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「1小时50万人的精准营销怎么做到？」沙龙实录

https://m.biud.com.cn 2015年08月21日16:44 家居装修知识网

　　“互联网+大数据”正在重塑企业对消费者行为的认知，最大的变化莫过于消费者的一切行为在企业面前变得可视化。在“用户精准化”的伟大时代，用户是谁？用户需求是什么？用户在哪里？Get不到用户痛点，还好意思做精准营销？

　　当信息标签化成为必然趋势，“用户画像”应运而生，2015年8月21日，搜狐焦点家居“1小时50万人的精准营销怎么做到？”智库沙龙在搜狐上海演播厅举行，与业界精英开展一场精彩的头脑风暴。以下为现场图文实录：　　

　　【万小雯】：尊敬的各位来宾大家上午好！很高兴大家今天出席和参加我们的沙龙活动，我们今天的主题是如何实现互联网精准竞销，从现场参与和后台报名情况来看，大家对于如何实现1小时50万人的精准营销这门生意经是很感兴趣的。那我们今天的两位分享嘉宾也绝对对得起大家参与的热枕，首先我为大家介绍一下今天的两位分享嘉宾，一位是易观智库高级分析师潘崴，一位是珍岛集团副总裁姜敏先生，这两位无论是从从电子商务实战领域还是精准营销领域都有非常多的经验，十分有料。那我也话不多说，把时间和舞台留给真正的主角，让我们掌声有请第一位分享嘉宾——易观智库高级分析师潘崴为大家带来《大数据下的用户分析》。

　　【潘崴】：大家上午好，非常荣幸今天上午来参加我们这个沙龙，我也是第一次到搜狐这样的会场参加这样的活动，先给大家做一个简单的介绍，易观智库大家不一定了解，在互联网行业里面大家会知道的多一点，我们是一个定位在互联网研究，互联网咨询以及大数据产品和服务的提供商的角色。其实，大家也了解，互联网在快速发展之后，我们会发现用户或者是你面对的顾客很多的行为、路径、喜好、偏好都是在互联网上去体现的，我觉得我们需要通过一些手段和数据的收集和去发现这样的用户，数字时代的数字用户的特征是什么样的。

易观智库高级分析师潘崴

　　今天讲一下大数据的用户分析，首先第一部分会讲一下基于大数据去做用户分析，其实，大家都知道我们现在是处于一个数据爆炸的环境之中，大数据的应用比较多，我们目前看到的最多的是去对用户进行研究，更多的是知道我们对于用户的理解和用户营销的事情，这个是目前我们看到的大数据在这样的领域，这样的层面的应用是比较广的。基于数据的层面我们怎么去做用户的分析，其实基本的流程我觉得都类似：首先是你要确定用户的目标，你去选取合适的数据，最关键的环节就是我们去做一个模型，去实现输入进来的海量数据之后，我们能够达到我们想预知的结果，最终实现对于你的营销、运营、业务发展有帮助的结果和有用的数据。

　　其实这个流程是非常宽泛的流程，最终大家可能更多的会把关键点聚焦在怎么去构建这样的模型，但是这个流程开始之前，我们要问自己，我们做这样的用户分析，我们的目的是什么，因为数据的来源非常多，我们不可能每个数据，或者是每种数据都去用，也没有这个必要，我们会考虑选取数据的目的，会考虑我们需要达到怎么样的目的，所以，我们会认为在大数据非常泛滥的时代，我们的企业要认识到用户的数据和分析对于企业来讲是一个非常非常重要的事情，我们要把数据当成一个会变成一个非常有价值，很重要的企业的资产。

　　从整个大体的层次上来看，我们觉得对于企业来讲，用户的数据分三个层次，首先底层有一个基础的平台，这样的平台是能够获取到在移动互联网之上用户的数据，包括用户的ID，用户的画像，用户行为，兴趣偏好海量的数据，我们会时时的获取进来。右边会有一些大数据的技术，大数据的存储技术来实现对大数据的云处理，这个是基础的平台。

　　对于大部分的企业来讲，不会真正去搭建这样的基础平台，更多的是依托第三方的技术或者是方案获取这样的数据，对于企业来讲更多的是要考虑上面两层的意义。首先我们能够对用户分析，对内我们能够实现我们产品运营的完善，能够提升用户的体验。对外来说我们能够通过对于用户更加深的分析实现对外服务体验提高增加盈利。

　　最上面一层是对于用户的分析和理解能够从更高战略的层面去指导我们的业务，指导经营的方向，指导我们对于用户的理解，使我们能够在整体上对于我们面向的用户有一个争取的把握，所以所以我们会把它看作是一个具备了战略性意义的非常重要的点去把握。

　　其实，对于用户来讲，用户数据到底有什么样的构成呢，我们大体上会分三大类，一个是网络行为数据，网络行为的数据可以包括在网站，在自由体系之外的用户行为数据以及站内用户行为的数据，比如说活跃的人数，对于某一个APP启动次数，访问次数，页面浏览量，浏览时长等等，这个第一类网络行为的数据。第二类是用户内容的偏好数据，更多的是体现他在网站内部，在APP的内部，他浏览了什么样的内容，他对于不同内容的偏好和了解，和不同的行为规矩是什么样的。第三类用户的数据是用户交易的数据，这个更多的是基于电商平台我们去看用户的交易数据，这些数据并不是真正的用户画像，我们是通过对于这些基础数据的筛选，整理和梳理，最后能够实现对于某一个用户更精确用户的描述和画像，但是我们是需要通过这些基础平台获取这些数据源。

　　其实，我们去看用户的分析，从这样的角度来说，有两个纬度是我们比较关注的，一个是从时间的纬度上说，更好的指导我们去做营销的事情。这是一个例子，就是用户在使用不同类型，不同领域的APP的情况的时候，我们会看到，不同的领域，在使用APP的过程中，在不同的时间段用户的活跃程度是不一样的，所以对于不同类型的APP，在哪个时间区域用户的活跃程度比较高，我们有这样的了解是能够对于我们的精准营销做一定程度上的指导。

　　还有一个纬度是从空间的纬度，跟时间上是类似的，我们会发现用户在不同的区域，不同的地域，不同的城市对于不同类型的服务和产品的需求也是不太一样的，这里也是一个例子，是基于我们易观自己的用户，大数据的用户体系去整理的，基于本地生活服务类的APP，它可以分为像打车，代驾，外卖，美食领域，我们从实际收集的数据来看，我们可以看到像北、上、广、深，拥堵的不同领域，渗透的程度是不一样的，这是跟地区用户的收入，交易程度，当地的环境造成的变化，这样的变化是客观存在的，只不过我们通过移动互联网对于用户使用APP的情况是能够对这样的差异进行更深入的理解和分析，从而指导我们怎么样去更准确的找到我们的目标用户。

　　这个是一个整个用户分析大的逻辑，我们可以把用户的行为分成两大块，刚刚也提到一块是在体系外的，我们自有的行为，还有一块是我们自由体系内的用户行为，整个会实现一个闭环，我们会发现你的用户从哪里来，在我们自由的体系内用户的访问路径是什么样的，获取了什么样的内容，从哪个点，哪个页面离开了我们这样的体系，进入了其他的网站或者是APP账外的体系之后，又通过什么样的关联形式最终回到我们的这样体系之内，这个是一个用户的路径闭环，通过每个环节我们对于数据的把握能够更精准的、更深入的去了解用户在整个移动互联网上面的行为。

　　最终，我们去做用户分析是为了解决最基本的这6个问题，我们会问自己，我们面对的用户是什么样的？传统意义上来讲我们会借助更多的调研，线下渠道的访谈，这样的方式去对我们的顾客，对我们的用户进行一些了解，基于移动互联网我们能够做的事情会更多，我们获取到的信息和数据会更大，最终我们发现，我们会看到你解决的问题是你的用户到底是谁，用户在什么样的时间，什么样的地点，做了什么事情，怎么样去做，为什么去做，我们通过数据的收集整理分析能够最终回答这些问题，从而实现我们对用户更精准的画像，所以这个是大体，我们觉得基于大数据，基于移动端，基于互联网用户数据的分析大体的逻辑。

　　第二部分讲讲易观到底怎么去做用户画像，我们自己能够做哪些事情，这个就是我们用户画像的体系，简单介绍一下易观，易观做这样的用户数据的时候，我们更多的是说，通过移动端用户使用APP的行为去描述这个用户大体是什么样的情况。举个简单的例子，比如说一个人在他的手机上装了哪些类型的APP，平常会用哪些类型的APP，从他使用APP的类别和使用APP的频次，时长的习惯上来看，我们可以从一定成上去描述这个用户是属于哪个类型的用户。如果用大众点评非常频繁，可能他对吃，或者是用外卖，对吃会比较在意，可能用淘宝用的比较多，用的时间比较长，那么他的购物倾向会更加明显，或者是比如说现在有一个APP叫查航班的，如果这个用户使用这类的APP时间比较长的话，可能判定他是一个经常往返与不同城市，不同国家之间，经常乘坐航班的商务人士，这只是一个例子，要综合判定这个用户是什么的情况，通过这个手段我们可以大体上做这样的事情。

　　所以我们自己构建的用户画像体系分两类，一个是用户形态的画像，包括用户基本的属性，性别，收入，年龄，学历，身处哪个区域，以及用户的分类，广告接触的行为，以及用户的触点，我们通过哪些类型的APP可以更频繁的接触到这些用户，更容易的接触到这些用户。比如说他的手机上装了100个APP，不一定每个都用，非常常用的有就是十个八个，这个是真正的用户的触点。第二个是用户行为的画像，我们可以看到用户在不同APP之间切换的行为，在产品内部使用的行为和路径，我们这两个目的是找到用户精准的分类，给不同用户人群实现标签化的描述，实现用户的画像。

　　实现用户画像，我们最终会达到什么样的结果呢？我们会对用户空间纬度上面的数据去进行分析，时间上的纬度进行分析，最后我们会获得这样的一些用户的基础的数据，比如说阅读的偏好，娱乐的偏好，媒体接触的习惯，最后我们会归纳出描述的因子会描述这些用户，会实现用户的标签化，在我们的系统上面，我们拿出一个用户来，我们会在他的属性栏看到有上百个标签，这个标签是能够相对来说比较全面的表述出来这个人的。这样我们对于用户的了解是更加深入的，未来不管你有新的营销的东西，或者是新的产品要推广，基于你对用户更深入的了解，其实你是能够更好的做到这些事情的。最终我们会把用户做一个大体的分类，把每一类的用户归到这样特征的属性当中，这样对于我们的用户群来讲，我们会更加的了解，针对不同类型的用户，我们营销的策略，用户管理的策略也会不太一样。

　　最终通过我们的数据可以实现什么呢，我们可以把用户分成不同的类型，我们可以通过了解用户，通过用户画像更好的实现营销、运营，实现我们更好的业务发展。我讲的这些东西只是用户分析，基于数据用户分析的一个方面，也是我们目前在做的事情，可能其他类型的公司是通过其他的方式对用户进行研究和画像，说到底在移动互联网这样的方式之下，通过互联网这样的接触渠道，去了解用户相对于我们传统的，以前的方式，对于用户的了解程度我们会更高，一旦你对你的用户更准确的了解，更准确的描述之后，其实对于你未来的企业的发展应该是有很大的帮助的，这也是我们为什么致力于去做这样的服务和产品的目的，所以今天给大家分享的内容就这么多，大体上是对于我们的想法，谢谢大家。

　　【万小雯】：谢谢潘总的分享，你分享的内容有包括非常多的部分，有包括用户数据的构成，用户数据分析的逻辑和平台以及模型的构建，其实对于你一开始说自己不是专业的人员，我觉得这实在是自谦之词。让我们再给潘总一些掌声。接下来有请第二位分享嘉宾——珍岛集团副总裁姜敏上台为我们带来《互联网精准营销怎么整》主题分享。

　　【姜敏】：非常荣幸今天上午参加这次的沙龙，我今天分享的主题是互联网精准营销怎么整。我在考虑这个议题的时候也在想我到底要说一些什么，最后我希望这次能讲的比较简单易懂一些。

　　我为什么把整字画一个圈，这个有两个含义，第一个我说一下互联网精准营销的操作方法，技术手段，第二个提到整字，我要强调一个整合的作用，不仅仅是用互联网的精准营销去进行推广，进行广告投放，更多的是在整个体系，企业运营过程当中去做一些整体的思路，这个我会讲一下方法论的问题。

　　大家可以看到第一句话，这个是上个世纪百货商店之父说的“我知道我的广告废浪费了一半，但是却不知道在哪里浪费了一半”这就意味着它是一个难题，一个世纪过去了，我们可以不可以解决这个难题，我告诉大家在这两年我们看到了希望。

　　再简单介绍一下数字营销的现状是什么，从互联网开始，21世纪开始数字营销的业态蓬勃发展，我是在互联网领域从业了15年，做过甲方也做过乙方，也是随着整个生态发展起来的，我们看到在整个传统数字营销领域有很多红利已经逐渐的消失了，尤其是广告资源的红利，比如说在2000年前传统互联网媒体的硬广资源性价比非常高。从我个人的观点来说，数字营销的红利已经逐步的消失，我们还可以做一些什么事情，这是一个问号。

　　我想和大家讨论一下，我们和用户的距离到底是进了还是远了，随着整个数据化生态的发展，我们看到和用户接触的机会更多，更容易了，这个是数字营销的特征，看似是近了，但是由于数字化生态的发展，造就了大量的噪音，其实是信息的膨胀，信息的爆炸。另外再加上这两年移动互联网的迅猛发展造成了媒体的碎片化，我们的企业和品牌寻找我们的用户的时候很困难，如果没有办法分析，你很难找到一个精准的投放媒体或者是投放资源，所以是更困难了。

　　这次会议的主题是我们需要做什么，我们需要做精准营销，我们是建立在大数据的背景之下，精准营销的特点就是准，因为准所以可以省，所以为什么很荣幸的告诉大家，这两年我们终于找到了一些解决方案，可以找回剩下50%的广告预算，或者是降低你的广告成本。这里我为大家准备了三把利剑，就是我们怎么去做精准营销，当中还是一个整字，最上面有一个精准投放，为什么要整合，因为如果我们企业品牌希望把精准营销，精准投放方式的结果去落地以及放大，甚至持续的话，我们在企业的生产经营过程当中，营销过程当中是需要有立体化的打方。

　　所以为大家准备第一把利剑，如果大家有过对精准营销投放方式的了解应该已经知道了，就是基于大数据的广告营销手段，它可以找回50%的广告费，因为标签化，在海量的互联网行为数据当中对人群做标签化。大数据营销背后实际改变了什么东西，本质上改变了什么，其实它就是改变了一个媒体采购的方式，或者是广告媒体采购的方向。我们从原先的媒体资源的采购改为对受众的采购。媒体资源的采购很简单，就是采购一些硬广，这一定会造成浪费，因为他就是不精准。

　　比如说我们是一个男性用品的品牌，我们需要去投放广告，我们怎么去选择媒体呢，按照传统的媒体采购的方式，我们可能会去选择军事的网站，从我们的概念当中男性可能对于军事更感冒，但是实际上我们不排除有女性同跑对军事感兴趣，另外就是这个网站上的男性同胞是不是符合你的品牌定位，是不是符合你品牌的诉求都是不知道的。所以相比较之下，按照受众采购媒体资源的方式优势非常突出，它也是基于大数据的背景下采购的。比如说我们男性用品要去做投放，精准营销的采购方式上我们怎么去做呢，就是我利用标签去采购资源，就是选择男性，不会触达女性，并且有一些关注的立体纬度，根据这些纬度采购的话就能够达到精准，这个是整个大数据营销背后的采购逻辑。

　　怎么找到你的用户，这是一个逻辑图，我们通过这些大数据程序化购买的平台去采购我们的流量，采购我们的媒体资源。两者的区别，这两个平台的共性都是对用户标签化，下面有一个图，就是把这个人完全数字化，但他们标签化的方式不一样。

　　接下来是进行数据的优化，因为是需要不断的去分析数据，优化数据，优化完以后我们就可以看到，一段时间的投放之后就可以做到精准化，就可以有了你的精准用户画像。我这里给大家带来一个案例，带来一个在线家装平台的案例，让大家有一个精准营销步骤过程的认识。它分三个步骤，第一个初始化用户标签，然后是推送，然后是优化。这家家装平台的诉求是提高知名度和有效曝光，第一个就是标签化处理用户，他选择了按照年龄，因为家装基本上是适婚年龄，有新房，很大一部分是主力，所以会选择适婚年龄的人群，然后是学历，兴趣，这个是我们对他进行的人群定向的图谱，然后我们开始进行人群特性，勾勒出目标潜在人群，有了这些标签以后，我们就可以根据这些标签让我们大数据平台自动的帮我们寻找适合的媒体。

　　大家还会比较关心的，就是最后投放的成绩是什么样的，我们可以看到，这个图非常漂亮，它的曝光是完全达到了要求，而且迅速的的产生了曝光量，第二个经过了优化之后点击率提高了2倍，点击率的指标非常关键，为什么点击率提高了2倍呢，背后的含义就是我们找到了更适合他的用户，因为只有你的信息触达到你的目标人群点击率才有可能提升然后我们还对它的ROI进行了跟踪，ROI也是在不停的上升，全年投放ROI比行业平均值高3倍。

　　我们刚刚讲的是精准营销的手段，第二个讲到整合，精准营销投放已经出去了，广告费用已经出去了，接下来我们怎么去能够沉淀或者是放大我们精准营销的效果呢？我们就需要关注会员体系，因为老会员的营销成本至少比获取新客的成本低30%，尤其是在现在的互联网的业态之下，以及有了更先进的移动互联网的触达方式可以更方便的和用户沟通，获取会员。

　　那么怎么去做呢？关于这个议题可以单独开一个分享，也是需要讲很大篇幅的，这里我就提到我们要关注什么，关注用户的终身价值，很多营销关注首次价值，我们要提倡关注用户的终身价值，因为现在获取新客的成本不停的在上升，怎么沉淀？关注两部分，第一个用户忠诚度的培养，这个有非常多的方式，从方法论上来说，我们可以做会员的积分体系，甚至我们要非常勤快的做我们的会员关怀，再有要和会员进行互动，做互动营销。再有我们需要做用户分析，就是当你沉淀下用户以及会员之后，我们要和用户去进行互动接触，现在因为有了移动互联网，比如说微信，我们和用户沟通的成本相对是比较低的，尤其是你的会员沟通成本是比较低的。

　　为什么要做会员分析？我们要去了解我们的用户，更精准化我们的用户画像，甚至通过用户了解到我们企业，或者是我们品牌当中缺少的东西，或者是可以提升的东西，从概念上来说这是一个C2B的模式。最后通过我们用户忠诚度的培养，我们沉淀下来的用户就是有忠诚度的，我们可以不断的对他进行再营销，而且这部分用户也会成为你品牌传播的利器。

　　第三把宝剑是我们要注重打造品牌，在座的有很多品牌客户，我今天着重偏向和大家分享在现在的互联网环境下，我们要注重口碑传播，新媒体的运营，因为现在是新媒体的时代，整个变化非常快，大家其他有和品牌互动的机会，也希望这个品牌能够接地气，能够有亲和力，几乎所有的品牌都在做这个事情。　　

　　再有就是品牌本身的转化也是非常高的。怎么去做呢？策略就是三部曲，第一个要口碑营造互联网品牌氛围。第二新媒体积累社会化资产，第三接地气做一个有温度的品牌。我主要给大家分享什么叫社会化资产，去年4月8号米粉节，这就是粉丝的力量，小米是屌丝的力量，我们提倡是粉丝的力量。它的会员粉丝，社会化资产积累在哪里，它的论坛，贴吧，微博都有做相当成功的运营，从微博的数据可以看到小米的微博都是百万级的粉丝数据，这些数据成就了它的品牌。

　　第二点跟大家分享一个我们品牌，尤其是做互联网推广的时候我们要接地气，这样才会有人气，做一个有温度的品牌，这样你的传播意图会更容易打动现在的互联网人群。效果上来说，所有的KPI都是超预期的，销售额的数据直接超了14.8倍，传播过程当中我们也是借助于精准营销的广告资源进行投放的。

　　今天的主题分享到此结束，最后做一个总结，我们做精准营销除了使用精准营销的手段以外，我们还需要去考虑整体的运营方式，放大以及踏实我们精准营销的结果，谢谢大家！

　　【万小雯】：谢谢姜总的分享，您刚刚从互联网精准营销行业的力不从心现状开篇，分析了如何用三把利剑击穿精准营销的痛点，有案例有理论，非常充实，让我们再给姜总一些掌声。那接下来的时间留给在座各位，两位嘉宾感觉还有很多料和包袱没有抖出来，欢迎大家台下去交流“挖料”，最后谢谢大家对于互联网精准营销的关注，感谢大家今天的到来，谢谢。

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