品牌运营vs数据视角,新消费品牌如何突围「流量大、盈利难」困境?

发表时间:2021-08-21 00:05

面对愈加严苛的竞争环境,水涨船高的营销费用,不断同质化的产品与品类竞争,新消费品牌陷入「流量大、盈利难」困局,若想实现从1到10,从10到∞的突破,必须要打破在产品、创意、营销等方面的单点能力,构建以品牌、产品和用户体验为核心的的快速迭代和数字化运营能力。


如果说,新锐品牌崛起是中国未来5-10年里最确定性机会,那数字化就是新消费品牌成为下一个超级品牌最确定性的增长力。8月5日晚,睿本云市场合伙人钟岳禹联合 观远数据数字化转型专家 Tony,分别从品牌运营视角与数据分析视角剖析在新商业模式下,新消费品牌如何寻找增长新引擎,让我们一起来回顾一下。



课程大纲

1.睿本云:人、场、货升级下,全新的品牌运营模式如何构建?


2.观远数据:新消费品牌数据驱动方法论



01

睿本云

人、场、货升级下,全新的品牌运营模式如何构建?


无论外在的商业业态如何变化,零售的本质始终如一,研究“人、货、场”以及“人货场”的组合效率。零售的基本要素离不开“人货场”三个字。新一轮的零售革命正在开启,在新商业、新技术、新场景的驱动下,“人货场”再一次被重构:


  • 从人的维度,90后、00后消费者却愈发呈现出弱品牌、重需求、愿尝新的消费特点,需求认同正在取代品牌认同成为消费新观念,市场的需求变化越来越快。


  • 从货的维度,其一是回应「消费者主权」,产品及服务的研发与营销以人的偏好展开;其二是「流通渠道在重组」,供应链向柔性化、网络化发展。


  • 从场的维度,线上线下交互融合,消费场景变得无处不在,承载产品及服务的同时,沉淀数据资产。


「人-货-场」在被如何不断打碎和重构?品牌又该如何顺势而为,实现零售效率的进化?且看分享。

1


消费圈层:

新消费模式与需求升级


如何去定义「新消费」?新消费指的是通过锁定新的细分人群、寻找新的品类机会等方式而孵化的新品牌。近几年来,消费主力正在发生明显的「后移」,70 80 后消费主力转移至95 00后,作为移动互联网原住民,其消费习惯、模式、需求都在升级:


首先,消费者愈发注重消费过程的「高体验」。围绕着消费者的不同需求,线上线下多业态的场景应运而生,线上场景以满足消费者高时效性需求,线下场景以满足其体验感需求;


其次,品牌的调性能够引发「高裂变」。品牌与用户,需要建立起全新的共生关系,消费者同时也可以是品牌推广者,产品过渡为一种“社交货币”,好的产品体验、包装、定位及内容,都能够诱发消费者进行主动的分享,实现营销裂变;


最后,优秀的品牌服务能够实现「高复购」。品牌通过更及时、标准化的服务,更精细的会员运营体系,实现与用户的高频互动、专属服务,实现用户体验升级,进一步提升用户粘性,实现「高复购」。

2


场景体验:

有竞争力的门店需零售/服务一体化



基于大数据及新技术,线上渠道在便捷性及个性化推荐方面优势显著,预计未来在数字化的驱动下,线上线下渠道将进一步融合,在未来,有竞争力的门店需要零售与服务一体化,在有限的空间里打造丰富多彩的综合消费体验:


第一,“平台功能”,通过品牌联名与跨界,实现各自流量与影响力的共享与置换,创造更多营收,擅长玩跨界营销与联合产品的品牌,越来越多地出现在热门品牌榜单上:钟薛高曾同时跨界4个国产品牌,推出4款新口味雪糕,引发消费者热捧;喜茶四年联名74家品牌,开启疯狂跨界之路,带给消费者不断的惊喜。


第二,“社区功能”,通过构建覆盖线上线下的社区体系,精细化的私域运营,增强消费者的参与感,令消费者在购买产品的同时能够感受品牌的文化与服务,增强粘性。譬如,电商平台的店铺,突破简单的图文罗列形式,通过AR、VR、3D等技术方式,并通过短视频、盲盒机、互动游戏等花样翻新的玩法,构建沉浸式消费感,亦能进一步提升消费时长。

3


产品创新:

用户参与与大数据分析的双轮驱动



消费者群体正在加速细分,「消费需求」是群体共性的表达。随着群体的持续细分,消费需求的稳定性也必然变弱,一方面,产品同质化越来越严重,另一方面,市场的需求变化越来越快。


面对越来越挑剔、求新求变的消费者,企业必须以消费者为中心,不断迭代新品,才能收获更多的增长。过去,新品的开发和迭代是一个漫长的过程:从用户需求调研、产品生产或耗时几个月~几年。


现在,在数字化的驱动之下,通过电商平台快速测试,安排提前派样试用,实时收集消费者反馈,品牌可以加速新品迭代与加大新品准确率,新品即爆品;此外,通过大数据,企业将更深刻地洞察消费者内心的需求,无限逼近消费者内心的需求,在任何场景下都能智能化地推送消费者需要的信息,实现对目标人群的精准定位。

4


供应创新 :

制造型零售服务商


越来越多有竞争力的品牌企业开始参与到上游生产、设计、质量等环节。如前文所述,消费者对于个性化的消费需求日益升级,消费正在日益小众、细分化,因此,从「生产的源头」开始,人的需求就会被纳入考量环节。


企业通过提前知悉其用户画像、用户在哪里、用户需求是什么,以此为依据驱动供应链的变化,进一步驱动前端零售业态的变化,将品牌质量、品牌调性、影响力都掌控在自己的手里。伴随着5G时代的到来,消费者需求数据的赋能下,智能制造与柔性生产,将成为可能。工厂内可以实现全生产要素、全流程互联互通,即设备互联、人员互联、物料互联、产品互联等,以及全生命周期的实时数据跟踪,让每一个产品都是消费者真正所需。

5


展望:

品牌新商业未来发展趋势


市场的规模化:

市场寡头现象逐渐显现,小品牌难进入,头部品牌保持增长;品控能力弱的品牌将被逐渐淘汰,行业向中高端市场挺进。


供应链的集中化:

品牌会主动去赋能我们所有终端,逆向推动整个供应链的升级;提前布局仓储物流,•重心向供应链转移。


渠道的场景化:

线上线下加速融合,无边界感愈发明显,消费者无处不在、无时不在,销售场景与此共生,销售终端多元化发展。


流量的用户化:

流量的背后是个人,企业需要更注重用户的需求,品牌营销更注重内容;消费更注重社交货币属性,企业需要扩张每位消费者单点影响力。



02

观远数据

新消费品牌数据驱动方法论


得益于“消费数字新基建”的快速推进、内容生态的创新与完善、消费需求细分化三大关键因素的相互循环增强,新锐品牌在近几年迎来了全面爆发,并发展成为消费市场的主力军,「人货场」新运营模式背后的数字化基础是什么?打响“爆款”的第一枪后,新消费品牌如何更好地利用数据驱动力?且看分享。

1


“人-货-场”运营模式升级

数字化基础



消费者数字化

过去十年间,基本完成「消费者数字化」。极光最新数据显示,中国目前月活跃设备数达11.5亿:微信月活10.1亿,淘宝月活7.7亿,抖音月活6.2亿。当我们习惯于在线上花费时间时,会留下大量的线上数据,这些数据足以改变整个商业生态的变化:当我想做某件事时,打开手机就会看到推送。


营销数字化

这背后是「营销数字化」,2011年,全球范围内Martech公司仅150家,十年后的今天,这个数据增长了50倍,达到8000家。营销公司利用消费者沉淀下来的数字,做了大量数字化营销的工作,中国的数字营销市场达到了818.2亿元,构建了基于消费者画像的精准广告推送。


产品数字化

产品创新的成功率在线上会提升6倍:若通过天猫等线上渠道打造新品,其成功率在60%;与之相对,通过传统渠道进行产品创新,成功率仅为10%。除了「成功率」的提升之外,「产品上新」的数量也在急速攀升:从2018年的5000万新品到2020年的2亿新品迭代频率。而这背后,都是新商业生态在赋能「产品创新数字化」的体现。


渠道数字化

「消费者数字化」「营销数字化」带来了「产品创新数字化」的可能,而产品完成数字化的背后更重要的是「渠道数字化」:中国消费品零售总额中,线上实物销售占比约24.9%,而当产品属于「标准化」「计划性消费」类别时,线上销售占比极高,线上渠道也成为了不可忽视的渠道。当下,通过微信小程序的成交额达到了1.6万亿,而2019年仅为0.8万亿,类小程序的新商业生态正在以肉眼可见的速度高速增长着。


供应链数字化

倘若你不具备数字化的渠道,库存周转会非常慢,而当产品在线上渠道售卖时,库存周转效率会大幅提升:当你的产品在线下渠道分销时,周转时长是63天;当你的产品在家乐福等线下门店售卖时,周转时长为39天;当你的产品在天猫售卖时,库存周转时长为30天。消费者数字化、产品数字化、渠道数字化的背后,既为供应链数字化提出了更高效率的要求,又进一步赋能了供应链效率的提升。

2


美妆个护行业产业链

的变化和挑战



商业模式决定了运营基础,「传统零售or线上零售?内容零售or平台电商?」决定了人货场背后的运营方式:


初级阶段

当企业的生意模式很传统时,譬如线下从品牌到批发再到终端的路径,数据通常只能覆盖到一级经销商,看不到二级经销商至每个终端的销售情况,整个业务数据化的能力很差。在这样的业务数据化基础能力下,产品研发和供应链离终端用户非常遥远,新的运营模式难以跑通。


中级阶段

用户数据如此重要,企业步入下一阶段时,会将「零售终端」到「用户」流程进一步打通,依靠CRM、呼叫中心等系统去沉淀用户数据,在此基础上进行精细化的用户运营。


高级阶段

随着线上渠道比重的日益增长,尤其对于美妆个护行业而言,将线上线下数据的打通又成为一大挑战。高级阶段企业将打通「线下品牌-批发商-终端-用户」与「线上电商/到家平台」数据,实现全渠道数据打通可视。


基于“人-货-场”运营模式升级的数字化基础,以美妆个护行业为例,思考其变化与挑战。


变化

原料端

  • 变化1: 2020年11月5日,国家药品监督管理局发布《化妆品新原料注册和备案资料规范》,美妆个护行业的原材料管理愈发严格、规范化;

  • 变化2: 伴随着消费升级、成分党人群的涌现,上游产业链对于高科技原材料研发提出了更高的要求,供应商的毛利也随之提高。


工厂端

  • 变化1:代工厂规模扩张,部分工厂转型OBM,释放工厂端产能至品牌端的运营;

  • 变化2:前端的数字化赋能供应链,使其柔性供应能力大幅提升:某美妆个护品牌生产周期从2周降至1周;此外,产品起订量从2万个骤减至500个,生产节奏变得“小批量、高频次”;

  • 变化3:代工厂马太效应,生产和研发能力要求高,强者恒强。


品牌端

  • 变化1:上游产业链整合,原料与工厂产业链成熟,新品创新时只需要考虑终端消费者与渠道,新消费品牌创立门槛大大降低;

  • 变化2:“新品/爆品”和“渠道/营销”创新成为品牌资源投入利基点;

  • 变化3:“性价比”和“高端化”成为新锐国货品牌的定位选择。


渠道端

  • 变化1:线上渠道成为主战场,线上销售额占比超50%,线上渠道的销售提升对供应链端的要求;

  • 变化2:线下渠道升级,催生新零售模式,新兴美妆集合店,陈列众多高性价比、高颜值的彩妆,通过提供免费试用的机会、优中选优的商品、炫潮简的场景设计、精细化的服务运营,让年轻消费者购物更加随心畅快。


消费端

  • 挑战1:关键触发力量:Z世代年轻用户;

  • 挑战2:不同细分人群、不同细分市场深度经营,如儿童化妆品/美妆,银发一族,男士化妆品/美妆等,人群被切分得越来越细,针对愈加细分的人群提供更有意义和价值的产品变得更加重要;

  • 挑战3:愈发注重产品功效,趋向量肤定制。


挑战

在层层递进的商业模式下,更好地实现业务数据的沉淀,是所有「人-货-场」运营模式核心的根本。



业务所积累下来的数据有三种类型,ERP、CRM等系统沉淀下来的数据为一方数据,而电商、媒体等平台的数据为二方数据,运营商、研究机构等平台整理得出的数据为三方数据。通过阿里妈妈、抖音电商罗盘或社交媒体做投放,其数据如何承接?此外,电商爬虫类服务商、市场大盘研究等产生了大量的数据,这些数据如何去驱动运营模式进行转型升级?为了解决这些问题,企业面临诸多挑战:


  • 首先,数据基建问题,数据的基础设施是否能够支撑你的运营模式增长;

  • 其次,数据场景问题,数据沉淀后应该如何发挥作用,在业务里扮演怎样的角色;

  • 最后,数据组织问题,好的数据基础、沉淀了大量的业务数据,但使用者没有数据意识,数据依然很难运转起来。

3


破局:

如何通过数据构建增长新引擎?


观远数据将从决策、管理、运营、执行几个层面助力品牌提升数据运营分析体系,应用场景包括管理决策驾驶舱、新品/爆品打造、电商运营、私域用户运营、供应链产销协同等场景。


管理决策驾驶舱

商业智能解决的是企业在数据层面从“看得到”、“看得懂”到“可行动”的难题,CEO更需要通过数据去把握公司运营的整体趋势。


观远数据面向集团战略层构建的“总裁驾驶舱”分析模型,可以通过数据大屏、移动端、Web端多终端实时展示,满足决策层总览全局,运筹帷幄的需求。CEO可以实时掌握各个渠道的销售占比、业绩增长以及营运效率,对于异常数据通过联动、下钻等功能层层追踪,提高决策效率。


数据驱动新品/爆品打造

数据显示,快消品市场每年平均可能有数万的新 SKU 面市,其中 95%都会以失败告终,如何打造持续上线新产品的能力?


(1)定位:单品持续迭代与优化

在寻找品类机会时,从特定市场进行分析,通过细分市场和品牌集中度形成的分区来有效洞察自身的品类机会。同时根据品牌阵营下的核心人群,洞察不同货品的需求与偏好,找到对应的货品,进行更加精准的人货匹配和类目赛道布局。


(2)追踪:紧跟新品表现,及时调整策略

品牌要想实现长红发展,离不开产品的持续运营和良性迭代。新品上市后,应紧跟新品表现,及时调整策略,以「天」或者「小时」为单位去跟踪新品预计目标的达成趋势,包含周销售、增长率的变化趋势、加购复购的变化趋势(判断新品的表现尤其要看复购率)、退货率以及消费者对新品的反馈评论数据等,当检测到新品有爆品趋势时,一定要及时拉通供应链端,在趋势开始时就去拉通库存情况、及时调整优化原料采购计划、供应商的生产计划,包括供应商的产能盘点,及时储备备选供应商、调整市场的推广节奏,对表现不佳的产品进行优化或最终淘汰。


电商数据运营

图源:观远数据演示系统


电商是天然带有数据基因的场景,在京东、天猫做运营,平台会提供大量的数据,但当我们将视野放大至整个生意大盘的管理时,会发现依赖于单个平台的数据进行生意管理,角度远远不够。我们需要思考,如何从二方平台沉淀数据,从通盘的视角去思考电商运营的实际结果:判断钱投放在京东还是天猫效果更好?流量在哪里有更大的机会?围绕电商平台的运营我们沉淀出了包括「行业市场变化」「平台销售表现」「大促活动运营」「渠道触达效率」「客户反馈」等标准化解决方案。


私域用户数据运营

今天,大家都想把用户抓在自己的手里,越来越多的品牌开始做「私域运营」,在企业有了私域流量之后,如何将“流量”变成“活跃留量”,就需要强化对会员的细颗粒度分析。


观远会员分析模型覆盖了招募纳新、复购留存、客群鉴定、行为习惯、用户运营的全生命周期分析,包含:会员综合看板、会员增长追踪、消费者分群洞察、会员价值分析、会员唤醒分析等主题,可以帮助企业从“消费者”出发,进行设计选品、营销活动筹备。


此外,线上线下会员数据需要打通,由于企业数据来源渠道太广泛,在品牌发展初期就需要有意识地通过BI平台,将所有渠道的数据整合,沉淀数据资产,形成统一的数据视角,如线上会员分布地点、集中活动区域可以为企业进军线下渠道提供有效信息。


供应链的产销协同

当品牌发展到规模较大的阶段时,一个直接的问题就是「产销平衡」,很多品牌客户都觉得这是非常难的一件事,因为,销售营销和供应链端涉及到很多核心元素,包括采购、生产、仓储、物流、需求计划、生产计划、物料计划各个环节。


观远数据在过往的服务经验中,沉淀了贯穿前后端(需求端、供给端),覆盖运营、会员活动、供应链等核心场景的数据分析方案。


例如在供应链端的「异常订单实时监测和自动提醒」方案,可以帮助企业在订单阶段就能随时看到工厂相应的交期信息,能分析到哪些是有优秀生产能力的工厂,实时看到品类的入库完成率的情况,及 SKU 的交期和入库明细。


对于一些已经产生预警的订单,企业能够实时地把预警信息发送到相应的负责人手机上,帮助企业在预警情况发生时,及时做出介入和调整,找到相应原因就可以在过程中形成一个小的正向闭环。

4


展望:

打造全链路数字化运营体系


新锐品牌面对快速变化的业务模式,企业需要看三年做三个月,以「回归本质、以终为始、分步构建」为原则,搭建全链路的数字化运营体系。


「回归本质」即以消费者为核心,整体优化产供销的各个环节,对多变的需求和多变的品牌与消费者的触点进行更好的满足,这是数字化的本质。


「以终为始、分步构建」贯穿企业从计划、采购、生产、订单、运输、市场到销售的全过程,企业可以选择最需要的场景快速落地,最终实现从基础建设、数据体系建设到智能AI阶段的转型。


当企业处于初创阶段,业务刚刚开始发展,数据体量不大时,需要尽早将电商平台的核心基础数据尽快沉淀;在此基础上,将业务人员的思路、好的经验沉淀到系统里,构建起基础的运营分析体系;当企业步入成熟阶段时,企业的生态更为丰富完整,便可以去构建更完善的数据平台,从「人找数」过渡到「数追人」,做全面的数据分析和数据应用的体系构建,赋能业务人员尽快大规模地去做技术分析

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