文 | Neo
这两年,阿里巴巴多次对外称自己“是一家数据公司”。
今年7月,阿里推出全域营销(Uni-Marketing),其中最为亮眼的一部分就是 “品牌数据银行”。
这与近来许多企业所重视的“数据驱动增长”理论不谋而合。每一个品牌都需要积极的参与到数据生态中,找到适合消费者的沟通方式。
但在实际的应用中,数据驱动依旧面临着几大难题。
数据应用的症结
数据被提及最多的3个问题是:
1、数据孤岛:不同渠道的数据割裂;
2、数据流失:数据资产的积累和重复利用;
3、数据断层:数据资产无法形成持续追踪。
在当下,数据往往被当作了一次性的消耗品,单向使用,单次沟通,单次催化,作为品牌的营销人来说,他们对于消费者转化的过程、喜好的变化和品牌影响力效果的判断都是不完整的。
理想的数据应用场景,应当是一个持续催化的过程,以数据作为营销进程中每一步之间的纽带:品牌对消费者施加个性化影响,之后总结消费者的反馈,分析并再次触达,最后回流数据用于下一次的催化。
阿里推出“品牌数据银行”
为了解决数据困境,阿里巴巴推出了全新数据产品——“品牌数据银行”。
品牌数据银行是一个建立在阿里云之上的品牌消费者资产管理中心,他能够“回流沉淀”品牌和消费者的每一次互动,让品牌追踪到这些消费者的全链路状态,并在阿里巴巴的生态体系内实现用户激活,帮助品牌持续累积消费者资产,催化品牌与消费者关系。
品牌数据银行从“融合、分析、激活”3个纬度实现数据资产的管理和增值,即:做到对品牌消费者数据资产的高效梳理,实现对于消费者全链路的透视分析,并且,在最后能够应用到多元的营销场景当中,其中包括阿里的电商、娱乐和营销服务矩阵。
在阿里巴巴全域营销体系,数据银行是一切的基础,他不光让整个营销流程中的数据可见,并且提供了一套可执行的方法,让品牌在全链路中对掌控消费者的转化旅程。
全域营销中的三个主要核心产品:策略中心、Uni Desk、Brand Hub,分别为品牌的策略制定、营销渠道传播和品牌运营提供解决方案,而他们都需要依靠品牌数据银行为其提供数据驱动力。
我们不妨从3个实际场景来看,它究竟靠什么解决营销人的痛点?
场景一
渠道数据聚合,更低成本更高转化
一次营销活动的结束,是另一次营销活动的开始。
在诸如双十一等促销日活动中,品牌的一个切实痛点是“在活动前期需要大规模营销活动去造势和蓄水,然而到了促销日,却无法将多渠道的数据进行整合并对消费者进行持续的营销”。
比如,广告主在双十一前的超级品牌日等活动投放了大量的广告,除了完成购买的客户之外,还带来了大量潜在客户,但如果不做好数据沉淀,这些潜客的流失实质上造成预算浪费。
在数据银行中,品牌在多个媒体渠道进行前期的“蓄水”投放后,触及的消费者数据会沉淀到数据银行中,这部分数据依靠阿里的Uni Idenity进行打通,并进一步筛选出潜在的目标消费人群。之后在促销日当天,通过钻展、短信或其他广告形式进行再次触达。
在这个过程中数据银行不单是汇聚了ID信息,由于有着阿里生态和第三方平台的多个消费者触点(例如电商淘宝天猫、媒体优酷土豆、社交微博等),从而能够进行多渠道的数据沉淀,并二次筛选为后续的营销活动做出准备。
某美妆品牌就与数据银行进行了这样的尝试,在超级品牌日推广期,当日整体投入千万级费用,获得了数百万消费者对品牌的关注。在超品曝光后,数据银行对回流人群进行了验证和分析,对潜在客群进行了再次的营销催化。
从结果看,之后的促销日中,当天的回流投放就帮助品牌产生370w新增用户资产,较前一天新增669%,超级品牌日中消费者对品牌的认知、兴趣、购买关系的促进较平时提升70%。
通过超级品牌日沉淀潜在用户,并进行二次触达,能够以更低的转化成本和更高的转化率获客。数据银行非常直观的让品牌看到这其中消费者路径的关联,而沉淀下的数据还可以重复利用。
场景二
全渠道 - 线上激活线下消费者
挖掘高价值客户
很多品牌都有不少的线下门店,其中积累了大量的会员数据,这些沉淀在CRM、LBS和访客记录中的资源该如何有效利用,并在线上进行唤醒,是很多在线上、线下均有销售渠道的企业需要解决的。
数据银行提供了两种不同的激活方式:一是,通过将线下门店的扫码会员和试用派发的数据上传数据银行中的数据枢纽港中,进行匹配和分析,融合为品牌的私有资产;二是对目标会员通过线上钻展、支付宝服务窗、app push等进行线上用户的唤醒。
在实际的案例中,某乳制品将线下的纯甄产品用户会员,约100万左右上传至阿里大数据进行融合,借助阿里的匹配技术,线上匹配成功率达85%。在得到匹配数据后,对线下人群的深度分析得出了与线上数据具有相当互补性的结论,如线上购买人群中,一级城市占比达到25%,而在线下高价值人群所占比例仅为10%。
在对线下高购买力人群进行筛选后,品牌进行了针对性的个性化创意展示,主打“贵与性价比”的结合。从结果来看,经过个性化的触达,高价值线下人群表现出的互动意愿更强,进入线上店铺的点击率达67.7%,远高于日常点击率的54%。
场景三
精细运营,实现个性化沟通
精细化是数字广告发展至今又一个为人所重视的点。精细化包含两个方面:一,对消费者的深度分析和管理;二,针对细分后的目标受众提供个性化的内容及渠道营销方式。
在粗放的广告投放手段中,线上激活用户常使用简单的钻展、短信等形式,费用高、到达率低、效果差,而在数据银行的方案中,消费者数据会首先进行分层,一方面是根据消费者链路状态分析+属性行为分析+价值分析,得出用户所处的不同阶段。
比如,用户来自与优酷的定向广告曝光,则可能是某明星的粉丝,来自聚划算的个性化促销,则大概率是价格敏感型客户,这些数据在沉淀到数据银行后,再利用时就可以针对性的进行投放。除此之外,还能通过专项开发的方式,得出更加精细的分层,如帮助化妆品品牌判断是否为皮肤敏感型的消费者。
针对不同分层的消费者,推广的手段和形式也各不相同,精细的分层让接下来的营销可以做到费用灵活,转化率高,内容定制化。
精细化运营在有特定受众的快消品类中作用尤为突出,例如母婴类的产品就需要考虑在整个消费者的生命周期中提供持续的反馈和催化。
在实例中,数据银行创建了基于母婴行业的“Co-DMP”,针对品牌私有人群数据,将人群按照消费旅程、孕产阶段、人群购买力、是否海淘等划分为十几个目标人群。针对不同的人群,制定个性化的沟通策略,比如,推荐不同价位和需求的奶粉产品。通过人群分层和个性化的沟通,钻展点击率提升约50%,店铺点击率提升约1.7倍。
核心:融合、分析和激活
从上面三个不同诉求的案例中,我们能够发现不少共通的特征,恰如我们之前所说的“融合、分析和激活”。基于对于消费者足迹的融合,AIPL(认知,兴趣,购买和忠诚)的分析实现对于消费者全链路,全媒体,全渠道的激活应用。
1、融合层面。品牌在阿里生态体系内的所有营销活动所产生的消费者行为数据,都可以根据全链路的消费逻辑进行积累;在Uni Idenity匹配下,品牌自有的数据,能够与阿里数据进行联动匹配,从规模和质量两个纬度放大现有数据资产价值。
2、分析层面。品牌数据银行让经典消费者行为理论AIPL转化路径上的每个阶段,都能实现数据可追踪、可视化、可运营。这里面既包括了实时的消费者旅程和行为分析,也有历史营销活动的数据再应用。
3、激活层面。数据银行连接着阿里巴巴生态体系内丰富的触达通道, 品牌通过数据应用,能够把消费者在品牌营销中的多个层面进行触达沟通,例如品牌传播、CRM管理、产品试用和节日事件营销当中,将个性化触达落到实处。
例如,在广告投放上,数据银行可以通过阿里妈妈的品销媒体产品和效果媒体产品,进行跨渠道,分类别的应用,创建个性化的用户体验旅程,而在运营则可接入天猫的超级品牌日、官方旗舰店和产品使用中心等。
按照阿里巴巴官方的说法,品牌数据银行就是“将品牌消费者数据视为资产,像货币一样进行储蓄和增值。”
关于消费者资产管理(Consumer Asset Management)的概念是今年阿里巴巴传达给市场的一个重要信息,其中,数据成为消费者资产管理的重要部分,阿里巴巴旗下的在线电子商务业务和数字娱乐业务的协同,使得平台上的所有数据都可以共享整合和统一分析,而这对于品牌提高媒体投入的ROI来说至关重要。
CFO武卫称在阿里巴巴平台上,企业可以更加高效的管理消费者旅程,从“浏览商品-对商品和店铺感兴趣-购买-再次购买成为忠实顾客”,这是阿里巴巴为企业带来的真正价值。
随着大多数的品牌都放弃了之前“短平快”广告投放和营销方式,强调从长期发展、从消费者终身价值的角度看待营销,数据资产及消费者资产管理的理念会越来越普及。这样的变化中,营销正逐渐由一个“费用”转变为“投资”,让数据“保值、增值”将成为数据驱动增长时代必然的理念变革。
为什么是阿里?
为什么是阿里而不是别人在强调消费者资产的概念?除了外在的市场、消费者、媒体环境和数据化趋势之外,内生原因也是重要的一面。
首先,电子商务正在由增量市场转向存量市场,对于阿里来说也不例外。根据CNNIC的研究报告,截止到2016年底,中国网购用户达到了4.67亿,同期阿里巴巴活跃买家的数量为4.43亿,即95%的网购用户都是天猫/淘宝的活跃买家用户。
从财报中可以看出,阿里过去十年一直在强调的GMV数字正在逐渐走弱,与其他电商平台赚取销售利润不同,阿里的电商收入主要来自佣金和广告,当GMV不再能尽显阿里价值的时候,就需要一个的新数字。
所以,在投资者日上,CFO武卫将年度活跃购买者改为年度活跃消费者,越来越多的人们消费内容和服务,因此将购买者改为消费者,这个改变可以更好地衡量数字娱乐等业务的发展。
而在线营销利润也就是广告和营销部分则改为消费者管理利润,阿里在营销上的价值也由单纯的电商广告渠道转向以消费者资产管理、增值和服务的综合型平台,承载了品牌的线上线下零售、品牌价值塑造、消费者获取和互动、产品增长等多个层面。
阿里巴巴的定位早已不仅是交易平台,还是营销服务平台,为企业和消费者提供的更大范围的价值。
阿里巴巴的商业生态中,其核心是电子商务,辅以数字媒体娱乐和本地化服务。
在所有业务的底层,首先是蚂蚁金服提供的支付和金融服务,第二是菜鸟物流,第三是阿里妈妈的营销和数据管理平台,最底层是云计算。
贯穿整个生态体系的是阿里“用数据驱动商业”的逻辑,几乎所有的业务都依赖数据提振效率,助力商业服务。数据也同样是阿里巴巴经济系统的未来发展基础。
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