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让数据释放商业潜能
发布时间:2018-10-30  访问量:67
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刘一晨:大家好,非常高兴今天有这个机会,在接下来的二十分钟里给大家分享尼尔森对于整个市场的看法,以及我们在市场研究领域做的一些新探索。首先用一句话来描述今天的市场,我们叫做没人能定格一座正在喷发的火山,当火山喷发的时候,任何一个摄影师去拍都很困难,我们觉得这句话非常适合来形容今天市场的变化,为什么?我们看到说中国数字经济的占比已经达到32.9%,对于抖音这样DAU规模从四千万增长到1亿仅用了两个月时间,更重要的是我们看到人均APP使用时长是5个小时,我们知道在座的很多人已经练就了一种新的技能,每天早上可以让APP和我们的眼睛同时打开,晚上让APP和我们的眼睛同时闭上,即便是这样,大家已经用生命在看APP,五个小时的人均量已经很难增加了,未来想让我们消费者花更多的时间,在我们给到新的传播媒介上,这是非常困难的。另一方面我们看到在中国不完全统计,至少有400万以上的APP,但35个已经满足近8成移动网民的需求。这个世界有各种各样的变化,最后造成的结果是什么?我们看到这是华尔街日报的数据,现在CMO平均在位寿命是42个月,我们知道这是一个非常惨烈的数据。

为什么会发生这样的情况?我们发现整个世界虽然在变,但它变化的核心是因为,我们迎来了一群超级消费者,迎来了一群新人类,这些新人类他们具有什么特征?我们说这些新人类他有新的场景、新的内容,他有新产品、新渠道、新媒体、新模式,这代表什么?我们总结了三个点,第一这是我的时代,第二我们看到说这是一个个性规模时代,第三我们会说是人人皆媒的时代。我来解释一下什么意思,什么叫个体规模时代,今天我们看到因为技术的发展,因为产业能力的发展,其实越来越多的小需求,越来越多那些很作的想法都已经被实现了,现在大量的报道在阐述未来已经没有大众消费品这件事情了,所有的都是小众消费品,只是说有没有能力把小众消费品聚集起来,这就是目前世界的状态。另外一方面我们叫做人陈皆媒,中国人句话叫众口铄金,大家都有深深的感受,以前众口铄金需要几年的时间,现在最多需要几个小时,我们想捧红哪个产品就捧红哪个产品,想抹黑哪个产品就抹黑哪个产品,作为消费者我们当然很爽,如果你是一个营销人员,刚才景教授有讲到,营销的核心是什么?我们要满足消费者的需求,当消费者的需求在不停地变,完全没有规律的在变,我们怎么满足他们的需求?所谓的新零售,或者今天零售市场变化的核心,是从原来的货场人变成了人货场,在这个过程里面大家都很焦虑,我不怎么满足消费者的需求,我们也研究了很多成功的案例,比如说盒马鲜生,再比较下来发现一个特征,当然大家会说我有弹性供应链,我的内部管理非常有效,但一个底层的基础是数据,我们会发现这些在新时代下,能够满足新时代发展的企业,一个共同的特征就是能够很好的掌握他们的消费者数据,不仅仅包括你是谁,你在哪里,你喜欢什么,包括你在哪里买,你买什么,以什么方式买,只有当我们非常清楚的了解到这些数据的时候,我们才有可能按照不同的时间、不同的需求、不同的场景,去满足消费者的需求。

我们发现说人货场信息的打通,以前我们认为是一个锦上添花的事情,从今天看它已经不是锦上添花了,谁掌握了数据谁就掌握了未来。实际当大家在真正去管理我们的阶级,当我们真正去满足消费者需求的时候,我们是怎么去做数据的?从中国目前的企业来看,已经有59%的企业建立了数据分析相关部门,在未来的一到两年里面,也有27%的企业说他们要建立数据分析部门,我们一提到我们是数据分析就会有公司的资源倾向,我们会发现整个企业,或者整个行业里面,大家对数据的重要性已经充分认识到了,并且已经付诸在自己的管理实践里面,但是大家猜一下有多少数据被分析了?大概是百分之多少?5%都还是太乐观了,真正被分析的数据只有1%,也就是说在这个世界上每天产生那么多的数据,绝大部分都没有被分析,这些数据为什么没有被分析?我们看到有非常多的原因,包括算法、技术、数据孤岛、数据隐私,从我们跟我们的客户,跟行业合作伙伴的交流合作下来发现,我们发现最核心的不是这个,我们总结了三点,我们认为今天最核心的影响数据应用的,更多是思想而不是方法,我们总结下来一个叫迷信大数据,一个是不信大数据,一个是无用大数据,什么是迷信大数据?我们有很多客户跟我讲说我都已经用大数据了,你居然还好意思告诉我这个事你不知道。第二种叫不信大数据,当大数据的结果出来了,发现跟我们平时的常识一致的时候,我们会说那我这个项目是不是白做了,当我们发现这个跟常识不一致的时候,你这个数据不准,那到底做出来是跟常识一致还是不一致呢?在真正应用的时候会不相信大数据。无用大数据这一类是相当于在大数据行业,大数据界的集邮爱好者,他就希望把所有的数据收集到,至于这个数据怎么用,怎么能够变现,怎么帮助我解决问题,他没有想的很清楚。

当我们在商业场景下去应用大数据的时候,我们发现数据并不等于商业价值,很多时候我们没有办法找到完美的数据,我们更多看用什么样的方法去找到数据的连接点,去找到那些真正解决问题的数据,用最小的成本去获得最大的数据结果。后面我会分享一个非常小的真实的例子,这个案例是我们奢侈品品牌的客户,这个客户说我在线上投广告,线下也投广告,我希望把线上线下,不光是购买,还有广告的数据全部打通,这样我就能够最充分、最完整的理解到消费者,当然这是一个非常美好的理想,但是大家可想而知这是不是一个非常无比巨大并且烧钱的工程,我们发现这种客户有两个非常大的特点,首先他的线上广告占比占到70%,占到他所有广告投入的70%,他的线下购买占到86%,也就是说他卖出的一百块钱里面有86块是在线下商店里卖掉的,如果只是打通线上广告和线下购买这个通道,是不是就可以解决他大部分的问题,在这个指导下,我们最终打通了三类数据,一个是线上曝光数据,第二个是线下购买数据,以及他的线下位置数据,通过这样的,把线上广告和线下购买的打通,我们发现非常多有趣的洞察。首先我们看一下这是他投的三个媒体,左边这张图是受众的触达率,这三个媒体其实非常类似的,右边的这个是他真正购买的人占比,我们会发现C这个媒体虽然命中率相对较低,但真正促成的购买率是非常高的,如果基于这样的洞察,我们下一次在投广告的时候,是不是应该对这个C媒体稍微做一些倾斜。更重要的是当我们把这个数据打通之后,就可以看到消费者的状态,会看到在曝光人群里面只有24%的人是1835岁的,但在真正购买的人里面,有58%。再看右上角的图,是上海和北京,这一轮广告里面上海90%都是1835%岁的购买人群,而北京只有50%是这个岁数的人群。我们看到一个非常不愿意承认的事实,尽管我们说现在大家都很平等,真正买得起奢侈品的还是那些富人,在未来给到客户的建议,要去做真正的转化,就需要把我们的渠道,以及我们的人群相对缩窄来提高我们的产出。

我们整个在商业应用的环节,我们认为最重要的是商业痛点,换句话我们不是连接数据,不是为了处理数据而用大数据,而是说我们要先找到痛点,然后用最小的代价找到最合理的方法,用大数据的方式去解决问题。对于目前的营销来说,我们认为最大的痛点是什么?我相信每个人都可以说出一大堆,我们发现其实最大的痛点是线下市场难以记录,目前中国线下消费仍然占到80%,而中国市场的线下是什么状态?首先我们有960万平方公里,另外我们的地区人均GDP差异可以达到20倍以上,另外在这个广袤土地上至少有329万家店,分布在中国的各个角落,更重要的是这些店铺每年有48%现代渠道年度店铺变动率,这对我们来说意味着什么?就算我们花很多钱进行普查,去了解线下市场,如果仅仅依靠传统的方法,我们几乎不可能实现一个实时完整的市场观察。针对这样一个巨大的需求,或者一个黑盒子,我们可以怎么做?这是我们的一个梦想,我们有没有可能做一个地图,让这个地图上面能够让我们的客户可以看到每一个平方公里上,每一个地方的人货场信息,这样能够快速准确的做出市场决策,大家觉得这个可能吗?如果我们有一个人货场的全链条数据,这是不可能的,就算有可能客户也买不起,我们有非常好的信息技术,首先我们本身就有零售销售所有产品的监测,我们也有全中国店铺的普查,同时我们的数据是连续的历史数据,而且有非常好的数据建模团队。另外在中国,大家只有中国的LBS应用,在中国获取每个消费者的信息,以及基于这个洞察在全世界都是领先的,我们能够基于现在已有的非常好的条件,通过大数据的方式,能够把它变成一张智能的地图给到行业,给到我们的客户,去帮助他们做他们的销售管理和营销管理,这是一个对于整个行业有利的事,于是我们花了非常多的时间在上面。

接下来三十秒是硬广,我们在今年推出了商业智景产品,我们总结了六大特征,是希望说能够推动这六大特征,或者说我们发现如果一个大数据产品不具有这六个特征,你是很难和商业应用打包在一起,让客户真正从中受益。先讲一下全域覆盖,我们把整个大陆分成了一公里乘一公里的分隔,在场的部分有地理兴趣点、地图,再往上是尼尔森的零售渠道店铺,同时还给到新兴渠道的数据,最后我们可以把客户的数据,客户的店铺数据放在这个系统。第二层是货的信息,可以分品类、分渠道去展示,每公里的销售信息,今天零售环境的核心是人,我们不仅要知道人在哪里,就是我们所说的热力,或者有多少人住在这里,更重要的是这些人是什么样的人,男的还是女的,多大年龄,家里有没有孩子、有没有车,这些信息会帮助我们去理解消费者他们是什么样的,以及他们在哪里。有了这些信息之后,大家知道当我们去面对整个中国市场的时候,一个很头疼的问题是我以什么颗粒度来看,我们不仅看全国,可以看各个省份之间的对比,也可以看到在一个省份里面不同城市的对比,最重要的是当我们进了城市之后,在南京这样的城市,人口最多的地方在新街口一公里常住人口有多少人?大家有概念吗?如果那些蓝色区域只有一百人的话,常住人口就超过12万人,当我们想清楚把资源投到哪里的时候,如果连这个都不知道,大家就是带着一个墨镜在打仗。在此之外还可以看到每一个城市不同的商圈周边的情况。在店铺级别可以给到每一个店铺周边的环境是什么样的,它卖了多少,它的销售潜力是什么样的,到底他旁边是什么样的人最多。当我们有了这样的颗粒度,接下来就要看具体的指标,在整个产品里面,我们对人货场有超过一千个指标,如果大家去做数据分析,当我们数据维度超过六个的时候,大家就抓狂了,怎么看数据其实很重要,我们提供了筛选功能,可以帮助我们找到最想看的数据。另外还可以定制指标,比如说我要卖一个高端轻体果汁,可以筛选什么区域符合这个条件。接下来一个特征是动态追踪,大家知道以史为鉴可知星替,用历史数据追踪是非常重要的。最后一个特征也是我们非常看重的,就是大数据不能应用很多时候是因为数据孤岛,我们并不希望建立一个孤岛,把它竖在客户孤岛的旁边,我们的数据可以和客户进行打通,让它帮助客户去成长。

后面非常快的举一个例子,我们看看用这个产品怎么解决问题,当我们使用大数据的时候,很多时候并不是说把以前能做的事情做的更好,而是说我们把以前不能做的事情把它做成,这个客户他想卖一个针对中产阶级的茶饮料,成熟的客户都会分几步走,第一先找到我的目标人群,我先定义我的目标人群,第二我通过各种各样的市场研究和消费者研究,我知道这群人喜欢什么,我就去针对性的设计产品,第三找到这些人,把产品投出去形成销售,在传统的方法里面,第一步和第二步都非常容易,对吗?如果我们定义好了第三步怎么办?我们要去找到这些人在哪里,这往往是两个团队撕逼的开始,哪两个团队呢?一个是产品设计团队,一个是市场营销团队,让我们来看一下我们是怎么做的,首先我们要找到中产阶级,尼尔森超过几十年的市场研究经验,我们把人按照两个维度,一个是生理维度和社会维度,分成了八十多个细分的类别,可以快速组合成中产阶级的描述,当我们把这些条件确认之后,马上可以在整个南京地图上找到中产阶级,这个是南京中产阶级人口数量热力图,如果只是知道人多,我们是不是就一定卖得出产品呢?如果这个地方是一个工业区,还会再看第二个指标就是茶饮料,我们要去找到茶饮料哪里销售的最热,我们看到右边这个图是南京城区茶饮料的情况,左边是刚才筛选出来的中产阶级高密度图,当我们把这两张图合在一起得出来一张图,我们会看到这到底有多大,整个这个区域占到南京城区总面积的9%,但是这个区域覆盖了南京整体茶饮料的35%,也就是说我只要搞定这9%的面积,我基本上抓住了南京35%的茶饮料。接下来怎么办?找出这些关键区,接下来帮助客户提升在这些关键区的铺货和表现,最大的问题在于绝大部分客户根本不知道这个地方到底有多少家店,需要知道南京整体店铺密度,当客户的数据,客户输入他到底铺了哪些店之后,我们立刻产生一张神奇的地图,我们叫做铺货差值热力图,根据我们现在这个客户的情况,我们发现最终他真正要去做的只有13个山隔。大家知道全南京有多大,全南京有六千多平方公里,换句话说最终的优化是从6586个山隔到13个山隔,我们营销的本质始于消费者的满足,终于利润,如果能用10块钱去做别人一千块钱才去做的事情,剩下的这些就是我们的利润,这是我们市场研究公司希望给到行业提供的洞察和价值。

这是我今天的分享,希望大家在未来和尼尔森一起,来探索如何利用大数据为我们的客户,以及为我们的行业带来更大的价值,谢谢大家!


主持人:谢谢刘一晨女士的分享,接下来大家再坚持一会儿,将迎来今天上午最后一个主题分享,来自于益普索中国总裁周晓农先生,为我们带来《技术驱动下的零售行业》,有请。


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