用好資料，構建營銷提效與增長新路徑

本期會員直播，我們邀請到了京東資深資料產品經理@少東老師，他將結合多年經驗，詳細解析資料在營銷提效與增長中的方法與實踐。本文為直播內容整理，內容有刪改。

大家好，我叫少東。目前是京東資深資料產品經理，也是前餘額寶團隊資料分析師，對資料分析、資料產品領域有豐富實踐經驗。在職期間，我曾創新性打造餘額寶情緒指數，成為業界衡量金融使用者情緒的標杆；並用資料模型指導基金流動性的安排，提升餘額寶收益率。

本次課程主要包含三大部分，第一部分是關於數字化營銷浪潮下的增長引擎，會簡單介紹目前國內一些頭部公司比如京東、阿里等提出的方法論；第二部分將詳細講解資料在整個營銷提效與增長過程中發揮的四大核心作用；第三部分則擴充套件解析目前行業裡比較火的全域資料融合、全域使用者增長方向，主要分享CDP和營銷語音相關內容。

一、數字化營銷浪潮下的增長引擎

首先是第一部分，即數字化營銷浪潮下的增長引擎，主要介紹目前整個使用者增長背景以及行業內的先進方法論。

網際網路發展到目前這個階段面臨著一些困境和難點，比如整個網際網路的網民增速放緩，國內網民數量已經達到7-8億，在這個基數之上增量空間非常有限，能力天花板可能就到這了；包括流量紅利消失，以前透過拉新引入流量的成本較低，而現在獲客成本越來越高，傳統的流量運營思路很難獲得高效、高質量的使用者增長了。

基於這樣的大背景，前幾年國外有人提出了數字化使用者運營這一概念和方向，總結出增長駭客方法論，它和傳統使用者運營的本質差別就在於思維的轉變。之前做業務增加是基於流量思維，關注流量的引入、轉化等，而現在開始強呼叫戶思維，即以使用者為中心，根據使用者特徵選擇不同的運營方式，進行使用者分層的精細化運營，由此提升轉化率。

上述相關使用者增長方法傳到國內之後也被一些公司採取並落地應用了。這裡以京東和阿里為例，為大家介紹數字化使用者增長方法論的落地實踐。

去年京東推出了一個新的使用者增長方法論，叫“GOAL”，能較號好地實現消費者增長。其核心內容可以分為四個環節。

第一是“G”（Goal）環節，主要是確定目標人群。要實現生意增長，首先得明確要對哪類細分人群或者潛在人群去做使用者增長，即確定“靶向人群”。

第二是“O”（Osmosis）環節，是在確定靶向人群之後進行的滲透增長，該環節更多是要去做使用者轉化。京東是以4A理論為方法論，不斷地把潛在使用者轉化為感興趣使用者，再轉化為購買使用者，並且提高使用者忠誠度，進而在後續實現持續的轉化。

第三是“A”（Advancing）環節，主要實現價值生長。使用者在平臺進行了多次購買之後，我們就期望能夠更大化挖掘使用者價值，提升CLV。

第四是“L”（Loyalty）環節，目的是實現忠誠增長。在靶向用戶中，我們去把消費者轉化成更加忠誠的會員、粉絲。

阿里在這方面的方法論比較多，並且也是成體系的。

今年阿里剛剛推出一個比較新的數字化使用者增長方法論，叫“DEEPLINK”，該方法對使用者進行了更加精細化的區分，每個字母代表一個環節。

首先是“Discover”，即發現使用者環節，去發現對品牌已經建立了初步認知的消費者。

接著是“Engage”，即種草環節，針對那些對品牌已經建立初步興趣或訴求的消費者，向他們進一步種草我們的品牌。

再往下是“Enthuse”，即互動環節，是針對與品牌產生過互動的消費者。

再接下來是“Perform”，即行動環節，該環節消費者已經加入品牌會員體系或者處於售前階段。

然後是“Initial”，即首購環節，消費者已經對品牌產生過首次轉化行為。

還有“Numerous”，即復購環節，針對已經對品牌產生過多次購買行為的消費者。

最後是“Keen”，即至愛環節，此時是針對會員消費者。

整體來說，阿里的運營鏈路更加細化，但和京東的“GOAL”增長方法論有著異曲同工之妙。

這兩個方法論都屬於目前國內比較優秀的數字化使用者增長方法論，也有非常多的實踐案例，有些大品牌運用這兩個方法論確實獲得了不錯的使用者增長效果。

當然，這兩個方法論也存在一定的區別。京東的“GOAL”比較關注滲透轉化，阿里的“DEEPLINK”更關注蓄水種草。

同時兩者也具備共通之處。首先是資料在方法論的全鏈路中發揮了核心樞紐作用；其次是方法論的實踐過程都遵循了通用的四大核心步驟。

所以接下來給大家詳細解析資料助力營銷提效與增長的四大核心。

二、詳解資料助力營銷提效與增長的四大核心

實際上，資料助力營銷提效與增長的四大核心形成了一個閉環。

首先是使用者洞察分析，透過深入的資料洞察去了解潛在使用者的特徵，挖掘使用者規律，總結使用者行為特點，由此發現品牌存在的問題及增長機會點。

發現了增長問題或機會以後，下一步就要採取具體的行動。行動環節最重要的是透過對人群的精細化分層實現定向營銷，這個過程需要藉助高精度的人群標籤和畫像系統，由此生成我們想要觸達的具體人群。

再接下來就是去制定智慧營銷策略了。比如要拉新、要促進老顧客復購、要召回流失使用者等，不同的目標對應的人群不一樣，觸達的方式肯定也千差萬別，所以需要利用資料去構建不同的智慧化營銷策略。

最後就是要評估營銷效果，即根據資料情況評估這一系列營銷活動對使用者增長帶來怎樣的效果，若效果良好則未來可以沿著這個思路不斷進行相關營銷，若效果差強人意則需及時調整人群分層、最佳化營銷策略等。

接下來將一一分析這四大核心環節。

三、資料助力使用者洞察分析

數字化使用者的洞察就是藉助資料的力量，運用一些洞察方法或產品去發現消費者的群體或個體特徵，進而掌握消費者的需求及痛點。

目的是透過使用者洞察挖掘業務機會，指導後續增長策略的搭建以及營銷方向。

具體的數字化使用者洞察方法包括人群畫像分析、購買偏好分析、競品流入流出分析、關聯分析、RFM分析、4A分析、AIPL分析等，這些方法從各個維度去洞察使用者。

這裡特別指出兩個方法，就是4A分析和AIPL分析，分別是京東和阿里所運用的數字化使用者分層方法，但兩者的內在核心是比較一致的。並且這兩個方法是目前比較綜合的洞察使用者增長情況的數字化方法，它們把各種各樣的資料結合在一起了，所以相對比較全面。

首先是基於觸點的AIPL使用者分層模型，觸點指的是品牌和消費者建立聯絡的橋樑，可以是一個環節、渠道或者是一媒介，所以說觸點是一個比較豐富的、廣義上的概念，像搜尋、加購等環節都可以看做是一個觸點去進行分析。

整個AIPL模型就是把所有使用者的一切行為資料儘可能全面地歸納到模型裡，然後去開啟資料統計，再進行使用者分層，主要分為四層，每個字母代表一層。

“A”代表認知（Awareness），這裡的觸點是廣告曝光和使用者瀏覽，這群人可以歸納為品牌的認知使用者，主要還是被動觸達。

“I”代表興趣（Interest），基於認知，一些使用者開始對品牌產生興趣，於是會發生持續瀏覽、搜尋品牌、關注品牌、加購產品、分享產品以及加入品牌會員等行為，這類人群可以劃分為品牌的興趣使用者。

“P”代表購買（Purchase），這一階段是指使用者已經完成購買。

“L”代表忠誠（Loyalty），這一階段對應的人群是品牌的忠誠使用者，他們以及完成品牌復購，對品牌進行好評、推薦等。

透過這樣的邏輯並藉助資料的助力就可以完成對消費者的分層，由此進一步找到增長抓手。

對比這四個不同環節的人群數量，可以判斷目前我們的業務處於何種階段。假如購買、忠誠使用者比較少，那就說明品牌處於萌芽期；假如這四個環節中某個環節的使用者佔比特別高而另一個環節使用者佔比又特別低，呈現無節奏、不均勻的波動，這意味著從使用者特別多的環節到特別少的環節轉化較差，那麼品牌可能處於瓶頸期；若是四個環節的人群佔比差不多，說明品牌已經進入成熟期。

可以發現AIPL模型是做使用者洞察的一個非常好的抓手，實際上它不僅僅可以用來做簡單的數量洞察，基於該模型還可以進行使用者分層歷史趨勢分析、來源觸點下鑽分析、不同觸點的下鑽分析等等。

下面給大家舉一個小案例，這是一個計算機品牌，左邊的氣泡圖展示了其使用者洞察方法，每個氣泡代表一個細分人群，可以看到他們將使用者細分成十類，包括小鎮中產、都市藍領、銀髮一族等等；氣泡大小代表瀏覽成交轉化率，氣泡越大就代表轉化效率越高；橫軸代表滲透率，縱軸代表人群增速。

透過這樣一個氣泡圖可以非常清晰地瞭解該品牌的核心使用者是哪些，以及應該對哪些使用者進行增長營銷。

由圖可知，小鎮中產人群滲透率最高，同時增速也不低，轉化率也非常高，很明顯這部分人群就是品牌的核心使用者；都市家庭和都市中產這兩類人群的滲透率和轉化率相對來講還是比較高的，但增速偏低，那這部分人群比起小鎮中產人群的重要性就稍有下降；再往下就是都市Z時代人群，這群人的滲透率比較低，但是人群增速比較快，所以對品牌而言是比較有發展潛力的一群人。基於這些分析就可以得出洞察結論，進而發現品牌未來的增長點。

在接下來的部分，少東老師為大家分享了資料如何助力人群精細化分層、助力智慧營銷策略的搭建以及助力營銷效果的評估，最後還對全域資料融合落地實踐中的難點進行了解析。

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