回归消费者,实现全渠道营销-技术圈

过去十年，中国行业格局发生了翻天覆地的嬗变。自移动互联网兴起带动电商腾飞，到多个概念横空出世，互联网巨头试水布局，企图通过数字化手段对多个行业进行再造。至2020年新冠疫情卷土重来，加速国人生活方式转变……新的行业格局正在以前所未有的速度被创造、被重塑，新的技术、业态和商业模式层出叠现。技术变革催生全行业数字化变革，但企业数字化转型旅程并非一帆风顺。

数字化转型并不是单纯的线上渠道布局，更关乎其背后企业核心运营能力的全链路数字化改造。

近日，TalkingData的创始人兼CEO崔晓波出席四为高管教育“消费新范式-「应对危机」主题课程”，分享《回归消费者，实现全渠道营销》课题。从数字化视角出发，结合消费结构升级变化，选取多个经典案例分析，解读TalkingData品效合一、数据驱动的全链路闭环营销策略，以及基于数字互联时代基础上的企业精细化用户运营策略。

崔晓波先生认为：新消费品牌的核心变化是品牌运营思维的变革。从过去动销驱动的产品1.0模式，嬗变为以人为本、以渠道推动到品牌驱动、从大分销到DTC（Direct to Customer，直接面向消费者）的新产品2.0模式。

产品1.0时代，产品稀缺、消费结构简单，企业关注基础设施、品质保证、获客体系就可以成功。这个时期，企业的常规打法是“大渗透、大渠道”策略。在线下商超、KA（KA卖场，营业面积、客流量和发展潜力等方面都处于优势的大终端）各个渠道铺货，同时走性价比路线，企业围绕产品本身做文章，包括产品的交易、物流、信用体系、支付体系、品牌保障、获客渠道等，以期提升产品复购率。

而随着消费结构升级，新消费时代来临。新人群、新渠道、新营销，多个维度推动着企业传统打法迭代。首先，占据主流消费力的Z世代们更倾向于个性化、自我认知的精神需求消费，随之而来的是反传统营销打法和新国潮兴起；渠道方面，随着抖音、天猫、小红书、B站等to C平台的兴起，流量的去中心化、碎片化成为常态；同时，新营销模式从传统的“有限心智、有限货架”，变革为如今以内容驱动、去中间商的“无限心智、无限货架”。传统大渠道、大渗透模式逐渐出局，新产品2.0时代来临。

新产品2.0时代

三大特征

精准人群

产品2.0时代，出生于1980年-1994年的Y世代和出生于1995年-2009年的Z世代构成了庞大的消费市场。

随着Z世代人群的成长，其消费能力不断攀升，构建了新的流量中心，对消费市场的影响力持续深化。Y世代和Z世代在应用偏好及消费特征方面都有着不同程度的差异，消费人群结构出现分级。

后流量时代，电商平台盛行，粗放式运营对用户增长助力微乎其微，这就要求企业选择从数据、内容、链路多个维度出发，对用户实施全面有效的“精准运营”，突破用户增长“阈值”。

企业产品定位必须做到精准，购买力、精神元素、价值主张必须非常清晰，哪怕是小众用户，也能爆发强大的购买力。而这种购买力在共享了产品1.0时代的获客体系、电商基础设施之后，将产生极强的爆发力。

极致C端视角

新产品2.0时代，带来的不仅是需求变化、人群变化，品牌底层的经营逻辑也在发生变化。在以人为本的消费品时代，越来越多的品牌开始“以使命为本做品牌”，立足消费者需求视角，提升用户的LTV（Life Time Value，生命周期总价值），持续吸引更多用户，为品牌创造口碑和影响力。

谈到极致的C端视角，不得不提及乔布斯，苹果极致的用户体验，让iPod、iPhone、iPad、Mac和Apple Watch成为改变生活方式的产品。近些年来，中国也出现了许多极致C端视角的企业。

场景构建

“人-货-场”三者之间关系的重建，是零售行业升级的核心。在以沃尔玛为代表的零售1.0时代，场景主要指的是物理意义上的消费场所，即线下店铺。到了以亚马逊为代表的零售2.0时代，场景的意义进一步延伸，包含了虚拟空间中的消费场所，如各类电商店铺。

而在新产品2.0时代，消费者对“场景”的需求更多进入“物联网”概念阶段，消费者在产品交易空间内，拥有了更多可追踪的内容。

从前端讲，包括向消费者提供产品的可追踪信息和故事；从后端讲，还要有AI、VR等新技术手段支撑的消费体验提升。新产品2.0时代最重要、最核心的就是场景，企业必须要更用心地打造更具交互性的产品。

D2D数字化转型

五个方法论

随着新产品2.0时代的到来，消费行业竞争日益激烈，商业模式进一步复杂化。从流量入口来说，如今的互联网环境与从前大相径庭，流量入口多样，用户选择增加，时间碎片化且触点分散。在稳定性差且碎片化的流量环境中，流量端对企业供应链提出了新的需求。

从O2O到OMO，从流量争夺到流量运营，TalkingData基于大数据的生态能力，提出了以数据为核心的全链路营销&运营闭环的“D2D数字化转型方法论”。

TalkingData数字化转型方法论，即从“数字化”到“数字化”，以企业营销战略的数字化为起点，以数据闭环为基础的数字化运营闭环，全面提升企业数字化营销能力。对于企业数据智能业务模型的成熟度分析，TalkingData也有自己的一套索引范式，分为五个部分：

业务数字化

利用商业智能和传统数据仓库来监督或汇报目前的经营绩效。

数据资产化

综合利用新的非结构化数据、先进的统计方法、预测性分析、数据挖掘以及实时的数据反馈，识别实质的、重要的、能被整合进核心业务流程的actionable insights。

应用智能化

组织运用嵌入式分析自动优化业务流程中某些部分。

效益数字化

利用大数据寻找新的盈利机会。

业务转型

利用所获得的对客户使用模式、产品性能以及整体市场发展趋势的深入见解，来转变业务模式，为新的市场提供新的服务，这也是终极目标。

D2D的实现路径

六个层面

数字化诊断评估模型及优化策略建议

建立数字化评估模型，结合行业标准和企业自身成长性，多维度诊断零售企业数字化水平。

全域触点建设

以业务的数字化为起点，拆解人-货-场的数据元素，厘清交互的流转数据，将业务数据化。

传统方式下，以ERP、CRM等内控驱动的零售经营，将财务绩效指标作为衡量企业产出的唯一因素；物质化的资产作为生产支撑工具，与业务运营有较为清晰的分割；不管是以产定销还是以需定产，对于消费者的评估和市场的预测，都基于较为粗放和单一的逻辑；前端的设计、生产、供应链，到后端的市场、销售、终端，单向的业务链条难以形成前后端的有效整合和互动。