新锐品牌数字化运营五大方法论

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了新锐品牌数字化运营五大方法论相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

01管理驾驶舱建设方法论

随着中国社会数字化基建逐渐完善,企业成功越来越依赖“数据驱动”的科学决策。新锐品牌创始 团队往往具有优秀的“数据基因”,善于通过数据进行精细化管理,实现企业经营策略的快速落地 和反馈迭代。

(1)三流合一,管理变革
数据平台建设从来不是一个软件产品或技术开发的过程,往往意味着“管理流”、“业务流”、“数据 流”的整合协同。观远数据在项目过程中,通过“业务”调研+“技术”调研双线并行,在充分理解业 务基础上,定义“北极星”指标,构建分析体系;并从技术角度,实现多数据源整合,数据模型构 建,前端看板设计。观远数据在服务一位新锐护肤品牌客户时,创始管理团队对于产品在多个电商 平台销售、多个线上渠道投放,需要跨平台评估投入产出,并以此考核相应渠道负责人的绩效。观 远数据基于和创始管理团队的深入交流,基于绩效考核方式和业务评估标准,接入多电商平台和流 量媒介平台的数据,进行北极星指标定义和分析体系构建,实现内部业绩考核和管理。

 

(2)颗粒度革命,洞悉根本
①颗粒度革命,是企业精细化管理的根本。对于企业管理决策层,核心职责在于把握企业方向,识 别运营问题,定位业务权责人。新锐品牌创始团队,往往起初就非常注重数据沉淀、打通和整合分 析,从而在业务上线的第一天,就以“原子”级数据进行业务经营分析。

②基于起初开始的数据基建,在数据分析平台上可以帮助创始管理团队从北极星指标开始,利用“下 钻”、“跳转”等手段,层层关联到核心问题和权责人。

(3)全盘把控,深度洞察
如今的新锐消费,不仅仅是流量的生意,也不仅仅是消费品的生意,其是一个复杂的新生物,新锐 品牌创设之初需要对行业有全盘理解,对用户有深刻洞察,对营销流量有清晰思路。因此,新锐品 牌在快速发展过程中,会通过快速有效手段对全市场进行数据拆解,对用户进行快速聆听反馈。观 远数据在服务大量新锐品牌客户过程中,沉淀了市场扫描的分析思路,在BI产品中嵌入了消费者评 论分析功能,帮助新锐品牌快速掌握市场洞察,深度洞察用户。

02流量运营方法论

 

对于新锐品牌而言,早期爆品打造的关键是流量运营效率,也就是获客成本(CAC)。新锐品牌 往往对新媒体、新内容和新渠道的运营有自己的深刻理解和独特实操经验;而数据驱动在流量运营 中既重要,又是难点。

 

(1)善用三方数据,建立运营基础
营销投放作为千亿级市场,数据生态繁荣;不管在数字广告、短视频、达人直播、KOL/KOC种草 等领域都有大量三方数据商。而流量运营的基础,在于通过三方数据理解,建立品牌自己的运营策 略,指导流量运营投放。观远数据数据智能应用市场即是协同三方数据服务商,以轻量快速的方式 帮助新锐品牌利用好三方数据。

 

(2)理解生态数据,实操提效
随着数字营销生态的成熟,马太效应显著,阿里巴巴、腾讯、字节跳动等生态厂商的数据产品是品 牌流量运营实操的关键。然而,多媒体、多平台、多渠道的运营方式,造成品牌客户的数据运营流 程费力、繁琐、时效差。观远数据通过标准化服务,帮助新锐品牌实现数据接入自动化、数据流程 标准化、指标融合体系化,提高流量运营效率。

 

(3)合理预期,价值沉淀
流量的核心价值是用户,近年来CDP或用户数据中台成为热门话题。而对新锐品牌来说,CDP或 用户数据中台的投入巨大,在品牌未成熟阶段性价比并不高。因此,需要新的思路来沉淀用户数据, 评估流量效率。观远数据帮助新锐品牌从财务和销售视角来评估营销投放效率,并长期沉淀数据,让 营销投放形成“投前-投中-投后”迭代闭环。

03爆品打造方法论

新锐品牌成功的基础是产品创新。得益于中国强大的制造和供应链体系,新产品在后端研发和生产 的周期及成本都在降低;因此,如何通过对市场和用户的深度洞察,确定有效的新品策略,以及在 新品上市过程中的迭代优化能力成为产品成功的重要胜负手。

 

(1)多源数据,精准定位
新品策略制定有赖于对市场、消费者、竞争情况的全面分析和梳理。随着中国数字基建完善,对很 多新锐品牌来说并不缺各种数据,如何在大量数据中形成对行业和品类的理解,找到市场机会才是 挑战。针对目前新锐品牌线上销售为主的趋势,观远数据针对品类的电商销售数据,在应用市场上 构建了电商大盘标准分析,形成了“市场大盘分析”、“品牌市场分析”、“价格段市场竞争密度”、 “竞品竞店分析”、“行业关键词分析”等模块,帮助新锐品牌迅速上线市场和行业梳理,定位市场 机会。

(2)选品改品,运营“快反”
互联网数据驱动的产品迭代方法论对今天的新锐品牌有很多启示;如何在产品GTM过程中快速迭 代商品或快速选出潜力爆品,很多新锐品牌正在进行大量创新尝试。观远数据曾服务一家全球知名 快消企业独资的新品孵化子公司,他们借鉴国内新锐品牌产品孵化思路,从新品上市前的种草开始, 进行大量内容和广告投放的数据沉淀和分析,从中找到爆品的受众、渠道、推广机会点。


(3)用户聆听,洞察内心
用户是一切产品和服务的终点;产品上新过程中,贴近用户,聆听用户,呼应需求,并快速迭代产 品和服务是新锐品牌成功的关键。观远数据目前在BI产品中,集成电商用户评论数据的采集工具, 以及文本分析模型,可以帮助新锐品牌快速接入文本数据,进行文本分类和情感分析,快速提炼客 户需求,反哺产品和服务迭代。

04渠道运营方法论

从传统电商开始,渠道数字化在快速演进,出现了很多新的渠道模式和运营方法。新锐品牌往往对 新渠道、新生态、新商业有天然的适应性,并在新渠道和新玩法中,找到爆发机会。

(1)传统电商,“大促”为重
传统电商平台(天猫、京东等)目前仍然是规模最大的线上销售渠道,而他们打造的“大促”狂欢 则成了决定很多品牌销售业绩的关键战役。观远数据在服务大量新锐品牌客户的电商数据分析中, 总结了一套数据驱动“电商大促复盘五章经”:a. 整体复盘找问题,b. 商品洞察有学问,c. 渠道触 达不疏漏,d. 会员复盘重效果,e. 行业&竞品要重视。同时,对于后大促阶段,也梳理了精细化运 营的思路:a. 补货清仓优化库存,b. 返场安排承接流量,c. 售后服务提升好感,d. 产品上新积累 权重。

(2)私域运营,数据为本
腾讯小程序生态成交额从2019年的8000亿增长到2020年的1.6万亿,其背后正是大量私域运营新 商机。而私域运营的一项重要价值,是让品牌拥有数据主权,实现数据驱动的业务运营。观远数据在 服务服饰、母婴、奢侈品等新锐品牌过程中,通过数据运营服务,帮助品牌梳理用户触点和旅程,盘 点数据资产,构建用户画像和分析体系,赋能活动运营,从而寻找生意机会,推动生意增长。观远 数据曾帮助某新锐咖啡品牌,通过咖啡包装盒回收的线下活动,实现对用户的私域沉淀;并拉通用 户、活动和供应链数据,提高活动运营效率。

(3)传统渠道,数字为因
2020年,中国消费品线上社零占比位24.9%。对很多品类来说,这意味着线下渠道仍然有大量的机会。如今的诸多技术手段,比如商品/门店二维码、活动小程序、零售商进货平台等业务系统,可以帮助品牌实现对线下渠道的数字化改造。而这个过程也意味着大量数据沉淀和数据赋能的空间。

05供应链升级方法论

随着新锐品牌快速成长,爆品成为畅销品,并多渠道拓展,这时往往需要新锐品牌在后端供应链能 力上开始思考自己长期的竞争力。数据是供应链管理的关键要素;如何在“采购-生产-仓储-物流” 供应链全流程实现数据驱动的精细化管理,将决定新锐品牌的盈利能力和长期竞争力。观远数据借 鉴所服务头部企业的供应链实践,赋能新锐品牌的供应链数字化。

 

(1)采购管理“做”好货
新锐品牌为了快速抓住市场机会,在早期往往采用OEM或ODM的生产模式;随着业务成熟则开始 考虑自建工厂,向上游供应链要效率和效益。在OEM/ODM阶段,观远数据帮助新锐品牌建立供 应商管理体系,帮助品牌构建“订单执行”、“供应交付”、“供应价格管理”、“产品质量管理”等分 析场景,推动OEM/ODM模式高效优化。对于自有工厂新锐品牌,观远数据从供应采购角度,帮 助品牌通过“采购计划准确率分析”、“采购完成对比分析”、“采购收货分析”、“订货准确率”等指 标优化执行;通过“采购支出分析”、“采购价格对比分析”等指标优化支出;通过“订单满足率”、“订 单执行率”、“订单相应周期”等指标提升供应商服务效能等。

(2)订单跟踪“供”好货

“Order - to - Delivery”的订单全流程跟踪,依赖于企业的信息化建设基础。对于很多新锐品牌, 由于企业处于信息化起步阶段,业务系统并不完善;如何在业务系统不完善的情况下,推动供应链 效率提升成为一个挑战。观远数据提出“以用带建”的思路,通过借鉴成熟企业的订单管理实践, 以数据应用推动业务系统建设,逐步完善企业的供应链信息化体系和数据应用能力。在订单和供应 链全流程数字化上,观远数据服务百威英博等头部企业建设供应链控制塔,积累了大量供应链效率 优化实践。

(3)产销协同“卖”好货
供应链的核心是通过“计划”,实现产销协同。随着销售体量增加,新锐品牌既要保证畅销品的稳 定供应,又需要敏锐抓住新渠道(如直播)或热门流量(如大促)的爆款机会;这无疑对新锐品牌 做产销“计划”是一个巨大的挑战。观远数据在服务大量新锐品牌过程中,发现那些成功的新锐品 牌往往善于沉淀数据,定期复盘,总结规律,从而根据销售节奏进行产销计划制定。观远数据也在 服务这些客户过程中,形成了诸如电商平台促销日历小工具、电商活动小助手等使用工具,帮助品 牌规范地沉淀数据。同时,基于这些数据沉淀工具,观远数据也帮助了部分数据沉淀相对成熟的品 牌进行AI产销预测。

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