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吴公鼎:隐藏的消费者“DNA” | 深度观点

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2020年9月2日 | 营销管理

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吴公鼎先生 Mr. Kung-Ting Wu
港大ICB客席讲师
北京冶乐咨询有限公司的管理合伙人兼首席顾问
美国宾州大学沃顿商学院MBA


天猫每年都会出具一系列生活趋势报告,从之前的消费数据中洞察消费者未来的购买方向,并据此来判断当下的生活态度与潮流趋势。比如“以快求慢”系列消费数据,体现了现代年轻人更愿意在自动翻猫砂、扫地机器人等智能工具上增加花费,而把省下来的时间做一些更有小资情调的事。这是数据驱动下对购物者消费行为的洞察,将对商家未来的营销操作方向产生积极影响。那么,如何才能有效利用数据来指导营销策略?

8月6日下午,在香港大学SPACE中国商业学院企业(港大ICB)课堂活动,港大ICB客席讲师、购物者营销与零售管理研究生文凭课程任课老师吴公鼎先生,通过剖析经典案例,与大家一道解读数据、购物者洞察与营销操作三者之间的有机关联。


避免掉入“总账一算,基本白干”的折扣促销坑

价格折扣力度与销售增量往往存在着某些必然联系,但这其中又有一定的尺度需要把握,否则过犹不及。当我们初看一组价格折扣与销量的相关数据时,或许一时间看不出所以然。此时,一个好习惯是先找到一个维度去给这些数据做排序,而后才能够看其发展变化的趋势。下面,我们就以某品牌2019年的促销数据为例,通过具体分析洞察其中规律。

该品牌在2019年一共做了8档促销,自促销方案1至方案8,折扣力度分别为:24%、17%、12%、20%、18%、35%、10%、30%、15%;依次对应的销售增量为:72%、69%、50%、78%、70%、71%、30%、75%、64%。

初看这样两组数据,我们很难观察出折扣力度和销售增量之间的关系,但如果我们确定以“价格折扣”这个维度来做按升序排序,并附画趋势图,那就能很清晰地看到:当折扣达到20%时,价格的杀伤力就消失了,折扣越高销量反而有所下降。由此,我们可以得出洞察与启示:价格折扣力度与销售增量并不完全成正相关关系,所以,价格促销需将折扣力度管控在合理范围内。

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价格促销中,有这样一句俗语点出了关键问题:“总账一算,基本白干。”促销的确很重要,但归根结底还是要有一个成熟的促销机制和定价机制来解决收益痛点。

在产品定价方式中,有一种方式叫做Loss Leader Pricing招徕定价,指的是故意降低某个大家熟知产品的价格,从而让消费者产生这里售卖的所有商品都是低价的错觉。商家依靠的是某一商品不赚钱甚至贴钱、同时提高其他商品价格的方式赚回利润。但有些零售商定价却反其道而行之。比如,某款运动型饮料,一般售价4元,但在某些写字楼里却卖到4.9元,很多人表示不理解。

实际上,影响定价的关键还是要考虑你需要达到何种目的。比如有些写字楼的自动售卖冰柜中的商品定价低,或许是因为该零售品牌刚刚进入一个新城市,好不容易谈下了50栋写字楼,其目的就是在最短的时间内让更多的人有机会打开冰柜;而如果有些写字楼的自动售卖冰柜中商品的定价高,或许是因为该零售商已经做过数据调研,这栋写字楼中的白领对价格并不敏感,便利最为重要,他们希望通过溢价的方式将利润拉回来。总而言之,目的不同,则营销策略有别。      
 

借助产品及行为倒推消费者“DNA档案”

数据不仅影响促销折扣,还可以帮助我们深入挖掘消费者信息。天猫的生活趋势报告实际上是将消费数据进行倒推,通过洞察消费者行为来给他的消费者做分类、打标签。

这并不是天猫的独创做法,英国最大的零售商乐购(Tesco)旗下有一家公司就是专门做数据分析的,他们有一个“DNA项目”,即依据“商品DNA”数据对消费者进行分类,并对每个购物者建立不同的“DNA档案”,其内涵包括四个部分:产品DNA(针对每个产品的价格、质量、新鲜度、包装大小等进行评分);购物者DNA(购物者小票产品的特性加总);购物者分类(将DNA类似的购物者划分为同一个购物者群体)以及基于购物者分类的客制化营销。 

每个产品进店之前,我们需要先把产品的底层属性进行拆解,之后再根据消费者选择购买的商品进行倒推。当购物者购买的商品达到一定量时,就可以反推出购物者的“DNA”。以一个经常在乐购购买商品的女士数据为例,其购买Quick cook(速食食品)的数据非常高,但购买Scratch(指从头到尾自己加工菜品)的数据为负数,同时,她还会购买一些单人产品,那我们大概就可以判断出她是单身,属于便利型消费者。 

基于上述数据和累积,零售商可以做的事情有很多,而最重要的则是将底层思路套用到我们自己的商业的语境中,将购物者进行细分,针对不同购物者群体进行沟通,创造相应的消费场景。我曾经给一家开在南京黄金地段,但人流量不佳的零售商讲课,我发现其高管是一位养猫的单身女士,所以我建议他们每周辟出一个50平米的地方来举办与宠物有关的活动。比如请南京最好的宠物专家来讲座,一定会吸引一群收入水平不低的消费者。这些人再带同事朋友来,一个活动的人流量就可以抵该店两个周末的人流量。  
 

提高会员留存率还需要“看人下菜”

当我们为消费者建立起“DNA档案”,可以做的事就会更多,尤其是会员维护方面。我们以某欧洲健身房会员留存案例来做会员画像的数据分析。健身房会通过洞察会员的行为,如是否有效运用了健身房的资源、平均每周大概来几次、年龄如何分布、缴会费的时长、一年的会员费用、流失率等等,将会员细分为不同群体,分别为:“健康发烧友”“社交爱好者”“偶尔健身者”和“减肥者”。 

对会员进行分类有助于发掘高价值会员,并发现他们的需求,是会员留存策略的关键一步。价值越高且流失率越高的会员是留存计划关注的重点对象。假设一位会员一年消费1万,但他家距离健身房需要坐5站地铁,而其所在小区附近又恰好新开了健身房,我们就可以判定他是高流失率会员,要想办法让他留下来。 

不同的会员,流失概率不同。对于想减肥的那部分会员,你可以制定定制化的减重方案,考量一下店里专门做减肥的教练是否足够;对于想要社交的会员,你可以考虑设置一个水吧,只要会员连续去三个月就可以获得无限畅饮特权;对健身狂而言,就要设计更多超累超爽的健身课程;最后,对于偶尔健身的会员,我们可以考虑按次收费,打消消费者购买会员卡又担心浪费的顾虑。

在会员数据这一环,我们还可以将掌握的数据资源与供应商、品牌商进行合作,更好地服务于我们的消费者。

总而言之,数据不仅可以指导我们在营销中的具体促销策略,也可以帮助我们分析顾客消费行为,建立消费者“DNA档案”,同时还可以帮助我们更有效地留存会员。
 

Q&A 

问题一:互联网行业的营销更偏重数字化,信奉“天下武功唯快不破”,但往往忽视了对基本功的锤炼。对数字的极致追求和扎实理论框架,这两者之间的关系该如何平衡?

两者之间底层的逻辑思路是相通的,本质上没有太大差距。前几年我个人比较接受“唯快不破”这一概念,但现在我又对此有了一些疑问。像我们这样规模的公司是大浪淘沙才留存下来的。尝试新事物的前提,是你最好能够对底层逻辑有一定的了解,否则新事物的成功率会较低。我们能够看到的存活下来的光鲜的公司终归是少数。所以,我的立场是千万不要排斥新事物,但在尝试之前,应该要有一些基础的底层逻辑思路来支撑。基本功扎实了才会让成功率提高。

问题二:生鲜电商行业毛利低,自营成本投入的空间也不大,在会员建设方面有哪些好的建议或优秀案例?

在这方面做的比较好的案例我们可以参考Costco的会员制。Costco的毛利率也很低,但其大部分盈利来自于会员费。同时,会员的客单价特别高,一般是美国人两个礼拜的购买量。此外,Costco还有一个有趣且强悍的地方,就是“寻宝”的概念,他们会选择一些性价比极高,或不易买到的商品进行售卖,一旦售完,便不会再有,以此来吸引会员。让会员不时有寻宝般的新鲜感,是一个重要的吸引力。