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618觀點|品牌私域淺關系人群經營

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舉報 2020-05-27


618年中大促在即,很多品牌已經開始在電商平臺做種種草蓄水預熱的活動。品牌客戶現在越來越倚重ISV進行電商數據的挖掘和洞察來具體指引他們進行電商產品推廣活動,獲得更好的業務表現。IPG集團旗下Kinesso卡耐索D&T (Data & Tech) 數據科學技術團隊從人群資產角度入手,希望為營銷人提供一些品牌私域人群資產變現的洞察。


京東4A消費者資產


京東數坊以 4A 為模型,具有品牌消費者分布、流轉沉淀畫像、圈選推送等功能以及數據的分析,核心力是協助品牌激活數據價值。
4A為認知(A1),興趣(A2),行動(A3)和擁護(A4)4個階段指標的簡稱,指的是具有該指標行為的消費者,用以體現消費者全生命周期價值,可幫助品牌積累和管理消費者資產, 評估廣告投放造成的資產增量,拓展京東價值邊界。
Aware 認知過去 30 天出現過以下行為且不屬于吸引( Appeal )、行動( Act )、擁護( Advocate )狀態的消費者 。



Appeal吸引過去30天出現過以下行為且不屬于行動( Act )、擁護( Advocate )狀態的消費者。
在數坊中可以看到客戶品牌的人群資產情況,了解品牌的影響力和以后的人群池。A2是對品牌或品牌商品比較感興趣, 處于離A3 即購買很近關系的狀態,促銷機制得當時,這群人很快就能被轉化。而長期處于A2的人群有可能已經購買了競品,所以對于新鮮A2人群進行有效管理,盡快促成其轉化。




京東618私域A1人群資產的促成和利用


618期間完成GMV的同時,兼顧吸引新客,其中把私域人群資產轉變為品牌新客是電商永遠的重要課題。認知人群雖然和品牌關系較弱,但是品牌重要的一項人群資產。如何經營和把這群人利用起來是618的一項重要舉措。
我們薈萃了4個品類在2019年618大促階段的A1人群分析,發現在618前一個月的A1人群轉化貢獻顯著高于618期間新增的A1人群轉化。故在618期間需要對618階段前1個月的A1人群進行重點投放,以擴大其轉化。
所以品牌需要提前一個月就開始布局,利用付費媒體和京東資源迅速擴大自己的A1人群資產規模。


人群資產A1認知 618期間情況




京東618私域A2人群資產的促成和利用


在薈萃的4個品類在2019年618大促階段的A2人群分析,我們發現618期間新增的A2人群要比存量A2即618大促階段前一個月的A2轉化效果好,品牌在618期間的購買機制是轉化這群人的關鍵。建議品牌在618期間,利用數坊了解新增A2人群的情況,比如A2→A3A4的觸點情況,人群畫像對比。在預算充足的情況下,精選存量A2人群(比如還未成為品類轉化客群)也可以進行如此操作,盡量發掘和利用這一人群資產。


粉絲經營是19年開始電商平臺的一個重要舉措,我們建議把A2人群和品牌粉絲進行交叉,對于新鮮A2人群中的粉絲人群進行重點投放和轉化,因為這群人屬于活躍粉絲人群,轉化效果預期較好。
利用站內站外媒體投放轉變存量A1人群為新增的A2,盡快促其轉化,利用客戶品牌私域數據賦能銷售,強化品牌影響力。


人群資產A2吸引 618期間情況




關于Kinesso卡耐索D&T團隊


IPG集團旗下Kinesso卡耐索D&T (Data & Tech) 數據科學技術團隊,致力于為IPG集團內外的客戶提供涉及市場營銷、媒體廣告、電商和DMP/CDP/CRM等業務的全方位的大數據機器學習技術與數據分析的支持。

 

在媒體廣告方面,D&T團隊提供FFM/MMM(Full Funnel Modeling/Marketing Mix Modeling),歸因模型,幫助客戶了解各個媒體觸點的效能,為優化媒體預算分配,媒體策略和推廣計劃提供具體的量化方向指引。

 

D&T團隊在電商和DMP/CDP/CRM方面充分利用大數據技術深挖各種數據源,獲取更多維度和深度的洞察,同時也成為精準營銷執行的一部分——精準選取目標人群,提升營銷效果,包括提升ROI等營銷指標等。根據不同的營銷目的,會使用數據科學多個模型加持包括:

 

  • 聚類組合模型包括K-Means,RQ型降維,協同相關——進行市場人群細分,洞察目標客群的不同消費傾向,制定行銷策略

  • KNN,邏輯回歸,隨機森林,GBDT,協同過濾等有監督學習進行精準人群發掘,目的是精準找到合適的目標人群推送他們需要的產品活動信息,包括:

     (1)既有產品的高潛新客發掘

     (2)既有產品的高潛老客復購發掘

     (3)為上市新品提供高潛購買人群

     (4)千人千面——為不同消費傾向的客戶發掘他們偏好的商品

 

除了以上這些數據分析和大數據支持工作外,D&T團隊還可以提供其他數據科學的技術執行支持,如:

 

  • 數據工具的數據AI抓取,提升數據查詢速度,加快業務分析師或其他需要數據進行分析工作的分析速度

  • 數據接口的代碼編譯支持,如Dashboard,深度學習等的軟硬件之間的數據轉接

  • 云數據的遷移和與調試

  • CRM數據庫的清洗

  • 自然語言的處理與分析等

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