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心理学中的人货场——我买,故我在

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作者 ✎ 翟起

来源 ✎ 品牌几何(ID:brand-vista)

临近2018的最后一个月,参加了一个展望未来的数据营销活动,主办方是阿里巴巴和清华大学。一个商业领袖,一个学术领导,实战和理论,想起来很性感,听起来~~~,嗯,可惜了全场的“消费者为中心”。

听到的还是人-货-场的老三样——人货场很重要,人货场一定要结合,人货场的深度互动是未来。可是为什么重要?为什么要结合?为什么是未来?怎么做?现场没有提问环节,所以只能事后蹭个流量,在这里和大家侃一侃人货场的第一要素:人心!

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商业,有史以来,人、货、场这三者就同时客观存在,互相影响,缺一不可。只可惜以往我们的营销受限于技术的发展,无法用实时的数据呈现这三者的关系,很多关于“人”的新需求、“货”的新趋势、“场”的效率大小,没有被及时的洞察到,很多的商业机会也许就从指缝中溜走。

又或者,很多时候,我们用“猜”,用已经是过去时的小样本数据来验证现在,甚至是推测未来的需求走向,这里面的偏差不言而喻。不得不说,过去的小数据时代禁锢了我们对于人-货-场的认知格局,还和我们开了一个时间差的玩笑!

市场上有人,就有欲望;有欲望就有需求;有需求就催生能满足需求的货;有货就必定会促使产生人和货可以交互的场。无论这个场是销售的场,还是传播的场,这三者的寄生关系与生俱来。

人货场的第一关系——匹配

市场上的货想要长长久久的存在,就必须有人愿意以一定的价格买入,没有人买货,货也就没有了存在的必要;商家想要卖货给人,就必定要找到人与货可以“沟通”,可以“交易”的场,没有合适的场,货和人就没有机会“认识”,更没有机会“交易”。这就是人与货的第一关系——匹配。

人、货、场之所以存在,首先要解决的是三者之间的匹配关系,匹配度越高,成交的可能性越大。

人与货的匹配,就是古老的需求与供给的关系。人的需求与货的供给,对上了就匹配了;对不上,说明卖货的人根本不懂人到底要什么,需求是什么!

很多同行感叹:现在的营销节奏太快了,快到每个月都有好多节要过(清明节除外)。但卖货的人天天高叫“消费者为中心”,却忙到没时间和这个“中心”多交流多沟通。

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殊不知,洞察人的需求没有捷径可寻,只有遵循“人心”,而人心真真切切的有一些规律有循,且可以借助一些数据工具来探究。

众所周知,阿里用AIPL四个链路界定了人与货的亲疏关系,从最不熟悉的(A)认知阶段,到对这货有点兴趣(I),再到第一次购买(P),直至复购或爱上这个货(L),数据记录着人的不同行为,用以界定人与货的亲疏关系,也计算着人对于货的情感投入。随着AIPL的层层递进,被递进的不只是冰冷的数据,更是消费者对于品牌的情感投入。

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由此阿里又发明了一个指标:关系加深率(Advancing),从一定意义上这是一个消费者一点一点更加喜欢一个品牌的情感风向标。A指数提高一些,就说明有人对于货的喜爱又多了一点。这个层层加深的情感,就是消费者从观望到购买的原因,感情到了,购买转化也就水到渠成。

那么,这些感情是怎么一点一点累积起来的,全域营销中有哪些玩法可以推动情感的递进呢?

我们需要回到“人”本身做深入的洞察,真的以消费者为中心,分析人对于货的复杂的心理过程。人与货的关系,从疏远到亲近,可以把情感投入分成三个阶段(3A),这也是心理过程的三个阶段:

1、认识的过程 Attention

人认识货的过程,也就是消费者第一次注意到了货。在哪些场合看到了哪些形式的货,也许在实体店第一次看到了实物的货,也许是在电商首页点击了一个精美的图片,又或者在群聊中听到其他朋友在推荐,总之所有能引起消费者注意的场和内容,都能推动消费者认识该品牌。

这个阶段需要梳理所有可能引起消费者注意的“场”——销售的场和营销的场,并生产高质量的创意内容,从感觉、知觉上勾住消费者,且让消费者主动的记忆、思索,甚至天天都想着这个货品,这一步是提高F(消费者总量)指标最重要的一步。

2、情感态度 Attitude

人对于货是否满足自身物质或精神需要而产生的态度体验。货能满足人的需求,人就会喜欢上这个货;货不能满足人的需求,人就不喜欢这个货。

从AIPL的数据中我们就能看出消费者的情感态度,很多人长期止步于A认知阶段,多次触达仍未递进,此时很大的可能就是商家的货不能满足这些消费者的需求。这些低涉入用户,转化成本高,转化可能性低,对于这群人的运营,我们可以通过策略中心或其他的跨类目数据,进行深度分析,看看有哪些需求是没有被满足的,从而优化我们货品,从C到B,反向推动,让货主动的去匹配人的需求,把A认知人群变废为宝。

这个阶段,对于提高A(关系加深率)指数很重要。同时特别要注重广告/内容的生产质量,内容分发出错,只会影响转化效率,提高成本,内容的质量不好,不仅影响转化率,更会招来消费者的负面情感,后患无穷。

3、行动阶段 Action

这个阶段是货收割人的过程,如果情感投入强烈,消费者就会克服各种“困难”在这个阶段付诸行动。

在上个阶段,如果人对于货产生了积极的情感,消费者就有很大可能进行第一次购买,甚至免费把货广而告之;如果人对于货产生了消极的情感,这个问题就可大可小了。最严重的后果,消费者可能会在你不知道的情况下把负面的情绪也广而告之,告诉Ta周围的其他人”这个货不值得买“,最”环保’的结果是不买你也不说你坏话,但是商家的广告费用对于这群人算是沉没成本了,要扭转人的态度,比招一个新客要大得多。

这个阶段,销售场的运营质量很重要,经过认识和态度的层层的递进,人对货的情感投入达到一个可收割的状态,能有多大可能的承接转化,需要销售场的精细化运营。在不同场上进行人群运营,也是提高S(超级用户)或者说是粉丝/会员运营的重要阶段,社群化运营的不是用户的行为,而是用户的情感,并在第一时间把“好感度”“兴趣度”“热爱度”转化成购买。

人货场的深入关系——效率

解决了基础的匹配,效率的需求随之而来,商家的不同的货,最高转化的人是谁?长什么样?在衣食住行各领域有着什么样的偏好?有着什么样的生活方式?商家的货,在哪个场最容易找到新客,在哪个场最容易卖出高价?在哪个场最容易种草?在哪个场最适合割草?在数据的赋能中,这些问题的一一解决,在匹配的基础上,日积月累的提升了人货场的效率。没有最有效率,只有更有效率。

值得一提的是,在这个阶段,没有标准答案,也没有最佳答案,不断的测试与验证,人货场的效率才能得以螺旋式的提升。

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如果说匹配阶段,解决了目标人群和货的初步关系,那么效率阶段的人与货需要进一步解决各细分人群和货的深入的关系,颗粒度更细,数据维度也更加的复杂。

人与货的关系,从认识到态度,到行动,全人类都遵循同样的心理规律,但是,面对一个一个细分的人群,真实的消费者各有各的个性,由于每个人的先天素质和后天环境影响不同,人与货的层层递进的情感关系也都会带有细分人群自己的特征,因而我们需要根据颗粒度更细的“个性”圈定不同的人群包,把不同个性特征的人差异化运营。

目前大多数商家,都开始了人群圈包的工作,新客/老客、品牌词、通用词、大促敏感、价格敏感、深度兴趣、浅度兴趣等,迈出了人群运营的第一步,不同品类陆续也摸到了一些门道,我们想要在此基础上更精进一步,整合更多维度的数据,把人群运营的更加细致些,在行为数据的事实基础上,增加一层个性特征,包括个性倾向性和个性心理特征两个维度:

1、个性倾向性

人以群分,物以类聚,类似的人总会对货品/事物有着趋同的选择倾向,这个相同的个性倾向是购买的源动力,是购买行为背后的终极理由,不同的细分人群,剁手的背后藏着各不相同的购买理由,受到人的需要、动机、兴趣、理想、价值观、人生观和世界观的影响。

不同品类的购买理由也有不同的理由,一般来说,一二线年轻人群更易受到兴趣、理想的驱动,三四线人群更易受到实质性需要的驱动,购买客单价高的奢侈品人群,通常受到价值观的指引。比如现在的潮牌经济,不仅吸引了核心潮人的消费者,很多认可“潮”这个价值观的围观群众,也在买买买的道路上甘心被割草。

(Tips: 细分人群,大可以跳出性别、年龄、新老客等传统维度,大胆的以价值观、兴趣维度去划分。)

2、个性心理特征

个性心理特征,相比个性倾向性,是一个更加稳定的划分维度,通常带有一个人长期形成的个性惯性。

比如说有些人就是很文艺,有些人一直都在音乐这块很有才能,这种长期稳定构成的个性,赋予了人们不同的气质,甚至是人格。所以,有些人活泼好动、有些人沉默寡言、有些人热情友善、有些人酷型十足,不同的气质和人格,通过跨类目消费的产品可以得以识别。

比如说购买拳击手套和购买瑜伽服的人群,从个性倾向性上来说,都属于运动人群,可以被划分在同一个运动人群里。但是从个性心理特征来说,选择拳击运动的人更追求对抗冲突和团体的感觉;瑜伽人群更安静和向内探索,完全是两个细分人群,线上和线下,这两类人很有可能出现在不同的“场”中。

我们需要在不同的营销场中去触达,如果一次触达不够,就做第二次,多次触达效果还不佳,再用不同的创意内容去转化,或者在拳击和瑜伽的人群基础上再叠加性别、年龄等继续细化。

效率阶段最有趣也是最磨人的地方就是如此周而复始的测试与验证,细化再细化,优化再优化,再细致一些,再深刻一点,人群的精细化运营,确实需要具有互联网数据匠心的商家足够的耐心和坚持。

人货场的高阶关系——价值深化

人货场的高阶关系,指向的就是高价值人群,如粉丝、会员、超级用户的深度运营。

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在这个阶段,人-货-场的关系发生了微妙的变化。这个阶段的人和货的关系更加亲近,人与场的黏性更高,商家的日常运营,自有阵地(双微一抖)、CRM的基础上,叠加了内容的场和销售的场,商家需要在不同的场中,社群化的运营不同的人群,满足粉丝会员的不同需求,同时用千人千权黏住Ta们,不仅要蓄水人群,更要高浓度的黏住人群,不仅在销售的“场”(线上线下店铺),更要在内容的“场”(社交平台),广告的场(媒介),CRM的场,无时无地做好转化的准备,这一切转化的可能性都来自于用户活跃度的提升。

这个阶段,工作的重点在于因地制宜,在不同的“场”制定不同的人群互动机制,提高用户活跃度,不积跬步无以至千里。

最后,提供一个整合的理论模型

IDOL模型,把数字化营销成功落地

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通过三个阶段,把人货场层层递进的深化运营,在日常工作中,衡量数据全域营销还有五大原则,和一个模型,可供大家做参考:

1、Data-talking 让数据说话

在数字化全域营销的每一个环节,每一个触点,做到全程可验证、可监控、可评估,甚至可预测。未来的数字化营销,不用再在营销前面刻意的加一个“数字化”,未来的营销必定是时时处处数字化的,用数字说话,会成为品牌方的基本技能。

2、Bit-Comsumer 比特化的消费者

在统计学的基础上,互联网数据可以记录的是消费者的每一个行为,包括消费、社交、搜索、偏好等,这就为更好的匹配人和货,人和场提供了更细致、更大样本、更实时、更全景化的数据。商家在人群圈包等精准营销的洞察中,目标对象不再是一个细分市场(一群消费者),而是共享同一组消费行为的细分人群。

3、Connection 连接

连接意味着开放,无论是店铺,还是货,甚至是品牌的用户资产,都应该具有开放性,开放出和其他品类合作的机会,开放出和其他媒体的合作形式,开放出和线下各中资源数据的回流的机会,开放出企业内部各部门的协作通路。数字化时代,开放性,可接入,才会有源源不断的增长机会。

4、Interactive 互动活跃

在不的场,不同的人和货,需要高频且有效的互动,商家需要实时注意自己的广告、内容,以及页面信息等,是否具有友好的互动机制,和新客怎么互动,和老客如何交互,甚至是如何激励老客和新客之间的互动,提高用户的传播价值,这是提高用户活跃度的有效举措。

5、Dynamic Improvement 动态提升

全域数字化营销,从流量运营到消费者的精细化运营,越是精细,越是不可能一步登天,古往今来,所有的精细化作品,都需要日积月累的,不断雕琢的匠心心态,互联网是迭代优化的,人群运营也是螺旋式动态提升的。

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