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数据化技术营销助力啤酒企业拓展营销新局面

来源:中国食品工业协会啤酒专业委员会 2014-08-09 19:19:21
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[导读] 在当前啤酒业发展放缓、消费信心指数不容乐观,啤酒企业普遍削减营销预算的背景下,互联网新媒体以灵活、精准、互动、面广、廉价优势进...

    在当前啤酒业发展放缓、消费信心指数不容乐观,啤酒企业普遍削减营销预算的背景下,互联网新媒体以灵活、精准、互动、面广、廉价优势进一步赢得啤酒企业青睐。但是,面对纷繁复杂、形式多变的网络媒体,种种困惑也制肘着啤酒企业向这个新兴领域投入的步伐。
    啤酒企业互联网瞄向精准营销
    啤酒企业是否应该进行网络营销?如何在传统营销和网络营销间取得平衡?投放的网络广告效果不明显怎么办?什么是最佳的网络营销?广告效果可以测量吗?这些问题几乎每个投放或者关注着网络营销的啤酒企业都会或多或少的存在。
    实际上,如何真正科学应用媒体资源一直是啤酒企业营销探讨的方向。根据著名营销大师科特勒提出的“精准营销”概念,企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要更注重结果和行动的营销传播计划,并且越来越注重对直接销售沟通的投资。
对啤酒企业来说,这样投入更小、产出更多、精准度更高的营销概念极具吸引力,但真正实践起来却障碍重重。以互联网来说,媒体数以千计、传播手段不断花样翻新,而无论企业还是网络媒体,在进行网络营销时因为缺乏科学依据,往往只凭借经验主义来进行。即使这样盲目营销导致的良莠不齐的传播效果,啤酒企业往往也无法准确掌握。
    第三方互联网数据分析机构万瑞数据认为,量化和精准是网络营销的解决之道。相比于其他媒体,网络媒体是唯一传播效果可量化、终端受众可确定的媒体,这使其天生具有精准营销的潜质。以量化、精准的数据为依据进行营销,就像卫星锁定,在广袤的太空里将广告在恰当的时间、恰当的地点,提供给恰当的受众,这样精准、定向、合适的营销就是啤酒企业最佳的网络营销,为打开目前啤酒业营销困局提供了新思维、新谋略。
    精细化数据引发营销变革导火索,数据化营销呼之而出
    无论啤酒企业还是网络媒体,都在探寻精准网络营销的出路,但往往在迈出第一步便产生问题:由于缺乏精细化数据的整合应用和深度挖掘,网络营销的价值很难得到真正彰显。
    互联网是个数字化世界,每个环节实际上都是可监测的,将所有细节的准确的数据整合在一起,进行深度挖掘分析,就能够还原出一个真实的互联网,获得目标受众心底的真实想法。由此来动态调整营销策略,就可以准确指导啤酒企业互联网营销中的策略与未来走向。
    但是,什么样的数据才能起到这样的作用?传统的市场调研公司通常采用问卷调查、用户走访的方式,一些互联网还会采用客户端抽样调查。但这些仅仅建立在抽样调查上的数据来源不统一,统计方法和标准也并不一致,很难达到高度精准,更无法反应出营销过程中的所有细节。因此,数据信息、尤其是精确化数据对啤酒企业营销成败至关重要,数据化营销也就呼之而出,应运而生。
    对啤酒企业网络营销来说,数据化营销首先要建立在实时监测、全样采集的基础上,让每个网站、每个页面、每个广告都记录下每一次用户访问的行为,从而达到精确营销目的:用户从哪儿来,是从一级城市来的,还是三级城市来的?是经常来还是头回来,每次来会停留多长时间?是直接来访问,还是通过搜索引擎、或者推广链接来的?看了什么内容,关注哪些产品,是关心价格还是关心外观……等等丰富信息都一一呈现出来。当信息的维度越丰富,啤酒数据的精细度就越高。
    其次,要实现精、细、准度极高的数据,达到精确化战略目标,还必须建立在全数据的基础上。所谓全数据,就是要将啤酒网络营销每个环节的数据监测工具和数据参考的依据都在底层打通,实现交叉展现、分析。比如把媒介数据、广告的投放数据和广告的效果数据与广告引导用户到官网上的用户轨迹数据打通,就能精确分析出在网络营销的引导下,啤酒消费者产生的每一步行为效果。
    精细化的全数据+睿智的分析手段=精准营销。以某全数据整合应用平台来说,其能做到以全流量监测、广告投放量监测、抽样调查等多种样本来源互为印证,实现7*24小时实时监测,数据涵盖用户规模、地域覆盖、用户价值、沟通深度以及购买信息等各个方面,为啤酒企业精准数据的提取提供了基础。再加上能做到目标受众过滤、行为定向分析、预测效果选择等深度挖掘分析,反映啤酒网络营销全过程效果,从而达到有针对性传播、降低投放成本的精准营销目的。
    数据化营销为啤酒企业的品牌营销掀起了一场深刻的变革,但如果没有精细化的数据,网络营销只能如盲人夜行。全方位、多角度、多层次、整合化的数据,将成为引导这场变革由感性传播分析迈向理性传播分析的第一步。
    大数据技术进一步强化精确化战略地位,推动数据化营销再上一层
    今天,从搜索引擎、社交网络的普及到今天人手一机的智能移动,全球互联网上的信息总量正以每年30-50% 的增速不断爆涨,包括每天Facebook 上分享的几亿条内容,每日15 TB 的 Twitter 信息,每天淘宝上数十亿条店铺、商品浏览纪录及上亿的成交、收藏纪录以及3000多万条传感器咨讯,等等。市场研究机构IDC的研究结果显示,去年全球创造的信息数量达到1800EB,并且还以每年50%的速度高速增长,到2020年,全球每年产生的数字信息将达到35ZB( 1ZB=1024EB)。据IDC 统计,2011 年全球所产生的数据总量是 1.8 ZB,如果把这些数据刻录到 CD 碟片中,这些碟片可环绕地球30圈!
    人类社会正迈入大数据时代,信息将呈爆发式增长,而数据价值密度非常低,找到有价值的数据如同大海捞针,将通过什么样的产品平台和方式提炼数据价值,关系企业生存大计,颇值得大家以战略角度思索!
    可以说,目前大部分啤酒企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据,而是数据太多,面对这些只是静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据,啤酒企业信息部门如何通过系统功能来有效利用和整合,发掘有价值的数据,给公司营销管理提供精确的决策支持,已成为摆在啤酒企业信息部门及其它管理部门面前的难题。
    然而浩如烟海的客户及市场、销售和服务信息,如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。而啤酒企业想要从庞大海量的数据库中提取对自己有用的信息,实现精确化营销、数据化营销,就离不开大数据分析技术和工具。事实证明,传统基于事实的商业管理系统如BI(智能分析系统)、CRM(客户管理系统)也能够为啤酒企业带来信息化价值,但是今天一个优秀的大数据系统更能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来,将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来,找出对未来企业战略具有影响的因素,使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值,让企业营销管理能“运筹帷幄,决胜千里”,实现“精确打击”。
    大数据技术与BI或CRM一个主要区别在于:其能在BI的基础上进行更大容量数据和非机构化数据处理。大数据分析不仅关注结构化的历史数据,它们亦能对Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行更好地分析、计算,整体相比BI、CRM而言,大数据是一个完美的大提升。当前适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台以及互联网和可扩展的存储系统。另外,也包含这些常规数据挖掘技术和分析技术:数据集市(Data Mart)、数据仓库(Data Warehouse, DW);用户查询和报表(Query &Reports);联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP),也称为多维分析;数据挖掘(Data Mining);关键绩效指标(KPI);分析型应用(Analytic Application)。
    像Facebook、Twitter这样面临数据量大爆炸的国际社交网络公司,已开始用Hadoop(分布式程序系统)基础架构、NoSQL(非关系型的数据库)等新兴大数据技术来解决海量市场信息问题,并取得了重大成效。
    对许多传统啤酒企业而言,大数据技术支持下的数据化营销,对它们营销成败也至关重要。如某部分消费群体是某啤酒品牌的老主顾,那么该企业大数据库系统就会向该企业提供这样个性化服务:能有理有据告知企业相关策划主管这部分群体的习惯、喜好和年龄段,喜欢什么样的口味啤酒,能接受的价格是多少,从事什么工作,有什么商务需求,等等。当该企业进行某些特定产品促销时,就不用通过传统沟通交流方式(如网络调查、传真、短信、电邮等),大费周章进行过多市场调研与分析,企业数据库就会自动提供这些特定产品所涉及的消费群体所喜欢的品牌、口味、价格、习惯和爱好等相关信息,营销主管就能马上着手,据此制定对口对味的促销计划,从而大大提升企业促销效率。
    著名的快餐连锁店必胜客每年要卖很多很多比萨,一年卖48亿美元,在全球范围内每天要与数十万的顾客发生关系,完成几十万笔交易。而客户不断在改变,品位与习惯也不断在改变。必胜客就必须建立基于客户数据库的数据化沟通方式与营销模式,用大数据库营销来了解他们的客户,知道他们的随时随地需求,并与他们进行很好的交流、与他们聊天、倾听他们的需求,保持良好的关系。还有,必胜客也必须借助大客户数据库,要如何做才能将业绩在5年内扩大一倍?哪些客户是最有利润的?哪些客户又是最有机会的?形势会有什么样的变化?等等。通过使用基于客户数据库的数据化沟通,必胜客认识到:客户才是公司最重要的资产,而非商品、服务或是不动产,每个消费者都是独一无二。
    再如,国内某知名连锁酒行利用客户数据库提供的45万名客户生日信息,并给予每个客户的生日优惠,结果有33%的兑换率,逾40万名的客户光临,带来2000多万元的业绩,而成本仅为400万元。
    如今在美国沃尔玛大卖场,当收银员扫描完顾客所选购的商品后,POS机上会显示出一些附加信息,然后售货员会友好提醒顾客:“我们商场刚进两三种配酒佳料,并正在促销,位于D5货架上,您要购买吗?”这时,顾客也许会惊讶地说:“啊,谢谢你,我正想要,刚才一直没找到,那我现在再去买。”
    这就是沃尔玛在大数据系统支持下实现的“数据化营销”的一个实例。因为沃尔玛信息系统早就算计好了,如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉,则有80%的可能需要买配酒小菜、佐料了。而提供这一决策分析支持的就是其位于美国一个庞大的、通过卫星与全球所有卖场实时连通的企业级数据仓库。这值得我们啤酒企业学习。
    而1号店也利用对大数据的分析给顾客发送个性化EDM(电子邮箱营销),实现精确化营销目的。若顾客曾经在1号店网站上查看过一个商品而没有购买,则有几种可能:a.缺货,b.价格不合适,c.不是想要的品牌或不是想要的商品,d.只是看看。若在顾客查看时该商品缺货则到货时立即通知顾客;若当时有货而顾客没有买就很有可能是因为价格引起的,则在该商品降价促销时通知顾客;同时,在引入和该商品相类似或相关联的商品时温馨告知顾客。另外,通过挖掘顾客的周期性购买习惯,在临近顾客的购买周期时适时地提醒顾客。
    现在包括沃尔玛、麦当劳、百威、保乐力加等知名企业的一些主要门店均安装了搜集运营数据的装置,用于跟踪客户互动、店内客流和预订情况,研究人员可以对商品变化、展厅设计以及顾问意见等是如何对物流和销售额的影响进行建模。这些企业可将这些数据与交易记录相结合起来,并利用大数据工具展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助这些领先零售企业减少17%的存货,同时增加了高利润率自有品牌商品的比例。
    以前相关一些CRM系统,只能促使分析报告回答“发生了什么事”,现在一个优秀的大数据系统已可以被用来回答“为什么会发生这种事”,而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”,最终发展为非常活跃的数据仓库,从而能判断“你(用户)想要什么事发生”。 据称,集成整合Essbase服务技术的Oracle大数据平台已能为用户提供面向策略级、未知信息分析预测能力和个性化自助式定制等。
    决胜千里,运筹帷幄,实现精确打击,就在大数据技术中,就在啤酒企业数据化营销中!
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