企業市場的大數據營銷

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小編:大數據營銷 的是指從搜集、分析數據,到基于數據挖掘并應用于營銷,以此提升用戶體驗、營銷效果、支撐營銷管理決策的過程。 上周聽過中歐方教授的創新戰略后,我已經分享了一

大數據營銷”的是指從搜集、分析數據,到基于數據挖掘并應用于營銷,以此提升用戶體驗、營銷效果、支撐營銷管理決策的過程。

 

上周聽過中歐方教授的“創新戰略”后,我已經分享了一篇文字。其實方教授講的內容還能寫兩篇與SaaS相關的,其中有關于客戶成功部NPS調研的、也有關于國內市場競爭的。我正在與各領域頭部SaaS公司的高手們進行交流,有了實證結論再分享給大家。

這次上的課程是《大數據營銷》,同樣有好幾點啟發。我逐一寫來,也算是盡盡“結構洞”身份(兩個群體間的連接節點)的本分吧。

一、幾個大數據營銷的基礎概念

“大數據營銷”的定義是:從搜集、分析數據,到基于數據挖掘并應用于營銷,以此提升用戶體驗、營銷效果、支撐營銷管理決策的過程。

它會影響經典營銷4P理論的每個環節:Product(產品)、Price(價格)、Promotion(促銷)、Place(渠道)。

大數據營銷更會影響互聯網環境的4C應用:Context(場景)、Content(內容)、Connection(連接)、Community(社群)。

大數據營銷的基礎知識還有:個性化推薦、信息繭房、數據來源(一手、二手、第三方數據)、歐盟GDPR數據安全保護條例、大數據營銷如何冷啟動……

這些網上都有資料,我就不談了。我專門講講對SaaS等服務企業的toB公司,能有什么啟迪。

二、對社交傳播的一些推論

一個新話題或新產品的傳播路徑是:

  1. 明星(影響力大,但傳播是單向的,缺乏與大眾的互動)
  2. KOL(意見領袖)
  3. 跟隨者
  4. 大眾

這次課堂上,我發現KOL的影響力模型應該與科技產品市場拓展的“鴻溝理論”相結合。

先說說鴻溝理論。一個新產品進入市場,影響客戶購買的因素非常多,有很多因素之間相對獨立,因此占領市場份額的順序存在“正態分布”。(關于這個知識點,可以學習得到App的萬維鋼精英日課《模型思考者3:三種分布模型》)

在社交媒體理論中,新產品的早期購買者,更快接受新事物,這個人群中的“創新型”KOL,起到的作用是“快速傳播”。

但這類KOL,未必能受到“主流市場”人群的喜愛,因為這部分人群更喜歡穩健、有深度的KOL。所以到了市場發展中期,企業要培養“跟隨型”KOL。

三、客戶聚類分析

我們先從客戶談起,介紹一個工具“聚類分析”。

這個方法通常用于toC產品,我考慮對于SaaS企業來說已經與傳統軟件有很大差別:客戶群體更大(很多SaaS公司客戶數量過萬、甚至幾十萬)、客戶管理更加數字化,是有機會用“聚類法”分析客戶的。

我看到大部分SaaS公司的客戶畫像比較單一。說起來就是某某行業、某個規模、某某類型的需求。

在市場實戰中,有的SaaS產品就會很糾結。今天遇到一個客戶,他的關注點是A;明天遇到另一個客戶,關注的又是另一個遙遠的點B……

是否有一些SaaS公司的客戶,其實是應該分為2個或3個聚類呢?

如果能分出幾個聚類,其價值是:

  • 雖然還是一個SaaS產品版本,但不同聚類的客戶關注的價值點不同,因此營銷手段、營銷內容有所不同;
  • 不同聚類的客戶關注的功能集合也不同,因此服務重點不同,促進增購和續費的重點也不同;
  • 從戰略角度看,我們需要思考 —— 哪些客戶才是我們真正的客戶、應該重點支持;哪些客戶雖然也會買單,但從需求及企業屬性上來說并不是我們的目標、應該徹底放棄;
  • 從產品的角度看,如何聚焦各個聚類的核心需求,而不要做一個貌似符合“平均值”點的功能(我在下圖上標注的P點),其實各個聚類上的客戶對此都不滿意。)

我考慮對于SaaS等toB公司可以對客戶進行分類的維度有:

  • 行業(及細分行業)按照某個特性(例如:互聯網化程度)打分排序;
  • 企業規模(按營收金額或員工數量分段);
  • 企業管理水平(制度化、流程化的程度);
  • 企業信息化水平(既有信息系統覆蓋業務及行政流程的比例、應用狀況);
  • 與產品相關的其它維度(例如:SaaS CRM產品會關注客戶企業的銷售團隊規模、銷售方式等)。

以上是我的一些思路,下面也簡單介紹一下教授講的“K-均值聚類法”的操作步驟:

  • 隨機選n個(開始可以是3個)客戶;
  • 把其他客戶按照相似度(如果是二維圖,就是圖上接近這3個客戶的點)分成3組;
  • 找到每個組的中心點,重新分組,再找到新組的新中心點;
  • 如此循環,直至分成的3個組達到:組內差異最小、組間差異最大;
  • 分1組、2組、3組、4組、5組分別測試,計算不同數量分組的組內距離中心點的平均距離,并找到效用拐點。舉個例子,如果分1組、2組、3組、4組、5組、6組后,每組內所有點與中心點的平均距離分別為:40、20、10、5、4.8、4.7,就說明分到4組(平均距離為5,后面再分更多組效用增加不明顯)就可以了。

四、AIEPL營銷階段理論

在介紹一個理論,對于toB、toC營銷都同樣適用,其核心觀點是:客戶的購買行為是分階段的,應該對不同階段的潛在客戶用不同的方式推動。

AIEPL理論認為營銷有5個階段:

  1. Aware:知曉階段(教授講的是“認知階段”,我感覺該詞歧義較多);
  2. Information:信息搜集階段;
  3. Evaluation:評估階段;
  4. Purchase:購買階段;
  5. Loyalty:忠誠客戶階段。

對A知曉階段的客戶,企業可以通過廣告、社交媒體、搜索引擎來進行影響。

對I搜集信息階段的客戶,通過博客、視頻、線上線下講座來影響。

對E評估階段的客戶,通過KOL(Key Opinion Leader, 意見領袖)和身邊的朋友引導。

P購買階段:依靠線下實體店、電商、KOL直接銷售實現。

L服務階段:遠程電話或實體店服務。

我總結了一下,toB產品的營銷工作與toC營銷在各個階段有所不同,我在下表的第三列展示出來:

SaaS創業路線圖(59)企業市場的大數據營銷

明顯看得出來,toB營銷更多地需要乙方人員的人力介入、與客戶面對面溝通。

四、西方toB營銷的變化趨勢

那么未來toB營銷的趨勢是怎樣的呢?正好這次課上教授也解讀了一個美國知名企業 IT產品及服務公司營銷改革的案例,我給大家分享一下,2013年美國企業市場的變化以及這家著名公司的應對之道。

該公司在2013年發現,toB營銷已經發生以下變化:

  • 信息獲取方式:由線下轉線上,新影響者出現。過去企業采購是“熟人生意”,廠商與大客戶的SI(系統集成商)很熟悉,經常請SI去廠商公司參觀學習;SI與客戶有多年客情關系,有新需求后很快被找來討論解決方案。而現在客戶更多從身邊有同樣需求的朋友、社交媒體、KOL獲得信息,更容易受“網絡輿論”的影響,更容易向“陌生人”(新供應商)購買產品。
  • 品牌主導轉向客戶主導:客戶通過社交媒體就已經產生了采購選擇,70%的購買決策在銷售代表到達之前就已經做出。銷售代表不再是唯一的信息來源。
  • 營銷內容:從專業走向“泛專業”。也就是說,toB營銷的內容也不再那么刻板,也開始變得有趣起來。

真實案例中,該知名企業的應對策略是:

  1. 成立了數字分析團隊;
  2. 關注社交媒體,找出關鍵衡量指標和評分模型;
  3. 用矩陣圖展現該領域中,各個品牌的發聲份額及KOL談論該品牌的影響力份額,實施互動戰略。

五、國內toB市場的發展趨勢

分析上面這些內容,我們會發現一個現象——在歐美市場,toB營銷方法其實在向toC營銷方法靠近:

①企業的信息獲得方式更社交化、自主化。

②影響企業決策的人群也從銷售代表轉向該領域的意見領袖KOL、客戶KP(關鍵決策人)身邊的朋友。

結合美國使用SaaS產品的企業,幾百人的公司會買近百個SaaS產品,可以看到另一點:③采購決策人分散化,各個部門的技術人員可以自行決定采購一些提高效率的SaaS工具。

這三點顯然都是有利于SaaS推廣的。

但以上3點在國內企業采購中,第①點(信息獲取方式)有一些新跡象,第②點(影響人群的變化)還很少見,目前國內企業客戶明確需求、形成解決方案的過程還需要乙方銷售代表重度參與;第③點(分散采購權)則尚未出現。

我個人的感覺是,中國的企業市場比美國要落后8~10年。2013年美國企業市場出現的趨勢,在中國還要等到2021年才有可能出現。

不過,在消費者互聯網領先的推動下,產業互聯網以及SaaS的進步也許會快一些。至于風險投資,雖然有泡沫的負面影響,但也給toB領域帶來了人才和技術沉淀,總體來說也是正向作用。

現在還只能說說趨勢,估計沒人能真正預測時點。好在toB本就是個慢活兒,大家就放平心態,步步為營吧。

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