Notas de clase|No existe marketing que no funcione

Este libro es una introducción al marketing basado en datos. El autor lo llevará a analizar en profundidad las causas del marketing ineficaz y lo ayudará a utilizar el pensamiento basado en datos para mejorar la eficiencia del marketing.

El autor de este libro, Wang Zeyun, es actualmente el Director de Análisis de Datos de Ogilvy & Mather Group. Ha estado involucrado en la industria de las comunicaciones de marketing durante más de diez años y ha prestado servicios a más de 100 marcas en diversas industrias, aproximadamente la mitad de las cuales son empresas de Fortune 500 o empresas que cotizan en bolsa. A lo largo de los años, el autor ha descubierto un problema que ha afectado a muchas empresas: la eficiencia del marketing.

Muchas veces, el Partido A ha trabajado duro para crear un producto y gastado mucho dinero para promocionarlo, pero los consumidores no están interesados ​​en absoluto y no están dispuestos a gastar dinero para comprarlo. La parte A suele estar muy enojada y agraviada, pensando que mi producto es tan bueno, ¿por qué no lo compras? A veces cuestionan los servicios de la empresa del Partido B, que es la empresa de marketing y relaciones públicas. El Partido B también se siente agraviado porque estoy satisfaciendo sus necesidades muy en serio y los resultados no son culpa mía.

En esta era de big data, el entorno de datos ha experimentado cambios trascendentales. La aplicación del pensamiento basado en datos al campo del marketing puede mejorar enormemente la eficiencia del marketing. Muchas veces, solo necesitamos descubrir los datos detrás del problema y analizarlos y utilizarlos correctamente para descubrir los patrones detrás de muchos fenómenos y encontrar las soluciones más efectivas.

El marketing ineficaz suele ser marketing de autopromoción. El nombre en inglés de mi libro es "NO Marketing de "Self-Happiness"". Por supuesto, la palabra "Self-Happiness" no está en el diccionario, es chinglish. Dejemos que "no válido" corresponda a "autopromoción" para decirles a todos que el marketing ineficaz a menudo ocurre porque las empresas se autopromocionan. Como acabo de decir, las empresas sienten que han agotado sus habilidades. Han producido buenos productos y han encontrado las mejores empresas para promocionarlos, pero lo que les dan a los consumidores no es lo que los consumidores necesitan. Detrás de esto, el problema radica en la desviación de la perspectiva. . El problema detrás de esto es el sesgo de perspectiva. Las empresas analizan los problemas desde la perspectiva de las empresas, pero los consumidores también tienen sus propias perspectivas. Ésta es la primera razón del surgimiento de un marketing ineficaz.

Primero, centrémonos en qué es la perspectiva empresarial, cuál es la perspectiva del consumidor y cómo los datos pueden ayudarnos a comprender la diferencia entre estas dos perspectivas.

Permítanme darles un caso que el autor acaba de completar recientemente. Este caso no es de este libro, pero la forma de pensar utilizada es de este libro. Este caso es una marca de cocina de Sichuan. El fundador de la marca dijo que siempre han insistido en la calidad de los ingredientes y tienen altos requisitos de sabor, y no han aumentado los precios. Los fundadores incluso afirmaron que lanzarán platos a un yuan para brindar mayores beneficios a los consumidores. Pero cada vez son menos los consumidores que van a la tienda. Él está muy angustiado y no entiende.

Mire, se puede decir que esta es una empresa concienzuda que se toma en serio a los consumidores. ¿Por qué los consumidores no la compran? El autor le ayudó a entender la imagen de la marca. Un vínculo clave es ver cómo se ve la marca en sus mentes desde la perspectiva de los consumidores.

El autor utilizó muchos tipos diferentes de datos, incluidos datos sobre todo el sector de la restauración, es decir, datos de la industria y datos de encuestas a consumidores. En primer lugar, en los datos de todo el mercado de restauración chino en 2017, solo el 16,4% de los consumidores anteponen la rentabilidad a la hora de pedir comida. Cuando todo el mundo recomienda una marca de restauración a las personas que les rodean, el motivo principal no es el precio. La relación de precios es muy baja. Entonces, el precio no es tan crítico. Entonces, ¿qué es lo que realmente le importa a la gente? Realizamos una encuesta con una muestra grande y los datos mostraron que la prioridad número uno era el gusto. Como puedes imaginar, mientras sea una comida, lo primero que le importa a la gente es si sabe bien o no. Sin embargo, si lo único que te importa es la comida deliciosa, ahora puedes pedir comida para llevar. Entonces, si sales a comer, ¿qué buscas además del sabor?

Los resultados son interesantes, la respuesta es ambiente, ambiente, servicio y otras cosas que desaniman a la gente. Especialmente la nueva generación de consumidores, los nacidos en los años 1990, están más dispuestos a gastar dinero en estos factores. Verás, a veces algunos restaurantes de celebridades de Internet son muy populares, pero sus platos pueden no tener un sabor tan increíble, pero la gente sigue yendo allí, ¿para qué? La imagen suele ser una especie de satisfacción psicológica. Por ejemplo, me siento muy relajado allí, el ambiente es muy bueno o puedo enviar una tarjeta a un círculo de amigos, e ir a este lugar es una experiencia. Hay una gran razón por la que muchas personas salen a comer no sólo para comer algo, sino principalmente para relajarse y disfrutar.

Pero el fundador que acabamos de mencionar cree que el precio bajo es importante. Siempre han insistido en no subir los precios, pero en realidad han asumido muchos costes. El costo más directo son las bajas ganancias, el medio ambiente no se puede mejorar y los consumidores no están dispuestos a venir, lo que resulta en ganancias aún menores. Esto crea un círculo vicioso.

Para comprender mejor este problema, el autor también realizó entrevistas a consumidores. Uno de los consumidores leales de la marca dijo que suele comer aquí porque el subsidio diario de comida de su empresa es de más de 40 yuanes. Este es el único restaurante del barrio donde puedes permitirte comer bien a este precio. Verá, su comportamiento fue leal, pero en cuanto a actitud, realmente no se enamoró de la marca. Otro consumidor dijo que si invitara a amigos a cenar, definitivamente no vendría a este restaurante porque el ambiente es muy normal, especialmente cuando paga 50 por persona al final de la caja, la otra parte pensaría que es tacaño.

Ésta es la enorme diferencia entre la perspectiva empresarial y la perspectiva del consumidor. El fundador de la marca tuvo insomnio esa noche y consideró que buscar alta calidad y bajo precio era el mejor servicio. Sin embargo, cuando los consumidores tomaban decisiones de compra, además del sabor, lo que más les importaba era una buena experiencia durante la comida. , que la marca no pudo proporcionar en ese momento.

¿Qué es una perspectiva de marketing? Es la intersección de la perspectiva empresarial y la perspectiva del consumidor, es decir, las funciones que la marca puede proporcionar y que los consumidores realmente necesitan. Es esta intersección la que queremos dar a conocer y promover, para mejorar enormemente el efecto de marketing.

Esta es la primera razón de la mala eficacia del marketing que comparto con usted: la desviación de perspectiva.

A continuación, déjame hablarte del segundo motivo, la lectura errónea de los datos.

Algunas empresas piensan que los datos son muy importantes y gastan dinero en análisis de datos, pero descubren que no es eficiente seguir los resultados del análisis de datos. ¿Por qué? Detrás de este problema está el análisis e interpretación incorrectos de los datos por parte de muchas personas. Por ejemplo, en lo que respecta a las capacidades y limitaciones de los límites del big data.

Según la definición de IBM, el big data tiene cinco características principales, también conocida como teoría de los 5V, porque todas estas cinco características principales comienzan con la letra V. Usamos chino para expresarlo. El primero es gran cantidad, es decir, la cantidad de datos es muy grande; el segundo es puntualidad, que puede entenderse como instantáneo y muy rápido; el tercero es diversidad, que también puede entenderse; debe entenderse como diversificación, es decir, hay muchos tipos de big data, que pueden reflejar muchos aspectos del problema; el cuarto es valioso; Estas son las cinco características del big data.

Pero algunas personas creen demasiado en big data y piensan que mientras el resultado se obtenga mediante big data, debe ser correcto. Hay dos aspectos principales en nuestro análisis del problema. Un aspecto es la gran cantidad y variedad de big data que acabamos de mencionar. Sin embargo, es posible que la gran cantidad y variedad de datos no reflejen completamente el problema.

Por poner un ejemplo en el libro, una determinada marca de purificadores de aire quiere saber a quién se le debe vender el producto. ¿Cómo utiliza big data? Iba a todos los usuarios en línea que habían hablado sobre el purificador durante un período de tiempo y recopilaba sus datos. Los datos les dijeron que la mayoría de las personas discutidas estaban comprando purificadores por primera vez. Por lo tanto, podemos concluir que esta empresa debería dirigirse a los consumidores que están dispuestos a comprar su primer purificador. ¿No es esto injusto?

Esto puede parecer una relación de causa y efecto, pero en realidad encontrarás que las personas que ya han comprado un purificador y necesitan comprar un segundo o tercer purificador no estarán en línea con tanta frecuencia como los novatos. Discuta este tema. También pueden ser el grupo principal de personas que compran purificadores, pero los datos de los que acabamos de hablar no pueden cubrir a este grupo de personas. Por lo tanto, cuando utilizamos big data, debemos prestar atención a si puede reflejar el problema de manera integral y no simplemente sacar conclusiones a través de relaciones causales. Esto es una manifestación de una mala comprensión de los límites de las capacidades de big data.

A continuación, hablemos de la segunda manifestación de malentendidos sobre big data.

Mucha gente piensa que mientras los datos sean reales, deben ser útiles, pero en realidad no es así.

Para dar otro ejemplo del libro, el autor previamente hizo una evaluación de portavoz de una determinada marca y evaluó si la estrella de cine Zhang Chen era adecuada para respaldar la marca. El autor recopiló todos los datos relacionados con Zhang Zhen de todo Internet en los últimos seis meses. Todos estos datos son reales, pero después de una clasificación preliminar, se descubrió que más de la mitad de los datos eran inútiles. Por ejemplo, hay muchos datos sobre Zhang Zhenyue. Cuando se recopilaron los datos, la palabra Zhang Zhen se incluyó en Zhang Zhenyue. También hay una estrella particularmente famosa que cuenta historias de fantasmas, también llamada Zhang Zhen, que tiene el mismo nombre y apellido, y un actor de doblaje muy famoso, también llamado Zhang Zhen.

Todos estos datos están mezclados. Todos estos datos son ciertos, pero no todos útiles. Especialmente cuando se hace análisis semántico y se intenta analizar las actitudes de los consumidores, es muy difícil porque el chino es muy complejo y la misma emoción se puede describir con muchos tipos de palabras, lo que plantea grandes obstáculos para la identificación de datos.

Los dos sesgos en la interpretación de datos que acabamos de mencionar reflejan el problema de simplemente establecer relaciones causales. Vemos muchos datos y mucho dinero, y sentimos que los resultados son correctos, pero es posible que haya algunos requisitos previos muy importantes que no se hayan encontrado. Por ejemplo, el purificador de aire mencionado hace un momento también lo compran usuarios antiguos, pero sus datos en Internet son relativamente pequeños, por lo que es fácil ignorarlo durante el análisis.

Puede parecer que estoy hablando mal de big data, pero no es así. En esta era, los datos reciben cada vez más atención y se vuelven cada vez más útiles. Lo que perseguimos es ayudar a las empresas a descubrir la esencia de los problemas a través del pensamiento basado en datos y luego resolverlos. Pero en este proceso, no hay que deificar los big data. Todos los tipos de datos son sólo herramientas.

En primer lugar, permítanme presentarles que en el entorno digital, el modelo de trabajo de nuestros especialistas en marketing ha cambiado mucho respecto a antes. El modelo de marketing tradicional es que el cliente de la Parte A primero propone un objetivo y luego hacemos una lluvia de ideas a puerta cerrada y elaboramos un plan para el cliente, independientemente de si el objetivo es correcto o no. El cliente no estaba satisfecho, pero no sabía lo que quería, así que le dijo que volviera y lo cambiara. Por lo tanto, todos continuaron volviendo para intercambiar ideas y, basándose en su propia inteligencia y experiencia histórica, a veces elaboraron más de una docena de versiones del plan. Finalmente, cuando llegó el momento, el cliente analizó muchas soluciones y dijo que sería mejor utilizar la primera versión. Luego, durante la fase de implementación, seguimos estrictamente el plan. Finalmente, se escribe un informe al cliente. El cliente puede no estar muy satisfecho y, en ocasiones, puede sentir que el efecto no es bueno y que el dinero gastado es un desperdicio.

Ahora, en la era de los datos, el proceso de marketing ha experimentado cambios fundamentales. Hemos alargado todo el proceso de trabajo y todos los procesos de toma de decisiones deben introducir datos, desde qué estrategias formular hasta qué medios elegir y qué temas utilizar, debemos utilizar datos que nos ayuden a mejorar la eficiencia en la toma de decisiones. Por ejemplo, si un cliente plantea un objetivo poco realista, podemos usar datos para ayudarlo a corregirlo; por ejemplo, si quiero hacer un programa para consumidores, los datos pueden decirnos quiénes son los consumidores, cuáles son sus características, y lo que compran en línea. Durante el proceso de ejecución, el mercado cambiará y los datos de seguimiento en tiempo real pueden ayudarnos a optimizar nuestras estrategias. De esta manera, después de todo el proceso, nuestro plan definitivamente será más eficiente. La acumulación de estos datos se convertirá en la base de nuestro nuevo plan para el próximo año, que se convertirá en un circuito cerrado eficaz.

Te preguntarás, ¿qué se debe hacer específicamente? El autor compartió con ustedes un modelo clásico de Ogilvy, llamado modelo de intento de negocios de estrella roja, también llamado modelo 5C. Consta principalmente de 5 palabras, cada palabra comienza con la letra C. Las 5 direcciones correspondientes a este modelo son Empresas. categorías, competencia, consumidores, canales, puede utilizar este modelo para encontrar objetivos de marketing y cómo hacer marketing.

A continuación te explico detalladamente este modelo. El primer paso es conocer cómo es la situación de la propia empresa, los datos correspondientes son la influencia actual de la empresa, la situación de los usuarios, con qué recursos cuenta la propia empresa, a cuánto ascienden los gastos de promoción, etc.; El segundo paso se llama categoría, que es ¿En qué tipo de entorno me desarrollo y quién soy en este entorno? Puede obtener los datos aquí comprendiendo los informes de tendencias de la industria, los informes de consumidores de la industria y algunas herramientas de índice de red. obtener; el tercer paso, quiénes son mis competidores y cuál es su situación; el cuarto paso, quiénes son mis grupos de consumidores objetivo importantes y cuáles son sus características; el quinto paso, dónde están estas personas y cómo puedo llegar a ellos, cuáles; son sus canales de compra.

Al aclarar estas cinco preguntas, no sólo podrá entenderse a sí mismo, sino también comprender a sus competidores, a fin de formular objetivos comerciales y de marketing razonables. En este proceso, los datos se utilizan para muchos fines, dos de los cuales se destacan aquí.

En primer lugar, cómo utilizar el pensamiento de datos para encontrar oportunidades de mercado para las marcas. Tomemos un ejemplo reciente, una marca de campamento de pérdida de grasa en línea, que ayuda principalmente a las personas a perder grasa a través de dietas en línea y orientación sobre ejercicios. Usemos el modelo 5C para solucionarlo.

Primero, echemos un vistazo a la situación de esta empresa. Es de escala relativamente pequeña, tiene fondos limitados y tiene muy pocos gastos de promoción. Su principal competitividad es que todos sus miembros principales son de muy alto nivel. expertos en la industria, es decir, personas en los recursos de la red.

Y ha acumulado decenas de miles de estudiantes gracias a sus propios esfuerzos en los últimos años. Los antiguos estudiantes tienen una preferencia relativamente alta hacia la marca.

En segundo lugar, veamos las categorías. La industria de la pérdida de peso y el fitness es definitivamente un océano rojo con una competencia feroz. Hay varias marcas y las subdivisiones también lo están haciendo muy bien. Puedes comer sustitutos de comidas, ir al gimnasio a levantar pesas o practicar yoga, todo lo cual puede lograr resultados. En un entorno de océano rojo como este, una marca con una fortaleza financiera relativamente débil no estará en una buena situación.

En tercer lugar, miremos a los competidores. La diferencia entre este campo de pérdida de grasa y otros productos también es limitada. Hicimos una investigación de usuarios y los datos mostraron que las personas no podían notar la diferencia funcional entre su marca y otras marcas. Es muy difícil ganar con diferenciación y con su desempeño en ese momento.

Luego nos fijamos en los puntos cuatro y cinco, que es lo que les está sucediendo a los consumidores y dónde se encuentran. El autor hizo un retrato de la multitud y encontró algo particularmente interesante en el proceso de perder peso y estar en forma: el obstáculo más difícil de superar para las personas son las barreras psicológicas. Más del 40% de las personas eligieron esta opción. ¿Qué se refleja detrás de esto? No es que las personas que quieren perder peso no sepan cómo hacerlo o no tengan dinero, es sólo que no pueden hacerlo. Sé que no debería comer demasiados dulces, pero todavía no puedo controlar mis manos buscando pasteles y helados; sé que debería acostarme temprano y levantarme temprano, pero me desplazo por Weibo hasta las dos en punto. ; Sé que tengo tiempo para correr hoy, pero simplemente no quiero salir. Ésta es la cuestión más crítica.

Entonces, con esto en mente, la marca simplemente agregó un equipo de expertos en psicología del fitness para ayudar a abordar los obstáculos mentales. De esta forma, la marca se diferenciaba y los consumidores tenían una gran demanda de esta nueva característica. Y, de esta forma, la marca ni siquiera compite con otros pares porque nadie puede solucionar este problema.

Verá, al clasificar el modelo 5C y aplicar el pensamiento basado en datos, este campamento de pérdida de grasa en línea ha encontrado una manera de destacarse de la competencia y mejorar la eficiencia.

Hablemos de cómo recopilar datos de la competencia. El autor destaca una herramienta potencialmente infravalorada: el índice Baidu. Mucha gente usa el índice Baidu, pero mira principalmente la primera página, que es el cambio en las tendencias de búsqueda. La segunda página tiene un mapeo de demanda. Este mapeo es muy útil y puede ayudar a las marcas a encontrar a sus competidores reales. Por ejemplo, si busca la marca de pasta de dientes Colgate, en el mapa de demanda del Índice Baidu, registrará lo que las personas buscaron antes de buscar la palabra Colgate y lo que buscaron después de buscar esta palabra. Estas palabras son muy similares. a las palabras que buscó. Palabras fuertemente relacionadas. Por ejemplo, en el mapa de palabras relacionado de Colgate, verá Crest, que muestra que en la mente de los consumidores, Colgate y Crest se comparan juntos, pero la gente no comparará Colgate y Lengsuanling juntos. A través de estos datos, podemos comprender rápidamente quiénes son los competidores en la mente de los consumidores.

Además, existen algunas herramientas de indexación gratuitas, como Weibo Index, Alibaba Index, etc., en las principales plataformas de Internet. También puedes buscarlo si estás interesado.

Además del contenido mencionado anteriormente, lo último que hay que destacar es que este libro no es una teoría del marketing ni una herramienta de datos, sino una forma de pensar basada en datos. ayudarnos a encontrar verdaderamente. Por otro lado, puede encontrar soluciones prácticas y efectivas en la dirección correcta. Esta forma de pensar puede ayudar a las marcas a encontrar oportunidades de mercado, encontrar consumidores objetivo adecuados para las empresas e incluso ayudar a las marcas a encontrar portavoces adecuados. También puede ayudar a las marcas a diseñar sistemas científicos de KPI, etc. Este tipo de cosas parecen diferentes a primera vista, pero detrás de ellas hay un pensamiento basado en datos.

Me siento muy afortunado de que estemos en una muy buena era porque ahora estamos sobre los hombros de gigantes y hay varias empresas de datos que ofrecen productos y servicios que podemos utilizar. Muchas herramientas de datos muy útiles. Todas estas armas particularmente importantes nos ayudan a conocer la verdad más rápidamente y a comprender mejor. Pero los datos son solo una herramienta y, lo que es más importante, el método de uso de los datos, porque los datos están muertos y la información detrás de los datos es la más importante. Esta es la forma más correcta de abrir el marketing basado en datos.