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通过几英寸的屏幕,消费者随时随地都在和品牌互动,这对品牌主来说既是好事也是坏事。微信、微博、微视等等,这些透明开放的信息窗口,让消费者可以快速表达所见所闻,品牌从未有机会如此接近并时刻聆听消费者的声音。但是,毫无组织的信息对品牌来说并没有太大价值,甚至会成为负担。尽管“随时随地”让品牌有机会更了解消费者,但“何时何地”才是营销者应该着重考虑的问题。

那么,如何在零散的消费者数据中挖掘出真正有价值的信息呢?想必以下IKEA的例子将给你带来一些启示。

IKEA catalog,是IKEA配合其杂志推出的一款非常有趣的App,用户打开App并扫过IKEA的杂志,可以透过手机屏幕,看到原本空无一物的室内图中出现各种各样的家具;巧妙的互动设计让死板的杂志变得时尚、新奇,就连家里的小孩也兴致勃勃地与父母讨论起家庭装修的话题。事实上,对于IKEA的消费者来说,这不仅是一种新鲜的互动方式,还是一款促进家庭关系的润滑剂。

但是,我们要关注的,并不只是如何设计一个满足消费者潜在需求的优秀App,更重要的,我们要了解它能给品牌带来什么价值。想象一下,如果IKEA给消费者的是一本普普通通的图文杂志,消费者是如何跟品牌互动的:“女主人收拾桌子的时候看到了今天收到的IKEA杂志,翻开了几页,看到了一直关注的设计师最新出的中国风台灯,他扔给坐在沙发看电视的男人,说道:家里台灯该换了。”好吧,我只能说是“想象”,消费者做了什么我们不可能知道。但是,现在消费者不是在看一本冷冰冰的杂志,而是在体验不同风格的家居布置,而这种体验的入口就是IKEA的App。巧妙之处在于,它通过改变杂志阅读的方式,将原本无法记录的消费者与品牌互动的行为,通过App一滴不漏的记录到消费者的个性化信息里。

例如,通过记录消费者在杂志页面停留的时间,IKEA可以知道消费者喜欢哪种类型的家居风格和哪种款式的家具,以下是模拟的消费者偏好评估方案及假设数据图示:

数据分析

数据分析

数据分析

通过有组织的数据分析,品牌能比消费者更了解其偏好。Netflix通过记录浏览者在观看视频时的暂停、回放、截图等行为了解用户的兴趣,从而制作出很多优秀的电视作品,《纸牌屋》就是很好的例子;Nike通过内置在运动鞋里的微型传感器以及手机端的Nike+ App记录用户的跑步信息,包括路程、频率、位置等,在帮助用户能更好制定跑步计划的同时,也让品牌能更好的了解用户的喜好和需求。

在这些非常出色的品牌营销实践中,我们能看到他们在理解消费者“碎片”数据方面的优秀表现——“碎片化”不能只停留在量的层面,必须要有相应的线索和逻辑才能通过碎片还原出真正的价值。

当我们在尽力让品牌与消费者的互动变得有趣的同时,也要考虑其给品牌带来的内在价值。所以,我们在将我们的创意付诸实施之前不妨先尝试以下几个步骤:

1、构建互动场景:何时,何地,和谁一起?——时间地点会影响用户体验,比如有没有wifi,周围是否安静,目标是否在持续移动中。此外,当互动场景涉及多角色时,会增加互动行为的复杂度,所以想清楚“和谁一起”的问题有助于梳理行为背后的数据逻辑。如IKEA的例子中,家庭的讨论可能会体现为“停留时长”的长短。

2、列出所有可能的互动行为和可记录数据,并设计原始数据记录表。——点击、浏览、评论、滑动、扫描、截图,所在位置、时间、停留时长等等,设计一个表格并记录它们。

3、假设一组数据记录,并分析假设对象与品牌、产品相关的偏好、购买等评价维度。——这是一个过渡步骤,它能帮助你梳理评价维度及相应的评估方案。比如假设的数据记录是“3次浏览商品A,10min停留时长”,可以初步认为该消费者对商品A的偏好程度是“考虑购买”。

4、基于3的假设,列出具体的评价维度并逐个量化。——比如在IKEA的例子中,评价维度是“对家居风格的偏好程度”,量化的等级分别是:考虑购买、喜欢、感兴趣、普通,前三个等级分高中低三个层次,所以一共是10个等级,分别用1~10分表示偏好程度。

5、制定评估方案。——根据列出的评价维度,我们可以列出影响评价维度的变量,具体来说就是我们所得到的数据:浏览次数、停留时间、评论等信息。接下来需要分析评价维度的各个等级与相关变量的关系,比如上例中“3次浏览商品A,10min停留时长”对应“考虑购买”,转化为关系就可以是“多次浏览,5~15min停留时长”=>“考虑购买”。

当然,以上所谓的评估方案只是主观分析的结果,其准确度需要在实施的过程中不断优化和提高。但是,一个具体可量化的方案可以帮助营销人员更有效率、更有目的性地实施品牌营销,在消费者频繁产生的碎片数据中找到最有价值的信息。

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