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title: "“营销数字化10讲”之4：品牌商和零售商，“用户画像”不一样"
description: "点击“阅读原文”了解详情 -01- 这是一篇技术化的文章。根据以往的经验,技术化的文章,往往阅读量不高。目前的营销数字化基建完成不难,但应用难,难就难在应用技术是拦路虎。 营销数字化,只有通过用户画像,才能精准、实时交互。因此,数字化的商业逻辑用互联网技术表达,这一关非过不可。 精准,就是用户画像。 实时,就是瞬间画像、更新画像,在用户感觉不到的时间内推送信……"
author: "刘春雄"
publisher: "新经销"
email: "zhaobo258@gmail.com"
telephone: "+8615854817671"
published: "2020-11-08"
language: "zh-CN"
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attribution: "新经销 — https://xinjignxiao.com/zh/articles/%E8%90%A5%E9%94%80%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%8C%9610%E8%AE%B2-%E4%B9%8B4-%E5%93%81%E7%89%8C%E5%95%86%E5%92%8C%E9%9B%B6%E5%94%AE%E5%95%86-%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F-%E4%B8%8D%E4%B8%80%E6%A0%B7-3768b704/"
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# “营销数字化10讲”之4：品牌商和零售商，“用户画像”不一样

> 点击“阅读原文”了解详情 -01- 这是一篇技术化的文章。根据以往的经验,技术化的文章,往往阅读量不高。目前的营销数字化基建完成不难,但应用难,难就难在应用技术是拦路虎。 营销数字化,只有通过用户画像,才能精准、实时交互。因此,数字化的商业逻辑用互联网技术表达,这一关非过不可。 精准,就是用户画像。 实时,就是瞬间画像、更新画像,在用户感觉不到的时间内推送信……

****点击“阅读原文”了解详情****
**-01-**
这是一篇技术化的文章。根据以往的经验,技术化的文章,往往阅读量不高。目前的营销数字化基建完成不难,但应用难,难就难在应用技术是拦路虎。
营销数字化,只有通过用户画像,才能精准、实时交互。因此,数字化的商业逻辑用互联网技术表达,这一关非过不可。
**精准,就是用户画像。**
**实时,就是瞬间画像、更新画像,在用户感觉不到的时间内推送信息、政策、黏住用户。****
****精准、实时,不是通过人实现,而是通过技术实现。****技术的反应时间,可以快到用户感受不到。**
**-02-**
大数据商业的基本认知:消费行为是可以预测的,预测的依据不是惯常的依人口统计数据分类,比如男女、收入等,而是消费行为数据。这与传统的营销逻辑不同,传统营销分类逻辑基本源于人口统计分类。
**大数据商业的基本逻辑是:****消费者标签化。****标签就是消费者的DNA。****DNA源于消费行为,有倾向性,但又是变化的。****标签化是一种简单化,简单是降维,降维是为了在人的心力临界点之内。**
用户画像,站在品牌商、代理商和零售商(平台商)角度,各有不同的画像依据。首先是视角不同,其次是目标不同;最后是关系不同。
**-03-**
先看阿里大数据的理念与应用。以下内容选自《颠覆营销:大数据时代的商业革命》。作者陈杰豪是为阿里提供大数据咨询的人员,共同作者车品觉是原阿里副总裁、数据委员会会长。
**一、理念:找顾客不看人口属性,要看行为标签**
传统营销偏向处理异质性问题,根据人口统计学特征,如性别、年龄、居住地、收入等,进行分类分群。
男女是人口统计指标,个性化标签是行为与动机。
人口指标符合统计学。个性化标签可以预测行为,精准预测下次购买时间。行为标签,不看人口属性,只看购买行为,比如将消费者分为三类:新顾客、主力顾客、沉睡顾客,然后分类追踪。
行为标签,就是只看可以记录的行为(有数据的行为)。比如,第一次在线购买,不论线下购买多少次,线上记录就是第一次。
**二、模型:大数据营销从传统4P进入新4P**
大数据4P:消费者(People)、成效(Performance)、步骤(Process)、预测(Predict)。
1\. 消费者(People)模型:新顾客(N)、既有顾客(主力顾客E0、瞌睡顾客S1、半睡顾客S2、沉睡顾客S3)。
2\. 成效(Performance)模型:顾客数增加、客单价提高、活跃度提升。
3\. 步骤(Process):通过有层次的执行程序,改善营收方程式。
4\. 预测(Predict):预测顾客再次购买时间,让商家在对的时间与最有可能上门的顾客说话。通过控制,能够做到实时观测、零时差沟通和个性化信息。
**三、目标:预测购买时间和倾向,改善营收**
根据大数据,下次购买时间可以预测。推荐应该在预测购买时间之前,推荐符合购买用户倾向性的产品。目的是改善营收。
**四、大数据,简化标签**
个性化,不能一人一个标签。阿里把多达1000种的人口特征标签,简化成6组动态及19种标签。
顾客动态(NES):(1)新顾客;(2)主力顾客;(3)近期回头顾客;(4)瞌睡顾客;(5)半睡顾客;(6)沉睡顾客。
入店资历(Length):(7)早期;(8)中期;(9)后期。
近期购物情景(Recency):(10)最近买家;(11)中期未购物买家;(12)长期未购物买家。
购物频率(Frequency): (13)高频买家);(14)中频买家;(15)低频买家。
购物金额(Monetary): (16)高消费买家;(17)中消费买家;(18)低消费买家。
下次购物预测(NPT):(19)7天内最有可能再次购买的时间点。
**-04-**
品牌商的数字化与零售商的数字化,最大的区别是:
**第一,零售商有无限SKU,品牌只有有限SKU** 。
**第二,由第一条区别衍生出来的区别:****零售商有众多替代产品,而品牌商无替代产品。**
**第三,由第二条区别衍生出来的区别:****品牌商数字化追求品牌复购(忠于品牌),零售商追求平台黏性;****零售商提供关联销售,品牌商只有复购。**
**第四,零售商有“产品画像”和“用户画像”,品牌商可以不需要产品画像。**
**第五,零售商的数字化要求“产品与用户匹配”,提高转化率;****品牌商的数字化追求认知转化,复购率。**
**-05-**
平台或零售,用户画像的主要目的是“产品与用户匹配“,提高转化率。用户画像,除了预测下次购买时间外,很重要的一条,就是提高产品与用户的匹配度,即推荐产品的时机和特征正好与用户匹配。
品牌商的用户画像,有三个重要目标:
**一是复购,即重复购买,新用户变老用户,老用户变大用户。** 因为品牌商的产品选项少,复购就是必须选项。因此,用户行为画像,以及与画像配套的政策,诱导复购是关键。
**二是激活B端。** 用C端 激活B端,这是品牌商营销数字化的重要目标,是用小数据激活大市场的要求。
**三是用户裂变。** 虽然拼多多平台也有用户裂变,但品牌商因为在线选项少,用户裂变就变得更重要了。
**-06-**
除了上述大数据画像目标的重要区别外,平台或零售商的用户画像与品牌商的用户画像相比,还有下列区别:
**第一,用户画像的区别:****
****1\. 零售商只有C端用户画像,品牌商还有B端用户画像。****
****2\. C端用户画像以用户属性画像为主,B端用户画像以行为画像为主。****
****3\. C端用户画像即时自动推送,B端用户画像可以用于人际沟通。****
**第二,针对用户画像的政策。**
根据用户画像,针对性的制订政策,这是锁定用户,培养大用户的需要。零售商针对用户的政策,有平台政策,有商户的政策。品牌商针对C端用户的政策,有品牌商政策,有代理商政策。
**第三,在线推送与推送后在线。**
平台或零售商,SKU多,已经形成了产品生态,用户在线频率高,时间长。因此,可以根据预测下次购买时间,提前推送产品或政策。
品牌商的产品有限,而且可能无其它产品选项。因此,系统要提前推送政策,诱导上线。或者在上线过程中,适时推送政策,诱导下单。
**第四,平台或零售商,可以根据用户画像做关联推荐,因为平台或零售商SKU太多。** 比如,可以向宝妈推送系列产品,但如果是奶粉品牌商,就只有培养用户复购,或者成为大客户。
**第五,平台或零售商,需要产品画像和用户同时画像,然后匹配。** 品牌商在销售过程中,基本不存在产品画像及匹配问题。
**第六,品牌商的C端用户,只是针对C端。** 品牌商的C端用户画像,还要与B端关联,用C端B端。


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