模拟市场营销

标签:趋势大数据营销

访客:12889  发表于:2014-05-12 14:37:35


大数据模拟推动下的营销具有无穷的魅力,它让我们得以编织比以往还要大的梦想。现在我们可以去检验大胆之极的想法,不断调整想法,最终把这些想法变为现实。

在传统时代,营销人员力求识别目标消费者,然后会投入大笔费用,以便借助合适的营销信息,在合适的时机、合适的地方吸引消费者的注意力。营销能不能成功就好比中彩票;结果出来之前,你根本不能很确信获得什么样的效果。

而在数字时代,我们力求识别目标市场,然而向这个市场投放大量的网站标题广告、在线视频和微博消息。要是我们收到了良好的反响,就针对目标市场加大投放力度。有什么发生了真正的变化吗?

事实上,虽然媒体已发生了变化,但是营销做法并没有与时俱进。我们把预算投入到不同的方面,可是决策过程仍然基本上一样。你对具体情况提出一种想法,拿到市场上去检验想法,要是反响良好,就加大一番营销力度。营销领域真正的数字革命还没有牢牢生根,但是它已拉开了帷幕。

谁才是真正的消费者?

一个老生常谈的抱怨是,我们知道浪费了一半的广告预算,却根本不知道浪费了哪一半。这种情形继续引起业内人士的共鸣,原因在于提高营销效率是提高盈利能力的一种显而易见,又令人信服的方式。

从概念上来说,想提高营销效率,最简单的办法就是杜绝浪费。如果我们能借助合适的营销信息,在合适的时候、合适的地方锁定合适的消费者,就能最大限度地利用营销预算。换言之,应该到有鱼的地方捕鱼。同样道理,应该把你的时间、精力和资金投入到能够创造最大效益的方面。

然而实际上,锁定消费者变得更加困难重重了。如果你的消费者群体中60%是女性,那么是否应该因此而忽视男性呢?如果你的消费者群体中35%18岁至24岁的年轻人,这是否果真意味着你应该把所有广告预算都花在大学生的身上呢?美国Catalina营销公司近期的一项调查发现,一半以上的品牌销售额其实来自目标人群以外的消费者。

我们需要停止考虑目标消费者,而是要开始考虑消费者网络。就因为购买者是女儿,并不意味着母亲(父亲或兄弟)不会购买;除了消费者本身外,还有品牌代言人和诋毁者,他们同样会影响购买。他们都很重要。

消费者决策旅程还是醉汉走路?

另一个流行的营销概念是消费者决策旅程(consumer journey)。按照这种观点,潜在顾客一开始完全没有意识到出色的品牌体验在前头等着他们,直到后来他们感受了奇妙的体验历程,才会考虑、评估和购买该品牌的产品,最终矢志不渝地成为积极代言的消费者。

实际上,我们的消费行为看起来都一点不像这样。我可能本打算来个汉堡包当午饭,可是后来朋友提到她在瘦身减肥,于是我们决定要份沙拉。随后我们听到同事竭力夸赞一家新开的Tex-Mex餐厅墨西哥菜做得有多好,于是决定就上那里,可是后来客户方面出了紧急状况,于是我们只好待在会议室,叫了比萨饼。

所以,我们的购买过程看起来不太像有导游的旅行那么事先规划好,更像醉汉走路那样带有随机性;我们漫无目的地行走,在最终做出任何具体的购买决策之前,时而遵循天生的偏好,时而轻信品牌印象,时而听从同伴推荐,又时而相信个人体验。

统计方法存在的局限性

使用过于直截了当的方法(比如目标消费者和销售漏斗)与其说是自欺欺人的产物,还不如说是现有技术与问责需求之间一桩基于利害关系的婚姻。我们从不认为我们的模型完美地描述了现实,而是开发了适合我们所拥有工具的方法。

借助相互对照的小样本,你就能进行推断,推而广之到庞大群体;就数量有限的变量因素而言,误差多少是可以管理和衡量的。问题在于,在一个复杂体系中,诸因素以常常无法预测、不合常理的方式彼此交互影响。小动机常常带来大行为。

这个问题不是只有营销界才有,而是出现在许多领域。比如说,流行病研究一贯采用有一定效果的统计模型,但是许多方面还有待改进。最近,流行病界已开始运用新模型,这些新模型采用了基于个体的方法(agent-based approach),因而可以模拟整个群体。

开发战略营销模拟产品的Concentric公司现正将类似的方法运用于结合众多数据源的营销活动,包括定性和定量因素,目的是为了模拟市场。较之运用计量经济学来优化一个或另一个关键绩效指标(KPI),这种方法描述市场要准确得多,也具有更大的灵活性。

测试假设分析场景

在将来,这种基于个体的建模方法将成为标准。我们将设想“假设分析”场景(“what if scenarios),然后在虚拟环境下检验这些场景,而不是待在会议室,将时间耗费在争论消费者锁定技术具有的优点、所谓的“消费者心态”或营销总监无意中听到其女儿及朋友的说法上。

模型从来不会尽善尽美。它们解释不了我们之前还没有遇到过的新因素,也无法绝对正确地估计现有的因素。模型能够做的就是,帮助我们剔除有问题的方法,免得我们将资金白白浪费在这些方法上,并通过事后分析提醒我们要注意重大的市场变化。

最重要的是,基于个体的模拟方法有望加深我们对于市场如何运作的了解。通过不断地进行“假设分析”,并且通过模拟来检验我们的想法,我们就能进行实际试验,加深学习和了解,成本却低到可以忽略不计。

让销售漏斗翻过来

亚马逊对待大数据和模拟采取了不同的方法。巨大的规模和庞大的IT投入使亚马逊本身成了一个市场模拟对象,而不是为消费者决策旅程而操心。之后当顾客有需要时,亚马逊获得的洞察力被用来(通过现场优化和电子邮件营销等手段)为顾客提供所需的产品。

这个策略已收到了成效,亚马逊得以称霸网上零售业,占桌面端访问量的45%,占移动端访问量的几乎60%。要是哪家公司没有过硬的大数据项目,它想在电子商务领域参与竞争变得越来越难了。连那些在这方面果真进行投入的公司也很难企及亚马逊的数据质量。

硅谷创业公司BloomReach正期望缩小这个差距。它将其自己的大数据解决方案提供给众多公司,包括知名网上药品销售商Drugstore.com、精品百货店尼曼·马库斯(Nieman Marcus)和家居用品零售商Crate and Barrel等。通过密切关注诸多搜索引擎和社交媒体,BloomReach的算法就能识别消费者的意图,甚至还能建立将消费者意图与零售商库存匹配起来的页面。

这酷似基于个体的模拟,这是一种根本不同的营销方法。大数据解决方案让你可以追踪市场,并实时应对变化,而不是试图利用小样本进行推断,以此推测市场形势。

从“大数据”到大模拟

综观营销发展史,营销界总是在高瞻远瞩的想法推动下向前发展。一个宏伟大胆的想法,辅以媒体方面的巨大投入,可能关乎某个产品在市场上一炮打响还是彻底失败。这令人兴奋,但也充满了风险。再怎么缜密的研究也无法改变这个事实:在很大程度上,你是在基于自己的信仰采取行动。

然而在信息时代,我们不再被要求去信仰,而是被要求运用想象力、大胆检验和认真观察。不是凭空想出大想法,然后拿到市场上去检验,我们可以在现实世界的实时数据建立的虚拟市场检验大想法。就算我们基于直觉的大胆想法失败了,损失的也只是一些数据而已。

Concentric公司已整理出一系列生动的案例研究,这些案例声称模型准确率达到了90%;知名调研机构弗雷斯特研究公司(Forrester)发现,BloomReach使转化率提高了60%。实际上,我们正在迈入一个新的模拟经济社会,它与现实经济社会看起来几乎一样,只不过失败成本微乎其微,而成功的回报仍然相当高。

而这就是大数据模拟推动下的营销具有的魅力,它让我们得以编织比以往还要大的梦想。现在我们可以去检验大胆之极的想法,不断调整想法,最终把这些想法变为现实。

(本文作者博客网站DigitalTonto,沈建苗翻译)


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