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大把预算砸下去,你这几年的营销为什么都没出彩?

2020-05-21 17:21

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是什么摧毁了当年诺基亚的手机霸主地位?与其说是苹果公司,倒不如说是智能手机浪潮。商业竞争就是这样:与其警惕对手,不如紧追趋势变化。

另一个例子是,以实物影碟租赁为核心业务,巅峰时期拥有9000家线下门店的百视达(BlockBuster),曾在2000年时拒绝了在线影片品牌奈飞(Netflix)的被收购请求,因为在当时在线影片的市场规模很小。但仅仅过了十年后,百视达破产了,而奈飞如今市值已超1900亿美元。

而放眼国内,就在我们身边的支付、出行、零售、通讯等等领域,被互联网企业颠覆的赛道也数不胜数。随着电商的普及,今天的市场营销也已经超越了品牌认知,正在和增长直接挂钩。

而疫情的到来,让企业深刻的体会到,「营销数字化」成为当今商业世界里关乎企业增长、甚至是生死的话题。什么是“营销数字化”?先肯定的告诉你,它和我们老生常谈的“数字营销”是两回事。

 数字营销是一个广受讨论的有些空泛的名词,比如它可以泛指通过数字广告渠道做营销,即投放朋友圈广告、百度竞价广告、今日头条信息流广告等等。这件事其实没有太高的难度,即使是一家街边包子铺,也能在平台上快速注册成为广告主,并投放基于LBS的周边人群广告,提醒用户又出炉了一笼新包子——只是ROI(投资回报率)有待商榷。

而ROI是否合格,我们通常会说这要看企业是否在对的时间、给对的人、发送对的信息。但能否做好这三点,其实取决于:

企业自身的「营销数字化」。

传统企业的营销,无论是侧重于宣传“性价比”还是“品牌感”,其本质都是殚思竭虑地设法告诉用户“看,我们很棒”,而营销数字化的企业,则能面对不同人展开不同方式的营销,真正实现基于用户的生命周期管理,比如:

给新用户宣传品牌特点,引发其阅读兴趣;给老用户宣传转介绍福利,促使用户将品牌介绍给亲友;而针对收藏了产品却迟迟不下单的决策困难户,发放一张独属于他的优惠券。 

虽然听起来像是由来已久的1v1营销理念,但对传统企业而言,1v1营销从来是一个“明知很好却难以做到”的梦——即使只有1000名用户,想靠人力逐一识别并执行特定的营销动作,所需耗费的成本都是惊人的。 

当然这只是粗浅的对比,下文将对「营销数字化」作出更准确的阐释。
我们为什么需要「营销数字化」?
企业要做营销数字化的原因很多,例如,多家大型企业实践项目证明,营销数字化是企业数字化转型的最佳入口,是企业触达和运营消费者的首要方式,在数据的加持下,数字化的沟通模式可拉动增长等等。

而最直接的因素是流量红利消失。随着流量越来越贵,砸预算买曝光并不足以让企业活下去,届时决定营销生死的不是流量本身,而是企业使用流量和刺激增长的能力 

这也意味着企业营销数字化正渐渐从“听起来不错”转变为一件“非做不可”的事。

从秒针的数字广告监测数据来看,过去十年流量总量保持了每年20%以上的增长,而2019年1-7月同比下降10.1%。并且流量的时长红利也在渐渐消失,据艾瑞咨询《2019年Q2中国互联网流量分析报告》显示,2019年6月人均上网时长已不足1.5小时,同比减少6.3%。

由于流量的交易往往采取竞价模式,流量总量的下降将直接导致企业广告成本上升。

尤其在疫情期间,大量企业涌到线上争抢“流量”这一救命稻草,一时间更是洛阳纸贵。但多数企业的毛利率本就不高,重金购买流量所换取的漂亮营收里,究竟能剩下几成利润,成了各家企业都需要扪心自问的问题。

更可怕的是,懂得“用好流量”的企业,将逐渐把只会“买流量”的传统企业从互联网中排挤出去——他们拥有更高的广告转化率,也就意味着有更可怕的竞价底线。

 

赢家通吃的时代正在到来。 

如何正确开启「营销数字化」?

一前提和两维度

营销数字化的一个大前提是,企业需要建立一个完整的统一的数据体系。   

许多人都说“流量的背后是一个个活生生的人”,虽然听起来的确是合理的,但企业实际面临的问题却没这么简单:一个来自百度广告的流量,和一个微信平台上的流量,他们的背后是不是同一个人?

如果一串ID仅代表一个数据,怎么才能把它当“一个人”来看?

要解决此类问题,企业就必须将自身社交平台、会员系统、交易系统、广告投放等不同渠道的数据相互打通,也因此,营销数字化往往不是业务部门就能单独完成的事情,它需要的是整体的IT基础设施建设。

这实质是一个企业战略问题。 

 

而在前提条件得到满足之后,则需要理解两个维度:营销的优化速度,以及优化颗粒度.如图所示:

什么是“优化速度”?它有手动、自动、双离合三个依次递进的等级。打个比方:

(1)一个车企请地推团队在街上手动派传单,派完一条街再换下一条街,就是传统的“手动”档; 

(2)后来,该车企通过数字广告平台,筛选人群标签如“位于某市中心、30-40岁、关注汽车话题”进行程序化投放,当有满足条件的流量出现时就能自动且迅速地触达,此时“机器”的优化速度就属于“自动”档;

(3)而更进一步地,当该车企通过一定的营销技术(MarTech)掌握了更多的用户实时信息,比如“某用户此时此刻已浏览了3次汽车品牌广告,并且阅读了5篇关于车贷的文章”,该车企就可以基于算法对单个用户的状态进行实时掌握和预判,从而有针对性地推送促销优惠信息。沟通目标和内容精准、提速快、高转化,这就是“双离合”级别的营销提效。

而“优化颗粒度”何解? 

优化颗粒度,本质是对用户的认识、理解、把握程度。

(1)对于颗粒度最为“单一”的企业而言,用户是陌生人。其投放广告往往以载体为核心,比如企业投放一个公交站广告牌,这个广告牌的目标受众到底是谁?除了粗浅的地理位置区分,企业对这群受众的认识是完全陌生的,也缺乏与之互动的可能。

(2)对于颗粒度呈现“组合”状态的企业而言,用户是“特定的一群人”。比如通过程序化购买,筛选用户标签,实现对特定人群的精准营销。 

(3)而在此之上,最理想的颗粒度状态是“动态”,其用户是“不同状态下的每一个人”。 

这类企业能精确地把握一位用户过去、现在、未来分别会关心什么。

比如很多营销人员都清楚,要为初次见面的用户推送品牌广告,为老用户或价格敏感的用户提供最新的优惠信息,但很多时候这不是不同的两个人,恰恰是同一个人在不同时期的状态。而“动态”颗粒度的营销优势就在于“把握每一个人的状态变化”。

正如上图,这两个维度显著地划分出营销数字化的三个阶段,分别是以载体为中心、以人为中心、以需求为中心。而要区分一家企业营销数字化所处阶段并不复杂,只需问两个问题:

 (1)是否将用户需求数字化,并有针对性的触达相应用户群体?

以用户标签为例,标签并非越多越好,比如一家企业把用户“年龄”、“性别”标签作为主标签的一部分,说明这家企业认为不同“年龄”和“性别”的用户在需求上会有显著差异,因此数字化的其实是用户的属性特点。

基于此,当企业能在产品设计、营销推广、品牌运营的整个环节中,借助数字技术有效地区分不同的用户群体,并有针对性地提供产品、服务、营销方案,那便是“以人为中心”的营销路径。 

(2)在识别用户群体的前提上,是否能进一步识别用户的决策周期?

比如对于车企而言,“中年高收入人士”可能是一群十分优质的目标群体,但在这其中,并非每个人近期都有购车的意愿和储备,因此以用户群体为核心其实也并不足够“精准”。

而当企业通过营销技术应用,识别出这群“中年高收入人士”中哪些人根本不了解品牌、哪些人在比较多个汽车品牌间的差异、哪些人在最终购买时犹豫不决……从而针对每个用户所处的决策周期,自动化地执行不同的营销策略,就是“以需求为中心”的营销路径。

 

在了解营销数字化“是什么”以及“有哪些阶段”之后,则是它“怎么做”

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