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做好抖音就是数字化营销了吗?企业数字化转型需要注意什么?

移动互联网的快速发展,营销没有万试万应的灵药了,唯一的核心就是消费者。他们决定了什么时候品牌被搜寻、相关信息被了解,什么时候产品被购买和分享。所以为了能做好品牌传播,企业也需要变得更加数字化,采取数字化营销方式来打造营销闭环。

今天DataHunter数猎哥就来给大家分享什么是数字化营销?企业为什么要采取数字化营销的方式进行品牌传播,以及该如何进行数字化营销?

一、什么是数字化营销?

数字化营销是指企业利用数字化的媒体、工具和目标人群进行互动,向其推广品牌或产品信息,从而激发目标人群的购买兴趣,并将购买兴趣转化为企业销售的过程。

其中目标人群是数字化营销的原点,越了解目标人群,越能够传递精准的信息,提高营销效率。这里基于对象的不同,可将营销模式由粗到细分为:大众营销、精准营销和一对一营销。

二、企业为什么要做数字化营销?

1.数字化营销的本质仍然是营销

从一定意义上讲,只要存在商品供给与需求之间的不均衡,只要存在市场经济和市场竞争,就需要营销。但是营销一定会随着市场环境的变化,特别是随着技术手段的变化而需要不断的与时俱进,而其中数字化只是一种手段。

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比如随着互联网的发展,数字化媒体越来越成为企业营销的主阵地,广告形式也越来越多样,从传统的网页Banner广告、动态广告、程序化广告,到社交媒体的账号等不同形式的推送。以至于企业的数字化营销最终以营销转化、营销绩效为目的,和全渠道零售、移动/物联网、数字化门店等结合,形成全渠道营销闭环。

2.互联网的发展改变了传播形态

互联网的双向、去中心化、一切互联的特点改变了传播形态,导致企业与消费者信息不对称模式的倒置。比如,以前企业占据着信息的顶端,消费者只能通过广告才能了解这个产品是什么?这个产品有什么特点?

有了互联网之后,信息的不对称别大量地削弱,消费者能够能够从多种渠道快速(免费)获取产品各方评价,于是企业与消费者信息不对称的模式倒过来了,企业变成了劣势一方,决策权牢牢地掌握在了消费者手里。而现今的年轻人是数字化的一代,他们生来就接触到了手机等移动终端,时刻保持着数字化连接状态,不停地在进行社交。而企业想要更好的触达这批目标用户,也需要随之做出一些改变。

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三、企业如何做数字化营销

传统营销管理的过程是以创意、事件驱动,以预算为约束,从规划到执行,以数据分析形成闭环。

而数字化营销首先需要将企业的产品与服务数字化;其次将数字化渗透到消费者决策的每一步中,比如购买决策过程(知晓品牌,考虑购买品牌,完成购买行为,分享所购买的产品使用体验);最后是现实全平台的数字化,也就是尽可能地使产品在各个数字化平台上被展现。

所采取的基本方法是采用敏捷工作方式,以营销策略为出发点、以用户体验为核心、以数据分析为驱动,持续迭代。企业的数字化营销总的来说可以概括为4个方面:

1.市场营销数据和分析管理

企业如果想更加准确地识别用户,实现个性化、精准的投放,提高广告预算的投入产出比,可以利用结构化和非结构化数据(文本、语音、图像、视频数据),丰富和完善顾客或客群的画像;从顾客活动、行为模式以及顾客情绪方面分析,进行预测性建模,获取行动灵感。

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DataHunter为企业制作的“用户画像分析”

2.营销活动管理

根据企业需求,通过细分标靶(micro-segmentation)和预测性分析,确定用户对象细分,管理每次营销活动执行的全流程,包括策划、预算、媒体渠道选择、内容创造、上载、投放、控制、分析,做好营销活动的管理。其中基于精准客群的数据分析,营销活动强调化大为小,个性化营销,小步快跑。

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DataHunter为企业制作的“促销活动分析”

3.营销内容管理

结合企业的品牌策略,进行营销创意,内容制作,媒体组合设计,以及对数字化资产进行存储、管理。

4.营销运营管理

帮助企业提高市场营销运营效率,简化企业各产品/品牌集团的营销管理部门和市场营销运营多个参与方的衔接,降低企业的营销运营成本。

四、企业数字化营销的4种模式

1.利用自有平台和数据,对已知客户进行营销

这是传统CRM营销的概念,传统CRM包含销售、营销、服务三个部分,营销部分即企业对已知客户开展互动,例如忠诚度计划、客户事件关怀及促销(生日、节日)等,或者对已知客户数据进行数据挖掘,进行针对性的精准营销。

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DataHunter为企业制作的“客户RFM群体分析”

但这里需要引入大数据技术,如今数字化营销时代,随着消费者数据海量涌入,原先的CRM系统就会遇到了技术瓶颈,同时企业也期望从更多纬度去观察及解读消费者。

2.利用外部平台和数据,对已知客户进行营销

企业已有客户数据难以形成完整、准确的客户画像,然而互联网平台的大数据可以极大丰富用户画像。比如企业原先只管理“有购买行为的”消费者数据,然而对于“产生购买行为前的”消费者数据,无法管理。困难主要在数据抓取方面,原先企业不知道消费者在哪。

现在有了很多第三方互联网数据平台,如果CRM可以与这些平台实现数据打通,就有可能抓取到消费者“产生购买行为”之前的数据,双方数据进行安全关联之后,从而可以挖掘出更多纬度标识,并进行针对性营销。例如设计更精准的产品推荐算法,还能丰富自有数据的客户信息。

3.利用自有平台和数据,对未知客户进行营销

社交媒体出现,利用社媒平台的老带新,是非常典型的潜在用户触达手段。比如出现了很多“拉新裂变”的玩法,例如分享红包等。同时企业可以利用社交媒体进行舆情监测,倾听消费者在社交媒体上的声音,依据用户的反馈来进行产品与服务的优化与改进。

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DataHunter为企业制作的“用户反馈收集”

4.利用外部平台和数据,对未知客户进行营销

数字化营销的持续发展,使大量用户数据在各类平台上不断积累,由此构建了精准营销的基础。广告是触达未知顾客的主要方法,然而数字化广告的成本越来越高,企业都在考虑如何利用低成本的营销触达渠道,或者提高数字化广告的精准度,从而提升广告转化率和ROI。

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DataHunter为企业制作的“市场推广分析”

今天,企业可以从已知顾客中提取出高价值人群,利用机器学习和人工智能,在未知顾客的大数据中,计算出一组相似人群,这称为人群拓展算法,进行针对性的广告推送。

五、企业数字化营销转型需要注意什么?

1.建立快速试错的企业营销战略

在企业进行营销数字化的变革时,首先就是重新定义企业营销战略。因为互联网的发展速度太快,不管是媒体的革新,还是消费者口味的变化。

当企业做完3年规划的时候,可能在第一个月就出现了快手或者抖音这样的媒体平台,从而改变了消费者对渠道和媒体的定义。因此,当没有先进公司能够作为参照的时候,企业试错的速度决定了企业的竞争优势。

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这里营销运营强调通过搭建营销技术栈和简化组织架构,加快企业在每一个方向的DIA(数据-洞见-行动)的闭环迭代速度。

包括但不仅限于新兴的社交媒体、广告投放渠道、新研发的产品、定价策略、新零售门店模式等等。当竞品还在考虑是不是应该将快手作为销售渠道的时候,企业已经在该渠道完成了多次营销活动,并能够清晰的用数据反馈的量化指标进行决策。

2.按照战略指标分解来划分组织架构

能够快速试错的营销运营型组织架构强调对单一指标进行拆分,将量化指标分配给多个营销运营小组。

与传统营销战略的执行不同的是,战略指标的制定一般是以季度为单位。同时营销运营的组织架构会以一个可量化战略目标为指导,比如2019年第一季度:用户生命周期价值增加2%,并将这一战略指标分散给到各个营销运营组,每一个组都可以共用公司的营销技术栈中的各种权益、人群、媒体。

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以以Airbnb某一季度战略指标为例:用户完成支付的房款增加2%,ROI控制在3以内。营销运营小组会将此指标分解为三份,这三个营销运营组的人将分别负责:

(1)通过社交媒体上获取10万个用户:通过在Facebook和Twitter等社交媒体上的KOL(有广泛粉丝影响力的用户)试用体验以及优惠券来获得更多注册用户。并使用Hootsuite做社交媒体活动管理活动工具创建和管理活动反馈情况,获取的粉丝及其后续转化情况会进入CDP中。

(2)购买转化率提升2%:为了把这些尝鲜用户转化为付费用户,营销运营B组的人需要做大量的数据分析,包括一段时间内A组带来的粉丝与产品的匹配程度,支付流程流失的人群再召回,优化产品页面以简化支付流程等等;

(3)用户分享率提高至0.7:建立更好的用户参与社区,优化现有的分享机制,进行大量的A/B Test(比如将”分享,自己得旅游基金“的利己模式转变为赠送朋友,测试转化效果是否提升)

六、小结

在数字化营销时代,企业在营销时面临着更多的困惑和挑战,数据是企业决策的重要参考。随着数字化技术的发展,用户触媒习惯、广告投放反馈等过程都可以进行数据的、收集、监测与分析。利用大量的数据,将可以更清楚地了解数字化营销时代人们的行为和关注点。

除此以外,企业不能仅仅将数字化营销视作一种传播手段,更应将数据分析应用到具体的业务流程之中,从而实现对需求的准确识别,对供应链的柔性改造,以提高产品的成功率。

总结来说,技术和数据使在营销领域的应用,不是替代了我们的大脑,更多的是起到了心脏的作用——强大的“数据应用力”,能够帮助我们把企业内有用的数据采集整合起来,从而针对营销人员在具体业务场景中输出成他们所需的知识进而实现优化。最终将数据转换为知识输送到每一条主动脉,从而驱动整个企业营销工作更加高效的运转。

这里DataHunter就能帮到你了,DataHunter作为专业的数据可视化和商业智能服务商,旗下数据中台Data Formula解决方案(如图所示),为传统零售企业的数字化转型赋能,进一步帮助企业洞察消费者需求,实现数字化的精准营销和高效的供应链管理。

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例如:Data Analytics为企业制作的“库存实时预警”

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