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别让大数据断送你的品牌!

社区2016-12-06媒体资讯
        追求短期销售业绩还是品牌资产增值,是CMO面临的经典难题。大数据的兴起使得天平倒向了前者,但这极不利于品牌资产增值。
 
        为保护品牌,你要让每一条信息都一石二鸟。利用数据中得到的洞见,从长远出发,为品牌投资做辩护。别以牺牲品牌为代价追求销量。努力确保你的品牌专家和数据分析员能有效合作。


        当某餐饮连锁店CMO在第二季度后期到公司上班时,CEO突然造访,要与之讨论产品销量问题。“只剩一个月了。”CEO说,“我需要提升业绩,弥补天气问题造成的损失。IT部门的数据分析员告诉我,我们的汉堡和应用程序得到的回应最多。所以现在该发些优惠券吗?” 
 
        这位CMO原本的计划是,在接下来的几个月中,公司不能因第一季度业绩不佳而被迫加大折扣力度,同时要通过广告宣传食品质量和品牌传统,提高品牌资产。但老板提出要求了,你能做什么? 
 
        这一极度现实的情景诠释了CMO面临的典型矛盾,以及设立这一最高席位的主要原因:在短期收入目标和长期品牌建设之间取得平衡。
 
        如今,先进的市场营销分析法和大数据让这一工作更为艰难。如果说之前因为收益不确定而且太遥远,很难确保品牌投资安全,现在则加倍困难,因为短期销售可以被严密规划。分析法似乎能让你全面了解到顾客会对什么促销产品或服务感兴趣。大数据能够追溯到某个特定顾客的大量信息,比如他的购买模式和交易历史。考虑到营销支出以及公司可以从不同方向谨慎投资营销,促销的诱惑就很难抗拒了。
 
        要想持续取得可观利润,让公司能够在较远的未来兑现自己的品牌诺言,品牌建设就很有必要。但由于品牌资产和促销之间存在本质矛盾,任何刺激短期收入增长的压力都会威胁到品牌建设投资。 
 
让每一条信息一石二鸟 
 
        托尼•佩斯(Tony Pace)是餐饮连锁品牌店的CMO,在他的任期内,该餐饮连锁品牌成功地找到平衡:声誉象征一系列品牌承诺,同时能带动销量。
 
        佩斯告诉了我们个中秘密:与其尝试平衡产品组合促销和品牌形象建设,公司争取在每个元素上都达到平衡。
 
        如果公司计划利用分析法促销,在短期将销售额最大化,它们将一直推送给顾客最常订购的产品,而其他产品就不太可能立即诱发顾客购买行为。
 
        佩斯还表示,如果媒介购买和广告投放过于自动化,将给公司带来更不利的长期后果。“程序化营销”(Programmatic marketing)会使营销活动与品牌战略脱轨并毁灭整个品牌,”他告诉我们。 
 
        若营销团队专注实现正确的长期目标,大数据就能帮到他们。比如该餐饮连锁品牌最新发现其店中售卖的20种不同三明治之间存在销量联系,这意味着它能看到扩大顾客食品清单的机会。佩斯认为,本公司营销人员可利用的庞大信息量的确提高了预测的准确性。


  从数据中获取品牌推广洞见
 
        我们在寻找有效平衡品牌推广与提升销量的公司时,很难忽视马克•艾迪科斯(Mark Addicks)的成就,不论其原所在就职公司,还是仅就个人而言。他在2015年退休时已经为公司服务了26年,这让他成为《广告时代》(Advertising Age)报道的“食品行业内任期最久的CMO之一”。 
 
        如今艾迪科斯将其原所在就职公司使用大数据的方式形容为:在追求短期销量和长期品牌建设之间取得均衡。但最初并非如此。他说:“开始我们只运用大数据带动销量:在每周恰当的一天打出广告,提高促销时间的准确性。我们还知道为谁提供何种产品,在国内哪一地区主攻哪类市场。”的确,艾迪科斯比其他很多CMO都更愿意在促销时“让数据告诉我们消费者的逻辑”。他给出一个利用网络数据发掘新模式的例子:很多顾客看着某类酸奶产品却询问一些鸡肉食谱。“这听上去也许有些奇怪,但我们现在开始遵从这种逻辑,不会提出质疑。”艾迪科斯说。 
 
        利用数据得到的消费者行为和细分市场精准信息,可以显示出某部分客户的共同关切和未满足需求。
 
用数据支持品牌建设
 
        马克•艾迪科斯所在公司理解并热衷品牌建设,所以他必须说明数据在其中的重要作用。如之前所讲,品牌建设者更多的时候对数据有抵触情绪,因为公司中其他人想看到更多强调销量的方案。这就是为何我们对一家用数据支持品牌建设的公司产生兴趣。 
 
        肖卡特团队使用的大数据不仅包含客户的交易记录,还有每年收到的50多万份反馈调查。这些数据为解答体验细节如何影响品牌印象,以及投资何处影响最大两问题,提供极具策略性的洞见。
 
        还有一点令人欣慰:提高问题的精准度,扩大对象数据库,能得出截然不同的营销决策。
 
 不能就别做
 
        我们之前提到马克•艾迪科斯想要遵从数据分析的“逻辑”,认同一些出人意料的联系并接受与直觉相悖的营销建议。在风险极低的食品杂货零售业可以实验某个促销新想法。但在第一资本,介入顾客的财务世界意味着,如果计算机做出的决定有悖于公司价值或品牌,效果可能适得其反。 
 
        在数据驱动的自动化世界里,由于没有适当的审查机制,意想不到的失误风险会大幅上升。
 
        这就是为何肖卡特坚持,公司决策须由运用自己直觉和判断的营销人员监管。出人意料的关联很好地挑战了营销人员的先入之见或传统观点,但最后营销人员必须能理性地接受这些逻辑。“如果数据告诉我们做一些直觉上不成立的事,我们就不会做这件事。”肖卡特说,“而且如果我不能向客户解释我们为何给出某一优惠,我们也不会做那种事。”这一品牌保护哲学似乎适合所有公司。 


让品牌推广者和分析员协作
 
        试图在品牌推广和提升销量之间找到平衡的CMO面临的最后一个问题是,这两项工作渐渐由截然不同的两类员工从事。举例来说,罗素•维纳(Russell Weiner)曾告诉我们,过去杂而不精的营销人员无法掌控新数据环境的复杂局面。“大数据需要一些特殊技能,”他说,“所以只会吸引另一种人:他们独一无二,不能轻易更换岗位。”就像最有创意的营销人员并不是最优秀的数据专家一样,专业分析员通常也缺少在品牌、形象和创意方面取得成就所需的技能、经验,甚至还可能包括“内部沟通”能力。 
 
        更重要的一点是,深谙数据且有创意的营销人员要和重视消费者的大数据分析员之间实现无缝对接。
 
        维纳谈到了某个联合两大团队力量的营销项目,“这与大数据无关。大营销才是核心。”他指出,在体育世界里,自从歌颂奥克兰运动家队因运用复杂数据分析而成功的《点球成金》(Moneyball)一书及电影面世以来,很多组织都变得过度沉迷于数据。但它们的成绩并不一定都因此有进步。为什么呢?“也许数据只让你前进一段距离,之后就该由人修正它。”  
 
两极之间
 
        营销人员之间另一差别在于年龄。依赖分析法和数据驱动型决定也许是大型营销组织中新雇员的第二天性,但对资深员工来说就很陌生。用马克•艾迪科斯的话说就是,大数据“从根本上挑战他们所做的事及其思维模式”。他就自身经历侃侃而谈:“初级员工能看着数据就发掘比高级高管多的信息。当一个初级助理在会议上说‘很抱歉,但这组数据的处理方式并非如此’时,让人有很大挫败感。” 
 
        营销人员往往迫于压力,不得不将赌注全下在数据驱动型促销上。连理查•费尔班克在第一资本提出品牌推广重要性时都遭受到(并加剧了)激烈反抗。公司内部争论多轮,才战略性地决定连年投入大量资金建设品牌。 
 
        但资深营销人员的很多知识和技能组合不太可能被淘汰。每个营销项目对双方都有一定程度的影响。销量导向型营销影响短期行动;品牌推广加深消费者对品牌象征意义的感受和理解。然而,即使是优惠产品,也能体现品牌某个方面;即使广告中没有行动召唤,也能改变消费者购买意向。
  
        好的营销也许可以被定义为不走极端,维持平衡。过去营销人员有时过于强调品牌推广,却忽略销量,酿成严重后果。如今很多营销人员怀着同样的恐惧,一边促销,一边担心品牌会因此溃败。最好的办法往往是保持中庸。 
 
 

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大数据