本文內容節選自由msup主辦的第七屆TOP100summit，個推大數據產品諮詢總監沈都分享的《服務快消品牌的數字營銷解決方案》實錄。

分享者沈都具備豐富的互聯網研發和營銷策劃經驗，善於通過數據分析發現企業服務環節中的更多營銷價值點，曾負責長城汽車、高露潔、歐萊雅等多個項目的數字營銷工作，在數據，分析挖掘和應用上有豐富的實戰經驗。

編者按：2018年11月30日-12月3日，第七屆全球軟體案例研究峯會在北京國家會議中心盛大開幕，現場解讀2018年「壹佰案例榜單」。本文為個推大數據產品諮詢總監沈都老師分享的《服務快消品牌的數字營銷解決方案》案例實錄。

眾所周知，廣告分為兩大分支，即效果廣告和品牌廣告。效果廣告在移動端領域非常普遍，例如，你看到一條消息刺激你去安裝下載一個APP，或是留下信息註冊，這就是效果類廣告。

品牌廣告是指大家在傳統媒體上看到各種各樣的廣告信息，不管是請人代言還是戶外海報這都屬於品牌廣告。與效果廣告最大的不同是，它並不是追求在一次廣告投放中產生立竿見影的效果，而是在一個長期與消費者溝通過程中，讓品牌形象深入心裡。品牌廣告中根據品類不同，還可以分成更細緻的觀點，例如，耐用品、奢侈品、快消品。

耐用品，一般品牌商常用的方式是宣傳它的功能性、可靠性、耐用性。奢侈品則完全不同，奢侈品有自己的一種品牌理念、質感，這體現了奢侈品消費者的身份特徵。快消品是覆蓋更大的品類，消費者對於快消品的理念也會隨著各種各樣的因素而變化。

快消品市場競爭激烈，消費者見異思遷

對於快消品來說，它受影響的因素非常多，我們先從品牌因素來講：

品牌本身是一個消費和決策的因素，比如，耐克、寶馬這種品牌因素非常深入人心。但是快消品的活動非常多，我們常說：「廣告打得再有情懷還不如雙11半價。」這是活動因素。另外就是環境因素，現在一些快消品在電視劇/綜藝上做贊助，有些人會衝動購買，這時，它的目的就已經達到了。最後是購買心理，比如咖啡，你看到身邊人在喝，你作為消費者也會想要嘗試一下。

快消品的消費者特點：

1、購買習慣因人而異。

2、消費者購買快消品是相對感性的產品。現在一些網紅、博主帶貨，如果你對他有好感，很容易會被其影響。

3、快消品價值不高，所以，導致消費者的忠誠度並不高。

品牌營銷面臨的問題

快消品的這些影響因素會影響品牌在很長時間內的表現，所以，我們該如何幫助品牌者更好的瞭解消費者？這個纔是品牌主關心的事情。要做品牌廣告，就一定要走心，讓品牌形象深入人心。因此，想要了解消費者，傳統的方式是問卷或者訪談，挑出一小部分用戶代表整個羣體，通過他們的溝通交流挖掘出內心動機。但是，這相對有三個弊端。

第一個，調研成本相對比較高。有效問卷需要很大的量，可能需要幾千份甚至上萬份問卷，這時問卷篩選率非常高，一個產品就要做一輪調查，時間線會非常長。

第二個，我們現在做一些訪談的時候，需要從消費者口中獲得一些聲稱的消息，但其實這些消息並非他們的真實想法。

第三個，我們在選一些媒體去做觸達時，因為前期是抽樣調研，所以，在投放的時候，量本的用戶不能覆蓋整個羣體的特徵。

面對這些弊端，我們能否用一些數字化的方式去解決呢？

雖然，大數據強調的是全量，但廣告一定是品牌和效果分開的，傳統廣告是通過一輪一輪的品牌印象，在一些關鍵時點做大型促銷，在數字化領域，我們同樣要遵循這樣的規則，而並非在有了一些數據化的工具之後，把品牌廣告做成效果廣告，這是很多品牌主在一開始接觸時產生的誤區。

上圖是我們經常跟品牌主做的營銷節奏。對於一個品牌來說，營銷時點是分開的，在平日的一些時間段，它要做的是找到相應人羣做一些相應內容的傳遞，以此達到品牌印象的建立。在一個大促的時間點做臨門一腳的事，關係就像蓄水池，平時品牌印象就是蓄水池，而大促相當於一個開關。

我們如何幫助品牌廣告主做數據化的營銷工作？

每一個人都是數字時代的網民，不管我們去消費、娛樂、通行、訂單等所有行為都要通過手機。平均每個人手機上主動下載安裝的APP有33個。所以，有了這樣一個移動端的基礎後，我們纔可以說打造以人為單位的移動營銷工具。

上圖可以這樣理解，通過大數據可以解讀消費者在移動端的行為偏好，由此便充分了解消費者，最終通過「人」推導營銷策略。

這個時代不缺數據。一個品牌在各個領域都有它的數據，比如，電商平臺中會有大量CRM的信息、訂單信息、消費者信息、消費者購買時間、購買金額等數據。另外，線上各媒體投放的時候，也會留下大量消費者數據，比如，哪些消費者在什麼地方看過廣告，有沒有點擊，以及對某些廣告的敏感度等。但這裡有個很大的問題，在不同的場景裏，數據的沉澱方式是不同的，因此數據無法被打通。

那麼，我們如何知道消費者既購物又去了線下門店，並且還看到了廣告呢？

現在，BAT有非常強大的賬號體系，所有的APP、網站都用微信/淘寶賬號登錄，我就可以知道同一個人分別在哪些地方出現。而我們的方式是ID打通，我們把這些數據做匹配，打通以設備為單位/近似於以人為單位的ID，標上我們自己的標籤體系。

數據的匹配打通，其實是一個相對底層的工作，這個工作廣告主看不到。既然我們是為廣告主提供洞察研究的產品，那我們更多是要做可視化方面的內容，讓洞察結果變得更加顯而易見。

上圖是某一款產品在旗艦店銷售的狀況，大家可以看到，57%的訂單都是在「6.18」期間完成的，這是一個非常典型的大眾快消品的消費方式。它的所有消費不是均勻分佈，而是在某一個爆點突然完成，這個爆點落在「618」、「雙11」期間。所以導致基本上一年購物兩次，兩次解決一年的銷量。

大家會有個刻板印象，我的產品到底吸引什麼樣的消費者？是那些對價格異常敏感的人嗎？如果你是以這個切入為主的思維，那麼這是對後續用戶研究的一個誤區。我們再進一步來看，用統計學聚類的演算法，提取大促期間消費的人羣的特徵，大家可以看到，通過這種標籤去聚類之後，有5個特徵顯著的人羣。

第一種是白領。剛剛進入職場不久，非常勤奮，一心撲在工作上，想要獲得工作上的成功，這羣人的特點是什麼？經常加班；經常開展各種的自我學習的活動；工作壓力大，因此他們更加關注健康問診類APP。

第二種是品質生活追求者。這羣人年齡相對較大，他們會有休閑放鬆的活動，並且會去一些護理的場所。

第三種是精明購物者。我們現在所說的消費升級，大家都想用更優質的產品，但卻不想花費太多的錢。這個羣體會變得越來越普遍。

第四種是宅男宅女。這羣人大部分都是單身、二次元，但是比較容易滿足。

第五種是學生黨。學生羣體相對來說比較清閑，他們經常有一些豐富的社交行為，不管是線下大學之間的相互串門還是線上各種社交行為，我們稱這是荷爾蒙爆棚的地方。針對這羣人，我們要傳達一種青春活力的品牌理念。

在品牌廣告領域可以分為兩大類，第一大類，相對窄眾的消費品，在國內市場，有很小一部分羣體貢獻很大的銷量，一般以高端商品為主。做這種品牌營銷，是沒有必要做大面積/大媒體的推廣，因為大部分人即使看到了廣告也不會購買。所以，我們要找到高能度、高凈值的人羣做推廣，並且保持長期有效的影響。第二大類，大眾消費品，也就是我們今天探討的快消品，這類產品其實任何人都能買得起，但是為什麼要選擇你家的產品呢？因此，我們要針對不同的羣體，灌輸不同的品牌理念，讓消費者認為你的產品是符合當下需求的。

開發可視化用戶分析界面

用戶除了在線上表現的有特徵之外，很多時候是在線下。比如，我們去機場時，因為機場相對高凈值且人羣聚集，所以我們會經常會看見一些比較高端的廣告。但是，城市人羣複雜，我們無法找到相對應的消費者做用戶研究分析，所以，在這個條件下，我們又做出一款做線下人羣分析的工具，下面我們來看兩個案例。

案例一：

上圖叫做紅藍海。兩年前，個推給國內某款知名共享單車做線下位置分析，當時有一個很大的挑戰，即單車距離的遠近決定用戶是否騎行。我們將可能使用單車的人羣挑出來，再做一個大盤，然後統計有多少比例的人安裝了該品牌的共享單車APP，最後我們把它畫成圖，中間設置了一個閾值，數值超過就會變為紅色。紅色即表示，在這個區域內競爭非常激烈；而藍色表示，這個區域的投放車輛濃度較低，但這個區域的潛在用戶分佈很多，所以，該品牌應該在此區域增加投車數量。

案例二：

上面這四個小圖，是我們做給微軟surface的。左邊第一張圖是在北京地區做了一個樣本分析。第二張圖，將相對高消費的人羣挑出來即可看到，高消費人羣主要分佈在北京的西北角和東邊，也就是中關村和國貿一帶。第三張圖，是surface北京典型用戶的分佈，這裡包括了學生和IT互聯網產業的從業者。第四張圖，是蘋果的分佈。第三張圖和第四張圖有很大的差別，surface和Mac不是直接的對包，所以，做一些活動和宣傳的時候，我們更傾向於surface人羣，因為surface更多的被IT互聯網從業者使用。

如上圖所示，從上到下每一條線代表一臺手機隨著時間充電的狀況，最右邊的時間是從晚到早。每一條垂直的線都由千萬條線相組成。紅色表示手機正在耗電，正常使用耗電叫Active，綠色表示充電，藍色表示電量相對平衡，已經達到或接近了100%。我們可以看到，紅色和綠色或綠色和藍色交界處畫一條線。上圖在個推內部叫做睡眠圖，它代表不同的人羣睡眠狀況是不同的。

從傳統投放到精細化投放

傳統的觸達方式，是以媒體和內容為嚮導。但這種方式有3個弊端：價格貴、曝光率低、競爭激烈。

觸達「TA」而不是媒體—貫穿全天的數字生活

現在，程序化中的主流方式是DSP，它是一個平臺，負責對接各種各樣的媒體。當一個用戶打開某個APP的一瞬間，如果是開屏廣告，幾毫秒便會將請求顯示到設備ID，隨後發送到我們的系統，系統會判斷設備ID是否適合投放。如果適合，系統回答yes並發送給用戶，如果不適合，系統回答no並被另外廣告填充。

這種方式是以第三方數據服務角色介入廣告曝光流程。對於品牌主來說，數據不會全部上傳到媒體，因為我們給客戶建立私有雲，數據儲存在客戶私有雲，用的時候才會查詢，被查詢時才會上傳，這對用戶數據也是一種保護。

自助式媒體表現分析

投放後做媒體分析非常重要，因為在一次投後過程中的媒體表現、媒體相關流量/質量涉及到品牌的展示效果。

我們來看一個例子，在一次投放當中，我們挑了一羣人，一半男性一半女性。投放之後，我們發現點擊人羣中有60%是男性，那能否得出結論說男性更願意點擊？不能，這裡忽略了一個因素，曝光人羣。

上圖是我們給品牌廣告主做的一套系統，前面所說的內容都是基於這套系統所做的案例。從最基礎的數據倉庫來看，我們不僅對接了品牌主自己的數據，還對接了品牌主合作方的數據，大部分的數據串聯起來存在數據倉庫中，用我們的方式打上標籤，在這基礎之上，還要做分析和洞察。

最直接的方式是做媒體投放對接，像阿里和騰訊，他們都有直接API介面，我們的人羣可以直接傳到廣點通，和內部對接後再投放。

媒體監測和反欺詐，這是數據的循環。這對於品牌主來說不單單是搭了一個殼，品牌主的使用次數不斷流轉，流轉越多，數據就越豐富。

案例啟示

?數據是品牌主最重要的資產之一。現在越來越多的品牌主在往數據化的方向前行。國內外的快消品牌，他們對於數據的概念愈加清晰。

?工具只是輔助，營銷追求本質。營銷方法永遠不會過時。數據、工具讓營銷環節更有效率，能覆蓋傳統方式的盲點，這是數據工具帶給營銷的意義。

?數據類產品要結合實際業務開發，不能閉門造車。在面對不同客戶時，要結合實際情況，開發不同的工具。

以上內容來自沈都老師的分享。

文末福利

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