數據銀行如何賦能大麥電商雙11營銷
為什么強調數據銀行的優越性?在前幾年,流量運營看中的多是流量、點擊率、轉化率、以及ROI,而現在的消費者運營則多了一層指標——消費者體量、活躍度、忠誠度,在數據銀行中即AIPL(A即認知,I即興趣,P即購買,L即忠誠),用以衡量品牌消費者的全鏈路狀態,而品牌數據銀行則可以幫助品牌實現全鏈路、全媒體、全渠道的消費者運營。在品牌數據銀行驅動下,商家可以實現對“人、貨、場”的重構。其中在對“人”的重構過程里,所有的品牌數據銀行都是可沉淀、可洞察、可運營、可拉新的。 那么,數據銀行又是如何為大麥電商進行雙11的賦能呢?
一、消費者洞察數據銀行讓品牌消費者量化可見:通過分析品牌的PL人群,判斷該品牌的購買及忠誠人群畫像,包括年齡、性別、職業、月活度、月消費金額、會員等級、娛樂偏好等等屬性,精準找到大促期間主要營銷目標人群,針對不同的人群,用不同玩法信息觸達營銷。
二、營銷活動先沉淀再營銷
往年雙11,在巨額市場資源投入后,并沒有產生實時銷售回報,這部分廣告費背后的消費者人群,也無法跟蹤召回再營銷,最后只能“被浪費”。 但有了數據銀行以后,活動的結束成為營銷的開始。通過借助數據銀行回流品牌市場部資源觸達的人群,例如優酷投放、品牌直播、品牌雷達等,通過觀察這部分人群的健康度、篩選營銷活動(如針對人群精細化分層進行創意場景設計)新增人群中和PL人群相似的高價值人群,再將高價值用戶推送至數據銀行對接的營銷渠道進行二次觸達傳播,進行轉化。
三、內容種草收割:雙11大促前期,品牌在淘內外投放多種內容營銷活動,例如微淘、有好貨、淘寶頭條、淘寶直播等,培養并增強消費者對品牌認知度及店鋪活躍度。這些人群日常沒有產生購買行為,但在大促期間,數據銀行恰巧可以將這部分營銷人群回流沉淀,從中挖掘匹配品牌PL畫像人群進行二次觸達營銷。
對品牌消費者進行360度畫像、多渠道用戶回流、全域數據融合、還原AIPL鏈路和提升消費者資產是消費者數字化運營的5大重要任務,而品牌數據銀行,策略中心和Unidesk等工具可以幫助品牌更好地進行數據沉淀融合、洞察分析和激活增值。
今年雙11,作為華南唯一一家擁有數據銀行和策略中心雙認證的服務商,廣州大麥將結合數據銀行,對品牌人群進行系統分層分析和管理,幫助品牌實現高價值人群招募、購買和忠誠客戶價值激活、流失人群召回、線上激活線下消費者等方面,對品牌實現數據化指導,助力品牌、店鋪在雙11更好的聚焦消費者。
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