宗瑞兴:从研究执行到数据赋能-研究部门转型之道(附下载)

7月4日,营销理性派第六期主题为“技术大潮冲击下,市场洞察部门当如何转型”的沙龙活动(北京站)圆满结束。来自腾讯社交广告高级营销研究总监黎沛姿、Marteker创始人冯祺以及云思科技CEO宗瑞兴为参会的诸位听众带来了精彩的分享。

以下是三位嘉宾的演讲摘要,下载PDF版本可以回复“云思洞察”公众号“沙龙第六期”。

云思科技CEO宗瑞兴:CMI – 从研究执行到数据赋能——探讨研究部门的价值提升之道

CMI始终不变的初心即帮助企业进行以用户为中心的、数据驱动的营销决策支持,从而达成生意的增长。宗总从数据、洞察和执行三个方面介绍了技术大潮下,研究部门的洞察应该如何转型以及具体执行。

传统市场研究主要通过调查问卷了解消费者的态度和行为。然而,我们在之前的研究中发现,在信息爆炸的今天,对于行为数据的采集,传统方法所获取的数据已经难以保证准确度。此前一项研究显示,我们对实际看过某支广告的用户进行重定向调研,当被问及“是否看过这支广告”时,45%的受访者的回忆是错的。

“云思品牌研究”在针对手机品牌开展的长期品牌追踪项目中发现:20%的受访者实际使用的手机品牌与问卷调查中声称使用的品牌不一致。

在80%的回答准确的受访者中,实际使用的荣耀手机,却声称自己使用华为手机的占到53%,母品牌的强大影响力可能影响了子品牌的辨识度,这与品牌最初的分离母、子品牌的策略可能与大众的认知有些不符。

总言之,在行为数据的采集中,传统的问卷调查的数据准确性问题已经无法忽视。但是问卷调查这种方法本身没错,只是受访者在被访问时,所做出的回答往往是现实+心智的结合。现实即我们所说的行为数据,看没看过,用没用过,吃没吃过等实际发生的行为;心智即我们所说的态度数据,是否喜欢、是否满意等。

所以真正用好数据,需要数据整合应用。宗总举例了一个早年的网络品牌追踪的项目,在用户调研和数据监测并行的研究中发现,新浪汽车表现有很大差异,其用户量最低,但是在受众心智中的影响力最高,与之完全相反的是汽车之家。然而,当年的汽车广告收入排名第一的是新浪汽车。也就是说,占领用户心智,对于品牌的价值实际上是更高的,单一的数据都看不到这样更加全面的信息。

PC时代使用最多的即基于cookie的用户行为追踪,到了移动互联时代,用户识别方式更加丰富,可以通过手机号、设备ID等。基于同源数据(ID-based)可以打通不同类型的行为和态度数据,更加全面的了解用户。

用的上的数据才是好数据。大数据再好,也要有对商业决策的支持才有意义。传统研究方法中的数据抽样、实验设计等方法对于大数据评估活动效果和支持商业决策仍然很有效。如下面一则广告的效果评估,从监测数据来看,10月份的触达数量要高出很多,但是根据位置大数据的抽样分析发现,其实是8月份对于吸引当地居民到店的效果更好,因为10月虽然触达数量高,但是吸引的主要是外地游客,并非目标客户。

执行层面,传统市场研究与数字化一定程度上有所脱钩,传统研究工作已经很繁琐,又要面临新技术、数据的涌入,应对数字化挑战,所以对于传统研究部门而言,提高效率是重中之重,只有效率提高了,才有更多时间去学习接受新知识、应用创新方法,更好的解决研究问题。我们称这一阶段为CMI1.0+阶段,即过度阶段。

CMI1.0+阶段提升效率主要可以从两方面入手,一是传统研究任务中的标准化任务利用软件的自动化来完成,二是对CMI产出的知识进行沉淀、传递和应用,调整组织结构,加强内部沟通效率。

CMI2.0时代的CMI着重探索和创新大数据应用,仍然是挑战与机遇并存。CMI本身不拥有数据,对数据掌控力弱,也正因如此,它可以作为各方数据的枢纽,打通内部的CRM数据、数字营销数据、市场数据以及电商数据等,建立企业自己的消费者数据库。继而与外部大数据融合,丰富用户标签,形成更完整的客户画像,用于具体项目的洞察研究。

Marteker 创始人&CEO冯祺:当Big Idea让位于Big Data,Marketer变成了Marteker。

Marteker创始人冯祺为我们介绍了Martech诞生的背景和应用,从宏观了解营销的进化史。

Martech是结合术语「营销」和「技术」的混合词。它代表了当今高度数字化商业世界中营销和技术的交集,关于创建、管理和使用数字工具,使营销人员能够自动执行任务并制定数据驱动的决策。Martech的一个重要目标是帮助营销人员发现并培育客户,提供个性化的客户互动,并测量活动的有效性。 

MarTech的出现主要有七方面因素的促成。1.从传统到数字。Martech出现的背景,首先因为品牌与客户、或者潜在客户的接触点,已经向数字端转移。

2.从媒介孤岛到媒体整合。消费者越来越多地使用多种设备,可以在午餐时在智能手机上搜索,在工作时访问PC端的网站,然后在平板电脑上进一步探索。对于消费者来说,整个过程中不同接触点之间的任何不连续性,都可能导致混淆、怀疑或甚至愤怒。

3.从Outbound到Inbound。Inbound营销即pull营销,这种营销方式促使营销人员更多地了解他们的市场,产品和客户,从而获取专业知识以创建引人注目的内容。Inbound营销通过提供信息,而不是讨价还价赢得客户,更赢得了品牌忠诚度。消费者喜欢销售味道没那么浓的、更真诚帮助自己的品牌。

4.从传播到体验。市场营销必须与其他部门更深入地合作,以设计和提供卓越的客户体验。它不仅仅是抽象意义上的品牌保管者。客户的体验,以及如何将这些体验传递给他人定义了品牌。

5.从文案和创意到代码和数据。营销越来越多地通过体验而不是传播来传递给消费者。营销仍然是讲故事,但是结合了体验的讲故事。观众积极参与故事,而不是被动地接收故事。为了创造这些体验,需要更广泛的人才。文案和创意仍然是必要的,但还不够。在数字世界中,必须通过代码和数据来增强文案和创意。

6.从死板的计划到敏捷的迭代。数字时代,最大的挑战是速度。敏捷方法是一种新型软件开发方法,应对快速变化的需求的软件开发能力。敏捷软件项目通过一系列小型开发周期执行,每个周期持续不超过一个月。敏捷团队通常规模小,协作性强。较大的项目由多个团队处理,结构松散但公开进行协调。

7.从agency到in-house marketing。廉价的数字广告开始蚕食价格高昂的传统媒体。程序化媒体购买技术有效提高了发行利润。如Google AdWords等自助服务广告平台可让公司轻松运行自己的广告活动,而无需代理机构中介……

MarTech与数字营销和AdTech均有各自的侧重点,冯总也是针对他们的区别做了总结。MarTech可以帮助营销人员在客户旅程的不同阶段控制不同渠道和设备上的信息,建立整体品牌意识,发现对新产品或服务的兴趣,针对具体的高价值受众。针对客户旅程的不同阶段,冯总总结了国际上领先的各领域供应商。详见演讲全文沙龙精彩回顾 | 当Big Idea让位于 Big Data,Marketer变成了Marteker

腾讯社交广告 高级营销研究总监 黎沛姿:CMI如何用好大数据

黎总结合自身多年经验,分享了CMI如何更好利用大数据。黎总指出,数据无大小高低贵贱之分,准确、快速、经济地产出洞察以解决营销问题是CMI评估数据价值的唯一标准。

市场研究可能用到的数据类型有很多,黎总总结了更适合利用大数据做分析的市场研究问题,比如营销及广告效果评估类研究,像代言人的选择、广告效果监测及归因、创意测试等,市场策略型研究如媒介习惯、购买习惯可以利用第三方监测数据和电商数据获得更精确的结果。

此外,黎总分享了大数据使用的几点注意事项:1.数据量大不等于代表性好,由于信息的碎片化等原因,能够代表所谓总体的数据几乎不存在,定义并理解你的目标客户,并科学的抽样很重要。2.数据一定要详查出身,去伪存真,数据再小有长处,数据再大也有软肋,应该用其所长,避其所短。3.不要迷信或者惧怕技术(算法),要知其然知其所以然,拥抱新技术的同时,也不忘以人为本。4.数据融合,融合不是简单地数据合并,而是用不同的数据组合解决同一个营销问题。不同挖掘逻辑产生的数据通常不适合直接合并,要有意识的培养自己的数据能力。5.数还是自己的好,没有人比你更了解自己需要什么,帮助品牌实现增长是所有研究的最终目的,CRM数据是衡量所有大数据应用价值的利器,可以开始思考如何构建品牌的私有数据库。

下载PDF版本可以回复“云思洞察”公众号“沙龙第六期”。

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