品牌商和零售商,“用户画像”不一样

用户是和精准营销、精细化管理运营真接钩挂的,依据客户在互联网技术留有的诸多统计数据,积极或普攻地搜集,最终生产加工成一连串的标识,用户画像实质是对任何一个客户都可用简单化的标识统计数据叙述。对于品牌商和零售商,“用户画像”却大不一样。

品牌商和零售商,“用户画像”不一样

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这是一篇技术化的文章,根据以往的经验,技术化的文章,往往阅读量不高。目前的营销数字化基建完成不难,但应用难,难就难在应用技术是拦路虎。

营销数字化,只有通过用户画像,才能精准、实时交互。因此,数字化的商业逻辑用互联网技术表达,这一关非过不可。

精准,就是用户画像;实时,就是瞬间画像、更新画像,在用户感觉不到的时间内推送信息、政策、黏住用户。

精准、实时,不是通过人实现,而是通过技术实现。技术的反应时间,可以快到用户感受不到。

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大数据商业的基本认知:消费行为是可以预测的,预测的依据不是惯常的依人口统计数据分类,比如男女、收入等,而是消费行为数据。

这与传统的营销逻辑不同,传统营销分类逻辑基本源于人口统计分类。

大数据商业的基本逻辑是:消费者标签化。标签就是消费者的DNA。DNA源于消费行为,有倾向性,但又是变化的。标签化是一种简单化,简单是降维,降维是为了在人的心力临界点之内。

用户画像,站在品牌商、代理商和零售商(平台商)角度,各有不同的画像依据。首先是视角不同,其次是目标不同,最后是关系不同。

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先看阿里大数据的理念与应用,以下内容选自《颠覆营销:大数据时代的商业革命》。作者陈杰豪是为阿里提供大数据咨询的人员,共同作者车品觉是原阿里副总裁、数据委员会会长。

1. 理念:找顾客不看人口属性,要看行为标签

传统营销偏向处理异质性问题,根据人口统计学特征,如性别、年龄、居住地、收入等,进行分类分群。

男女是人口统计指标,个性化标签是行为与动机。人口指标符合统计学,个性化标签可以预测行为,精准预测下次购买时间。

行为标签,不看人口属性,只看购买行为,比如将消费者分为三类:新顾客、主力顾客、沉睡顾客,然后分类追踪。

行为标签,就是只看可以记录的行为(有数据的行为),比如,第一次在线购买,不论线下购买多少次,线上记录就是第一次。

2. 模型:大数据营销从传统4P进入新4P

大数据4P:消费者(People)、成效(Performance)、步骤(Process)、预测(Predict)。

  1. 消费者(People)模型:新顾客(N)、既有顾客(主力顾客E0、瞌睡顾客S1、半睡顾客S2、沉睡顾客S3)。
  2. 成效(Performance)模型:顾客数增加、客单价提高、活跃度提升。
  3. 步骤(Process):通过有层次的执行程序,改善营收方程式。
  4. 预测(Predict):预测顾客再次购买时间,让商家在对的时间与最有可能上门的顾客说话。通过控制,能够做到实时观测、零时差沟通和个性化信息。

3. 目标:预测购买时间和倾向,改善营收

根据大数据,下次购买时间可以预测。推荐应该在预测购买时间之前,推荐符合购买用户倾向性的产品,目的是改善营收。

4. 大数据,简化标签

个性化,不能一人一个标签。阿里把多达1000种的人口特征标签,简化成6组动态及19种标签。

  1. 顾客动态(NES):(1)新顾客、(2)主力顾客、(3)近期回头顾客、(4)瞌睡顾客、(5)半睡顾客、(6)沉睡顾客;
  2. 入店资历(Length):(7)早期、(8)中期、(9)后期;
  3. 近期购物情景(Recency):(10)最近买家、(11)中期未购物买家、(12)长期未购物买家;
  4. 购物频率(Frequency):(13)高频买家)、(14)中频买家、(15)低频买家;
  5. 购物金额(Monetary):(16)高消费买家、(17)中消费买家、(19)低消费买家;
  6. 下次购物预测(NPT):(19)7天内最有可能再次购买的时间点。

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品牌商的数字化与零售商的数字化,最大的区别是:

  1. 零售商有无限SKU,品牌只有有限SKU;
  2. 由第一条区别衍生出来的区别:零售商有众多替代产品,而品牌商无替代产品;
  3. 由第二条区别衍生出来的区别:品牌商数字化追求品牌复购(忠于品牌),零售商追求平台黏性;零售商提供关联销售,品牌商只有复购;
  4. 零售商有“产品画像”和“用户画像”,品牌商可以不需要产品画像;
  5. 零售商的数字化要求“产品与用户匹配”,提高转化率;品牌商的数字化追求认知转化,复购率。

“营销数字化10讲”之4:品牌商和零售商,“用户画像”不一样

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平台或零售,用户画像的主要目的是“产品与用户匹配“,提高转化率。

用户画像,除了预测下次购买时间外,很重要的一条,就是提高产品与用户的匹配度,即推荐产品的时机和特征正好与用户匹配。

品牌商的用户画像,有三个重要目标:

  1. 一是复购,即重复购买,新用户变老用户,老用户变大用户。因为品牌商的产品选项少,复购就是必须选项。因此,用户行为画像,以及与画像配套的政策,诱导复购是关键。
  2. 二是激活B端。用C端 激活B端,这是品牌商营销数字化的重要目标,是用小数据激活大市场的要求。
  3. 三是用户裂变。虽然拼多多平台也有用户裂变,但品牌商因为在线选项少,用户裂变就变得更重要了。

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除了上述大数据画像目标的重要区别外,平台或零售商的用户画像与品牌商的用户画像相比,还有下列区别:

第一,用户画像的区别:

  1. 零售商只有C端用户画像,品牌商还有B端用户画像。
  2. C端用户画像以用户属性画像为主,B端用户画像以行为画像为主。
  3. C端用户画像即时自动推送,B端用户画像可以用于人际沟通。

“营销数字化10讲”之4:品牌商和零售商,“用户画像”不一样

第二,针对用户画像的政策

根据用户画像,针对性的制订政策,这是锁定用户,培养大用户的需要。零售商针对用户的政策,有平台政策,有商户的政策。品牌商针对C端用户的政策,有品牌商政策,有代理商政策。

第三,在线推送与推送后在线

平台或零售商,SKU多,已经形成了产品生态,用户在线频率高,时间长。因此,可以根据预测下次购买时间,提前推送产品或政策。

品牌商的产品有限,而且可能无其它产品选项。因此,系统要提前推送政策,诱导上线。或者在上线过程中,适时推送政策,诱导下单。

第四,平台或零售商,可以根据用户画像做关联推荐,因为平台或零售商SKU太多。比如,可以向宝妈推送系列产品,但如果是奶粉品牌商,就只有培养用户复购,或者成为大客户。

第五,平台或零售商,需要产品画像和用户同时画像,然后匹配。品牌商在销售过程中,基本不存在产品画像及匹配问题。

第六,品牌商的C端用户,只是针对C端。品牌商的C端用户画像,还要与B端关联,用C端B端。

作者:刘春雄,微信公众号:刘老师新营销(ID:liuchunxiong1964)。现任郑州大学副教授,硕士生导师,兼任北京大学EMBA课程主讲导师,《销售与市场》杂志社副总编,清华大学MBA、中国人民大学MBA特聘客座教授。

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