国产手机寡头时代,再谈挑战与机会
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2018-3-1
摘要:
2018年,中国手机行业处在一个巨大的拐点时期。用户换机热度下降、存量竞争异常激烈,同时零售变革规模化扩张,AI、物联网加快融入商业应用步伐。手机品牌如何迎接新挑战、抓住新机会?

近日,在【友盟+】与天猫手机联合主办的手机行业前沿论坛上,【友盟+】发布了手机行业大数据解决方案,希望借助全域数据和技术,助力手机厂商释放品牌增长潜力,全面迎接数据经济时代。

用户换机忠诚度仅有27%,手机市场极端两极化

基于【友盟+】全域数据,我们发现中国大陆地区TOP10品牌的平均换机忠诚度仅有27%,品牌与用户的连接非常脆弱,市场竞争也更聚焦于存量市场争夺。在此情况下,建立以用户为核心的数据体系,全面理解用户与业务表现的关联变得更加紧迫。例如在这个体系内纳入消费者生活行为、品类偏好、认知与行为等,再结合业务运营数据、市场数据,就可以更加全面深入地制定业务策略。

在新增市场规模缩水的趋势下,互联网手机品牌快速崛起,TOP5互联网手机品牌的迭代增长指数高达294,而TOP5非互联网手机品牌只有125,大量的品牌在获取新用户的同时,流失更多的存量用户。并且品牌间迭代能力从低到高跨度大,这意味品牌市场表现在极度的两极化。如果能融合内部数据,将更准确和有效地制定市场增长重心。例如,结合品牌在各区域的迭代增长指数与销售数据,判断区域运营重心是聚焦销售拉新,还是存量用户运营。

消费升级与降级同在,2000元以下价位消费升级值得关注

最近大家都在说消费升级,企业对待消费升级的做法更多采用连代升级,而隔代升级如从低价格段直接升级到高价格段往往被忽略。通过【友盟+】全域数据分析,我们发现低价格段的隔代升级具有很高的市场潜力。以购买5000元的手机消费者为例,其中22.8%的用户来自于3000元以下价格段,而从4000元升至5000元手机的用户,只占0.5%;可以想像,当一位刚参加工作的千元机用户,可能使用分期付款购买一款超高档手机,而针对此类消费升级的策略不只是产品升级,还要配合金融手段。另外,大家是否关注过消费降级?还以5000元的购机消费者为例,有28.5%的用户购买比原价格段低的手机。只有从新视角出发,充分利用数据技术,才能有效制定更差异化的消费升级策略。

AI技术:由亿级数据600+特征中定位用户购机因素

融合内外部复杂的、多维度的数据,有必要融入AI技术,通过一整套数据处理流程,完成从前期特征工程、深度学习网络到后期的推理归纳,到最后的商业应用落地。以【友盟+】购机决策模型为例,从亿级数据600多个消费特征出发,最终归纳出5-7个核心特征,识别影响用户购机的核心因素并应用到业务中。这一过程需要专业的全脑型团队(包括人工智能算法专家、行业与研究专家、产品与运营专家等)与超大规模的人工智能计算平台的结合。

【友盟+】融合多源数据,15万颗运算核心,优化手机业务全链路

从手机品牌迫切的需求出发,【友盟+】推出手机行业大数据解决方案,以7亿真实活跃用户数据为能源,通过15万颗运算核心与数据引擎助力手机厂商实现从市场感知、业务与产品规划,到产品上市、上市后运营等业务流各环节的数据化转型。

【友盟+】手机行业大数据方案的核心理念是将消费者放置于业务流中,将消费者与业务表现及市场数据结合在一起,真正将消费者数据贯穿于业务决策全流程,全面提升用户体验。

我们知道,手机行业本身属于重资产行业,但在营销策略方面,可以小步快跑、低成本试错、快速迭代,这是典型的互联网思维。不仅是思维上,我们还建议手机品牌在模式和组织上进行革新。比如,打破单纯的线上线下的销售界限,实现大一统的营销融合;构建能力全面、内外融合型团队;整合外部数据与能力构建共创团队。

在实现数据融合与闭环构建基础之后,手机业务运营可以怎么玩?

在新零售领域:以消费者识别为核心进行线下零售门店提效

全域数据让手机门店拥有更主动、精准的营销策略。门店可以结合用户对手机的偏好和基础属性、行为属性定义和圈选潜客,也可以找到与种子人群相似的潜客,通过个性化触达,实现潜客舆论引导和行为影响。基于7亿真实活跃消费者画像,手机品牌还可以洞察潜客的手机偏好、营销偏好,优化门店广告。

在数据营销领域:以消费者为起点和终点构建全媒体营销体系

每年,手机品牌都在投放上千万甚至数亿元的广告费,大量的电视、户外、互联网广告交织在一起,加之用户的媒体触点跳跃和多变,媒体之间数据的割裂和断层,广告代理商最后的反馈结果往往是表层的点击、曝光数据。如果以消费者为中心构建整个数据体系,不仅能精细化进行媒介策略制定,同时还可以将数据效果反馈,不断优化投放策略,形成营销闭环。

【友盟+】在通过自身数据技术以及与垂直领域合作伙伴的共建,持续地增强数据资产。包括将地铁、楼宇、智能电视、互联网媒体等数据跨屏幕、跨设备、跨媒体打通,使得整个营销端的全链路数据更加完整。

大数据驱动的新零售营销和传统DSP营销到底有哪些不同呢?第一,从目标人群圈选上,不再简单对接DSP使用通用人群包,而是数据引擎驱动更精准实时地识别换机用户,包括用户的品牌倾向、功能偏好、价格倾向等;第二,在人群触达和引流上,通过新零售的方式,引流到线上商场和线下门店;第三,监测和转化上,不再是数据断层下的简单效果数据,而是实时追踪的用户视角下全媒体监测,甚至监测到用户的线下到店情况、线上的效果追踪;第四,在营销转化上,不再是模糊的曝光数字,而是精确的判断每一条广告的ROI,消费者的核销情况。最终数据将沉淀和回流,重新回到消费者圈选环节,实现数据闭环优化。

数据经济时代已经到来,【友盟+】希望为手机品牌构建以消费者为核心的业务运营系统,真正实现全流程业务的降本提效和用户数据资产的增长增值。同时,【友盟+】愿以开放融合心态,助力手机品牌进行数据化转型,把握数据技术红利。