营销三大乱象:假数据新概念自嗨营销运营派

营销圈这几年新概念多,怪事也多。前几天又被一条新闻刷屏了,事情是这样的:

一句话概括:一个假货制造公司被假流量骗了,很恼火。

事实上,流量作假并不是新鲜事,但是成为灰色产业链,“你骗我,我骗他,他骗她”的循环在这两年,是愈演愈烈了。

甲方很无辜,很迷茫。专家们对症下药,创造了“下沉市场”、“私域流量”、“KOC”等新概念,引起了一窝蜂的盲从。

这里,我们来聊聊营销中的怪象以及背后的原因,附送醒神小锦囊,请收好。

数据造假这事不新鲜,20年前就有。报纸的发行量、电视的收视率因为没有第三方权威机构的监管,只要不太离谱,基本上是自己说了算。

现如今,刷流量这门灰色生意,已经形成完整的生态。从网络平台(微博、公众号、抖音、视频网站等)到KOL(各种大中小V)和MCN公司(网红代理+刷流量)整个链条都非常成熟。

既然这样,为啥越来越人继续往坑里栽呢?

我想有几个原因:

4)中小B2C企业找网红来带货是最常见的推广方式。网红不同于大V,选择多,报价很亲民,也比较好沟通。效果吗,真不好说。

所以“没销售转化”这事,大家一般都默默认栽,不吱声。直到出现“我是骗子居然被骗,是可忍,孰不可忍”的事情,再次捅破了数据造假的马蜂窝。

打击网络数据造假,平台方当然有责任。作为甲方,除了擦亮眼睛,仔细选择靠谱的MCN外,还需要深入了解数据背后的逻辑。通过数据分析,建立自己的社交媒体“作战图”,有备无患。

只有企业足够强大,自己有了辨别能力,才能减少被骗的几率,是这个道理吧。

虽说大多数企业都在默默地承受着投放打水漂的事实。但始终心有不甘,当各种新概念流行的时候,就像抓住了救命稻草。

流量这么贵,质量还这么水,大家都说企业做“私域流量”是最划算的。于是先把客户拉进群或者搞个会员小程序再说。

这些被圈进来的客户到底和业务怎么样关联?谁来运营?怎么系统化管理?这些问题都需要深入而系统的思考。

2018年,“下沉市场”一词突然爆火,其中很大一部分原因要归于拼多多和趣头条的成功上市。

企业转头一想,生意这么难做,是不是大城市的客户太精明,市场太饱和?先下沉到三四五线城市,说不定能有突破。于是一窝蜂的涌入县城市场。

2018年淘宝第四季度报告里显示:过亿新增用户中70%来自下沉市场,但是订单数仅占20%,客单价和单量都很低。

可见下沉市场也没那么容易,各种纸上谈兵的新概念和看起来成功的案例让很多企业变得非常盲目和焦虑,大家习惯先跟上,做了再说。既不根据自身现状思考,也不考虑这些成功秘籍成立的条件。

改变并不是坏事,模仿确实是快速学习的方法。但是我们也要清醒的意识到,没有一招制胜的营销方式,也没有哪种方法是普通适用的。

再小的企业都需要有营销计划,这是提高效率最有效的方法。

营销战略规划是企业内部诊断、分析以及制定方向的重要环节,也是最容易被形式化的一个环节。

真正地了解市场、真实地面对自己,不慌不乱,一步步走向目标。当然,面对市场变化,积极调整策略也是新时代营销人必须具备的能力。

打造爆品、爆款是非常火的一种营销思路。确实有少数企业通过一款产品迅速走红,得到投资人的青睐,走上快速扩张的道路。

有时,企业埋头打造爆品,并没有了解需求痛点,也缺乏和用户的及时沟通。结果爆品没打造出来,反倒成了自嗨。

苹果公司乔帮主是很多人心中的神。可是,他的名言“消费者不知道他们想要什么,我的工作就是告诉消费者他们需要什么”害死了不少产品和营销人。大家曲解为不需要做市场调研了,不需要理解用户需求了,先做出产品来再说,直到出现下面问题:

“我们的产品超级牛B,潜在市场无限巨大,但是为啥卖不动?”

“我们产品的包装让人眼前一亮,但是摆在货架上顾客还是熟视无睹”

“我们的技术领先竞争对手至少10年,现在还没有爆发,是不是营销投入不够?”

可以初步判断,这些就是典型的自嗨了,主要有这两方面的原因:

只站在企业和产品的角度去思考,没有了解用户,和他们平等对话,也就不可能真正的打动用户。

深度洞悉用户需求不仅是产品研发的需要,也是市场营销、用户运营、售后服务等多个业务环节决策的关键。可以通过市场调研、客户1对1沟通、定性研究等深入的分析和解读。

总结这几大乱象其实是一个很大的话题,而要给出解决方案也很难。毕竟企业类别这么多,客户需求各种各样,媒体环境又这么复杂。

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10.营销人员都需要了解的营销工具:CDP(客户数据平台)CRM主要采集的是实名的消费数据,对于匿名的用户行为难以识别并获得深刻洞察 CDP 和 DMP 是最容易混淆的两个概念。因为两者都: 1.负责客户数据管理2.帮助营销人员更好地完成他们的工作 3.为企业提供关于客户更深刻丰富的洞察 区别是DMP主要是管理第三方的匿名数据,而CDP是管理第一方的匿名和实名数据。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1413771
11.ABM:美国最火B2B营销理念在之前很多营销技术趋势的文章中有提到过在美国火得一塌糊涂的营销理念:Account-based marketing, 即ABM。那么有许多小伙伴都在问,ABM到底是在讲什么? 它和营销自动化,集客营销,数据库营销等概念和技术又有什么关系和区别呢? 就ABM相关的概念和问题我们查阅了不少信息,下面就把发现和收获逐一分享给大家。 https://www.growthhk.cn/cgo/market/67832.html
12.新媒体营销方案(精选5篇)3. 合作营销:寻找与品牌定位相符合的合作伙伴,共同开展线上线下活动,扩大品牌曝光度。同时,借助合作伙伴的渠道资源,提高品牌在新媒体平台上的覆盖面。 4. 数据营销:利用新媒体平台的用户数据,分析用户需求和行为特点,为产品研发和营销策略提供数据支持。同时,根据数据分析结果,制定精准化的营销策略,提高营销效果。 https://www.ruiwen.com/word/xinmeitiyingxiaofangan.html
13.数字营销的核心概念是什么?综上所述,数字营销的核心概念是通过互联网和数字技术手段精准地定位目标受众,创造个性化体验,通过数据驱动决策制定营销策略,通过多渠道整合传播提高品牌影响力,并通过互动参与和反馈机制增加用户黏性和满意度。数字营销不仅是现代营销的重要方式,也是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键。只有深入理解和应用数字营销的核心https://www.5kcrm.com/28978
14.使用UTM跟踪网红营销数据的9个技巧前一篇文章我们了解了UTM的概念和使用步骤,接下来我会讲解在使用过程中的一些小技巧。 图片来源:图虫创意 1. 使用 UTM 参数来衡量社交媒体的投资回报率 将UTM 参数添加到社交媒体链接可衡量和证明社交媒体工作的价值。我们可以向老板,客户或利益相关者展示社交帖子如何吸引网站流量。从报告中我们可以清楚地了解潜在客户https://www.cifnews.com/article/121733
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17.典型的消费者决策路径模型——互联网营销数据分析系列之二在具体的营销数据分析过程中,要根据可用的数据,以及分析的目标,来构建合适的消费者决策路径模型。https://ask.hellobi.com/article/10151
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19.什么是数据库营销?数据库营销基础知识扫盲数据库营销基础概念 一: 什么是数据库营销? 答:以数据为基础的营销方式,通过各类收的数据,挖掘其商业价值,做决策,一般多适用于营销. 高省APP (帮朋友一起省)佣金更高,模式更好,终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高,分享推广赚钱多的平台,百度有几百万篇报道,也期待你的加入。高省邀请码666600,注https://www.jianshu.com/p/a16e9eba6bf0
20.互联网营销指标(数据驱动的互联网营销和运营专用名词):)SEM:(SearchEngineMarketing)(搜索引擎营销),实际上它是可以适用于以下任何一种表达的模糊术语:1EventTracking:对用户的行为直接进行定义并追踪的一种追踪方法,广泛应用在GoogleAnalytics、Ptengine、神策分析、AdMaster的SiteMaster等用户数据监测与分析工具中。 https://www.niaogebiji.com/article-607319-1.html
21.快速了解私域常用术语,看这篇就够了!TaoKeShow指每个用户的平均收入,是运营商用来测定其取自每个最终用户收入的一个指标。在教育领域,做营销数据分析的时候,ARPU一般指客单价,但并不反映最终的利润率。 11.UV(Unique Visitor) 独立(IP)访客,一般地,我们可以用两个数值标准来统计访问某网站的访客,即“访问次数”和“独立访客(问)数”,访问次数和独立访客数是https://www.taokeshow.com/23527.html
22.变革营销研究的最新进展及启示四川省社会科学院天府智库理论研究四、变革营销对国内企业的指导意义 1. “新零售”的商业环境 Kumar 首次提出变革营销的概念,并且在顶级营销期刊 Journal of Marketing 上首篇发表,其他学者也对这一概念发表了相关述评文章。可见,变革营销的概念在国外已经得到了重视。而要将变革营销放到国内环境下应用,就必须先了解国内的商业环境目前处于什么阶段。自http://www.sass.cn/109001/51939.aspx
23.隐私计算3篇政策与技术跟踪专题文章摘录大数据发展研究联邦学习的本质是分布式的机器学习,在保证数据隐私安全的基础上,实现共同建模,提升模型的效果。对于基于数据隐私保护的分布式机器学习,早在2012年即有学者发表了相关研究成果,直到2016年谷歌率先提出联邦学习的概念,才逐步受到更广泛的关注。 联邦学习的目标是在不聚合参与方原始数据的前提下,实现保护终端数据隐私的联合建http://gxxxzx.gxzf.gov.cn/jczxfw/dsjfzyj/t9776789.shtml