诺贝尔经济学奖获得者,心理学家Daniel Kahneman的畅销书《思考,快与慢》里面说,绝大部分人都倾向于相信万事都有因果关系。也就是说,如果两件事连着发生,那么大家就会很容易地相信,前者导致了后者。 放到Marketer的职业发展上来,就有很好的例子。 比如2017年可口可乐取消了CMO(首席营销官)这个职位,转设了CGO(首席增长官,Chief Growth Officer)。大部分营销圈朋友的第一反应是:“哦,CMO改名了。” 第二反应是:“咱们以后升上去的目标就该是CGO了。” (即将退休的联合利华CMO Keith Weed) 谁告诉你的?谁说是原来的CMO改做CGO了? 仔细看看可口可乐对CGO职权范围的定义,除了市场营销部门,还有企业创新、产品研发、销售、数据和技术。请问做品牌的同学咱们做得了吗...... 当年汽车被发明的时候,马车夫都有转行去做司机吗? 今年有小道消息说,我的老东家,联合利华,也要不设CMO了。 至于是不是要设CGO,没说。 我对此的解读是:Marketing,或者说传统的Marketing,以后可能就上不了C这个级别了...... 这两天不是有杨不坏的一篇文章《市场部技能下沉》广为流传吗? 我看可能是市场部地位下沉来得更快一些...... 啊,多么痛的领悟! 01“消费者运营”该怎么做 虽然CMO多半不能变成CGO,但马车夫还是要努力学习做司机。 市场营销人的发展方向,不可避免地要和CGO里面那个G,Growth(增长),联系在一起。 我几个月前写的那篇《未来十年营销人的努力方向》,引用李叫兽的话,还有日本的茑屋书店的例子,也探讨了这个问题。 以后营销人要实现的增长,应该在“消费者运营”里。 流量增长早就快要见顶了。拿阿里举例,平台消费人群从4.5亿飞速增长到6.99亿,今年年底达到7.5亿也是没有悬念了。这快把中国有消费能力的人群全都包进来了。接下来怎么办?当然就是怎么好好运营现有的消费者,让他们多花钱的问题了。 要真正实现消费者运营,最重要的是对数据的运用。**你只有知道品牌的消费者是什么人,他/她有什么需求,并且成功地接触到他/她,你才能最大化消费者的商业价值。 而且有个特别有趣的点,那就是传统的品牌逻辑似乎和“消费者运营”是相悖的。 品牌一般会强调聚焦,因为只有聚焦才能让品牌特色鲜明,更容易被记住,从而占领消费者心智; 而消费者运营模式,强调的是人群。只要是这个特定人群喜欢的,我就努力去提供,管它聚焦不聚焦。 但“消费者运营”的具体做法,一直不太清楚。虽然今年春节我去日本的时候,还特地跑去几个茑屋书店参观,但数据究竟如何被用来优化消费者体验的,毕竟难窥其妙。 但后来我想通了。 这件事,自己闷头想是毫无出路的。 你需要看同行业的成功案例,有哪家是跑在前头取得了阶段性成功的,比如这两年崛起的网红品牌; 要看看跨行业的玩家是怎么做的,比如透彻地研究茑屋书店,和稻草人旅行社; 更重要的是,要紧紧盯着商业数据的大玩家,比如阿里巴巴,在做什么。 这件事情其实没得选择:数据在人家手里,规矩是人家定......品牌方最明智的做法,还是努力跟上阿里的步伐,充分利用它的探索成果来得靠谱。 何况阿里聚集了那么多聪明人,还有大量的外脑资源,论智商应该也高一点吧...... 02阿里在“消费者运营”上的探索 我这两年一直在密切关注着阿里巴巴在数据运用方面的演进。从2017年推出数据银行,到策略中心、创新中心等产品的陆续登场;从AIPL的人群分类逻辑,到FAST指标的推出。阿里一直在积极地探索“消费者运营”的具体路径。 首先是推出了数据银行产品,用AIPL的逻辑来数据化了品牌与消费者的关系。品牌从此知道它在阿里的平台上有多少消费者,都是些什么样的人,以及他们与品牌的关系是怎么样的。 这样就为品牌做消费者运营提供了坚实的数据基础。 Aware(认知): 包含被品牌或商品在阿里生态内任何渠道的信息所触及的消费者人数。 Interest (兴趣): 包含对品牌或商品表达过兴趣的消费者人数。 Purchase (购买):包含购买品牌商品的所有消费者人数减去忠诚消费者人数。 Loyalty (忠诚): 包含对商品有过正向的评论或产生复购行为的消费者人数。 然后以天猫大快消为首,又推出了消费者运营健康度指标(FAST)。 Fertility(F)-AIPL人群总数量指数:曾达到过AIPL状态的消费者去重总量指数化后的结果。 Advancing(A)-AIPL人群加深率:存在AIPL状态提升的消费者去重总量在AIPL人群总量占比的指数。 Superiority(S)-超级用户人群总量指数:高净值、高价值及高传播力消费者,即有意向与品牌产生互动的人群,如会员,去重总量指数化后的结果。 Thriving(T)-超级用户人群活跃率:有过活跃行为(包括180天内有加购、收藏、领取权益或积分、互动等行为)的超级用户在超级用户人群总量的占比。 在FAST这件事情上,天猫大快消连出了两版白皮书,主要目的是用来帮助品牌提高消费者运营的效率。 动作之快,我有点跟不上了。 但你说,消费者运营这件事充分实现了吗?我觉得还早。 因为目前对消费者数据的应用,主要还是在触点转化方面。更重要的,应该提供给消费者什么样的产品和服务,还没有落地。 但按照我这一段时间以来对天猫大快消的了解,他们忍不了很久。 03 GROW增长模型 不出所料,上周,有风声说他们在和BCG(波士顿咨询)在酝酿一个新的东西,叫做GROW。 为什么他们这么喜欢用四个字母来命名...... 还有,GROW FAST,这名字起得还真不赖...... 所谓的GROW,全称应该叫做“GROW增长模型”。(啧啧啧,增长模型,真的是一下子敲到品牌方的小心脏。) 官方解释是这样的: “GROW增长模型提供品类生命周期矩阵及对应的增长模式说明。它从品类的核心机会出发,结合平台一系列运营和数据工具,帮助品牌结合自身定位和策略,细化具体品类增长的抓手和相应落地策略; 最后它提供一套量化指标:帮助定量了解TOP机会类目、增长方向(G/R/O/W)、并且帮助品牌追踪和改善对于机会的捕捉(通过对标行业对同品类机会的捕捉程度)。其中,GROW帮助识别的四大要素驱动品类持续增长,将包括:渗透力(Gain)、复购力(Retain)、价格力(Boost)、和延展力(Widen)。” 是不是看得有点懵逼? 别怕,我也一样。 我专门请BCG的小姐姐给我仔细解释了她们这个模型,总算大致理解了主要的意思。 我来独家解读一下: 首先,GROW这个模型主要是帮助品牌寻找增长机会的。 而且,因为有阿里的大数据支撑,可以量化每个机会。 其次,GROW增长模型,看的是“品牌消费人群”。 也就是说,暂时不考虑所谓的“拉新”,而是把注意力完全聚焦在现有的人群上,挖掘他们的价值。 真的是消费者运营本营了! 第三,GROW增长模型是从品类维度来思考问题的。 如果说,FAST指标还是在看人的话,GROW就是在连接人和商品。 GROW这四个字母拆开来看,分别是: 这就让“消费者运营”可以开始落地了! 量化品类机会的时候,BCG也看得非常细致。他们把人群按照行业消费水平拆成十个层级,看每个层级里面品类在渗透力、复购力、价格力和延展力方面的机会如何。 这和我们以前按照人群家庭收入的粗略分法真的有天壤之别。 GROW增长模型的整个工作流程是这样的: 1. 先根据品类增速和对行业/上级类目的增量贡献,确定品类所处生命周期。 你是潜力期、明星期、成熟期、还是问题期?这决定了你接下来的增长模式:是应该快速人群蓄水,抓取爆品机会;还是持续人群渗透,抢占品类心智?还是鼓励和加码创新?甚至深挖核心需求,“往外看向外走”? 2. 接下来就是聚焦你的增长抓手。 你是要做Gain-渗透力,还是要做Retain-复购力,还是Boost-价格力,还是Widen-延展力呢? 3. 最后GROW增长模型会提供一套指标,帮助品牌量化增长机会。 天猫大快消的小姐姐给了我一张这样的图: 这是某母婴品行业品牌TOP 5的增长机会。这张量化表不但给出了每个品类的总体增长机会量化,还给出了在**渗透力 、复购力 和价格力 三个方面的具体增长机会的量化。 还提供品类平均水平和所处商家层级平均水平作为参考。 从AIPL,到FAST,到GROW,阿里在用数据驱动营销方面,真的是半年一大步。 不知道为什么,我突然想起了以前我们是怎么做Source of Growth(增长来源)的: 大家一起努力苦苦阅读堆成小山的研究报告; 每个人贡献自己想到的增长机会,热烈讨论; 非常粗略地估计增长机会的大小,狂拍脑袋; 根据增长机会的大小和难易程度排序,大家投票,选出排在前五的增长机会; 哈欠连天地离开办公室回家; 第二天老板告诉大家他想好的增长机会,虽然和昨天我们想的不太一样...... 看着眼前的这一份GROW模型呈现出来的增长机会量化表,我不由得感慨: 科技改变生活啊! 文来源:酸奶哥职场漫游指南 -END-