PPV课数据科学社区案例阿里巴巴G

消费者导向(ConsumerOrientation),已经获得世界范围的学术界和主流品牌商广泛的认可,大量的研究、理论与实践围绕着消费者洞察展开,国际品牌商的营销战略和规划,更是基于此。定性、定量的研究方法,专业的研究体系及系统,如:CMMS、CNRS、IuserTracker等等,甚至跨国品牌、4A代理商有专门的研究中心,大量的系统、理论、模型被每天应用在营销决策当中。

这些消费者研究主要基于样本调查,有效的合适数量的样本置信度(confidence)已被大量的研究证实,所以问卷、小组访谈被广泛的采用,结论用于品牌、营销、媒体传播等大预算支持的市场活动。

如果被问到,你前天做了什么?或许能回答上来,那么上个月呢?半年前呢?一年前呢?恐怕记性再好的人也难以准确回答了。

但是大数据可以,被遗忘的、忽略的、甚至是不经意的,都可以被还原。冰山上或许可以知其然,而巨大冰山下可知其所以然。

或许看到此,营销者会很自然的联想起那些熟悉的消费者研究,那些问卷、小组访谈的主持人(Coordinator)、单面镜(one-waymirror)、各种回答……在那个场景下,被研究的消费者,即是所罗门提到的,“消费者这一身份”。他们既然是“消费者这一身份”,给到的也是这一身份的回答。

世界的规律之一即“平衡”,这里少了,那里要补上,“试错”也就难免了。

常用的消费者洞察维度,如下左图:目的、动机、态度、选择、评价、购物、行为、决策过程……这些耳熟能详专业词的背后是大量的理论、模型、消费者样本、数据、分析,不管有多少,多么专业,就是那样冷冰冰的存在。

将消费者当人看,就是那样温暖的存在。源自关心和爱心,而非洞察。这个思考角度,写在大数据大营销具体阐述之前,始为不谋于心者,不足以谋其大。

大数据、大营销,还原消费者为之“人”,还原营销之为“生活”,实为“大”的本意。在具体阐述大营销之前,先来看下大数据,以及阿里的大数据。

提到大数据关联和整合,是阿里大数据独特所在。阿里陆续将可关联的“大数据源”整合起来了(淘宝、天猫、支付宝、聚划算、淘点点、淘宝旅行……这些是阿里大数据的基础,高德导航、虾米、新浪微博、友盟、UC浏览器、快的、优酷……这些是各种功能的关联对接,宝洁、联想、AC尼尔森、电通……这些是无限的延展),并不断吸入第一方(品牌客户)、第二方(代理商)、第三方(数据研究、开发)的数据,便是阿里的数据黑洞。黑洞里巨大的吸引力正是消费者的“人与生活”。

阿里大数据在全网有超过4亿的活跃用户,远超过门户、搜索、视频等主要媒体。[6]更重要的是,这些数据关联了从曝光、转化到销售的用户完整的路径。门户和视频更侧重在曝光、搜索侧重在转化,阿里在电商十几年的用户网络购物积累,可以帮助还原完整的用户行为路径,完成营销闭环。根据艾瑞的数据研究:2014年电商的媒体份额将超过多年来的搜索引擎,成为新的领袖。并保持每年超过30%的高速增长。

全息大数据驱动下的新营销革命。还原消费者为之“人”,还原营销之为“生活”,对接企业从品牌研究、品效合一推广到全链路检测及优化的一体化需求。更将从1P(传播)到4P(涵盖产品、渠道、定价),全面帮助提升营销价值。

关于全息大数据的关键点:全链路、时光可逆、地理位置、全网、跨屏。后面两个比较好理解。主要阐述前面三个:

全链路,即G-Aliba消费者行为模型下的购买全链路。

G-Aliba消费者行为模型,核心在于基于网络购物消费者“逛”的特点,形成从看、挑、查、买、享全过程的网状结构,更好的还原的消费者的真实状况,可以从任何一点到另一点,将碎片化的行为及接触点还原为全息映像,以模型呈现出来。该模型的应用是在全网跨屏范围内。

而这对于营销的改变如下:

地理位置:

时光可逆:

基于阿里全网4亿用户数据,进行品牌、竞争、用户、销售研究的分析,即全景洞察。还在不断的与更多的数据源做整合,并结合品牌的需求做更多的应用场景和模型展现的探索。

交叉分析–进行消费者特征、产品型号、产品属性、购买特征等数据的交叉研究,用于还原用户与产品的多维度关联。如图:研究消费者在不同级别市场的分布,哪些型号的产品在几线城市更受欢迎,进一步进行营销的力量配比。

竞争网络-洞察不同品牌产品消费者属性之间的细微差异,明确竞争关系及定位,用于还原消费者在竞争网络中的关联。如图:气泡大小代表销售状况,灰色线越粗,代表对于消费者而言,品牌竞争度越强。根据大量的实践发现,品牌主认为的竞争者,往往与用户真实购买过程品牌产生的竞争关系有差异,特别对于细分化的产品。

趋势分析:展示各个品牌/商品型号的趋势变化,并且可进行各种维度的细分,来挖掘趋势变化背后的原因。

接下来根据品牌研究的需求可以参考的研究方法及模型:

1、G-Aliba消费者行为全网触点及行为全链路模型:

3、品牌竞争定位模型(PerceptualMap)。

整合目标人群认知的品牌之间竞争的关联度及不同品牌之间的认知关键词的差异性,来进行品牌竞争定位的分析和研究。

如图:品牌(绿色字)的竞争关系,是由所在的位置决定的,距离越近代表品牌竞争关系越强;产品的特点(兰色字),表示用户认为的该品牌的特点差异,之间的关系强弱是线段的长短以及和品牌的距离决定的,越靠近某个产品特点的品牌,即具有这种特性的倾向性越明显。

4、更进一步还会包括CDI/BDI的品牌和产品的区域性竞争分析模型、媒体间用户路径及流向关系模型等等,这里暂不详细阐述。

程序化购买(ProgrammaticBuy)前利用大数据进行品牌的研究,可以有效提升整体品牌推广效率。这方面阿里巴巴集团旗下的阿里妈妈走在了最前沿。具体涵盖品牌研究,包括消费者、竞争、行业、定位、诉求方向等主要研究;整合阿里妈妈钻展、直通车、智无线、Tanx、外投外、视频等产品平台,并将品牌分析结果直接连接入达摩盘DMP投放系统完成程序化投放管理;正在深度开发淘宝指数的企业营销功能,与数据魔方一起为全链路检测和优化服务。实现品效合一,全面提升客户品牌及营销效率。

案例:

案例一:大数据分析对于发掘目标人群、重新调整品牌定位、重新设计品牌战略和重新设置营销规划,最终大幅提升品效合一效率。

案例二:与代理商大数据合作提升研究能力,帮助客户获得O2O项目的成功。

案例一:燕格格重定目标人群。

目标:做大市场蛋糕!

【原有圈定人群】辣妈-操心老公、操心孩子、操心长辈,但同时追求保养,对美容、养身、抗衰老有强烈需求

【沟通内容】宝宝秀

分析过程:

通过全景洞察找原因:是否找对人?

通过【大数据时光可逆】对最近一个月购买燕窝的女客户进行分析,发现她们在过去六个月中的消费偏向给自己买东西,很少买宝宝用品;通过TGI查看她们购买的品类排序,发现她们更偏重补品、营养;对比已经有宝宝的妈妈,她们更多是买宝宝的东西,很少买给自己。

分析结论一:所以燕格格要找的人不是辣妈而是怀孕中的妈妈。

分析结论二:所以燕格格要对目标人群说的话不是萌宝来袭而是一人吃两人补年龄冷冻剂。

结论:

【重定人群】孕妇

【重定沟通内容】让更多的孕妇了解燕窝的好处;为胎儿补充必备营养;为自己保持美丽健康;

整个效果:CTR提高60.64%;ROI提高45.6%

案例二:阿里妈妈电通金钻合作,联想O2O喜获成功

背景:2013年7月阿里妈妈携手电众数码,针对联想线下体验店初步尝试O2O模式推广并取得成效后,2013年10月双方达成战略合作打造O2O营销平台产品及解决方案。

2014年4月全面启动金钻品牌实效营销系统及解决方案项目。希望通过聚合双方优势,共同打造O2O解决方案及金钻营销系统,以系统化产品化完善落地合作,旨在为联想等品牌客户提供更为高效全面的营销服务。

产品说明和定位:

活动过程:联想O2O活动

活动还在进行中:活动上线15天(截至2014年9月28日),已取得令客户“惊喜”的成绩已有超过16万人次线上预约到门店体验券/购买优惠券。(去年同期一个半月不到2万人次)

项目核心价值:

品效合一的新篇章:阿里妈妈整合体系内大量资源,为品牌企业进行淘宝推广而定制了全新的实效营销系统,满足品牌客户全链路的[整合电商营销服务]需求。

大数据全新应用场景:阿里大数据在品牌营销上的价值展现,全程平台化、程序化、数据化管理,建立和完善品牌私有数据,不断优化投放效果,指导改善营销策略。

创新合作模式:借助代理商擅长把握客户需求及品牌研究。加强我们对于客户需求的把握,并引导数据和产品的发展和应用,提升效率及销售同时扩大影响。电众数码此次合作的阶段性成功为后续的模式复制打下良好的基础。

品牌营销的升级:建立品牌专属用户数据库,根据营销需求生成专属的品牌指数报告,定义品牌专属的精准定向标签。通过大量的客户需求与大数据产品及服务的对接,完善品牌营销支持体系,给品牌主及代理商带来全新的品牌营销。从1P(传播)到4P(涵盖产品、渠道、定价),全面帮助客户提升营销。

生态系统构建:涵盖品牌主、代理商、adtech公司等业务关联方在内的基于阿里大数据应用核心的生态体系的开放与互动,激发良性发展。

来自客户的寄语:

来自联想客户:

从2013到2014,阿里妈妈凭借DMP大数据的法眼,帮我们找到最精准的消费者,把他们从网络空间带到身边最近的联想店铺;我们想要带给消费者的体验就是,不管他是在电脑前忙碌,还是在拿着手机消遣,在任何一种情境下,只要他需要联想的产品,我们就可以将最适合的产品和最方便他购买的店铺推送给他;这样的构想,阿里已经帮我们实现了!从去年到今年,我们联想累计有三十多个城市的三百多家线下店铺藉由阿里妈妈的O2O营销解决方案获得了更充足的客源,实现了销量的提升。感谢阿里妈妈!

来自电通安吉斯集团.电众数码:

一直以来,我们都将阿里平台的用户视若珍宝——阿里不仅是消费者购物的平台,同时也是人们发现生活和满足内心小期待的生活场所。我们希望在大阿里平台上去发现消费者,将淘宝用户价值转化为客户的品牌价值。电众与阿里妈妈共同开发的金钻解决方案,通过双方DMP的合作,帮助我们实现了这一理想。金钻系统的金指数模块,为联想O2O项目的4P营销(人群/产品/地点/促销)策略制定提供了非常有说服力的数据依据,金标签模块则帮助我们锁定城市,锁定商圈,锁定对联想产品真正感兴趣的人,将他们带到身边最近的联想店铺。

在大阿里所打造的生态系统中,我们是为大品牌企业提供营销传播服务的公司,我们发展电商业务的基本战略,是藉由与阿里妈妈的大数据合作,充分开发阿里生活圈的消费者价值,帮助传统企业实现品效合一的全渠道营销引流。

最后借美国运通首席营销官约翰海斯的话来结束此文,“我们正在经历一场与工业革命十分类似的营销革命”。“将消费者当人看,而不仅仅是消费者的这一身份”是世界新品牌营销“消费者导向”的必然扩展和提升,大数据正在改变这一切,并将改变未来。

THE END
1.AI还能开辟营销新格局?爆款营销案例大赏来了!“宝宝不哭”智能小程序将品牌理念与小程序有机捆绑,高效传达品牌精神。这一成功案例还获得“百度AI营销创想季”金投赏的金奖大奖!9月22日19:00,让我们一起来还原金奖案例的高光时刻。呷哺呷哺×小度熊:冰淇淋的跨界营销 作为深受消费者喜爱的时尚小火锅品牌,呷哺呷哺十分重视与年轻消费群体的沟通。挖掘更多年轻潮流https://baijiahao.baidu.com/s?id=1744541605803688975&wfr=spider&for=pc
2.阿里妈妈大数据营销平台大数据赋能新品上市推广 2018-08-15 2000w 有效曝光 7000+ 新粉增长 1640W 消费者增长 数字营销赋能品牌活力 2018-08-06 120W+ 互动传播UV 251秒 人均互动时长 80% 回搜加购率 把乐带回家 把爱(AI)带回家 2018-08-15 2亿+ 有效触达 1亿+ 用户互动 一叶子 x 这就是街舞 2018-08https://www.alimama.com/case.htm
3.有关大数据营销的案例分享(教科书式的10大经典案例)随着大数据营销的日趋成熟,将大数据应用变现同时并创造了众多营销领域的经典案例,这些案例也非常确凿的说明大数据营销已经成为营销领域非常重要的渠道之一。下面来介绍有关大数据营销的案例分享?教科书式的10大经典案例。 1、制造业的设备故障预测,降低生产成本 https://www.55xw.net/show-254885.html
4.某商业银行大数据营销案例某商业银行大数据营销案例 项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击,银行业变革需求迫切,做为互联网+金融的先锋,某商业银行早已布局了银行电商平台,但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐,提高网站的用户体验、客单价和复购率,同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统,帮助运营人员优化网站运营。 http://www.yhyt.com.cn/Item/Show.asp?m=1&d=2455
5.35个成功的市场营销策划案例(十大经典市场营销案例)17. 大数据营销:Netflix Netflix通过收集用户观看数据来提供个性化的推荐服务。这种大数据营销策略可以帮助Netflix吸引更多用户,并提高用户忠诚度。 以上是35个成功的市场营销策划案例。无论是哪种营销方式,都需要企业根据自身情况和目标制定适合自己的营销策略,并不断改进和优化。https://www.semjishu.com/5839.html
6.成功案例大数据探索 飞鸽海关 飞鸽探索 飞鸽脸书 飞鸽广交会 多维度营销 飞鸽传书 飞鸽社媒 我们的实力 合作伙伴 客户心声 成功案例 关于飞鸽营销 公司简介 联系我们 联系我们 商务合作与售后:400-6312812 / 0573-82081618 Google合作伙伴: 转单云 Shopmie Tigerlittle 飞鸽营销|版权所有:浙江华企信息科技有限公司 浙ICP备https://www.pigeonlittle.com/case/
7.刘晖:大数据时代的营销创新与实战3、大数据在电信运营管理中的应用 4、大数据在电子商务交易中的应用 案例 5、大数据营销的四大特点 6、大数据营销的六大功能 7、如何减少浪费的一半广告费 案例:汽车广告投放 8、大数据的四大应用场景 9、大数据营销切入的十大抓手 案例 10、成功案例解析—— https://www.jiangshitai.com/course/17762.html
8.10个精准营销的典型案例,教你如何做好大数据精准营销!在当今数字时代,大数据精准营销是成功的关键。不要担心,我们将通过10个简单易懂的例子来解释如何做好大数据精准营销,无需深奥的专业知识。 一、个性化推荐 你是否注意到,当你在网上购物时,会收到与你之前的购买记录相关的个性化推荐?这是大数据分析的杰作。通过了解你的兴趣和行为,商家可以为你提供更相关的产品,增加https://www.bd.cn/zxxq/664.html
9.大数据移动营销:科技与市场的完美结合4. 个性化营销:移动营销要根据用户的特征和行为进行个性化定制。通过收集用户的个人信息和购买行为,企业可以针对不同用户推送个性化的优惠券、推荐商品等,提高用户购买的动力和体验感。 三、成功案例分析 1. 小米手机:小米手机通过独特的营销模式和亲民的价格,迅速打开了市场。在移动营销方面,小米手机充分利用社交媒体和http://www.zhongxinlm.com/yinxiao/654.html
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11.转型战略254:IMC中国案例合生元:母婴产业第一品牌大数据整合IMC舒尔茨(中国)是IMC全球整合营销战略的中国落地者,也是创新实践的中国本土化团队。 【IMC导读】本文节选自《销售与市场》杂志(2015年第6期)之《整合营销在中国的创新实践》专刊案例文章《合生元:母婴产业第一品牌、大数据整合营销创新典范!》。 本篇主要讲述了丁丁主创人、舒尔茨(中国)副总裁谭振杰先生设计出的合生https://www.shangyexinzhi.com/article/4515203.html
12.怡清源的网络营销模式怡清源的网络营销模式通过整合营销策略,数据驱动决策,以及专业团队的支持,为客户提供了高效的网络推广服务。通过这种模式,怡清源已经取得了多项成功案例,帮助客户提高了品牌知名度和销售额。作为一家专注于网络营销的公司,怡清源将继续致力于创新和优化网络营销模式,为客户带来更大的商业价值。 http://www.godoad.cn/wlyx/25927.html
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22.大数据营销前景四、大数据营销的案例 以电商平台为例,通过大数据分析用户的浏览历史、购买记录等信息,可以精准地给用户推荐感兴趣的商品。当你在网上购买了一台电视机后,电商平台就会根据你的购买记录,向你推荐相匹配的音响、投影仪等周边产品。 同样,在游戏行业中,大数据分析用户的游戏行为,可以提供更加个性化的推荐和服务,增强用户http://chatgpt.cmpy.cn/article/4950124.html