产品经理AI观:品牌如何通过大数据推出爆款新品?

产品经理AI观:品牌如何通过大数据推出爆款新品?

对于任何一个品牌商来说,开发新产品是品牌立足的根本,是保持自身竞争力和经济效益的重要手段。新产品就是品牌未来的希望。

传统的新品在洞察市场机会时,往往是根据市场部,咨询公司或者其他行业报告进行分析的,然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲,这种方法限制的新品的研发效率,并且不确定是否符合市场期望。

孙子兵法有云:知己知彼,百战不殆。如果把这句话搬到新品研发过程中,依然适用,可以这样理解,

知己,了解品牌自身情况,市场占有率,内部运作流程,品牌影响力,品牌运营以及品牌的短板。

知彼,了解品牌的消费者在哪,消费者是谁,消费者的兴趣倾向;了解品牌的竞争对手,他在哪,什么样的,有哪些优势和弱势。

接下来,我们就聊聊,再者大数据时代,怎么洞察市场,挖掘具有竞争力的新品。

一、大数据能做什么事情?

人人都在讨论大数据,那么大数据的核心价值是什么?能做哪些事情?我们拆解一下这个词,分为“大”和“数据”。

何谓“大”?简单来讲,可以理解为它的覆盖面广,全面,无所不能,庞大的。

何谓“数据”?即为根数据(Metadata),散落在各处的信息,咨询,资料等。

两个字组合起来可以转译为,人类可以通过庞大的根数据,应用到生活的各个方面。

大数据的核心价值就在于它的商业价值。通过从庞大的数据中,挖掘最有价值的信息,并应用到实际场景中。

大数据时代,人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息,不再仅仅是通过身份证,而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身,它只描述对象的属性。例如,描述人的通俗的话语:

身高一米二,屁股占一半,牙黄,口臭,胳肢窝上锈

其中根数据为,身高,屁股,牙,口腔,胳肢窝,对应的值为一米二,身高一半,黄,臭和上锈。

当然,我们也可以通过根数据,了解整个人的信息,也就是所谓的用户画像。

以往,传统线下商店里,消费者买了什么,是谁买的,为什么买,他有什么特征,这些资料对于商店来说,是完全不清楚的。不过,这些事情对于大数据,简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细,他的收入情况,地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。

这也是大数据的魅力所在,当然,我们也可以将大数据能力矩阵,赋能在品牌新品的创新上,通过洞察市场机会,甄选产品概念并预估市场潜力。

二、大数据探查新品市场

盲目的投放和发布新产品,会受到市场的打击,提前预知消费者的兴趣倾向,购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。

用户在互联网上的多年的行为数据,都会详细记录在服务器,数据可能会散落在各个网站。但,这些数据能够详细描述用户的特征,都需要哪些数据?

1、用户基础数据

这部分数据描述了用户的基本特征,能够确定用户是谁。具体可以包括,

姓名,性别,年龄,职业,收入,地域,注册地,常用ip,手机型号等。如果该用户是实名注册,那这些数据可以很容易获取。但若是非实名,就需要后期通过模型推断其各个属性,如用户的性别判断,笔者在之前的文章中也有所描述,可以参考下《AI驱动的电商用户模型:性别属性是如何确定》。

2、购物数据

购物数据,是用户在电商网站上发生了购买行为,所记录下来的数据,从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。

当用户对某件商品发生了购买行为,就意味着对商品有需求,商品对他有价值。

紧接着,如果用户周期性购买,那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。

再者,用户浏览,搜索,加购,关注行为,也能反映用户对商品的倾向

不同的购买行为,能够对用户定义不同的标签,从而衍生了如下的数据维度:

购买力:通过历史消费记录,收集订单价格信息,再根据其消费额度,判断用户的购买力,详情也可以查看笔者之前文章《电商购买力模型:用大数据解锁智慧营销的新姿势》

促销敏感度:用户订单中,有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。

还有,用户忠诚度,复购周期,品牌RFM模型,品牌偏好,性格偏好等等等等。

3、行业数据

当然,不单单要知道用户的信息,还需要了解自己和对手市场情况,有针对性做分析。

首先,聚焦自身品牌粉丝,探查粉丝不同性别,区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子,YSL粉丝群体中,一线城市品牌的金牌会员,年轻人更喜欢粉红色的口红,又喜欢短款,那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。

其次,了解竞品情况,跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同,sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品,我们可以针对性拉取爆品的粉丝,了解他的用户群体,并应用到新品研发策略中。

4、社交数据

社交数据能够更全面的认识品牌的人群,深度的理解用户的社交属性,在媒体上的发声态度,可以更加立体的理解用户群。

根据上述数据标签,能够充分的了解用户的需求点在哪里,新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体,这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。

三、基于大数据的新品冷启动

新品营销和品牌营销的套路基本相同,任何的新品对于用户来说,都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过,在新品上市时,我们需要通过大数据,来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为,这是新品的冷启动过程。

做过社区的朋友都应该知道,冷启动的种子用户,对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。

这部分精准流量的筛选,可以分为三个阶段,预热期-爆发期-收尾期

预热期:扩大人群范围

预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品,让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时,需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量,把数据范围扩大新品所在品类,甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买,浏览,搜索,收藏或者加购行为的用户,都要进行触达。

爆发期:寻找精准流量

爆发期即为收割期,春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户,进一步精准筛选,选出头部流量。此时,可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试,使用新产品,优惠补贴,评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝,再通过这部分人群的口口相传,达到很好的口碑传播效应。

收尾期:人群二次触达

当然,并不是每个精准用户都会买单,各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了,可能当时手头上有其他工作,可能对促销不是很满意,等等。对于这部分人群,我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群,然后进行大力度促销,最后在观察其数据情况。

四、结语

当然,以上只是新品冷启动过程中,对人群的玩法。后续还有很多,涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品,线上&线下联动营销等。但,核心的点仍然是洞察市场和了解用户偏好,这样才能推出爆款产品。

产品经理AI观:品牌如何通过大数据推出爆款新品?

对于任何一个品牌商来说,开发新产品是品牌立足的根本,是保持自身竞争力和经济效益的重要手段。新产品就是品牌未来的希望。

传统的新品在洞察市场机会时,往往是根据市场部,咨询公司或者其他行业报告进行分析的,然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲,这种方法限制的新品的研发效率,并且不确定是否符合市场期望。

孙子兵法有云:知己知彼,百战不殆。如果把这句话搬到新品研发过程中,依然适用,可以这样理解,

知己,了解品牌自身情况,市场占有率,内部运作流程,品牌影响力,品牌运营以及品牌的短板。

知彼,了解品牌的消费者在哪,消费者是谁,消费者的兴趣倾向;了解品牌的竞争对手,他在哪,什么样的,有哪些优势和弱势。

接下来,我们就聊聊,再者大数据时代,怎么洞察市场,挖掘具有竞争力的新品。

一、大数据能做什么事情?

人人都在讨论大数据,那么大数据的核心价值是什么?能做哪些事情?我们拆解一下这个词,分为“大”和“数据”。

何谓“大”?简单来讲,可以理解为它的覆盖面广,全面,无所不能,庞大的。

何谓“数据”?即为根数据(Metadata),散落在各处的信息,咨询,资料等。

两个字组合起来可以转译为,人类可以通过庞大的根数据,应用到生活的各个方面。

大数据的核心价值就在于它的商业价值。通过从庞大的数据中,挖掘最有价值的信息,并应用到实际场景中。

大数据时代,人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息,不再仅仅是通过身份证,而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身,它只描述对象的属性。例如,描述人的通俗的话语:

身高一米二,屁股占一半,牙黄,口臭,胳肢窝上锈

其中根数据为,身高,屁股,牙,口腔,胳肢窝,对应的值为一米二,身高一半,黄,臭和上锈。

当然,我们也可以通过根数据,了解整个人的信息,也就是所谓的用户画像。

以往,传统线下商店里,消费者买了什么,是谁买的,为什么买,他有什么特征,这些资料对于商店来说,是完全不清楚的。不过,这些事情对于大数据,简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细,他的收入情况,地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。

这也是大数据的魅力所在,当然,我们也可以将大数据能力矩阵,赋能在品牌新品的创新上,通过洞察市场机会,甄选产品概念并预估市场潜力。

二、大数据探查新品市场

盲目的投放和发布新产品,会受到市场的打击,提前预知消费者的兴趣倾向,购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。

用户在互联网上的多年的行为数据,都会详细记录在服务器,数据可能会散落在各个网站。但,这些数据能够详细描述用户的特征,都需要哪些数据?

1、用户基础数据

这部分数据描述了用户的基本特征,能够确定用户是谁。具体可以包括,

姓名,性别,年龄,职业,收入,地域,注册地,常用ip,手机型号等。如果该用户是实名注册,那这些数据可以很容易获取。但若是非实名,就需要后期通过模型推断其各个属性,如用户的性别判断,笔者在之前的文章中也有所描述,可以参考下《AI驱动的电商用户模型:性别属性是如何确定》。

2、购物数据

购物数据,是用户在电商网站上发生了购买行为,所记录下来的数据,从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。

当用户对某件商品发生了购买行为,就意味着对商品有需求,商品对他有价值。

紧接着,如果用户周期性购买,那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。

再者,用户浏览,搜索,加购,关注行为,也能反映用户对商品的倾向

不同的购买行为,能够对用户定义不同的标签,从而衍生了如下的数据维度:

购买力:通过历史消费记录,收集订单价格信息,再根据其消费额度,判断用户的购买力,详情也可以查看笔者之前文章《电商购买力模型:用大数据解锁智慧营销的新姿势》

促销敏感度:用户订单中,有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。

还有,用户忠诚度,复购周期,品牌RFM模型,品牌偏好,性格偏好等等等等。

3、行业数据

当然,不单单要知道用户的信息,还需要了解自己和对手市场情况,有针对性做分析。

首先,聚焦自身品牌粉丝,探查粉丝不同性别,区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子,YSL粉丝群体中,一线城市品牌的金牌会员,年轻人更喜欢粉红色的口红,又喜欢短款,那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。

其次,了解竞品情况,跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同,sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品,我们可以针对性拉取爆品的粉丝,了解他的用户群体,并应用到新品研发策略中。

4、社交数据

社交数据能够更全面的认识品牌的人群,深度的理解用户的社交属性,在媒体上的发声态度,可以更加立体的理解用户群。

根据上述数据标签,能够充分的了解用户的需求点在哪里,新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体,这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。

三、基于大数据的新品冷启动

新品营销和品牌营销的套路基本相同,任何的新品对于用户来说,都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过,在新品上市时,我们需要通过大数据,来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为,这是新品的冷启动过程。

做过社区的朋友都应该知道,冷启动的种子用户,对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。

这部分精准流量的筛选,可以分为三个阶段,预热期-爆发期-收尾期

预热期:扩大人群范围

预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品,让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时,需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量,把数据范围扩大新品所在品类,甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买,浏览,搜索,收藏或者加购行为的用户,都要进行触达。

爆发期:寻找精准流量

爆发期即为收割期,春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户,进一步精准筛选,选出头部流量。此时,可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试,使用新产品,优惠补贴,评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝,再通过这部分人群的口口相传,达到很好的口碑传播效应。

收尾期:人群二次触达

当然,并不是每个精准用户都会买单,各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了,可能当时手头上有其他工作,可能对促销不是很满意,等等。对于这部分人群,我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群,然后进行大力度促销,最后在观察其数据情况。

四、结语

当然,以上只是新品冷启动过程中,对人群的玩法。后续还有很多,涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品,线上&线下联动营销等。但,核心的点仍然是洞察市场和了解用户偏好,这样才能推出爆款产品。



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