,或者生产转换行为主要是通过兴趣、信任和权威这三点来完成的。最早的时候,每个消费者对某件事情产生冲动是基于兴趣。  

  比如,去酒吧遇到一位美女,当跟她进行聊天的时候不能直接上来就要电话号码,而是先找到大家共同感兴趣点,这就是兴趣。当兴趣的沟通完成后,还要保持联系,然后再是要电话号码。接下来慢慢形成信任,有信任以后,真一旦骗到手,到了家里以后,那么就有权威了。  

  

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  实际上在传统的营销过程当中,往往是从权威开始的,我们通过一些大的明星或者是大咖,再通过一些兴趣点,最终再建立起和品牌的信任的关系,它是一种反向的过程。而有了数据的时候,我们是知道每个人的兴趣特征的,那么我们可以倒过来,从兴趣和信任上面开始。  

  虚拟社群中消费者的三段划分  

  每个消费者在互联网上都有三个特征,首先是自然人特征,比如人口统计学的信息、然后是兴趣爱好、接触点习惯、网络习惯等。它不以任何的外界条件所转移,不受外界条件所影响,这是一个自然人的特征。  

  

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  其次,就是当消费者和某一个品牌发生一定的互动或者是消费关联之后,就存在一个消费者的特征,比如品牌关注、品牌互动、品牌消费,品牌忠诚度这是一个消费者的特征。  

  最后,每个消费者的自媒体特征,每个消费者都有传播性,不管传播正面还是负面消息,分享到朋友圈,还是再分享给朋友,都有自媒体的特征,这种自媒体的特征也包含了你的自媒体的一些基本的属性,比如你的受众的一些属性。  

  所以说,每个消费者都可以用这三个面去描述一个个体的用户,接下来会通过一些可量化的标签的方式,对一个人做到数据化的分析,达到对每个人的可计算、可识别。对于企业而言,利用这样的用户数据和传统营销结合能够最大程度让营销做到精准。

数据+用户研究=实时用户洞察

  传统营销中很少利用到数据,甚至不用数据。  

  比如以前企业做营销活动需要经过繁琐的过程,先是市场机会挖掘,要锁定精准人群,然后跟进结果做品牌形象定位,进而是产品开发阶段,了解用户的使用需求,广告活动的策略投放,包括以及销售的策略,然后还有一些效果的检测,最后回过来,达到一个优化。整个流程是这样一个过程。  

  还比如像尼尔森这样的调研机构,往往会采用街头拦访或者邀请用户去实验室做非常严谨的定量访谈,这些都是传统的方法。  

  

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  但是在互联网上,微博、微信、电商、专业论坛上面的数据量已经非常庞大,当这些人企业都知道它背后是谁的时候,就可以利用这些数据。比如现在每天都可以在时趣的服务器上面都可以抓到4.2亿用户的行为,包括500个关系,每天会有4000多万微博的内容和3000多万评论和问答的数据。把这么多数据积累起来,就是想做到实时的用户研究。  

  比如没有数据之前做一次传统的研究需要一个月,然后要投资几十万。那么现在利用这些数据,可能半天就可以做完,整个的耗费的人力物力都要大大的减少,只要企业快一步,就能比市场快一步,企业的商业机会也就会进展很多。  

  

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  举个例子,假如企业做营销宣传想找一些在漫画领域比较有名气的草根达人,要实现这样的目标首先是做目标受众定位,比如90后是他们的目标受众,然后基于这些目标受众再去看他们共同关注的意见领袖中喜欢漫画的达人是谁。通过建立意见领袖挖掘分析模型,形成一个评估体系,从相关账号中选出TOP20的名单,通过这些账号看他们的粉丝中谁是活跃的传播者,然后找到合适的草根达人。  

  

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  利用这样的数据+用户研究体系能够很好的帮助企业进行精准用户分析和研究,帮助企业提前制定好商业营销策划,把握住用户的动向和喜好后,企业就可以进行精准广告投放。当然,想要把广告变成用户喜欢的内容还是离不开数据的帮助。

数据+广告=程序化购买

  最早的广告是从海报做起来的,上面通常都是文字,消费者在文字的对面接受信息。后来随着技术的发展,传播介质发生了改变,收音机、电视机出现了,这个时候广告在媒体里,消费者在外面。  

  互联网时代到来,每个品牌开始建立官网,广告变成一种互动关系,广告内容在互联网上面,消费者在电脑那端。现在社交兴起,广告是整个社交网络,广告在里头,消费者、媒体、每个人都在里头,广告进入一种个体营销的过程中。  

  

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  同样,从广告选择用户的角度说,也可以用一个社交虚拟的设计图谱来表示,它的目的就是看广告和消费者之间的匹配度。  

  比如企业有个展示广告,传达的时候,或者来到某个人的时候该给他展示什么样的广告,来了有一个广告的时候,这个用户该不该看到。中间会通过一个因素就是他们的事先计算好的标签,品牌标签,信息标签,年龄标签,这些标签媒介的喜好标签等等来关联在一起。这就是一个计算广告的一个过程,会通过这么一个网络来完成。  

12程序化购买媒介与程序化购买受众

  

举个三只松鼠的例子,它的主要的一些受众,是一些80后,90后的女性,特别喜欢吃零食,看美剧的一些人。为了让广告可以更加精准的达到每个个体用户中,三只松鼠通过数据进行用户对比找到符合自己需求的个体。  

  

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  比如把三只松鼠的用户分成七个组,以往投放有过互动行为的人群、在它的商城当中购买过它的用户、有过搜索和提及主题词行为的人、自己优质的一些粉丝、还有它的竞品的粉丝、以及黄太吉自媒体优质粉丝和本来生活网粉丝。  

  然后把这些人所有的人群导出来,针对每个个体,放入广告的后台去进行投放,最后通过结果看每个组用户的互动情况,从转化率和互动率两个角度来看,是之前有过互动的这群人群,虽然它的覆盖率非常的低,但是转化率和互动率是比较高的。  

  其次就之前跟它有过购买行为的这群人,和它自己内部的一些优质的粉丝,还有它的竞品的优质的粉丝,转化率和互动率都是比较高的,所以从之前的这个累计的数据来看,历史的数据累计得越好,那么企业的下步的投放就会越好。  

  当企业把一个用户通过广告拉到你的网站上来的时候,接下来就要去给他一个非常不同的体验。个性化的体验在移动社交时代更加符合消费者的需求,而利用数据和行为的分析可以更好的帮助企业做到个性化体验。  

数据+行为=个性化体验

  先看一个案例:某超市发现某一季中啤酒跟尿不湿放到的一起的时候销量会同时增加,为何尿不湿和啤酒的组合会有这样的结果呢?最后得出答案是因为世界杯期间,爸爸来买啤酒的时候会顺手买尿不湿回家给宝宝。  

  又比如说卖一些高端牛肉的旁边放红酒,然后卖火锅的旁边放二锅头,这种案例是比比皆是的。所以这种案例来说明,如果说我们能抓住用户的一些数据,从细节入手来做最好的促销搭配,就会获得最好的效果。  

  

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  让我们回到营销的虚拟的社区来看,客户从一个二分图,或者是一个三层的网络,两边是一些用户,中间是相应的之前的购买过的产品或者浏览过的产品,或者你点击过的内容,两方的人就会通过这些产品构成一个相似的群体。当这个群体发生相应的动作的时候,会把这个动作推送给一个没有发生动作的人,这就形成了一个个性化的推荐,这也就是一个在这样一个计算的图谱当中形成的一个计算的过程。  

12数据+行为=个性化体验

    举个例子,爱尔康隐性眼镜,它在官网上面有很多会员的积分的换购的活动,当消费者完成一次换购的时候,比如说消费者换购了一款隐性眼镜,但是他们发现消费者只是换购了这款产品,它会在换购完成之后给你一个消息的通知。 

  当消费者点击的这个链接的时候,会回到一个这种会员,你现在状态的页面,并且会告诉你,除了消费者这个换购的产品,消费者可能还会喜欢什么样的产品,从而让你再去做相应的兑换,达到对消费者交叉销售提升用户黏性。





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