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营销科学很复杂,腾讯广告想用“如翼”另辟蹊径

【蜂耘网  互联网】这两年,营销人都在讲科各种互联网平台都在结合学界的研究,4P5R这些经典营销理论内化到自身的商业化产品里;数据洞察服务价值凸显,一些第三方独立数据工具甚至可以单独融资并购。

 

但就在营销科学被大家奉为新圭臬的同时,一些新问题衍生了出来:

 

一是对数据精准的过于强调,让广告投放格外依赖人群标签定向,但只盯着有限的人群分类反而把市场了。

 

二是技术在单一场景里内卷,缺少全局最优解。当前信息碎片化、触点大爆炸,营销资源也五花八门,品牌资产散落各地、各种转化链路阡陌纵横,反而导致选择太多、思路混乱。

 

三是理论与实践脱节。一些广告主向我直言,营销科学虽然理论上头头是道,但落到实际操作中却很难统一策略层和执行层。策略层期待营销科学发挥作用,执行层却明KPI导向,缺乏耐心。

 

四是实时性不足。很多营销人把营销科学等同于简单数据看ppt,忽略了市场随时变化的动态属性。营销科学变成了被动的事后归因,完全没有发挥策略指导、资源调度作用。

 

当数字营销充分发展,智能营销大幕拉开,营销科学的重要性将越发凸显。今年年初腾讯广告发布了全新营销科学体腾讯广告如翼。上线几个月,我们逐渐理解了如翼的产品逻辑,最近我也和如翼的业务同学以及使用过如翼的广告主们进行了一些交流。它和以往的数据看板、营销科学产品有着形式上的类似,但却有着理念和效果上的不同,而正是这些不同,回答了上述疑问,也给我重新思营销科到底有什么意义带来了一些启发。

 

换个思路打破增长僵局

 

首先不得不承认的是,广告主们体感涨不动是整个互联网都面临的僵局。

 

从营销内部看,过去,营销技术Martech)的不断进步给广告主带来了很多效果,但随着竞争的不断充分,竞价广告越来越卷,以至于出ROI越来越低,停投即停效的窘境。

 

从营销外部看,营销内容对用户触达已经相当频繁了,对用户的数据挖掘也是相当的深,再继续挖下去势必引起用户反感。逐渐地,营销技术进步带来的效率提升变成打扰。比如手机,再忠诚的老客户也是有换机周期的,不可能出一款买一款。而如果品牌就同一个标签人群反复投,最后也会发现,人群被反复触达后并没有获得更多转化,反ROI越来越低。

 

当低垂的果实被摘完,我们开始醒悟,营销科学不是刚性兑付的计算题,任何红海行业要找增量,一定得另辟蹊径。

 

就拿迪桑特来说,作为高端专业运动品牌,迪桑特吸引高消费人群似乎是情理之中的事,因此也不难想到营销时应该圈选高收入人群标签和一线城市人群。但问题是,过去很长一段时间里,品牌都圈选情理之的目标人群,使得该人群圈层中的目标用户已经充分转化。如果继续以此为靶面,人群转化率势必越来越低。

 

在如翼R0数据洞察中,迪桑特看到了跨行业的机会,识别到棋牌人群、白酒人群、豪车人群的兴趣共性,带来了更高的购买转化率。

 

但需要注意的是,这种跨行业意外的关并非玄学,也不是广撒网。依据潜在消费者在腾讯媒介生态中的信息,腾讯如翼构建5R核心人群资产模型,将用户群体划分R1-R5五个层级(触达、回应、共鸣、行动、信赖),R0则是基于数据能力与智能分析,升级了对潜在客群的智能联想而来。

 

这里营销科在于三点:

 

其一,取舍有道。由于过去的窄定卷无可,现在广告主继续拓宽影响范围,但拓宽影响范围不等于重漏斗模,这里的人群取舍仍然是围绕需求洞察的。

 

其二,动态衡量。对于品牌来说,把握消费者购买欲转瞬即逝的时间窗口很重要,你可能昨天还想着买品A,今天就被品B给吸引走了。消费者无时无刻不被各种信息影响,消费意向也在不断变化。如果按照传人群的逻辑去投静态标签,只能说是打底了一个基本面。

 

其三,画像立体。营销越深入,对消费者的认知颗粒度也就越细。但我们需要注意的是,这里的颗粒度并不靠无限挖掘用户的相关信息,而是通过整合内容搜索等更复合的数据去构建更加个性化的画像,在保护用户隐私的前提下,实现广告效果的兼顾。

 

这是如翼的特别之处,不同于传统用户画像里性别、年龄、城市等级这些静态刻度,如翼所梳理的用户画像基于腾讯全生态的用户内容消费场景,因此它更动态,也更能洞察到用户的个性化喜好、差异化特点以及实时的心智变化。

 

道理很简单,因为人本身是一个动态立体的综合系统,实时变化,所以当营销科学试图度量潜客画像的时候势必也需要动态立体,而非简单地进行标签加减。

 

img1

 

而当我们有了对用户更深的理解,后面不管是做物料还是选链路,都会更加高效。

 

比如AI硬件产品,就在投放前根据不同的行R0机会人群来反向选择能对该人群渗透更高的达人,同时也根据品牌历史累计R3人群来定制化地选择更合适的达人;在投中,利用品牌目标与实际达成R0R3量级,通过数科模型综合计算出加热对应人群需要的投放金额,给出更高效的配比;而后再把达人互选曝光人群提取复用,追投竞价、用朋友圈和视频号引流直播加热,提升更多转化可能;最后再对上述环节进行复盘、综合验效。

 

你看,如R0不止人群圈,我觉得它更像是一个百搭的智能助手,你可以利R0去做达人选号,去IP合作,去适配新品、大促、年案等各种各样的营销场景。

 

再进一步思考,如R0背后的营销科学其实是更长远的,不用技术用户,而是跳出内卷,站在全局的视野下,将营销科学渗透进广告投放的全流程,为品牌提供「全流程营销工具」,用技术去提高匹配的效率。

 

用全局视野改变品牌心智

 

如翼是今年初发布的,我愿称之终于发布,甚至有点埋冤腾讯广告动作怎么这么慢。

 

我们都知道腾讯生态作为品牌的生意阵地,其独特优势是生态优、经营深、触点全。这些独特价值就不用赘述了。而且今年各行各业持续降本增效的大背景下,不少品牌们都看到了腾讯生态难得的增量价值,尤其视频号,甚至喊2024要把生意在腾讯上重做一遍的口号。

 

但这也是苦恼,之前跟广告主交流下来,大家普遍的反馈是腾讯生态营销资源实在太多,怎么组合、怎么调度,大家都有困惑。而品牌本身,尤其是产品线众多的大牌,更是把这个排列组合问题复杂化了。这时候更需要一个科学的、具体的、高效的指导帮助品牌们摸清门路,找到杠杆。

 

比如资生堂,资生堂旗下品牌众多,各个品牌下的产品同样众多,不同产品对应的人群就很不一样。因此他们就希望能够有一个站内导航,帮助他们看清不同产品线的人货场组合情况。那么这时候如翼就派上了用场,如翼的人群资产管理和营销复盘,能看到单次投放R1-R5的流转情况,从产品和资源点位的角度看到更多投放的过程数据。

 

5R的基础上,如翼还做了更全局视角的指标,资产广度、资产深度、资产健康度、健康持久度。这样广告主就可以结合自己不同的营销目标来匹配不同的投放方法。当你搞清楚了自己手里有哪些牌,目标是什么的时候,再去做投放策略,才是真

 

而细看我们发现,如翼给出的指标其实很有特点,机会人群渗透率5R人群流入率5R人群增长率、他品偏好人数、心智份这些指标都太腾讯特了。

 

比如如翼独有的指偏好,就是锚定了品牌营销的关键节心智扭。从不喜欢到喜欢,从无感到铁粉,心智的扭转对最终转化的价值不言而喻。如翼可以看到不同偏好度人群R3流入率,例如跟本品牌互动较多的本品偏好人群、跟竞品互动较多的他品偏好人群、跟行业内品牌互动都差不多的摇摆人群以及跟谁都不互动的空白人群。

 

有了这样的行为洞察,品牌就能更加清楚的知道应该如何去影响潜在消费者,此时再结合腾讯生态社交裂变的独特能力,就更容易让空白人群和摇摆人群了解品牌信息和态度,实路转;让竞品人群改变对品牌的心智,实黑转

 

大家都知道朋友圈、视频号点赞,都是好友可见,关注的公众号也会提示有多少好友共同关注,在腾讯系的其他产品中微信一键登录也能关联好友关系,这是整个互联网独有的网络效应。始终是社会性动物,找准人群后,利用社交影响力,潜移默化地扭转品牌心智,这可能比直接叫卖式的营销更有深刻的影响力。毕竟身边朋友夸一句,胜过品牌自夸一万句。

 

而在腾讯域外,通过客户数据能力合作等方式,如翼也可以观察到广告主营销行为产生的外溢价值。其实过去的域内归因其实是比较偏心电商平台的,不管你是看B站还是知乎,最终你都来电商平台上下单,那么就算是电商的功劳。这样一来,内容和社交平台的品牌心智能力就大大被忽视了。我认为外溢价值的衡量之所以重要,是因为它跳出了局部视角,帮广告主更加全面地了解营销动作产生的真实效果,到底是什么触发了最终的转化,从而理清楚复杂的媒介环境中的关键点,以此更加高效地分配预算,获得增长。

 

我们看到资生堂的一个例子,如果只看腾讯域内的转化,合约朋友圈的成本要高于合约视频号信息流和搜一搜,但如果从全局来看,无论是合约朋友圈还是合约视频号信息流,外溢全渠道转化的成本都低于搜一搜。

 

你看,如果不考虑外溢价值,我们制定投放策略的时候就难免以偏概全了。

 

整体看下来,如翼是一个综合系统。在找机会的时候放大,在定策略的时候精细。它的出发点不是争抢有限的流量,而格局打

 

对于服务商来说,用好如翼能带来能力的升级,是新营销环境下服务商提升自身能力、增加服务附加值的必选项,通过借力如翼,服务商可以进一步理解营销科学,成为策略专家,为品牌提供更外脑价。对于整个营销生态而言,如翼也带来了一种更健康的进化:提升营销效率,减少对用户打扰、被用户厌恶的无效触达,让广告主花的预算更有所值。

 

这或许才是营销科学,它不该是广告主沉迷数据的安慰剂,而应该真正带来可落地、可增长的实际价值。

 

(蜂耘互联网   责任编辑:九言)

2024-04-10 10:32

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来源:深响DeepEcho
这两年,营销人都在讲科学——各种互联网平台都在结合学界的研究,把4P、5R这些经典营销理论内化到自身的商业化产品里;数据洞察服务价值凸显,一些第三方独立数据工具甚至可以单独融资并购。

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