营销科学
2021-07-22 17:47:36 0 举报AI智能生成
巨量引擎所公布的《营销科学100问》导图整理
作者其他创作
大纲/内容
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个人学习整理字节出版的《营销科学100问》
eg：【品牌定位、独特价值以及企业估值参考】
传递消费者及其对品牌感知和维护
消费者资产
营销中所有内容形式
内容资产
品牌与消费者互动场景
消费者触点资产
品牌资产
客户增长
收益增长
明确指标
获客体系
客户体系
建立体系
财务层
用户体验
品牌形象
知名度及口碑
客户层
营销活动反馈数据以及销售数据整合
营销数据资产
以ID为记录载体的数据
ID数据
【Business Intelligence】 商业智能
业务开展过程中产生的数据
BI数据
可量化
内部协同合作以及营销生态持续经营
不可量化
资源层
标准与机制
团队
Q1【数字化语境下，企业可沉淀、应用及增长的营销资产包括哪些？】
1、使用创建记录以及数据收集，形成丰富数据标签，对产品建立训练模型，更精准确定产品规划和研发方向。从而降低成本、缩短周期并通过大数据反馈提供研发成功率和缩短产品成长周期。
2、当数据积累到一定程度，便可进行聚类归因计算。提升品牌与用户的准确性和连续性。基于历史数据建模预测分析未来的销量、搜索和内容等趋势。
3、营销资产是倒逼企业供给侧该的筹码和企业在整改产业链重新定位的筹码。如企业要长期发展价值，营销资产要从小做起。
4、在融资过程中营销资产是决定资本是否认同和企业估值的重要指标。
5、当企业走到一定阶段时，建立营销资产可减少有效数据的流逝。
6、市场变化远快于营销变化，营销资产帮助企业如何在激烈的市场环境下做出正确选择，理论上营销资产是任何一家企业都应该具备，它是每家企业最宝贵的财富。
7、从360度全触点、实时、互动、封闭、协同、量化智能、优化消费者体验，促进消费者获得价值提升，进而代理企业生意增长和用户资产持续沉淀的良性循环。
Q2【如何看待营销资产对企业发展的重要性】
1、可被运营和计划、且以目的为导向策划和运营的资产才是有价值的。
2、数据要在特定的场景中才有价值。因为场景要与算法形成闭环，需要不断依靠场景为算法提供数据反馈，从而形成数据资产的沉淀和闭环。所以有场景才能跑出闭环，才能验证数据价值，才能实现数据资产化。
能够连续在多渠道抓取、统计及分析
在不侵犯用户隐私前提下，理解用户行为和自身产品或品牌的关联性
营销资产数据化，且形成足够消费者视角的洞察
基于线上线下融合模式，基于场景和数据不断进行数据算法输出和调优
3、特点
4、能够被沉淀、积累
5、资产要能数据化和智能化，如果不能数据化智能化，就没办法沉淀下来或无法利用AI进行模型化
Q3【有实用价值的营销资产应满足哪些条件】
资产分为ID类、BI类、量化以及不可量化等
围绕数据为主要呈现形式
消费者关系资产、内容资产、技术和人才资产
从营销中的关键要素看
营销资产的分类存在两条主线
企业须构建资产经营思维，并基于自身业务制定导向正增长的完整规划。
从架构层
在可被计划和运营是对企业产生价值的前提下，且需对营销资产进行有效度量、洞察并基于特定场景应用和优化。
从企业层
巨量观察
PART ONE【长效增长趋势下，如何看待企业营销资产的定义和价值】
1、CDP、私域营销等概念大热，资本市场也正在跑步进入这个领域，可以看到之前的短板在被迅速填补，热潮很快就会到来。
在消费者数据管理上，CRM比较普遍，单其数据应用和创新仍有不少局限性。
内容资产管理上较为粗放和分散，缺乏系统化管理
营销策略缺少可持续性
2、目前还处于初级阶段分三个点
技术角度：AI能力还无法完全覆盖企业的所有场景需求。
企业营销模型还处于摸索和建立过程。
3、大多企业处于半数字化半智能化状态，业务闭环和数据闭环不完整。对营销资产整个大闭环的构成和数据智能的赋能产生非常大的影响。
Q1国内营销资产的管理与应用正处在什么阶段？
需前期建立数据标准，为数据接入做准备
数据打通难
制定严格预算规划
运营成本高
这是一个长期过程，目标设计要长远，每个阶段内仅专注阶段目标即可
开发周期长
重视度有，落地策略指导不足
认知
已具备底层能力，但缺少实操
技术
以数据驱动，基于营销资产进行实操的人才较为缺乏
人才
中间层空白
缺少消费者数据统一的管理和视图
缺少营销业务中台的统一规划
缺少对营销资产的合理期望，短期高估价值，长期低估影响
受领导层影响，简单认为营销=广告
营销理念及管理水平低
对数据重视不足，即没有意识到数据作用价值、或是采集方式落后
对数据利用度不足，即没有发货内部数据优势，分析能力不足无法合理利用数据
数据意识及应用水平低
安于现状，过度关注眼前KPII，顾不上技术创新
技术理解及创新水平低
Q2目前很多企业在营销资产管理仍处于探索阶段，行业主要面临着那些困难和挑战？
收集存储业务或营销流程中所产生的数据，此阶段不直接产生商业价值
业务数据化
数据应用于业务流程中，强调对业务的降本提效
数据业务化
大量用算法和模型提升营销环节中的每一个决策。
应用智能化
形成数据闭环
数据资产化
Q3企业营销资产管理和应用体系的搭建有那几个标志性阶段？
目前国内对于营销资产管理和应用整体扔处于探索阶段，尚未构建起系统化的营销资产管理和应用体系。
虽已有认知并开始重视，但扔缺少落地的规划和策略指导；
实操中缺乏相关专业性人才和技术能力的支撑；
体系化建设项目周期长，运营成本高，存在一定财力和时间门槛，需循序渐进；
原因有三
随着企业营销数字化的不断深化以及相关技术工具的迭代，企业营销资产管理和应用能力正在不断提升，逐渐趋于成熟。
PART TWO【营销资产在国内市场的应用现状和发展趋势是什么？】
第一层是互联网，线上化程度最高，对数据化的应用也是最高的。
第二次是快消品，主要指没有门店这一类的，如美妆、食品、运动、母婴等等
第三层是零售连锁和金融，金融机构尽管利用数据非常早，早已形成闭环。但由于监管合规加上行业问题，这些年对客户运营能力比较弱。
第四层是一些低频消费品，如车、房等
按照层级对行业应该程度划分
Q1目前，不通体量、行业企业对营销资产的应用程度如何？
大型、品牌强的企业，在营销资产管理中更注重整体流程搭建，从而推动整体业务能够持续不断推进。
中小型企业，更希望营销资产管理平台能尽快带来业务上显著收益。
电商平台
百货商场、购物中心
品牌直营店
零售业的营销资产主要源于三种场景
例如便利蜂、盒马生鲜、商超等联合建模使用这些基于交易的数据。
例如可口可乐这种企业会通过营销Campaign【策略】加入大量的用户行为采集的形态也能收集到一定程度上的数据。
货架上的快消品主要通过两种方式积累营销资产。
Q2不通体量、行业的企业对于营销资产的具体应用策略上有何差异？
通常标准是365天才会出现商业价值
数据记录周期
基本以日为单位；如果以周、月为周期，样本衰减会影响精度，以小时又很考研品牌的执行力和反应力。
积累数据的颗粒度
BI数据的应用上需要注意两个指标
资产必须精确到个体，且个体具备一些统计学或人工智能意义的时候才能发挥出营销资产的价值。
Q3营销资产累积到什么程度可以推动增长、ROI？
从行业看线上程度高、消费人群规模大的行业对营销资产的沉淀和管理需求越高，在应用方面也走的更前列。
从体量看，头部和新锐品牌因其数字化和意识高，且组织架构上的支持力度更高，在营销资产的管理和应用也更为出色。
对于不同行业、体量的企业，营销资产的应用程度和策略不尽相同
企业营销资产积累到一定阶段即可在广告投放、消费者洞察、营销效果优化等方面彰显成效，无需盲目追逐全量积累，根据自身所处阶段指定相应目标为宜。
PART THREE【不通体量、行业的企业如何应用营销资产】
每年/半年，邀请外部专家进行评估，因为他们的视角更全面客观，所以观点也会比较中立
横向衡量与评估：邀请外部各方专家
历史纵向评估，观察品牌内容是否有持续产生效果。
从向衡量与评估
在集团层面也会看全球体系下，自身所处级别。
集团层面的内部衡量和评估
CLV/LTV【用户全生命周期价值】是对用户资产最直接的衡量体系。
用户资产衡量标准
触达用户成本、渠道稳定、触点效率、互动深度、体验水平。
渠道分发衡量标准
素材的创意水平、批量产生素材能力、UGC内容生成能力
内容营销资产衡量标准
资源调用成本、合作效率、合作精细度、协同匹配度
联盟资产衡量标准
Q1企业应如何科学评估与衡量自身营销资产管理的健康程度？
工具较多，但是比较混乱，如CDP、CEM、SCRM等，各类工具效果也参差不齐，真正能够吧不同工具全部有机会使用起来的品牌并不多。
相对来说CDP或者说智能客户数据平台工具会更好一些，它要同时满足智能、数据、客户这三个特点。
Q2去前行业内在营销资产的管理和应用方面都有哪些通用的工具？应用情况如何？
数据资产的构建和运用应该贯穿全链路形成闭环。
营销资产的积累可重点关注新流量价值，线上线下公用一个数据资产来运营。
建立数据中台，采集并沉淀全链路数据
保持对外合作，实现营销资产应用价值最大化
Q3企业要实现营销资产应用价值最大化有哪些方法/建议可供参考？
实现营销资产应用价值最大化是企业沉淀和管理营销资产的核心目标
在方法论层面，需搭建评估机制以及科学的度量指标，如内外部纵横向评估、消费者5A总量和人群流转率、内容资产的品牌声量、互动数及情感值等度量指标，实时监控营销资产管理的健康程度。
目前市场用于营销资产管理工具较多，如CDP、CEM、DMP、SAAS等，但功能有交叉，效果参差不齐。企业可自行搭建或配套使用。
Aware【了解】
Appeal【吸引】
Ask【问询】
Act【行动】
Advocate【用户】
5A方法论
PART FOUR【如何提升营销资产的应用价值】
消费者触点
内容之间的互相联动
注意
需要基于自身所处阶段和经营情况进行策略和资源倾斜。
品牌传播资产的积累需要长周期保持策略的延续性和信息一致性
品牌传播方面
团队架构重组是根本，要站在用户全生命周期的维度来通盘管理各个环节，实现数据的流通和闭环。
用户资产方面
数据安全非常关键。数据资产作为核心机密，数据安全是首要问题
数据资产方面
工具没那么重要，运营才重要，这是核心问题。“唯工具论”其实是个过渡期，很快就会转变到以运营为核心。
运营大于工具
理清不同平台对品牌的意义和价值
重视效果度量，提升广告透明度
竞品很难复制，所以越早投入，越容易对竞品形成营销竞争优势。
Q1企业在营销资产的管理和应用实践中需要避开那些坑
是否要做 CDP（或者 DMP）取决于企业发展规模和发展阶段
一个品牌大概要达到一亿以上 GMV 之后才开始有一些余力做这件事。
足够多且足够多维度的数据
具备能够直接触达到消费者的能力
CDP 或智能客户数据平台对企业发挥作用有两个前置条件
Q2企业一定要用到CDP吗？对于CDP使用是否有科学的方法建议？
采用大数据的方式去挖掘、回收 KGC 及 UGC 内容，寻找差异点
在 BI 数据实践方面，线下门店可通过店铺人流、销售、会员、会员沟通频次和店内价格活动等数据，实现未来每个门店的销售预测。
专人负责和什么样的 KOL 合作、短视频上的脚本策略、剪辑策略等。
内容自营
“品”指一个 sku，每一个 sku 都要有一个内容策略。
一品一策
把内容聚合成一个资产池，不断优化
内外协作
Q3在营销资产管理和应用上，尤其是在人群和内容的精细化运营上，目前是否有比较成熟的解决方案/最佳实践？
尽管国内营销资产的管理和应用仍处在探索阶段，但通过深访调研，我们发现业内已有一批前瞻、创新的品牌和服务商在这一领域，尤其是在人群和内容的精细化运营上， 探索出了自己的增长方式。
营销资产是长期工程，企业需尽早投入沉淀和管理
CDP 搭建并非所有企业必备
营销资产的运营大于工具，且需要充分考虑业务场景
营销大师菲利普 · 科特勒在《营销革命 4.0》中将消费者旅程重新定义为 5A，分别对应Aware（了解），Appeal（吸引），Ask（问询），Act（行动），Advocate（拥护）。基于 5A 模型，巨量云图引入关系资产这一概念，基于消费者与品牌关系的远近，搭建了从A1-A5 的 5A 人群分层模型，聚合了巨量引擎几乎全量的广告、直播、小店、品牌号、自然内容等数据，还原各个阶段消费者的真实状态，并对每个分层阶段的消费者群体实现精准追踪和洞察，实现品牌在巨量引擎内消费者关系资产的一站式沉淀和运营。
关系资产
内容资产是品牌需要长期积累和运营的重要营销资产，能帮助品牌加强对消费者认知的渗透和影响力，同时能增强消费者对品牌的关注点和记忆点。
内容资产=品牌渗透消费者认知+消费者对品牌记忆点
PART FIVE【营销资产的管理和应用是否已有最佳实践】
营销100问
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