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「格物致知2022」"第四屆數據智能營銷論壇"成功舉行

2022-09-23 11:10

北京2022年9月23日 /美通社/ -- 9月15-16日,由中國市場信息調查業協會數據智能專業委員會(DIC-CAMIR)主辦的「格物致知2022」聚焦LTV·數智來破局"第四屆數據智能營銷論壇"成功舉行,助力企業開啟LTV提速模式、激發全域增長潛能。

「格物致知2022」“第四屆數據智能營銷論壇”成功舉行
「格物致知2022」“第四屆數據智能營銷論壇”成功舉行

 

「格物致知2022」"第四屆數據智能營銷論壇"組織機構
「格物致知2022」"第四屆數據智能營銷論壇"組織機構

在前所未有的"變局"之中尋求創新與增長,是所有企業需要迫切解決的命題。  

經濟增速放緩、人口紅利消失,消費市場已經進入存量時代;消費觸點多元、下沉趨勢明顯,全行業也正在進入深度調整期。同時伴隨營銷體系數智化、線上線下一體化的步伐加快,數據要素的作用得到持續發揮,既沖擊著傳統產業,也創造出了許多新業態、新模式。 

也正如中國市場信息調查業協會會長徐曉海在「格物致知2022」"第四屆數據智能營銷論壇"致辭中所言,"數據智能營銷"成為了發展數字經濟的強大動力。推動實現數據產業智能化、產業數據智能化,利用數據持續創造增長、最大化實現數據價值,成為了數智化轉型中企業的核心追求。這一時期,企業關注的焦點從產品轉向用戶 -- 以自動化營銷保持與用戶的良性交互、對用戶全旅程體驗的精細化管理等方式,開啟了對用戶的白熱化爭奪戰。同時,企業從供給驅動轉化為需求驅動,意味著"用戶為中心"的需求增長驅動模式,正在成為主流趨勢。

然而,打通企業運營各環節數據孤島,精準分析全域用戶數據、加深用戶全面洞察,并非易事,如何破解迷局更是全行業面臨的共性挑戰

可以說,這既是企業的現實困境,同時也是他們的破局方向。因而,依托資源整合,以數智化技術賦能"用戶為中心"的數據運營與全體驗閉環管理,深耕用戶LTV(生命周期總價值)、提升存量單客價值,將是企業實現長效增長的最優解之一

#1.多元數據融合,驅動用戶體驗、用戶LTV同頻提升 

存量時代已經不可避免地到來。長期視角來看,企業的破局出路已然明了 -- "在存量里挖掘增量",主動且有效地連接現有用戶,以數據洞察其真實需求,提供差異化服務、打造優質的用戶體驗,是深耕用戶運營的根基和提升用戶LTV的路徑。

"用戶主權時代,所有的生意都是用戶運營的生意。提升用戶全生命周期價值,則是企業突破內卷的不二選擇。"數據智能專業委員會會長、益普索中國董事長劉立豐表示,生意回歸到本質,就是滿足用戶的內在需求。而對現有用戶的高質量運營,透徹及時地洞察用戶心智和需求變化、提供優質用戶體驗,是對用戶LTV的深耕細作,更能打造出真正的產品力和品牌力。

那么,如何實現對用戶心智和需求的精準洞察、閉環管理用戶體驗? 

 1、以"X+O"數據全面洞察用戶真實需求 

中歐國際工商學院戰略學及創業學助理教授白果建議到,利用數據擴展認知維度,才能在精準洞察的基礎上實現增長。同時,數據要從"儀表盤"進階為"探測器",探測用戶哪些需求尚未被滿足。

"運營數據(O-Data)固然關鍵,但體驗數據(X-Data)更能揭示用戶行為背后的動機,讓我們更有效地干預用戶的消費決策。"白果強調O-Data一定要結合X-Data,這樣才能全面了解用戶的真正痛點,以及特定場景的體驗需求。

事實上,用戶生命周期價值,來源于用戶行為。而對用戶行為背后的影響因素 -- "體驗數據"的洞察則極為關鍵。在消費者的決策因素和底層動機相對穩定的情況下,客戶體驗就成為了企業的制勝關鍵和發力點。  

主動與用戶深度互動、連接每一位消費者的每一次體驗,充分分析洞察用戶喜惡,并將用戶的X-Data與O-Data等數據完整融合,得到全面、精準的用戶畫像,企業下一步的精細化營銷行動就會水到渠成。

 2、以用戶全體驗驅動品牌正向行動 

"情感動因"是用戶全旅程生命周期價值管理的「本源之力」,而優質的用戶體驗與提升LTV、實現業務增長高度正相關。數皆智能首席增長官范曉認為,"貫穿用戶全生命周期的體驗閉環管理是挖掘業務增長的根本驅動力,針對用戶旅程每一個關鍵觸點(MOT)的細節體驗的打造,都應成為企業用戶體驗管理的核心關切。"

用戶對企業/品牌從陌生到感興趣,從熟悉、購買再到忠誠的過程,就是品牌精細化管理用戶體驗的過程。可以肯定的是,全用戶、全旅程、全場景、全渠道、全觸點的體驗提升,都將實現企業資產增值,驅動用戶LTV持續穩定增長。

瞄準用戶體驗,無疑是品牌升級的關鍵所在。而針對"品牌化體驗",益普索中國用戶體驗研究院院長鐘承東直言,不存在所謂的極致體驗,而是要結合品牌定位、品牌承諾,為用戶提供差異化、適合的體驗旅程。"基于圍繞用戶價值的閉環,用戶體驗也要形成度量、洞察、行動的閉環提升機制。" 

從數據洞察到體驗管理,再到LTV賦能,是企業實現價值升維的閉環。同樣對于用戶LTV的深耕運維,必然會孵化出新的商業機會、助推品牌增長。 

 3、以深耕用戶LTV加速品牌增長 

客觀來看,用戶LTV是一個自然而然的運營結果,而不應是企業的經營目標。交互中的數據積累、精準的需求洞察、全方位的正面體驗、產品/服務的高性價比,直至品牌認同、品牌忠誠,都是在塑造和提升用戶的LTV。

重視對"人"的運營、基于多元用戶需求,無論企業是To B或是To C,都應以更加長期的視角來評估單個用戶、群體用戶的價值質量,而這正是挖掘用戶LTV的過程,亦是推動企業生意和品牌價值,實現高質量增長的過程。

具體實操層面,數說故事創始人兼CEO徐亞波表示,"品牌在做新場景、做深行業、做輕應用的同時,更要構建全渠道協同的生態,以全鏈路的數字化解決方案,服務我們的客戶。"

對快消/文娛行業來說,前迪士尼/耐克/寶潔分析及洞察總監簡善泰認為,"年卡"是提升用戶LTV的優質路徑。"在整合全域數據、實施自動化營銷的基礎上,以會員權益為核心,疊加等級體系和激勵體系,將驅動用戶產生忠誠度,并反哺業務,進而推動LTV的提升,實現品牌價值的增長。" 

針對To B傳統行業,用戶LTV與品牌增長的關聯性實質上也是密不可分的。圣戈班中國輪值主席兼副總裁朱雨露表示,以LTV驅動品牌增長,要實現從產品價值向服務價值的轉變,不斷拓寬服務邊界。力盛體育創始人及董事長夏青也認為,對用戶LTV的深耕,就是要反過來為客戶創造價值 -- 賦能B端客戶提升效率、找到C端用戶的價值,實現價值傳遞。

"從開始投資到實際運營,長周期的價值挖掘,不僅是B端和C端的情感連接,更是我們重資產型企業的立命之本。"偉明環保執行總裁程五良坦言,與其困于眼前不如著眼長期,待各利好因素持續釋放,長期的投入會予以企業更好的回報。 

挖掘用戶中長期的價值,可能意味著是一個變局、一場革命。"工業產品的全生命周期研究,可以輔助我們區分高價值客戶,并提出全方位的解決方案,拉動品牌增長。"美國埃克塞德亞太區總裁謝俊春說。

不可否認,在存量時代的大背景下,To B 和 To C企業以數智化技術提前卡位、尋找適合自身發展的"提升LTV"的方法論,都是品牌的破局之法。益普索中國董事總經理李海嵐強調,數據智能(數智化)無疑正在幫助企業梳理用戶旅程的關鍵觸點,更好地發現用戶全生命周期價值,賦能企業科學決策和長效增長,做到"心中有數"。

#2."用戶為中心"的數據智能營銷,正在重塑品牌競爭格局 

從過往商品為王到如今用戶為中心的時代,企業一切營銷活動都在圍繞"用戶"這個核心展開 -- 業務的起點,源自于對消費者需求的判斷。針對用戶旅程的關鍵觸點,在X+O多源數據和智能Martech的雙重驅動下,用戶的真實喜惡、真實需求被清晰地展現在企業面前。

當消費者需求日趨多元,對于品牌而言,能否順應市場的變化,探尋營銷新思路、競奪價值洼地,就成為了品牌與平臺共同關注的話題。圍繞營銷痛點、營銷亮點、營銷熱點,企業該如何借助平臺生態,布局經營和管理?中歐商學院營銷學會會長張桂森表示,品牌需要持續沉淀用戶對品牌價值的認可,做創新、做深入、做延展,追求"品效銷合一"正在成為品牌的選擇,而數據智能營銷恰是最優"突破口"。 

然而,在不同的商業模式下,營銷行業對于數智化(數智營銷)的解讀,顯然沒有標準且統一的論述,有識之士亦在不斷的上下求索,以驗證判斷。

精明購創始人&CEO張凱認為,從數字營銷到數智營銷,實際上是到了營銷行業的發展轉折點,"過去數字基建形成了較完善的全域營銷體系,現在已經到了要思考如何讓基建產生效益的時期了。" 

小駿先生品牌咨詢創始人、前口味全品牌合伙人周駿則認為,對"數智營銷"更好地解讀是"智數","這個時代對于用戶心智的理解和洞察愈發重要,我們著重強調的應該是做到真正的洞察,要把人當人,而不是流量符號。"

事實上,無論"數智"還是"智數",毋庸置疑的是"以用戶為中心"已經成為了一切營銷行動正常運行的底層邏輯和核心主題。而通過數智化Martech全面賦能人、貨、場,正在加速企業/品牌降本增效,發掘增長新動能。那么,以用戶為中心的數智營銷時代,企業/品牌如何走得更穩更遠?

 1、基石:以數據洞察用戶尚未被滿足的需求 

盡管在不確定性驟增的時代,數智化營銷仍具有極大的發展潛力。其中,作為數智化的一個核心價值,依托數據對"趨勢"的超前判斷 -- 從用戶需求的趨勢變化,預測、挖掘用戶尚未被滿足的需求,正在成為品牌"殺出紅海"的利刃和關鍵要素。而益普索中國事業部群董事總經理老大衛指出,依托數據挖掘消費者的底層需求,是用戶主權時代的重中之重。

清華大學經濟管理學院鴻海講席教授馮娟表示,數據賦能創新的一個集中表現就是發現爆款,而提升押中爆款的概率,除了加速上新外,更重要的就是尋求用戶未被開發的需求。"廣泛的數據收集、有的放矢地學習、鎖定競品目標再學習,將是預測未來爆品的趨勢模型。這個過程,既是發現用戶未被滿足需求的過程,也是從爆品到超級單品的路徑。" 

在傳統快消企業的營銷路徑中,洞察用戶需求同樣至關重要。在前聯合利華中國數據與數字化營銷副總裁方軍看來,從N人N面到千人千面,傳統品牌擁有很大的數字化提升空間。尤其是在數字化、碎片化的時代背景下,消費者的用戶旅程、決策過程變得更加復雜,能夠精準洞察用戶未被滿足的需求、輔以覆蓋全鏈路的數智化營銷解決方案,將是傳統快消品牌的機會點。

不僅如此,在人群細分并不顯著的下沉市場,深耕用戶未被滿足的需求,亦成為了品牌發力的主攻方向。"雖然沒有重點細分,但可以厘清人際關系中的影響鏈路、觸達下沉市場的消費影響力人物 -- 小鎮貴婦(LKA),發掘她們未被滿足的需求,也可以實現確定性很強的增量。"益普索中國事業部群董事總經理殷百鳴認為,低線城市生活本質上是以人為本的初級模式,通過扎實精細的數字化管理和終端賦能,必將拉動消費轉化和品牌增長。 

 2、轉化:數據賦能從需求到產品的營銷全鏈路 

從洞察用戶未被滿足的需求,到打磨產品上市銷售,過程之中的所有環節都基于對用戶數據的挖掘以及對用戶的洞察。而以此賦能客戶找到營銷密碼,就成為平臺方的創新機會。小紅書CMO王雅娟稱,作為與商業產品強相關的UGC生活分享平臺,小紅書富有的用戶數據在激發品牌營銷"靈感"的同時,以細顆粒度的輿情分析幫助品牌打磨出更受歡迎的產品,加速后鏈路的消費轉化。

而如何讓產品賣得"更好"?以用戶價值為導向的賣點提煉,是品牌營銷、品牌賣爆的關鍵。益普索中國研究總監鄺慧瑜表示,產品要防止被模仿、防止內卷,就需要在消費者心中找到精準的位置,挖掘貼近用戶心意的差異化賣點,就是品牌"最具銷售力"的價值點。"基于行為動機定位人群,刻畫出對應產品&服務場景的需求,益普索DUEL快速敏捷的選擇模型,將很好地助力品牌重新定位消費人群、提煉差異化的賣點,從而助推品牌新增長。" 

 3、破局:"量化營銷"賦能企業數智化行穩致遠 

推動企業數智化轉型的因素已經無比清晰。以用戶為中心的營銷邏輯、個性化的消費需求升級以及多元化的消費渠道建設,都在加速品牌營銷模式的革新。與此同時,追蹤數據變化、衡量業務成果,成為企業行穩致遠的助推器。而通過數智化技術帶來的"量化營銷管理",將突破數據局限、使數據整合得到科學驗證,最終有效指導企業的長遠發展。

前雙匯集團營銷副總裁、凱期咨詢高級合伙人李凱認為,量化營銷管理貫穿了用戶生命周期的全過程,是為營銷決策服務的一套完整的商業問題解決方案。 "90%的新產品上市失敗,都可歸結于缺乏對獨特性、溝通效果、吸引力、產品售點、市場持久性等五個量化指標的評估。"李凱表示,實現量化營銷管理,需要全鏈路洞察數據、洞察人心、洞察需求,通過提高用戶體驗提升用戶生命周期價值,以確保企業的可持續發展。

當然,針對數智營銷的具體量化標準,營銷行業面臨諸多爭議,但可以明確的是,量化指標正在從單一變得多維,傳統的ROI已不再是評估營銷質量的唯一要素。 

益普索中國總裁兼首席客戶官周曉農坦言,基于財務視角,用ROI衡量某一具體營銷活動是最直接有效的,但不能成為唯一的指標,"像用戶體驗、一段時間內復購率,都可以成為量化營銷效果的標準。"

"對一個企業而言,量化指標一定要與它的業務特點緊密結合在一起。"央視市場研究(CTR)總經理趙梅表示,從這個角度來說,企業經營者對于量化指標的設定,將引領企業的模式和最后的終點。是以,要根據不同企業的不同控制點,靈活、方便、有效率地設計指標。 

前華為智能汽車解決方案、自動駕駛品牌總監黃健,對此也持相近的觀點:"基于用戶的模型貫穿到生命周期的管理上,我們要分階段影響和接受用戶。因而對于關鍵點的轉化率量化,需要結合不同的場景、階段進行評估。" 

不可否認,量化評估實質上就是重構市場營銷的過程,其復雜的影響因素也導致了評估指標的多元化和個性化  -- 無論企業所處的發展階段、不同的管理層級和具體的實戰場景,使用何種量化工具和方法,都是在突破數據智能的局限性,為品牌帶來營銷效率的提升和確定性增長。

"這可能是營銷人最難的時代,但也是最好的時代。依托數據智能化,營銷和企業的生意前所未有的接近了。"點將學堂發起人、金網獎執委會會長、原阿里組織部成員營銷客戶中心負責人張旻翚說。

無疑,數智化已然成為了企業/品牌實現價值新增的重要途徑,以及搶占發展主動權的關鍵選擇。而以"用戶中心"為基石、以"數智化"為切入點,在助力企業發現新價值、拓寬新視野的同時,也在構建新的市場格局,賦能企業找到價值升維的直接方法。

文中人物觀點均采集于由中國市場信息調查業協會數據智能專業委員會(DIC-CAMIR)主辦的「格物致知2022」聚焦LTV·數智來破局"第四屆數據智能營銷論壇"現場嘉賓發言。

消息來源:中國市場信息調查業協會數據智能專業委員會
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