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【京东数据+手机数据】基于时空大数据挖掘的全渠道营销模式探索

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2022-04-12

本文作者:孙士玺 雍兴辉 吴江旭 李永浩 王肖雅 牟晓敏冯建武 王怡刚 王康 陈力 金子钰

关键词:时空大数据、全渠道营销、数据挖掘

 

摘要:未来全渠道营销将成为新的商业契机与经济增长点,然而线下营销ROI效果差是固有难题。文章提出数据赋能营销新模式,既商品地图加立体营销。通过京东数据识别品牌的优势地区、劣势地区、竞品地区、用户流失地区,进一步结合手机信令数据识别靶目标人群的生活圈,再结合线下点位进行社区、便利店、办公、交通、校园、娱乐等多场景的立体营销,形成靶目标人群的高频曝光,以实现转化效果的提升。并对线下营销效果评估与线下营销发展进行了思考。



1、全渠道营销的机遇

近几年疫情反复、GDP缓着陆、市场竞争加剧使得众多行业普遍面临增长困境。而突破原有增长瓶颈,找到新的增长极,这已是众多企业跳出内卷化陷阱,实现持续增长的必然之路。随着我国新基建、物联网、数字孪生等新板块的建设,未来线上与线下结合,全渠道重构社会生活图景已成为发展趋势。


1.1线上营销的增量瓶颈初现

从2015年至2019年,线上营销的市场规模增速持续处在20%到30%的高位,在2020年开始出现下滑,尽管2021年有所反弹,但平缓增长的趋势已不可避免。反观2010年互联网流量入口腾讯独占48.83%;而2021年互联网流量的入口已是百花齐放,已被字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度、微博及不断入场的新锐瓜分市场。尽管线上营销大盘不断增长,但线上营销的竞争愈来愈大。突破线上广告的固有模式,建立新的增长极,已成为线上广告企业必须面对的难题。


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图1-1 中国在线广告市场规模(亿元)

数据来源:艾瑞咨询,市场监管总局广告司,中信证券研究部预测


1.2传统线下广告营销的难题

线下广告营销的固有难题是效果难评估。在《2022中国数字营销趋势调研》的调研中,营销传播ROI难提升与效果难测量和验证是在线下营销挑战的首位。由于效果的难判断,对于线下广告营销点位的价值就很难度量,更难以结合营销内容,形成针对性的营销策略。


通常线下广告一般是预算充足的品牌广告,大量投放用以维持品牌形象或营销事件,广告效果会从整体运营活动中评估,而弱化对广告点位效果的直接评估;小品牌主或商家在有限预算的线下广告投放时,由于难以区分线下点位对其品牌的关联度,更难有ROI显现,通常难以复投。因为广告点位效果的度量较难,在线下广告营销中,通常会竞争历史投放营销效果显著的营销点位,并由此形成价格的极大溢出;而对营销效果难验证的线下广告点位,便少有广告主愿意投放。优质点位价格的溢出,与一般点位的低投放意愿,整体拉低了线下广告的ROI。


因此有效评估线下广告点位价值、有效预测广告营销效果、加强针对性营销内容与营销策略的形成,将是带动全部线下广告市场正向增长的关键点。


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图1-2 线下营销面临的固有挑战

数据来源:《2022中国数字营销趋势调研》


1.3全渠道广告营销的契机

基于海量线上数据的积累,线下空间特征与用户画像识别已可度量,线下广告点位的价值判断也正逐步有章可循。一方面基于线上海量用户数据的存储,对所投放产品的偏好人群、价格接受人群、潜在客群等特征可识别,另一方面结合海量线下POI、AOI数据基础,使得线下广告营销点位周边的场景、功能可识别分析,两相结合,使得线下广告营销面临的固有难题逐步可解,也为全渠道广告营销带来了契机。


进一步结合物联网、新基建、数字孪生等国家重点推进方向的建设,线上加线下的全渠道运营正逐步成为大势潮流,这正是全渠道广告营销的契机。从2021-2022的国内广告营销市场来看,户外广告营销与智能电视大屏营销已重新受到广告主的认可,出现较大幅度的增长认可。


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图1-3 2021-2022年各媒介营销投放对比

数据来源:《2022中国数字营销趋势调研》



2.基于时空大数据挖掘的全渠道广告营销

2.1全渠道广告营销新模式

全渠道广告营销,首先要解决线下广告的固有难题,线下广告营销效果难评估。基于此目的,结合线上与线下的海量数据资源支撑,文章形成如下图(图2-1)的全渠道广告营销模式。模式基于广告营销诉求出发,通过商品地图分析工具进行品牌空间识别,形成品牌高地、品牌洼地、竞品高地、品牌客群流失地、类目客群地图的五类空间识别。基于商品地图的空间识别,针对不同空间被触达人群展开营销策略,并在对应区域形成多元场景的立体营销,即对区域范围用户生活圈内的社区、办公、交通场景、便利店、校园、线上等的场景营销,实现对重点区域人群的广告传播、营销转化。投后结案将通过直接评价指标与间接评价指标两部分,形成对线下营销效果的有效评估。

 

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图2-1 全渠道营销模式示意图

数据来源:作者自绘


2.2基于时空大数据挖掘的精准线下广告投放

2.2.1基于线上时空大数据的商品地图空间呈现

基于线上的行为数据,已可实现对产品的客群分布、客群性别画像、职业画像、购买力画像、年龄画像等特征识别。以某品牌(以下简称A品牌)的产品为例,基于其近五年的出货数据(图2-2),可以识别该产品在空间上的变化趋势,以及主要的出货区域,并且可以识别其客群对应的性别比例、职业构成以及近期购买力等特征(图2-3)。

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图2-2 近五年A品牌主要客群分布

数据来源:京东 作者自绘


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图2-3 近五年A品牌主要客群画像特征

数据来源:京东 作者自绘


结合A品牌产品对应的类目出货信息,可以明显看到该品牌的竞争优势空间、劣势空间(如图2-4)。结合主要客群的分布特征,可以清晰划识别出A品牌在类目有竞争优势的高出货量地区(如图2-5)。基于全国层面商品地图的重点区域识别,已识别出A品牌主要竞争优势区域为东莞市(165万)、北京朝阳(159万)、上海浦东新区(65万)、深圳龙岗(57万)、北京海淀(77万)、北京丰台(35万)、北京大兴(33万)、北京通州(26万),由此可见A品牌的核心市场为北京、东莞、上海、深圳、广州等,高占有的潜力市场为武汉洪山、郑州金水、成都武侯、佛山南海等。


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图2-4近五年A品牌产品销售占有率分布图

(2016-01至2021-01)

数据来源:京东 作者自绘


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图2-5近五年A品牌产品占有率表

(2016-01至2021-01)

数据来源:京东 作者自绘


2.2.2基于商品地图的营销区域选择

基于全国市场的分析,文章以北京市为例展开A品牌基于商品地图的线下立体营销方案。文章对A品牌在北京市的主要客群分布进行分析(图 2-6),并形成对应的客群特征画像(图2-7),初步识别出A品牌的优势地域格局与优势人群。


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图2-6近五年A品牌产品北京市客群客群分布

数据来源:京东 作者自绘


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图2-7A品牌产品北京市客群特征

数据来源:京东 作者自绘


在进一步展开时间维度后,可以直观的观测到,2016年A品牌在东南区域相较于类目销量地图有明显的竞争优势,而到了2020年A品牌已失去了在该区域竞争优势,出现了客群流失的情况,并且在类目出货整体上升的趋势下,A品牌的市场正受到不断压缩。

 

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图2-8 A品牌与竟对B品牌产品近五年的出货地图

数据来源:京东 作者自绘


通过A品牌产品北京市的商品地图(图2-9)可以观测到,红颜色的品牌高地、深蓝色的品牌洼地、浅蓝色的品牌客群流失地以及亮黄色的潜力市场空间。进一步结合线下广告的点位分布(图2-10),便可以实现对指定区域的全覆盖立体营销,从而实现品牌在该区域的营销战略。


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图2-9A品牌产品北京市的商品地图

数据来源:京东 作者自绘


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图2-10商品地图与营销点位

数据来源:京东 作者自绘


2.2.3 基于重点客群的立体营销模式展开

生活圈是一个地理学概念,一般指根据居民实际生活所涉及的区域,中心地区和周边区域之间根据自我发展意志、缔结协议形成的圈域。一般我们生活中都会基于居住地和工作地,与周边的商业、教育、娱乐等城市功能形成规律的出行轨迹,立体营销就是要在这些轨迹的高频点位进行再营销,从而达到对靶人群的高频曝光。形成优势社区点位,加弱势点位的组合营销模式,即提高营销效果,又可以降低营销成本。图2-11便是基于联通手机信令,对指定区域人群的高频活动点位识别,并组合各场景的定位形成立体营销。

 

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图2-11商品地图与营销点位

数据来源:京东 联通智慧足迹 作者自绘


2.2.4基于商品地图的全渠道策略

基于商品地图的空间识别,可以有效描绘产品在空间上的影响程度,从而形成对应空间人群特征标签的补充。结合线下空间特征的标签,线上与线下营销联动,实现在指定空间品牌影响力提升。通过基于商品地图的全渠道营销策略,将极大提升品牌在空间上的优势(或弥补劣势),推动形成生活圈内用户对品牌的普遍认知,逐步形成稳固的品牌影响力,加强品牌在区域的整体销售。

 

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图 2-12 基于商品地图的全渠道营销示意图

数据来源:作者自绘


2.3全渠道效果评估体系的建立

2.3.1 直接效果评估指标体系

基于线上用户行为的大数据基础,可形成直接评估体系。直接评估体系主要通过六个维度进行评价,即人群、观测、认知、吸引、行动、拥护、拉新。其中人群维度主要指触达总人数与触达靶用户总数,用于整体效果的评定;认知主要指触达人群中有多人出现营销产品的商详页浏览、店铺页浏览与品牌的搜索行为;吸引维度主要指触达人群中有多少人出现营销产品的关注与加购行为;行动维度主要指人群的订单与GMV;拥护维度主要指此次营销活动中老客的占比,与之对应的是拉新维度,主要指新客的总数与占比、首购新客与新客来源(类目新客、竟品新客)。


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表2-1 直接效果评估指标体系

数据来源:作者自绘


其中4A转化效果的评估,是指在本次广告触达的总人数中,进入到4A的全部人群,以及投放前已经是4A的人群,在本次营销中对品牌意识的加深评估,即向后流转情况。

 

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图 2-13 直接效果评估模型


2.3.2 间接效果评估指标体系

间接评估从两方面切入。一方面为相对占比的评估。在空间上,用户对产品会存在消耗周期,有的产品消耗周期短(快销品),有些产品消耗周期长(慢销品),但不论哪种消耗周期,如果用户的产品需求被提前释放,大部分无需用户即使受到线下营销广告影响,也通常不会再产生线上行为,因此难被直观指标观测评估。例如在前置营销活动后(双11或618后的一段时间),用户基于前置营销已释放产品需求,后续的营销更多的加深品牌影响,但由于用户线上行为的缺失,便很难再被统计到。因此需要间接指标进行评估。


间接评估依赖广告投放的触达人群与触达靶目标人群在类目与竞品的线上行为数据,以观测营销产品在相对大盘中的占比提升率。营销产品在类目产品中的浏览占比、关注占比、加购占比、订单占比。


另一方面为基于商品地图的效果转化评估,即对投前品牌用户流失的区域,评估用户流量;在品牌用户优势区域,评估用户对品牌的拥护度;在竞品优势区域,评估区域用户对营销品牌的认知行为改观程度;在类目热销区域,评估市场占有率的扩张程度等。



3、全渠道营销的发展思考

3.1线上赋能线下提效信息交互

在大数据、人工智能的时代,精准、差异化、有内容的全渠道营销是潜力无限的。在数亿级日活用户的数据吞吐下,线上用户的消费需求已可以精准预估。基于时间维度观测用户周期性的需求规律,再结合人工智能实现线下营销点位的差异化输出,以促进信息交互成本的降低,准确送达用户需要的信息。甚至进一步演算实现对物流吞吐、买卖交易效率的提升。


3.2线上赋能线下助力“功能”建设

线下场景的功能建设与用户粘性建设,将是未来全渠道线下产品建设的重点。线上产品通过优化功能与用户体验形成用户粘性,并通过用户的不断使用捕获用户反馈,不断的帮助线上产品迭代。一方面由于线下5G等基建环境还在逐步发展,且相关的应用需求尚不明确,准确定位用户功能需求是一大难点,另一方面线下场景的用户体验数据难捕获,因此优化迭代的成本高。例如三伏天,尽管店铺里的温度控制很好,但是用户却要顶着烈日汗流浃背的来到店铺,不同于线上的点击触达,线下驱动用户到达实体空间需要关键性功能。


线下场景中,功能必需性是用户粘性的关键。例如快递代收点,尽快三伏天气炎热,但是为取快递,就一定要过去快递点,这种功能的粘性是新时代物流快递背景衍生的。三伏天,相较于去更远的商铺购买,无疑线上交易结合物流快递的方式是一种进步,是对已有环境功能短板的补充与体验优化。在现有的科技背景下,社区中待升级、优化的功能是有很多空白的,例如共享工具功能,我需要一个电钻使用一次,我就不要买了,我去社区通过屏幕自助借一个,用完再还回去,即可以通过功能服务维系日常运营成本,也可以进行高效再营销。再例如宠物寄养、共享厨房、借车、借工具等生活上的共享功能,线上预约+线下通屏端自助操作。诸如此类基于线上建设的线下功能短板补充,正是全渠道运营的爆发点。


3.3设备体验升级-重塑线下功能体验感观

在元宇宙、数字孪生、XR等科技发展趋势下,体验升级已势不可挡。原有线上功能普遍受限于手机设备的硬件配置、便携性设计影响,限制了其的科技升级方向。而线下设备将不再受限于设备因素的制约,完全可以因需设计,更大程度的实现科技创新。例如增加宇宙、AR互动、XR体验等,宇宙直播,线下手表AR体验、鞋AR试穿等,脑机接口,链接线上商城。通过一台设备,体验完整的线上信息,以及更舒适、便捷、沉浸的体验感。基于设备体验升级带来的流量,将形成新的高效营销场。


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