阿里Unidesk的营销模型分析
在互联网人口红利末潮的当今,存量时代到来,“以消费者为中心的精细化运营”成为企业市场部思想最核心的口头禅。
导读
有思路才能反套路!
策划老油条,手里总备着几个营销模型傍身。在互联网人口红利末潮的当今,存量时代到来,“以消费者为中心的精细化运营”成为企业市场部思想最核心的口头禅。
但是,大部分企业仍然“知行不一”,市场费用的投放仍是粗放模式,一味追求曝光,而看不见增长效果,找不到发力的突破口,“快速试错”反而变成了另一句口头禅,根据外行的老板的“笃定”一投再投,最终恶性循环而不自知。
刚入行时,很奇怪为什么市场部在大多老板眼中仅剩下“只会乱花钱,不产粮”的刻板印象,直到见识了N种大同小异的操作后,才理解行业和KPI就是如此。
所谓“以消费者为中心的精细化运营”,缺少了方向盘,当然无能为力。
节前节后的这段时间,正是品牌投放的高峰期,有不少刚负责品牌投放的朋友一起讨论,要怎么来实现真实的品牌增长这个话题。
(1)保ROI的直播?
(2)大量的KOI投放?
(3)广告霸屏?
(4)钻展、直通车烧钱?
(5)活动刺激消费者?
我们可以发现,上述任何一种方式,都可以让GMV短期性地提高,但是这真的是所谓的“以消费者为中心的精细化运营”和“品牌价值的提高”么?
来详细聊聊阿里提出过的2大营销模型。分别是:
AIPL模型:首次实现品牌人群资产定量化、链路化运营
FAST模型:从数量和质量上衡量消费者运营健康度模型
一、AIPL模型(首次实现品牌人群资产定量化、链路化运营)
(1)介绍AIPL模型
“品牌人群资产”这个词是大家都知道,潦草地解释:认识、认同该品牌的人越多,该品牌越具备价值。
所谓的“人群资产”是一个很难量化统计的概念。而作为支撑阿里全域营销概念落地的关键一环,AIPL模型便是可以把品牌在阿里系的人群资产定量化运营的模型。
A(Awareness),品牌认知人群。包含被品牌或商品在阿里生态内任何渠道的信息所触及的消费者人群;
I(Interest),品牌兴趣人群(即发生过品牌倾向搜索的人群)。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人;
P(Purchase),品牌购买人群,指购买过品牌商品的人(去重忠诚消费者人数);
L(Loyalty),品牌忠诚人群,包括复购、正向评论、分享的人。
(2)AIPL模型作用——让品牌人群资产链路化运营
这个作用与AARRR模型的作用类似,让认知人群(A)向核心用户(L)进行快速转变。品牌通过对应的内容和渠道,与不同类型的用户人群进行沟通,以便达成高效的链路转化,积累核心忠诚用户。
(3)AIPL执行模块——策略解决方案(核心:挖掘对应渠道及渠道运营方式)
问题:
① A人群量级太少
解决方式:
加大资源投放,投放品牌广告,配合渠道资源进行投放拉新;
大多数公司品牌部考核的是曝光、点击,所以媒介公司给到甲方的传播层面数据也是这些。因为技术和资源的限制,通常仅在单场活动中让用户快速完成认知→付费的动作,这仅仅只是在浅营销层面内挖掘触达人群。
举个例子:我们都知道线下广告效率是极低的,但为什么城市经常投放大品牌的显眼的广告(且这些广告大多以品宣为主,而不以折扣活动为主),而不放弃这部分预算呢?
分析消费者心理,频繁且有效的品牌曝光能快速建立消费者认知。线下品牌广告的意义早已经不在于让消费者当场下定决心购买产品,而是让消费者对产品及品牌产生认知度,知道品牌怎么读,最好是当消费者想买某款产品时就想到你的品牌。
这就是A人群的重要性。
② I人群难以变为P人群——转化率太低
解决方式:
有了触达便需要转化。I人群可根据点击渠道划分不同的标签类型,例如对促销折扣敏感型,即可用活动进行销售转化;有的是通过明星活动触达,则可以绑定明星IP产品吸引其购买;
消费者是人,具备不同的兴趣标签,既然已经将A人群筛选到了I人群,即需要针对其需求,制定更为精细的转化方案。
以下是阿里AIPL各模块的字段描述:
二、FAST模型(从数量和质量上衡量消费者运营健康度模型)
(1)介绍FAST模型
F(Fertility),指AIPL人群总数量指数,
曾达到过AIPL状态的消费者去重总量指数化后的结果。
A (Advancing),指AIPL人群转化率。
多场景提高消费者活跃度,促进人群链路正向流转;多渠道种草人群沉淀后,进一步筛选优质人群,通过钻展渠道进行广告触达;品牌内沉淀人群细分,对消费者进行分层运营,差异化营销,促进整体消费者的流转与转化;
S(Superiority),高价值人群总量-会员总量。
会员/粉丝人群对于品牌而言价值巨大,能够为品牌大 促提供惊人的爆发力;通过线上线下联动、联合品牌营销,以及借助平台的新零售等场景如天猫 U 先、淘宝彩蛋、智能母婴室扩大品牌的会员/粉丝量级,为后续的会员/粉丝运营打下基础;
T(Thriving),高价值人群活跃率-会员活跃率。
借势大促,提高会员/粉丝活跃度,激发会员/粉丝 潜在价值,为品牌 GMV目标完成提供助力;对会员/粉丝按照 RFM 指标进行分层运营,优化激活效率,千人千权触达惩戒,公私域结合,赋能会员/粉丝运营;
(2)FAST模型作用——更加准确的衡量品牌营销运营效率
对于一个品牌来说,消费者的声音是极其重要的,品牌引导消费者的关注,其实是将主要核心围绕着消费者需求而展开的。为了达到培养并拓展品牌的忠诚用户,必然要对消费者的深入理解。
要真正实现消费者运营,最重要的是对数据的运用。
只有知道品牌的消费者是什么人,他们有什么需求,并且成功地触达,才能最大化消费者的商业价值。
FAST体系在数量指标层面,提供全网消费人群总量(Fertility)和高价值人群-会员总量 (Superiority);在质量指标层面,提供了人群转化率 (Advancing)和会员活跃率 (Thriving)。
(3)FAST执行模块 —— 辅助AIPL模型制定指标、多场景营销
使用场景①:活动指标制定
使用AIPL模型制定指标,应当了解AIPL模型各模块的核心定义。
橘先生在写本篇文章时,也同步调研了相关资料。有趣的是,我与收录于MBA智库的相关信息的观点并不相同。以下是来自MBA智库的资料原文信息(原参考文献来源于公众号-JS策划人):
某品牌通过对双11 GMV目标拆解,反推出各层级人群体量需求
它的思路是先把总的GMV目标拆解成新客销售目标和老客销售目标,然后新客销售目标又拆解到A的销售额和I的销售额,再根据以往对等量级的大促活动A的销售转化率和客单价,就可以推算出这次需要的A人群的体量需求。同理也可以分别反推出I、P、L的人群体量需求。具体拆解思路如下图:
按照上述步骤进行预估后,发现认知兴趣(A、I)链路有一定的缺口。后续通过优化营销预算投入,追加一定的营销费用,最终在双11期间的新老客成交额均超额完成,并且对比去年双11 GMV增长超过2倍。
*相反观点*
(1)新客销售额目标 —— A销售额定义
前面提到A(Awareness),是品牌认知人群,即为在任何渠道的信息所触及的消费者人群;所以A则不应对应新客销售额指标,而应对应为渠道投放ROI指标,A转化率(如若为销售转化)应等于全渠道ROI投入产出比。且A销售额也应为双十一期间的各渠道整体销售额,而非新客销售额目标类目。
(PS:如果你认为A用户的转化是转化至I用户,而非P用户转化,那么连销售的ROI指标都不存在了~)
另图中②注释的新客转化率提升比例与整体转化率提升比例无强关联性,应该说这就是两个数据值,整体转化率包含了新客触达转化、老客触达复购等的综合性数值,不应该拿全渠道的新客转化率套用至整体转化率测算指标。
(2)老客销售额 —— P销售额定义
①关于P消费者总量部分的定义,看回阿里对于该字段的定义,应为2*365+180天购买过产品的用户,且需去除L用户。那么简单来说就是在两年半内通过各渠道购买过一次产品的用户定义为P用户。
所以,图中的P消费者总量部分描述有缺漏。
②图中的④注释同上述新客转化率提升比例一样,用老客转化率定义整体转率,公式描述有误。
以上便是橘对JS策划人关于AIPL模型一文的不同看法,欢迎指正。我认为如果需要使用新模式为指标进行定义,应了解营销模型内各模块的详细字段后再做考量。
使用场景②:多场景营销
APIL模型与FAST模块更多对应的是多场景营销,与所谓AARRR漏斗运营模型不同的是,前两者把消费者做了更深的定义,APIL模型也更适用于平台电商、快消品渠道等,反而不适用于非销售转化的社交平台指标。
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