顾客数据平台(客户数据平台,简称CDP),是近年兴起的一种以顾客为核心,聚焦客群细分与人群洞察的企业数据应用平台。
听上去很互联网啊?跟实体行业和零售营销有什么关系呢?
让我们从几个故事讲起。
<强>“赢了所有对手,却输给了时代。”
2010年,大润发在黄明端接掌14年之后,终于如愿取代家乐福,强势登顶中国百货零售冠军,然而,这位彼时被业界誉为“陆战之王”的台湾企业家很难料到,迅速崛起的阿里巴巴在之后仅用了不到一半时间,便完成了对大润发母公司高鑫零售的股权收购。
黄明端的无奈背后,原大润发领军层黯然离场。
在门槛更高的耐消品行业,老将与新星间的博弈也在激烈的进行中.2019年前五个月,小米电视的线上份额已大幅扩张至27.79%,直逼国产三龙头份额之和。而对于以往将小米攻势定位于“性价比”的守成者们来说,更让他们感到忧虑的,则是在电视价格继续跳水的2019年,小米的品牌均价却异常坚挺,此消彼长,今日的小米电视已昂首迈入了线上市场品牌溢价的国产一线梯队。而在部分新兴品类,如毛利较高的净水器市场中,小米的线上均价甚至超过了数家国产一线品牌,这或许意味着,在同样的经济成本前,新兴市场的消费者与传统品牌已从貌合神离到渐行渐远了。
4 c与人群细分
自上世纪中叶麦卡锡教授提出基本结构,4 p理论影响并指导了大部分成功企业的市场营销工作。而进入新世纪后,随着互联网电商的兴起与普及,以顾客(消费者),成本(成本),沟通(交流),便利(方便)为核心的4 c理论正受到越来越多的认可与应用。上述四要素中,成本控制因其输出的时效性与可量化性,很早便得到了企业界的重视,而在渠道分销与零售业中,重视沟通,强调便利则是被长久奉行的经营之道。相对的,被置于4摄氏度之首的顾客,却往往只得到了片面的认知和理解。
在传统的市场细分实践中,品牌商与分销商往往以不同的产品规格、价格来反向切分市场,并在很长一段时间内据此设计了行之有效的细分策略。但进入本世纪第二个十年后,随着供应链的产能溢出和线上渠道的迅猛发展,初创企业的入场门槛被大大降低,相应的,紧抓细分人群特征与诉求的商业模式和长尾产品则持续蚕食着传统企业的市场份额。现象背后,隐藏着传统市场细分理论的进一步演化,即先定卖给谁,再想怎么卖,只有明确定位了目标客群,充分了解其消费态度与价值偏好,才能在准确的渠道,用打动人心的营销售出合适的产品。作为现象级营销的代表,无论是近年在红海市场完成20个亿销额跃进的白酒品牌江小白,还是当年用”为发烧而生”征服年轻消费者的小米手机,都是这一变革的实际拥护者与坚定执行者。
事实上远在线上电商兴起之前,相当多的传统品牌与分销商便意识到了人群定位对产品和营销策划的重要性,并在市场调研工作中投入了大量的精力与成本。但使用传统调研手段时一个无法回避的问题,便是受制于其抽样统计的方式,决策者往往只能依靠自身经验与业务直觉去判断调研结果的普适性——长时间,低效率的传统调研实在难以支撑对庞大客群进行细分与洞察。
大数据营销
大数据时代的到来让营销先行者们似乎看到了转机。
理论上说,在以海量用户数据为基础的全景洞察支持下,线下零售的营销部门足以为每位潜客设计符合其消费态度与价值偏好的营销和运营策略,进而极大提升销售转化率。但在实际应用中,传统企业往往存在这样那样的难点,主要可归纳为以下个两个方面:
用户数据分散:大数据洞察往往需要对客群进行高纬度的数据关联与聚类分析,但在相当多的企业中,每日产生的大量顾客数据往往分散于销售,物流,售后等多套内部系统中,相互间形成数据孤岛,且不论全景洞察,甚至都无法支持产品,营销部门一般性的即时数据取用需求。
业务价值模糊:打破数据孤岛后,很多企业面临的第二个难题,便是因为缺少数据营销方法论的指导,致使它与数据部门闭门造车,而迟迟不能助力业务部门提升市场业绩。
为解决以上问题,共深度点,这一业务针对性极强的大数据系统应运而生。
