消费大数据如何反向指导“中国制造”?

尘锋
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2022-05-24 16:37
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2020年末,巨头们陆续披露的数据揭开了当下制造业营销的有趣现象——由消费端反向驱动生产端的C2M模式,已经开始了对制造业的深刻改造。

京东小家电销售排行前三的产品,均为京东联合品牌商共同打造;基于淘系大数据打造的1800个产品,占据了淘宝235个子类目的销售冠军;而拼多多指导研发的一款保温杯,更是一上线就成爆款,月销售额便突破百万元。越来越多的新产品都依赖于电商平台的消费大数据反向指导工厂生产制造,即C2M模式。据数据显示,2018年 C2M模式电商的总体交易规模为175亿元,占整体电商的4.1%。中金公司测算,如果C2M电商能渗透我国总人口的10%,那么远期市场空间为2511亿元。

制造业是实体经济的“脊梁”,国家明确规定要加快数字化发展,打造数字经济优势。以数字化赋能实体,打通信息孤岛,要求供应链主体之间进行有效连接,促进信息流、物流、资金流、商流的深度融合。因此,高水平的“数•智”解决方案供应商就成了推动制造业整体转型升级的关键力量。

可以看到,数字化已经在制造业全链条的每一个阶段发生,尤其是需求端数字化对整体产业链条的影响尤其突出。制造业开始向满足用户个性化、多样化的“按需生产”转变,并在营销、销售、服务、产品、生产等全链路中实现对用户的有效管理和触达。

那么,制造企业是如何做到对消费者需求的准确把控,并实现对全触点客户的深度管理的呢?答案,就藏在私域流量运营当中。

实际上,制造业数字化转型需要囊括上下游产业链条,即从企业内部的市场营销、销售推广、经营管理到企业外部的服务商、经销商、终端设备和客户,并围绕着优化获客、销售转化、售后服务到忠诚度管理的360度客户旅程数字化,才能实现对用户需求的精准洞察和有效管理。

对于轻量级快消类生产厂商来说,他们早已摸透了“套路”,并不断在私域流量运营中爆发出惊人的力量。传统的制造业,尤其是依赖于电商突破流量瓶颈的B2C企业来说,才更需要把握“加粉、内容、触点、数据、复购”更核心环节要素打造私域流量跟上数字化浪潮,真正实现降本增效。

基于用户的全生命周期考虑,需要在推进具体的执行之前,完成基础的搭建工作,即建立制造商自己的私域矩阵,并借助专业的SCRM工作建立起完善的数据收集和数据分析体系,充分利用私域流量运营链路中产生的消费大数据、销售大数据。

 

工欲善其事,必先利器,构建私域流量运营矩阵是开始的第一步。建议从“企业微信/微信群+朋友圈+公众号+视频号+小程序”建立私域全矩阵触点。

  • 视频号:短视频上传、直播;社交关系推送;打通公众号、微信小店

  • 公众号:内容推送;打通视频号、小程序

  • 企业微信/微信群:私域沉淀、深度链接;自动回复、群活码、sop等

  • 朋友圈:内容推送;朋友圈直跳公众号、视频号、小程序

  • 小程序:直播、订阅消息

 

搭建完矩阵之后,就可以开始实际落地了。

1、加粉

加粉是所有私域的起点。通过有效的市场活动,公域私域联动,多渠道并行。如果可以依托尘锋SCRM这类的私域运营工具快速拓客也是ok的。既可通过公海承接推广流量,又可依托活码功能,打造线上线下综合获客模式,并可通过API接口直接打通交易平台,快速沉淀交易流量。

2、内容

内容是私域运营转化的核心,也是用户留存和转介绍的关键。利用内容打造统一的品牌人设,并基于客户大数据的精准筛选,实现差异化定位及精准化内容输出。例如:公众号围绕商品种草、好物推荐,定时推送相关信息;朋友圈围绕着好物推荐、温暖人文关怀定时发送;企业微信提供客户服务和沟通咨询。通过科学、规范、差异化的内容运营,实现对不同渠道、不同客户的个性化内容输出。

3、触点

把握转化的这个关键节点,坚持公私域联动,在原有的公域平台上持续加码服务,提高商品的曝光率及好评度。例如1v1客服、新品上新、好物推荐、评价管理;在公众号、朋友圈、小程序等私域池通过内容、活动等方式反复触达用户,增强品牌印象。

4、数据

沉淀客户数据,做好客户数据分析,从而驱动精准营销,甚至是精准生产。这里面涉及到丰富的标签体系,客户标签越丰富,画像越具体,基于客户画像就可以进行产品设计和营销推广了。

5、复购

做好会员经营,激活沉默客户,召回流失客户,提高客户复购率。综合客户数据,划分客户等级,定期组织会员活动,保持用户活跃;定期发放会员福利,例如节日福利、折扣福利、生日福利等,盘活会员资源,刺激老会员复购。同时,通过分销裂变,支持以老带新、转介绍。

对于制造业来说,私域流量是个相对性的概念,一个顾客不可能被一个品牌完全占有。但是通过私域流量的“存量观”,通过优质的内容,精准的用户洞察,能够实现从“用户需求-产商品-营销-服务-用户新需求”的全新制造闭环。同时也能抵抗一部分因为平台抽佣、核心用户流失等关键性问题导致的增长困境。

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原文标题: 消费大数据如何反向指导“中国制造”?

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