大数据打造享受式营销,本文是有关大数据毕业论文的格式范文跟营销和数据和享受有关毕业论文开题报告范文.
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文/ 陈宇新 中欧国际工商学院教授 图/东方IC
营销的精髓是创造享受的感觉.给消费者、顾客带来享受,并且也要给销售者（企业家）带来享受.电影《小时代1》到《小时代4》,反映了新一代人（特别是90后、95后）对生活的理解.从转型前的消费方式变化为追求体验和享受感的方式.耐克非常擅长把握消费者的脉动,美国是十年一代人,但中国每五年就要重新定位、重新掌握消费者.在2016年经济不好的情况下,耐克的股票却上升得非常快,主要归功于对消费趋势的洞察.相反,宝洁现在做得不好,还在用比较中低端的以量取胜,而这正好跟“小时代”的消费趋势相反.
创造享受感是精髓
事实上,享受感并不见得是奢华的体验,低端产品的营销做得好,也可以创造出一些很好的享受感.吉百利进入印度市场的时候,发现人们购买力不强,但劳动力非常便宜.吉百利要求印度的零售商将糖果分拆成小包装（因为劳动力便宜）,每一份定价在1美分.每周父母给孩子买一次,对于印度3亿的孩子群体来说,也是很大的销售额.当这些孩子长大后成为了中产阶级,回忆小时候的快乐时光,对吉百利的品牌忠诚度是不一样的.
“享”字来源于祭祀.中国的礼乐文化都是基于“享”的.成功营销的奥秘,就是要在新常态、新消费的情况下,把“使用”变成“享用”.
新加坡航空公司以服务、享受为定位.为什么这家公司会以此为卖点？这牵涉到战略层面.新加坡的地理位置决定了它跟哪儿都不沾边,到美国得飞20小时,到欧洲差不多20小时,到澳大利亚得要七八个小时.长时间飞行,服务的重要性就体现出来了.新航甚至在号称世界最长的航线（纽约飞新加坡18.5小时）上,把经济舱全部取消,只有商务舱.因为只有商务舱才能突出享用的感觉.
基于“享”的创新,最大难点在于洞察.营销人经验丰富,反而更难做,因为会跟市场越来越脱离,没有感同身受.怎么解决？首先,营销人至少要学会享受,在享受范围内找一些痛点.其次,要想办法进入到目标市场的体验中去.如果你要做年轻人的市场,可能需要把《小时代》看几遍.再次,就是借助“大数据”来洞察消费者.
“创享+大数据”的营销思维
从创新角度看,“创享+大数据”思维的结合,也许能够发掘消费者痛点,带来享受的体验.
方法一：定量思维现在的趋势是尽量把情感性、心理性的东西定量化.只有用大数据,才能在一个比较大的规模程度上不断进行享受性创新,比如苹果手表可以测你的心跳、脉搏和你的出汗程度等,这属于生物物理学的研究领域,现在也越来越多地被用到商业中来.有的商店有红外的扫描仪,可以看顾客头部各部分的热度,来判断进店的是冲动型消费者还是冷静型消费者,从而予以不同应对.这是用数据来定量化消费者的心理层面、情绪层面.
另外一个大数据定量化的方式叫消费跟踪.美国达拉斯的一家艺术博物馆提供免费参观,唯一要求就是观众参观时戴一个手环.也就是说,用你的信息来交换门票.每个季度,搜集来的参观者信息将汇总给博物馆的捐赠人,让他们看到捐赠的社会效果,这又促使捐赠人更多的捐助.
方法二：跨界思维.跨界思维非常好的一个实例是GoPro公司,做极限运动相机起家.用户通过微型的摄像机可以拍摄不同角度,会上传很多有意思的视频.GoPro建立了一个专业摄影师、艺术家团队,用户上传视频后,这个团队进行加工,做出了专业性很强的视频.现在又建了电视频道,把加工好的视频在电视频道上播放,这样广告营收就来了,慢慢形成闭环.
再举个例子,有一个应用叫“接线员”,据说有1000亿美元的潜在价值.思路是把微商的概念跟Uber的概念打通.下载App后可以发布购买诉求,所有人都能看到,并给出建议的商品.只要说出名称,应用就可以自动帮助搜索,然后直接下单支付.大数据会根据你提供的信息和以往的历史帮你筛选,还可利用大量线下零售商的闲散人员帮助你.这是O2O的全面打通,也是一个跨界思维的反映.
方法三：执行思维消费者的体验往往是在执行层面发生的.上海有两个非常大的商业地产项目距离很近：浦东嘉里城和喜玛拉雅中心.但嘉里城的客流量明显高出很多.比较两个地方的卫生间就会发现嘉里城做得好得多,这就是细节,属于执行层面.此外,去任何地方的嘉里中心都会闻到一种特殊的气味,这种香味让你进去之后就产生愉悦感.从生理学上说,香味带来的记忆特别持久.顾客的忠诚度就是这么产生的,你会觉得这个地方我以前来过,记忆犹新.
方法四：实验思维大数据可以做很多类似AB Test的做法,帮我们判断哪些可以带来价值、哪些不能带来价值,比如APT,它帮线下、线上零售店做实验,建议橱窗怎么陈列,产品的页面该怎么设计.它挑相近的商店（或页面）做AB对比,找出对消费者最好的设计和陈设.最近被万事达卡以9亿美元的收购.因为万事达卡掌握了大量的零售信息,利用APT就可以让零售店不断加盟,APT帮忙做对照分析,进行营销优化和营销效果测评.有了万事达的数据后,全球的零售商都在这个网络里面.
从预测到“现测”
现在预测越来越难,大数据的价值挖掘,都是所谓的“现测”.现测是对极近过去的描述和极近将来的预测,利用了大数据的量大和实时的特点.高频交易、推荐引擎、打车软件都是这样的思路.而我们现在做的决策优化并非广义上的预测.
现测的优势有二：一是惯性原理,二是信息时差.从道理来讲,任何东西都有惯性.一块积木块从斜坡上掉下来,下一步它肯定往下走,再往后就不知道了.至于信息时差,现在用的是大数据快速时差.比如说实时记录到一位女士拿了橘子又放下了,这时如果你的购物车向她推荐这橘子,她可能就买了.现测是大趋势.谷歌投了很大一笔钱研究无人驾驶汽车,从某种程度上来讲就是现测的应用,需要发挥实时数据采集和大规模数据分析、计算上面的优势.这是大数据真正意义上应用的一个点.
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