新零售时代的有效数字化链接 打造数字化

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      由上海ECV公司主办，雅各布专栏协办的中国数字营销创新峰会上来自尼尔森的卢介正，做全链路时代制胜数字广告营销的报告。

      大家早上好，我是来自尼尔森公司的中国大数据营销优化总监卢介正，非常感谢大家能在繁忙的周一早上抽出时间听这个分享，我也希望我的分享给大家带来有价值的思考。我的主题是全链路时代制胜数字广告营销。

      全链路的概念在12、13年就已经提出来，当时所有的营销人都有这样一个共同的问题，如果我的消费者在传统媒体，比如说传统电视平台上看到我的一个广告，他又去了搜索引擎做了搜索，这个时候他如果发生了一次转换、购买，我这个购买到底算在电视广告头上还是搜索头上呢？这是当时的问题。全链路的概念到今天已经是非常广的概念了，去年的时候，相信大家也听说过，全链路的概念换了一个说法，叫“无界营销”，还有“全域营销”，这两个概念到现在，想解决共同的问题，就是如果一个消费者在不同的媒体平台，不同的广告触点看到了同样的广告，这时候他发生购买的时候，到底该怎么去定量营销的效果，这是我们今天的话题。

      讲到全链路营销，我们不能不谈一下现在中国的数字媒体环境，大家先来看几个数字。中国数字媒体环境几个特点，一个是非常碎片化，比如这边现在全中国平均一个人手机APP数量达到个。全中国有600多个网站，每个网站有500多个页面，所以是非常碎片化的数字营销环境。第二个特点，现在仅仅在移动端有31%的整体营销预算，这仅仅是移动，如果加上数字媒体，包括PC等所有的东西，营销预算早在2015年底的时候就已经超过整个的传统媒体，所以非常重要。还有一个特点，大家应该都知道，中国媒体的形式变化非常快，2015年是网红，2016年是直播，2017年是短视频，包括抖音，抖音在去年5月份日活人均数几百万，8月份过千万。所有的变化都非常快，非常多，让我们的营销人非常困惑，我有一笔预算到底该投在哪里才能给我带来最好的投资回报。

      刚刚讲的是从数字媒体环境讲，如果从消费者角度讲，又是怎样的情景？这边也是尼尔森在五年前做过一个调查，当一个人从早上醒来睁开眼一直到一天过掉，晚上睡觉，白天的时间里到底被多少个品牌曝光过，这个数字在五年前是6千。五年后的今天，这个数字一定是6千乘以2或3，甚至是指数级在增长，消费者的时间被打得非常零碎。你的品牌要在6千乘以N的品牌里脱颖而出给到消费者印象，不是容易的事情。

      整体的营销环境到底投资回报率是多少？这也是尼尔森从2008年到2016年九年的数据做的市场营销活动投入产出比的分析，传统媒体普遍徘徊在1块钱左右，数字媒体一枝独秀，人民币的ROI，非常高。但是ROI每年以15%的速度在下降，也提出一个挑战，在这样的环境下我们到底怎么才能够做一个数字营销，我们需要怎样的工具，怎样的系统，能够帮助我们很好及时的量化我们投入的每一笔钱，最后帮助我们更好的优化下一笔的投资，这是整个的大问题。

      谈到营销，无论从过去大众营销时代，那时候只看流量。到后面精准营销时代，要看广告触达的受众群，现在一直在讲品效合一，不但要品牌，还要有销售的效果起来。大家都认同一点是说你的营销最终的目的让你的销售起来，如果你的销售没有起来，其实是没有效果的营销。这件事情为什么大家都认同，从一开始到现今都没有好好的实现呢？是因为之前我们技术不行，现在我们技术一定是行，但问题我们还是有很多的壁垒，很多的挑战等着我们做，所以我们现在还是有很多的问题。

      第一个问题是数据孤岛的问题。这个词大家也不陌生，还有一个词叫“有围墙的花园”，媒体的数据、消费者的数据、购买数据，如果大家都各自为政，从来不进行打通，这样的数据带给我们的商业价值非常少。如果你不知道，看你这个品牌的消费者他有没有去购买，或者反过来你不知道购买你品牌的消费者从哪个渠道得知你的产品，对于你做下一次营销是非常不利的，但是这些数据都在那边。数据是人类活动副产品，不管你分析、收集它都在那边。尼尔森和京东去年合作开发了精投魔方的产品，帮助大家在这些方面进行打通，我们是京东亿的活跃用户，这个数字现在也涨了。我们有超过三分之一全中国网民的数据库，把这四组数据进行打通，相信能给大家带来更清晰的洞察。

      第二个挑战是没有标准答案。什么意思呢？就是说我能不能够用别的一些成功的数字营销的案例来复制到的品类品牌上呢？答案是否定的的。护肤品、婴儿尿布、洗衣机，相同的投资水平，带来的销售增量是不一样的，护肤品是42%的增长，婴儿尿布只有11%，因为婴儿尿布属于忠实的品类，妈妈们如果用了婴儿尿布，小孩没有产生反应或者过敏，她不太会去换品牌的，所以婴儿尿布在一开始准妈妈的时候就要打动消费者。护肤品就不一样了，42%的销售增量，护肤品对于女性消费者，你的广告是非常有作用的。在不同的品类间你要选择哪些渠道，要怎么做精准的数字媒体营销，其实是很不一样的，所以没有一个标准答案。大家又会讲，我知道在不同的品类之间确实没有可比性，在同一个品类不同品牌间能不能借鉴别人的成功呢？品牌A和品牌B，A搜索占到销售流量的42%，B搜索占到11%，品牌A是大品牌，耳熟能详的，大家想买的时候第一个就会去搜索，品牌B是小众品牌，刚刚起来，这时候搜索流量不多，更多靠频道页、首页广告去触达，所以它们两个策略也是不一样的。

      第三个挑战现在有的方法并不完善。其实现在已经到2018年了，大家看到在广告界、数字媒体营销界，大家看的几个KPI还是流量、点击，最多再看一个受众，受众也很简单，就是年龄、性别，几乎没有其他东西。还是要看到投资回报率，当你能够清晰的量化投资回报率，再反过来指导从哪里拿流量，寻找哪个平台的点击，寻找哪个受众，这是正确的做法。

      所以我们能够帮大家做到什么呢？第一我们从数据层面帮大家先把碎片化的数据做一个精准的连接，在个人层面做精准的连接，这在之前还是很难做到的，因为个人层面的数据打通一直是一个问题。当数据被打通以后，我很清晰的看到每个人到底在过去，比如说过去三个月时间里面，在哪些渠道看过什么广告，他又在哪个平台买了什么东西？当我理清楚这个时候，我就可以很清晰的帮大家理出到底你的每一块钱的营销费用花在哪里。当我们能够量化出数字营销投入以后，我们接下来要做行动，所谓行动就是下一步的活动到底该怎么优化才是最好的。

      第一打通基于三分之一网民的数据库，并且结合我们对于主流媒体的监测和投放的能力，我们把数据在个人层面进行打通。比如这个人在一个视频网站看到一个前贴片的广告，过了三天，又到某个电商的首页看到展位的相同广告，再过一个礼拜做了一个搜索，他发生了转换。这些事情理清楚以后，都不需要先做其他更进一步的动作，就可以看到之前从来没有看到过的洞察。比方说我把站内跟站外结合起来，站外指电商平台以外的渠道，站内当一个人进到电商以后，在电商站内的媒体曝光和购买行为。这两个事情结合起来，就会发现，有些事情我们之前从来没有想过，这也是一个真实的案例，我们发现在某一个品类所有的线上消费者里面，只有23%的人是看过站外的广告，换言之，70%的人购买这个品类，但是没有看过任何站外的广告。说明什么呢？是不是说明站外的广告部重要，还是说有很大的优化空间呢？我们进一步看下去会发现，被站外广告打中的这些人，他们对于你品牌和品类的搜索率有很大的提升。这就给到我们，如果某一个品牌能够抓住70%的里面一部分人，能够把品牌很好打动这些人，能够极大的提升这个品牌在这个品类里面的市场占有率，或者是线上媒体的市场占有率。

      第二个打通在设备端，现在在中国一个人平均有四台wifi的英特尔的设备，在过去你是很难去知道这个PC背后的人跟这台手机背后的人是同一个人，但现在变得非常容易，因为我们有个人层面帐号的体系。理清楚这个事情以后，我们就可以做一个有效的跨屏营销，虽然现在大家会觉得，我觉得大家在手机上花的时间比较多，是不是其他的屏就可以不要了？答案并不是的。我们研究下来发现，如果你同一个广告能够对同一个人在不同的媒体，不同的屏幕间做一个触达，它对于这个人转化购买的效率可以提高将近30%。现在大家有一个概念，大家要回归家庭，回归客厅，大屏的广告，就是说你看到智能电视里面有一些营销的广告，你可以直接进行购买，这些都是在做一个大屏互动营销的计划，所以这也是非常重要的。

      我们从人的角度、设备角度、站内站外做链接。第四个链接很重要，同时也最容易被忽视，是链接过去跟现在。看个例子，比方说你有广告在不同的触点，触点A和B进行投放，触点A看到广告的人购买了你品牌的3屏东西，看到触点B广告的人购买一个，从这个结果来看，你们认为哪个触点上的投放效果比较好？是不是触点A。其实你看到这两个消费者过去的行为，答案会是截然不同的，如果第一个人过去经常购买你这个品牌的，买3瓶、2瓶，然后看到你这广告又买了2瓶，这又能说明什么呢？第二个人过去一直是购买竞争对手的品牌，这时候你在触点B给他一个品牌的广告，这时候他发生了品牌转换，这时候触点B的广告效果非常好的，这个效果才是很多品牌商想要的。这就是为什么说我们只看现在，不看过去甚至会得出一个错误的结论。

      当我们把数据，把设备、站点进行有机的联合以后，我们就可以从模糊到清晰的帮大家看我们怎么量化每一块钱的投入产出比。这里有个概念，大家如果做媒体投放会发现，你们也会得到ROI的报告，这个报告背后的算法和口径是用临门一脚的方式统计。什么意思？你的消费者这次做的购买，全部是由最靠近这次购买广告触点曝光所引起的，这显然是不科学的。为什么？在消费者角度来讲，我在发生购买之前，在很多的媒体渠道都有看到你广告的曝光，包括视频网站、搜索引擎、媒体，最后我在某一个平台上做了搜索和购买，如果你把所有的贡献都归在最后一个广告位，显然对前面的广告位不公平。这里面很容易理解一个例子，世界杯快到了，如果你投资一个足球队的球员，只投资前锋，这个球员短时间内可能会有好的表现，但是长远对球队或者整个品牌是一定走不远的，没有好处的，所以我们一定要从全链路的角度，从销售的角度计划数字媒体营销。

      从链路角度做营销的计划，其实在实际分析中我们会发现这个事情是非常纷繁复杂的，在洗护品类三个月的研究中，三个月看到1万多条不同的曝光路径或者购买路径，当时我们会觉得这个特别纷繁复杂，没有办法得出比较有效的结论，但其实并不是这样子。我们发现其实前35条的路径就已经覆盖了85%的销售，这个又是自然界里面的20%、80%的黄金法则的应用，这里面其实只是5%跟95%，我们只要找到前几十条最有效的购物路径，并且聚焦这些购物路径所覆盖的媒体触点就可以了。

      我们不能单一的从线性的考虑每个媒体的贡献，现在是网状的结构，媒体跟媒体之间会有一个关系，最后促进到销售。我们最后在做执行的时候，还是一个触点一个触点，一个媒体一个媒体谈去买的，不可能一起去弄，所以我们还需要有清晰量化的过程，这就需要运用到数据算法，去建模，把网状的结构清晰的拨开来。每个触点我们能够利用算法帮大家量化，每个渠道对于销售贡献的增量是多少，再不这个数字除以每个触点背后的投资，就算出投资回报率ROI。

      我们回到最终止的问题，如何最优化投资，最大化广告价值？我们在进行数字营销计划的时候，一定是走这样的一个形式，比如我这里有5个备选，把我的预算分配到不同的广告资源上。其实对于每一个触点，我们都可以画出这样一条销售响应曲线，是指你在同一个触点实际投资，当你投资到一定量的时候，你会发现销售的响应已经起不来了，这时候如果再多投一块钱，对销售的提高没有太多的帮助，每个触点一定是遵循销售响应曲线。我们的做法帮你在每一个触点，每一个媒体平台都找到这样一根线，灰色的触点现在的投资是在22%的地方，最优点在右上角36%的地方，你要多投资14%，这个例子里面，现在的投资，在47%的地方已经很平了，如果再多投资1块钱，没有办法带来更好的销售提升，所以你要拉到20%左右，余下的钱投资到还没有到达最优点的地方。我们发现这样调整以后，整个的销售提升了60%的占比。

      我们讲其实在整个数字营销环境里面，大家还是困扰到透明、公正，包括去量化ROI。在这样的环境里面，尼尔森作为独立第三方的监测跟业绩优化公司，我们对于整个业界的透明，以及公平公正的提高是非常有效的。我们这次跟我们的合作伙伴合作，我们有一个很大的，大概覆盖三分之一网民的数据库，包括后面的连通在设备层的打通，包括精确到秒的打通，我们无非帮大家提供透明、公平的营销数据。大家说ROI可能只是单个的数字，它到底能够告诉我们什么？我们不单单只告诉你ROI的数字，我们更多告诉你所有的点击率和浏览，包括销售总量我们除了告诉你一个ROI，还把销售总量里面销售增量的部分提出来。如果你的广告不打任何广告，你的基础销量是80%，如果打了这个广告销售100%，多出来的20%是销售增量。我们还要看销售增量里面的销售质量，刚刚例子里面，20个销售增量，15%都是来自于你拉了这个从来没有买过这个品类的新客，这些人在看到你的广告之前从来没有使用过这个品类，你拉来的新客效用，如果在另一个case里面，如果你15%的人仅仅是你的忠实用户品牌重复购买，我相信前者效用一定比后者的效用更有趣，更是营销人想要得到的。最后根据下一步营销活动不同的商业目的，可以去优化、计划，到底该选择哪些媒体，选择哪些触点，到底到拉品类新客，还是偷品牌的销售，还是巩固忠实用户，这些都是我们能够提供的分析。