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 本文為黑主任第27篇原創文章

這篇文章,某晚黑主任熬夜寫完一半

隔天打開發生文件損毀,試過任何方法都救不了

水逆傷心,含著淚重新碼字,但質量絕不含糊有保證,希望你能有所收穫:) 

 

hello大家好~我是黑主任(,,・∀・)ノ゛

今天黑主任不講PPT的製作技巧,而是想和大家聊聊:商業思維之「大數據分析」

黑主任一直堅信,商業簡報的能力由三個層次構成(如下圖):最底層的能力是「PPT的各類製作技巧」,這類能力只需花費時間精力鑽研人人都可具備;其次是「設計的美感」,由於美感仰賴先天的天賦和後天的培養,所以這一層次能力的差異會最直觀的凸顯在簡報作品上,是尤為重要卻不容易獲取的能力;然而美感卻不是簡報最頂層的能力,最頂尖的能力是製作人的「邏輯思維」,這才是一份簡報的精髓所在。

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細心的你會發現,【Office職升技】專欄的內容就是依據上圖的金字塔能力來進行規劃:「PPT技巧教學」旨在幫你打好堅實的基礎能力,「簡報設計改版」目的在於美感的熏陶,而黑主任為何這麼不安分時不時就寫些商業邏輯、行銷思維的文章?就是為了幫助各位構建頂層的思維能力,這才是我們商場上乘風破浪、無往不利的最強大武器。

(給新朋友的聲明:因本人長期在上海工作,使用的PPT是簡體版,但和繁體版PPT按鈕功能、佈局都一致,僅是名稱有所不同,望大家多包涵啦)


 

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2018黑主任免費為粉絲發佈異業結盟商訊

點擊上圖立即參與456.png

 

 

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我們可能對大數據分析有什麼誤解

大數據火了幾年,媒體跟著炒了幾年,我們營銷人也跟著沾了幾年「大數據分析」的光。過去幾年來,提案PPT里沒放個幾頁大數據分析都不好意思說自己做過功課,我們總是習慣於將網上找的行業數據報告或是爬蟲出來的大量數據結論截圖,一鍵Ctrl+V貼到簡報上,放上幾頁就像在說:嘿!我的結論和方案是基於大數據分析的結果,有理有據哦!

相信這幾年來有不少甲方或公司高管都曾很吃這一套,看著這幾頁大數據分析不由自主的頻頻點頭,內心深處默默的對面前的匯報人提升了好感和信任感。

然而讓我們轉念一想,這些大數據分析對最終的商業決策有實質幫助嗎?

答案顯然是否定的,因為大多數人並不是將大數據分析當做制定商業決策的依據,而是反過來將其變成支撐自己論點的證據,即是說我們總是想找到對自己有利的局部數據來為已有論點背書,而不是基於大數據全貌進行深度挖掘和分析,大數據分析最具商業價值的部分卻恰恰是我們缺失的...

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目前針對大數據分析在簡報上的運用,大致有3種主流用法(黑主任這裡所指的是,未受過專業數據分析訓練的普通職場人的用法)

第一種:為證明自己論點而用,如上文所提述,會透過各種管道找到現成的數據分析結論,并找出能為自己論點背書的部分數據進行引用。

這種用法,說實話,是屬於最淺層的用法,因為他只是將最簡單、最表層的數據結論進行分類、梳理和引用,并未進一步挖掘數據背後所隱藏的商業價值,更未考慮到利用數據分析去推導出可行性商業方案,這是我們需要捨棄的。

第二種:則是為了直接指導後續工作而進行分析,比如你在FB上要為自家口紅投放廣告,這時你會想到從公司電商後台數據庫調取過去一年來,多次購買了自家口紅的重度客戶,他們的年齡層、性別、收入水平、地域分佈等數據,從而為設置FB廣告定向提供參考依據。

這種用法就好一點,能看到數據分析對工作的指導作用,但仍然略嫌不足和青澀。

第三種:是為了提升品牌營銷和運營成效而進行分析,通常會對數據進行分維度的監測和分析,用於判斷市場趨勢變化和找到變化原因,用於制定商業決策,比如A公司發現甲地與乙地市場消費者,對於選購夏天防曬產品的偏好有所不同,甲地消費者對於防曬係數有更高的追求,而乙地消費者則更看重防曬效果的持續性和清爽性,從而A公司就能根據數據為甲乙兩地市場,有針對性的制定差異化產品策略。

這種運用思維,是目前主流用法中最好的,能為品牌提供商業問題的解決思路,但仍然可以更好。

 

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為消費者洞察而生 人群畫像的奧妙

為什麼這樣說呢?

仔細看這三種用法,你會發現他們都有一個共性:那就是只看到數據表象

無論是直接引用數據,還是比對分析數據的趨勢和變量,實際上都是對數據表象進行處理的過程,都沒有觸碰到數據背後最具有價值的部分。

那麼,大數據背後最有價值的部分是什麼?

黑主任絕對毫不猶豫的會說:用於消費者洞察,繪製人群畫像

「消費者洞察」絕對是大數據分析中最令營銷人著迷的部分,看到這一定會有人感到困惑?認為消費者洞察無非就是讓數據部處理好源數據,然後做成下列可視化圖表(示)不就完了嗎?

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這是我們常犯的認知錯誤之一:認為大數據分析就是靠數據部門去採集、去建模、去導出報表,運營部和市場部只需看數據結論做做簡要分析就行了╮(_)╭ 而事實卻正好相反,大數據分析的旅程是從營銷人的手上開始的。

就如黑主任自己,不會寫程式建模,也沒有受過專業的統計學和數據分析訓練,但卻是最常和大數據相愛相殺的,大數據的價值始於營銷人的「思維」。

進行消費者洞察需要具備哪些基礎思維呢?

繪製消費者人群畫像,是整個營銷決策的基礎,做的好就能直接幫助企業導出具有因果關係的商業策略,要做好人群畫像需要從以下三個維度進行分析:

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① 元屬性

元數據也叫作社會屬性數據,是用於圈定目標消費者身份的基礎屬性,比如:性別、年齡、地域分佈、星座、學歷、職業角色及層級、收入水平、婚姻狀況等。

這類數據穩定性強,不改變或改變緩慢,比如性別和星座,人的一生就不會改變,而諸如年齡、居住地、收入水平等雖然在變化但也相對穩定。

或許你已察覺,當今主流的大數據三種用法,都是基於元屬性數據的運用,比如我們的面膜是針對年輕的女學生研發,就可以透過元屬性數據篩選出符合要求的目標消費者進行分析和廣告觸及。再比如當我們的產品價格不菲,是針對中高收入層級的人,那麼我們在通過元屬性數據來篩選人群時,低收入的人群就可以被率先篩選掉。

② 顯性行為

目標人群背後所有可被記錄的行為痕跡數據都被歸為這一類,比如:PC home上的產品瀏覽/加購物車/收藏或購買行為偏好、FB上的關注和評論行為、APP下載和活躍情況、Youtube的視頻瀏覽行為和選購產品時關注的側重點等,這些都是當今互聯網時代下容易追蹤獲取的數據類型。

顯性行為數據能幫我們更具象的了解特定人群的行為特點,正如上文所舉的例子,甲地和乙地的消費者對防曬產品有不同的選擇偏好。台灣媒體曾做過一個調查報道,南部人相較北部人的口味更偏甜,這就是顯性行為數據能告訴我們的。

元屬性及顯性行為數據,就是我們日常做大數據分析時最主要接觸的兩類數據,但是光看這兩類數據只能算作消費者洞察的第一步,還缺了點什麼?

③ 隱性態度

隱性態度數據是最容易被忽略,也是大數據分析中最重要、最精髓的部分,他是指目標人群對於特定現象或品牌的態度,也包括人群自身的價值觀、消費觀、愛情觀、人生觀等。應用在營銷領域,隱性態度可以表現出多種維度:如購買心理動機、渴望透過產品實現的結果和夢想、商品滿意度、壓力狀況、話題偏好、品牌忠誠度、自我表達需求、在意的痛點等等,都歸納為隱性態度數據。

隱性態度數據的意義在於,可以幫助我們更好的挖掘消費者行為數據背後的產生原因,從而幫助我們做出「正確」的營銷決策,為什麼特別強調「正確」呢?

因為消費者的態度和行為常常不是完全一致的,有時相互矛盾,有時是不可控的延遲,比如一個剛畢業的女大學生,收入水平和消費能力有限,所以一直只能買便宜的化妝品和衣服,但是只有當她的收入水平上去了,她真正的消費態度才能更容易被識別到。但是,如果我們希望影響他,品質卻比低價更容易讓她動心,因為追求品質才是她真正的態度。

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還有一個非常有意思的例子,中國某衛生棉品牌透過數據分析發現,每年夏天時會出現大量男大學生購買衛生棉,營銷人員就認為這是因為夏天時天氣炎熱,男生更願意頂著大太陽去為心儀的女生或女朋友購買衛生棉,是種貼心的舉動,因此提出個提案,以“貼心男友”為主軸進行活動造勢宣傳,并推出溫馨、甜蜜包裝的男友選購款衛生棉,大打“貼心男友牌”。然而真相是如此嗎?後來經過調研,原來眾多男大生在夏天時購買衛生綿是因為腳底容易出汗,衛生棉墊在鞋子里是非常好的吸汗神器,倘若該品牌真的大打“貼心男友牌”活動,不光無法搶佔商機更會鎩羽而歸,這就是對「顯性行為」背後「隱性態度」的錯誤解讀導致的錯誤決策,由此可見深度挖掘人群表象數據背後的「隱性態度」,是多麼的重要了。

 

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挖掘人群的隱性態度數據 意義何在?

剛剛提到,在三種數據類型中,「隱性態度數據」毫無疑問是最關鍵、最重要的數據,這是幫助我們做出正確決策的重要推手。

而且這也是最容易被多數營銷人所忽略的一類數據,大數據時代下,各類數據五花八門,動不動就是幾百個標籤和維度的「元屬性」和「顯性行為數據」,大家很容易被這類表象數據蒙蔽雙眼,因為這類數據獲取相對容易,而且很容易誤導初學者們直接通過表象數據分析就做出商業決策。

為什麼說是容易誤導呢?

比如說,看到一群用戶在行為上買了自家很多產品,就認為對方是忠誠用戶,於是針對這群人的特點來做出相應的策略調整。

你可能覺得,這不是很正常嗎?有什麼不對?!

前面提到,「顯性行為數據」和「隱性行為數據」有時是相互矛盾且有延時的,有的時候,一些行為背後的態度原因,會跟你設想的非常不一樣,舉2個例子:

案例1假設有一家首飾品牌A,該品牌發現去年有3萬名會員在其各網上和實體通路上累計購買了20件以上的首飾,是該品牌的核心用戶,看到這裡,許多營銷人會讓數據部調取這3萬名用戶的數據信息,進行分析總結找出市場上和他們相似的用戶,並在未來密集的對這些相似用戶進行廣告曝光,爭取轉化成新的核心用戶。這個看似再正常不過的邏輯,卻隱藏著很重要的缺陷,那就是:

3萬名用戶背後的購買理由是一樣的嗎?

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【美美的圖片授權來自】Ig:adorn_fancy   (注:與本文虛構的A品牌無關聯)

如果針對上述這群行為上有共性的人進行調研分析,你會發現背後購買的動機有很多可能性,比如:

  1. 最理想的情況,就是這群人的購買理由是:“我認同A品牌的設計理念,很符合我的穿搭風格,款式我都很喜歡”;
  2. 他們的購買理由是:“A品牌與大牌B品牌的設計款式很相似,兩者都是低調小眾的設計,沒有大大的很明顯的Logo烙印,且A品牌只需B品牌價格的三分之一就能買到,而我們因工作需要,經常要在個人形象管理上做出更大的投資,但剛畢業工作沒幾年,薪水不高,這時A品牌就是B品牌最好的替代品。”你會發現,如果是第二種理由的話,我們首先要做的不是進行用戶分析來做廣告投放,而是應該第一時間審視自身的品牌策略:我們希望自己是“B品牌的替代品”或“便宜的低調小眾首飾品牌”嗎?如果答案是否定的,我們下一步應該是展開有針對性的品牌策略的調整。

案例2假設有家車險品牌,新推出了一款車險,相較市面上同款產品非常有優勢,想全力推向市場,就從第三方大數據平台購買了網絡上車險的聲量數據,發現購新車前後1個月的車主是車險的主要人群(虛構數據),於是營銷部做出一個決策:對欲購買或剛購買新車的車主進行廣告宣傳,爭取轉化為客戶。

但是轉念一想,這個邏輯也存在著嚴重的缺陷,那就是:

那些已經了解如何選購車險的老車主,他在購買人生的第二輛、第三輛新車時,還會不會在網絡上討論這個話題?

答案,顯然是不會。

所以這個第三方數據公司提供的網絡聲量大數據,只是表象數據,他只記錄了網絡上有在討論的人的情況,但是還有很多人是沒有參與討論的,他已經很清楚知道車險的投保和理賠是怎麼回事,不需要討論,直接比對好選購就行了。

但是這些人是不是重要的目標消費者?當然是!但是這個關於車險討論的「顯性行為數據」里并沒有。

 

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巧用數據分析 推導出彩的商業決策

下面,讓我們一起來玩次「大數據推導商業決策」的思維遊戲

請看下面這張圖,是根據某大數據平台調取出的「麻薯」用戶畫像,從中我們可以很輕易的找到「元屬性數據」及「顯性行為數據」,請各位先盯著這張圖好好思考10分鐘,你是否能看出其中的玄妙之處?

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1分鐘...

5分鐘....

10分鐘....

----思考時間結束----

下面請大家和黑主任一起,破解上圖大數據畫像的奧秘

① 元屬性

從元屬性數據來看,麻薯的目標消費者年齡層偏低,主要是25-34歲的女性。相信你也可以很輕易看出來,但這對你的商業決策好像並沒有什麼直接幫助,甚至可能你的思緒到這一步就再也無法進一步推動了。

② 顯性行為

那麼顯性行為數據從何看出呢?我們可以看到在人群屬性數據一欄里,有許多人群標籤氣泡,這個標籤的判定就是基於大數據對這些目標用戶平時的互聯網瀏覽、使用等行為軌跡的追蹤找到的共性行為,標籤氣泡體積越大也代表了該行為的共性越強。

我們也不難看出,該目標用戶是25-34歲的年輕女性,他們是互聯網的深度使用者,習慣於網絡購物,並且善於使用社交工具(如微博微信),推斷他們除了在平台類電商(天貓/京東等)購物外也很習慣在微信等社交工具上購物,並且他們在關注麻薯這個關鍵詞的時候對影視劇、網絡文學和遊戲的關注度也非常高。

③ 隱性態度

分析完前面兩步,對我們下面的商業決策制定有什麼幫助?現在還是看不出來啊!

別急,到「隱性態度」的挖掘才是重頭戲:

  1. 「麻薯」的目標消費者有個很重要的標籤叫【影視fans】,代表TA們是將麻薯等零食當做追劇時的解饞零食,而這群TA又都是25-34歲為主的年輕女性,可以推測他們的身份大多為年輕的女性上班族,那麼問題來了,他們平日都在什麼時間段追劇?
  2. 肯定是晚上對吧~上班族晚上追劇看電視已經成為了當下流行的解壓方式,那麼在追劇的時候,是一定要配點吃的東西,一邊吃一邊看是標配,那麼又一個問題來了,他們吃的零食一定是麻薯嗎?
  3. 當然不是!與其說這群TA是在網絡上搜索麻薯,不如說他們是在找尋適合追劇時吃的宵夜零食,但是人們追劇時吃的宵夜零食通常是什麼?捫心自問,大多數人肯定嘗試過泡麵、鹽酥雞、滷味、巧克力...這些宵夜零食在我們追劇時除了給我們帶來滿滿的幸福感外,還有深深的罪惡感,25-34歲的年輕女白領,對自身身材外貌形象管理非常重視,這些傳統的宵夜零食,都是高熱量容易發胖的食物,這也正是TA們選擇其它產品的痛點,反過來說,TA們追劇時既想吃零食又怕胖這種糾結的心理,正是我們的產品「麻薯」的機會點。
  4. 這正好可以成為我們產品宣傳策略的立足點,透過【追劇時光】各個場景化的故事(如一個人的追劇時光,與閨蜜們/家人在一起的追劇時光)等內容帶動產品的植入,讓我方產品以「利於維持好身材的低熱量追劇零食」的形象深入消費者心智;圍繞這個立足點所制定出的商業策略還有利於指導各個部門工作的開:

● 產品部門:就知道了圍繞該【定位】的產品研發方向,如選用低熱量的原料食材,推出適合夜晚追劇食用的包裝份量,研發各種無負擔且適合夜晚享受的口味...

● 文案部門:不再圍繞產品來寫宣傳文案,而是以「追劇輕食」的概念為出發點,以更貼近消費者的語言,打動消費者,讓TA在選購追劇零食時會想到我方的品牌產品。

● 市場部門:找到25-34歲年輕女白領的觸達煤點,不再是花大錢投電視廣告狂轟濫炸,而是改以在各個影視劇APP/網站/論壇上做精準曝光,或是找瘦身飲食/影視劇等自媒體KOL做異業合作,用聲量帶動銷量。

.....

這張清單還可以繼續列下去,但是我們先到此為止,因為還有更精彩的。

  1. 追劇時食用傳統宵夜零食(鹽酥雞/滷味/泡麵),除了高熱量有負罪感和擔心身材走樣外,還有一個痛點,那就是傳統的宵夜零食吃的時候味道都很重而且容易髒手,試想睡前吃宵夜到整個房間都是味道,或是電視播放到正高潮的時候,手因為沾到油漬無法快速切換到下一集...這都是非常不好的體驗,也是另一個痛點,有什麼解決辦法呢?
  2. 吃麻薯時如何可以不髒手?很簡單,我們可以在包裝袋里放上兩支帶有品牌麻薯姐弟形象的可愛叉子,并告訴消費者,這個叉子是可以洗淨后重新使用的,那麼消費者未來在使用帶有我方品牌形象的叉子吃食任何其他食物時,是否潛移默化中就會牢牢記住品牌了呢?還不僅於此,讓我們繼續推導下去。
  3. 前面說過,我們的TA是互聯網的深度使用人群,善於使用社交平台網絡購物,而且追劇零食又是高頻消耗的食品,具有高復購潛力,那麼如何提升產品的復購率?我們可以在包裝里放上QRcode并給出一個關注引導,提示:關注品牌FB,可透過FB入口參與老客戶回購專享價,如此一來,就大大提升了客戶留存的效率,有了流量,就可玩各式流量裂變的活動,如邀請好友集贊、打卡拍照追劇照參與抽獎等...

....

以上,相信你也見識到了,透過人群「隱性態度數據」的數據分析與挖掘,嫩給出我們如此多且有效的商業決策思路,大數據為商業決策的制定,提供了多種可能性。

下一步,就是繼續獲取更多維度的「元屬性」與「顯性行為數據」,不斷分析與挖掘,交叉比對各個維度下推導出的商業思路,逐步構建具系統性、指導性的商業決策。

另外,正如黑主任開頭就一直在強調的,大數據分析的目的:

讓你知道「朝什麼方向去思考、去制定商業決策」

而不是「引用淺顯的局部數據,為自己背書」

 

當然,大數據分析是個非常複雜且龐大的知識系統,絕不是黑主任寥寥幾千字就能道出本質與全貌的,而消費者洞察,也僅是大數據運用的其中一小部分。

今天這篇文章,核心目的是希望傳達出一個中心思想:

無論出現何種新的科技工具或是邏輯模型,都不是你簡報的真正亮點

真正的亮點來自於你的思考,透過對新的科技工具與邏輯模型的深入思考,你會更加了解這個領域,與此同時,也是在不斷地錘煉你的思維能力,這就是思考的意義所在,也是你的簡報所呈現出的真正閃亮點。


今天的分享就到這啦~我們下次見 ~( ̄▽ ̄)~*

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本文系【職場黑馬學】原創

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