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大数据下的用户洞察

我们时时刻刻被广告包围着,打开手机看到的是开屏广告,等电梯有屏幕广告,乘电梯有墙面广告。但是我们自问下,有多少广告是看见了,又看进去了、并且记住了?我想这种情况很少。

为什么会这样?

一部分因为现在的渠道太分散,很多人的注意力沉浸在手机端,很少抬头关注身边的广告。更大的原因在于广告传递的信息没有抓住消费者的痛点,打动他们的心。

从这个话题延申到企业的媒介投放,媒介经理拿着预算,想着鸡蛋不能全放到一个篮子里,找了个很多便宜的渠道投了下,结果一点浪花都没有。

所以,我个人认为,在投放的时候,尽量选择头部的IP渠道,比如打算投放综艺节目,就选择那些知名度高、公认内容特别好的IP节目,或者是垂直领域比较权威的节目,虽然费用比较贵,但是效果会比你零散的投放效果要好。

这看起来很有道理,但是我们还是要注重传播效果的监测,比如一个新闻通稿,发了这么家媒体,到底有多少人看了,后面怎么转化的都不得而知。

解决这个问题,必须有大数据思维方式的参与。

有了大数据,对我们营销人来说,有两个好处:

1、支持决策的因素越来越多

获取大数据的维度多了之后,能够给决策者提供的思路就很多,再不用拍着脑袋想战略了。

2、更多地为结果负责

为了获取精准的数据,必须从转化的每个环节进行追踪,最后的效果也会一目了然。根据统计的数据,对每个环节优化,提高转化率。所以,利用大数据可以更高效地达成营销目的。

有没有这样地感觉,当我们进行准备一次活动时候,花了精力,花了钱,但是效果却并不好。这样的事情经常出现在我们的工作中,其实,很大一部分原因是我们陷入了自嗨型营销,为了做活动而活动,没有从消费者视角考虑营销的价值。

我始终认为,任何营销的形式,不管是视频、图片、还是活动,都是在传递我们要表达的信息,但是这个信息对我们的目标受众来说,有什么价值?解决了怎么样的问题?他们看后,会有怎样的感受?他们能否从内心感受到信息给自己带来的心理变化?这些都是我们在做营销时候需要考虑的出发点,这也是评价一个营销方式好坏的依据。

比如,我们做了一个营销海报想引发受众转发传播,就要考虑受众看了这个图片后,会有什么想法、引起他转发动机是什么?我们要抱着一种想法:任何人没有义务利用自己的社交价值去传播你的内容,能够引起他们传播的动机是其中的某一点打动了他,他们只是借用你的图片来表达自己。

所以,从消费者视角做营销方案是成功的关键,这就需要通过大数据寻求现象背后的真相,从源头了解用户,洞察他们的需求。

大数据只是手段,最终的目的是深度了解和洞察用户,那在洞察的时候,是洞察用户的什么呢?

一、洞察用户的真实需求

有时候,在分析用户需求的时候,我们总是以为某些点是用户需求的,但是事实是,你以为的你以为的这的是你以为的吗?答案是否定的。

传统获取数据的方法,是问卷调查或者焦点访谈;新的获取数据的方式,是通过技术手段跟踪每次跳转和转化的路径,特别在电商领域,要从很多维度获取数据,在电商公司里,专门有个BI部门为运营中心抓取各种数据,为优化运营策略提供数据支持。

比如,在减肥健身行业,是个竞争白热化市场,但是,消费者的需求并没有很好的满足。产品同质化严重的时候,需要重新洞察用户需求,发现新需求,提供差异化服务,才能走到更远,更好。

为了弄清楚消费者减肥的需求,我们从他们困扰的方向去寻找。从两条线做用户调查,一个是该品牌的现有用户;另一个是健身减肥市场的主流人群。在做焦点访谈的时候,问一个核心问题:你健身的时候最想得到的帮助什么?目前最不满意的是什么?

这个问题可以直接导出很重要的用户洞察

经过统计我们发现,那些通过健身减肥但效果不理想的的人,不是没时间来健身,不是不懂减肥对他们的好处,是他们管不住嘴,迈不开腿。往深的分析是他们行动力不够,不能克服心理上的障碍,缺乏行动上的动力支持。

所以,从数据里,发现了用户新的需求,需要“行动上的支持”。

在健身前,增加5分钟的“减肥动力咨询”帮助他们树立主动健身动力,健身的效果会很好。

在接下来的实验对比后,我们发现有过健身前咨询服务的用户,坚持下来的效果很明显,那么他们对品牌的信任度也进一步提升。

这就是在数据的支持下,开辟出来用户新的需求空间,这个服务加上,品牌的差异化一下子就出来了。

二、洞察用户没有购买的原因和去向

以前,我们判断竞争对手,固定的思维是同行。现在,当我们跳出固有模式后,你会发现竞争不是同行,有可能是跨行。判断竞品,不仅仅只是从产品和品牌方面去判断,应该是从满足消费者需求方面去判断竞争对手,谁跟我抢用户,谁就是我的竞争对手,比如除甲醛品牌,它的竞争对手不同品牌的空气净化器,也可以是绿萝等绿色植物。

能够满足用户需求的产品都是竞争对手,我们的目的是把竞争对手的用户变成我们用户。

收集数据,分析数据,可以大致看出没有成交的用户都去买那个品牌了。有一次,我在做分析的时候,发现用户在页面浏览80秒以上,可以说,用户意向还是挺明确的,但是后来就是没成交,通过大数据云图分析,用户去买了其他品牌的产品。

还有购买原因,数据分析发现,没有成交那部分用户之所以犹豫的原因是什么,然后结合这个原因重新制定营销方案。

有一个案例,我们在对某平台上课程的购买情况进行手机分析的时候,发现,有一部分订阅者没有购买课程的原因是他们过于理性,并不会购买还在更新连载的课程,等课程更新完结的时候,这部分用户很有可能再次付费购买完整版本。基于这样的洞察,我们放弃了在另外一个平台上的推广,选在在这个平台上再次推荐推广营销,发现效果还是挺好。

面对海量的数据,从不同的角度,给出的分析结果或许不一样,会给我们的决策造成判断难点。那么我们在数据分析的时候,怎么样的数据分析是有用的,值得我们坚持可以用的呢?

评估数据分析是否可行的标准是,就是能否给出一套清晰的、可执行的解决方案。我们做数据分析的最终结果也是如此,深度了解用户需求后,给出一套可执行的解决方案。告诉品牌,你到底应该怎么做,品牌怎么优化,产品要怎么改进,渠道怎么选,内容是什么方向。

 

本文标题:大数据下的用户洞察

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本文栏目:客户案例

本文来源:PF舆情

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