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消費大數據如何反向指導“中國制造”?

塵鋒
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2022-05-24 16:37
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2020年末,巨頭們陸續披露的數據揭開了當下制造業營銷的有趣現象——由消費端反向驅動生產端的C2M模式,已經開始了對制造業的深刻改造。

京東小家電銷售排行前三的產品,均為京東聯合品牌商共同打造;基于淘系大數據打造的1800個產品,占據了淘寶235個子類目的銷售冠軍;而拼多多指導研發的一款保溫杯,更是一上線就成爆款,月銷售額便突破百萬元。越來越多的新產品都依賴于電商平臺的消費大數據反向指導工廠生產制造,即C2M模式。據數據顯示,2018年 C2M模式電商的總體交易規模為175億元,占整體電商的4.1%。中金公司測算,如果C2M電商能滲透我國總人口的10%,那么遠期市場空間為2511億元。

制造業是實體經濟的“脊梁”,國家明確規定要加快數字化發展,打造數字經濟優勢。以數字化賦能實體,打通信息孤島,要求供應鏈主體之間進行有效連接,促進信息流、物流、資金流、商流的深度融合。因此,高水平的“數•智”解決方案供應商就成了推動制造業整體轉型升級的關鍵力量。

可以看到,數字化已經在制造業全鏈條的每一個階段發生,尤其是需求端數字化對整體產業鏈條的影響尤其突出。制造業開始向滿足用戶個性化、多樣化的“按需生產”轉變,并在營銷、銷售、服務、產品、生產等全鏈路中實現對用戶的有效管理和觸達。

那么,制造企業是如何做到對消費者需求的準確把控,并實現對全觸點客戶的深度管理的呢?答案,就藏在私域流量運營當中。

實際上,制造業數字化轉型需要囊括上下游產業鏈條,即從企業內部的市場營銷、銷售推廣、經營管理到企業外部的服務商、經銷商、終端設備和客戶,并圍繞著優化獲客、銷售轉化、售后服務到忠誠度管理的360度客戶旅程數字化,才能實現對用戶需求的精準洞察和有效管理。

對于輕量級快消類生產廠商來說,他們早已摸透了“套路”,并不斷在私域流量運營中爆發出驚人的力量。傳統的制造業,尤其是依賴于電商突破流量瓶頸的B2C企業來說,才更需要把握“加粉、內容、觸點、數據、復購”更核心環節要素打造私域流量跟上數字化浪潮,真正實現降本增效。

基于用戶的全生命周期考慮,需要在推進具體的執行之前,完成基礎的搭建工作,即建立制造商自己的私域矩陣,并借助專業的SCRM工作建立起完善的數據收集和數據分析體系,充分利用私域流量運營鏈路中產生的消費大數據、銷售大數據。

 

工欲善其事,必先利器,構建私域流量運營矩陣是開始的第一步。建議從“企業微信/微信群+朋友圈+公眾號+視頻號+小程序”建立私域全矩陣觸點。

  • 視頻號:短視頻上傳、直播;社交關系推送;打通公眾號、微信小店

  • 公眾號:內容推送;打通視頻號、小程序

  • 企業微信/微信群:私域沉淀、深度鏈接;自動回復、群活碼、sop等

  • 朋友圈:內容推送;朋友圈直跳公眾號、視頻號、小程序

  • 小程序:直播、訂閱消息

 

搭建完矩陣之后,就可以開始實際落地了。

1、加粉

加粉是所有私域的起點。通過有效的市場活動,公域私域聯動,多渠道并行。如果可以依托塵鋒SCRM這類的私域運營工具快速拓客也是ok的。既可通過公海承接推廣流量,又可依托活碼功能,打造線上線下綜合獲客模式,并可通過API接口直接打通交易平臺,快速沉淀交易流量。

2、內容

內容是私域運營轉化的核心,也是用戶留存和轉介紹的關鍵。利用內容打造統一的品牌人設,并基于客戶大數據的精準篩選,實現差異化定位及精準化內容輸出。例如:公眾號圍繞商品種草、好物推薦,定時推送相關信息;朋友圈圍繞著好物推薦、溫暖人文關懷定時發送;企業微信提供客戶服務和溝通咨詢。通過科學、規范、差異化的內容運營,實現對不同渠道、不同客戶的個性化內容輸出。

3、觸點

把握轉化的這個關鍵節點,堅持公私域聯動,在原有的公域平臺上持續加碼服務,提高商品的曝光率及好評度。例如1v1客服、新品上新、好物推薦、評價管理;在公眾號、朋友圈、小程序等私域池通過內容、活動等方式反復觸達用戶,增強品牌印象。

4、數據

沉淀客戶數據,做好客戶數據分析,從而驅動精準營銷,甚至是精準生產。這里面涉及到豐富的標簽體系,客戶標簽越豐富,畫像越具體,基于客戶畫像就可以進行產品設計和營銷推廣了。

5、復購

做好會員經營,激活沉默客戶,召回流失客戶,提高客戶復購率。綜合客戶數據,劃分客戶等級,定期組織會員活動,保持用戶活躍;定期發放會員福利,例如節日福利、折扣福利、生日福利等,盤活會員資源,刺激老會員復購。同時,通過分銷裂變,支持以老帶新、轉介紹。

對于制造業來說,私域流量是個相對性的概念,一個顧客不可能被一個品牌完全占有。但是通過私域流量的“存量觀”,通過優質的內容,精準的用戶洞察,能夠實現從“用戶需求-產商品-營銷-服務-用戶新需求”的全新制造閉環。同時也能抵抗一部分因為平臺抽傭、核心用戶流失等關鍵性問題導致的增長困境。

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原文標題: 消費大數據如何反向指導“中國制造”?

本文由作者原創發布于36氪企服點評;未經許可,禁止轉載。

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