發表於2024-12-19
奧美內部培訓,揭開奧美高創意、高實效背後的核心理念與方法。
駕馭數據、人性與策略,將營銷變成與消費者有感情的對話。
一綫案例逐一拆解,在案例中論方法,在事實中定策略。
理論務實,接地氣不自嗨;方法直接,低門檻高實操。幫助公司、團隊和個人建立完善的數據營銷思維。
奧美大中華區董事長、WPP大中華區董事長宋秩銘作序推薦!
北京奧美集團總裁滕麗華、知名自媒體人同道大叔、國雙科技席聯總裁李峰、知微創始人&CEO; 於霄一緻推薦!
一個糟糕的創意,
一個異想天開的媒體策略,
一個和目標用戶完全驢頭不對馬嘴的明星代言,
……
無效的營銷等同於謀財害命。
資源有限、對手凶猛的碎片化時代,
如何突破資源與經驗的瓶頸?
如何找對目標用戶,搶占用戶心智?
如何選擇高的推廣渠道?
如何為企業選對並且用好代言人?
如何準確地知曉你的營銷癥結?
如何洞悉用戶感受,做高效有用的人群畫像?
如何利用數據導齣營銷策略並量化營銷效果?
……
這本書教給你一套經過實戰洗禮過的策略+執行方法,這套方法曾幫助近百傢企業科學地優化營銷決策,精準地幫他們找到瞭引爆産品的通路。通過多維度數據分析、策略性顛覆、搶占用戶心智三大武器幫助營銷人突破經驗與資源限製,駕馭數據、人性與策略,將數字變成與消費者有感情的對話,幫助公司、團隊和個人建立完善的數據營銷思維。
王澤蘊:
奧美公關數據分析總監,奧美公關數據部負責人,“在行”數據類排名第1的百單谘詢師,人群畫像3C九宮格模型和商業目標數據解構模型研發者。
在數據營銷領域,她曾陸續推齣瞭多個主題培訓課,包括:《被誤解的大數據》《商業目標解構模型》《數據有故事》(奧美集團2015年核心員工內訓課程)《問捲法和營銷》(奧美公關內部培訓課.2015)《聊一聊數據的壞話》(奧美集團員工培訓-Ogilvy 10堂課之一,2016)《當營銷遇上數據》(長江商學院前沿課,2015)……
我們正麵臨大批更難被打動、更具懷疑精神的消費者而且營銷的環境變瞭、觸發情景變瞭、品牌的要求也更高瞭。在這更復雜多變的環境中,數據能幫助我們這些營銷人,但究竟能怎麼幫,第一步該怎麼做,這本書會給你啓發。
——北京奧美集團總裁 滕麗華
現在每一個做營銷和關注營銷的人如果不懂數據,其實就和瞎子差不多。數據不僅可以避免並降低“營銷浪費”,重要的是可以輔助你製定有效的決策,量化問題。現在不是營銷變難瞭,而是營銷人自己變弱瞭或者已經落伍瞭,這是一個很大的問題,很多人看不明白,王老師的這本書,給瞭我很大的啓發。
——同道大叔
數據分析能力正在逐漸成為所有營銷人在大數據時代的標配。然而“談其者眾,知其者寡”,如何厘清紛繁數據的虛與實,真正理解和駕馭數據,讓其為企業的營銷和生意服務,本書給齣瞭一些有效的參考。書中案例十分豐富、語言深入淺齣,值得關心數字營銷的各界朋友讀一讀。
——國雙科技聯席總裁 李峰
數據本身並沒有價值,有價值的是你所采用的分析方法和處理的維度。一些大傢眼中沒有意義的數據,經過分析師的妙手之後,往往能大大幫助品牌提升營銷效率。當下的營銷需要將數字變成與消費者有感情的對話,這也是本書的核心價值之一,我也正在學習中。
——知微創始人&CEO; 於霄
第一章:營銷進化的新紀元:大數據時代
大數據為什麼火?數據時代對於營銷人來說意味著什麼?如何辨彆那些掛羊頭賣狗肉的虛假大數據?有瞭數據,營銷人是不是可以為銷售負責瞭?麵對大數據對營銷工作帶來的衝擊,營銷人應當如何應對?
(一)鬼魂般的大數據和嘩眾取寵者
人人都愛大數據
怪圈一:“談及者眾,知其者寡”的鬼魂怪圈
怪圈二:受“掛羊頭賣狗肉者”濛蔽而落入的輕信怪圈
怪圈三:“過度神化”的盲從怪圈
(二)大數據時代對營銷人的挑戰
宿命般的變革
老紅海中的新生機
(三)開始”or“做好”,哪個更重要
不用完全準備好,先開始
小發現也有價值
(四)營銷人應該如何對銷售負責
業務範疇擴大與對銷售負責
打破數據孤島與對銷售負責
對銷售負責與數據舵手
小結:本章思維導圖
第二章:你的營銷策略為什麼總齣錯?
為什麼再英明的老闆也會提齣錯誤的營銷目標?老闆視角和營銷視角有何不同,數據是怎樣幫助分辨的?目標人群畫像是什麼?為什麼人群畫像對製定營銷決策如此重要?為什麼說大部分畫像都做錯瞭?正確的人群畫像方法是什麼?數據如何幫助品牌找對競品?為什麼說:做“正確的事兒”比“把事兒做得正確”重要得多?戰略上失策會發生哪些血淚故事?數據化思維的營銷工作模式是怎樣的?跟以前有什麼不同?
(一)癥狀一:盲從老闆
甲方與營銷人:相愛相殺
老闆視角 VS 營銷視角
空氣淨化器的“營銷視角”
營銷視角的數據解讀
(二)癥狀二:瞄錯人群
目標人群是否越“大”越好
專車 APP 的“小圈子”目標人群
你的“人群畫像”為什麼總沒用
元數據、行為數據與態度數據
態度數據:幫助營銷判斷的幕後之手
“陳歐體”背後的人群畫像
人群畫像模型
(三)癥狀三:“沒有”競品
用戶數據告訴你那些“競品”的事
競品的數據錨定
(四)大數據眼中的營銷“道”與“術”
拯救那些“浪費的錢”:花給誰
那些“浪費的錢”:花在哪兒
大數據時代下的營銷操作新流程
營銷人的售前數據服務
小結:本章思維導圖
第三章:代言 & 贊助,如何纔能不盲目?
企業選代言人怎麼選?在商業贊助行為的背後,數據如何幫助評估,如何提高營銷效率?
(一)反麵教材:那些失敗代言教給我們的事
當紅明星的失敗代言
任靜付笛聲夫婦的“代言風波”
奇怪代言邏輯大揭秘
企業什麼時候需要代言 & 贊助
(二)代言 & 贊助的三大階段
代言 & 贊助的幾種形式
代言 & 贊助的三大階段
(三)前期:選擇,沒那麼簡單
營銷目標與 KPI 設定
談一談企業的明星代言
特質匹配和影響力人群
代言風險預估
(四)中期:執行數據也能影響策略
執行影響策略:數據的元認知調解力
口碑聆聽、社會化聆聽與策略優化
(五)後期:告彆“會做不會說”的窘境
代言 & 贊助評估
品牌 / 産品收益評估
品牌 / 産品的營銷診斷
小結:本章思維導圖
第四章:提高營銷效率的數據法寶
為什麼說大部分人都在瞎訂KPI ?盲目設定KPI 會怎樣?什麼叫作量身定製和目標的數據解構?哪些數據方法可以幫助品牌跨界營銷?執行數據甚至可以優化戰略決策,這是怎樣發生的?在數據時代,營銷數據都包括什麼?“用戶之旅”有哪些變化?不同類型的數據的長處和短處是什麼?
(一)KPI 與營銷目標的數據解構
缺乏評估標準的窘境
KPI 應當怎樣設?
營銷目標的數據解構
那些不為人熟知的數據維度
核心指標
參照物與對比分析
(二)用數據幫你營銷跨界
數據與“品牌跨界閤作”(Co-branding)
數據與熱門話題藉勢
(三)品牌的數據聽診器
加速度下的“用戶之旅”
品牌的營銷數據分類
論數據的不完美
數據聽診器問診
小結:本章思維導圖
第五章:營銷數據分析師
營銷數據分析師這個職業怎麼樣?需要哪些素養?如何成為一名閤格的營銷數據分析師?
(一)創意藝術傢 VS 數據理性派
科學傢還是“技術宅”?
營銷數據分析師在做什麼?
創意藝術傢 VS 數據理性派
(二)能力和素養
價格與價值
跨界的知識格局
開放態度與我們應該擔當什麼
“討人嫌”的“死磕”精神
(三)一個舵手的獨白
沒有懷纔不遇的分析師
脫繮的大腦和炫酷的職業
KPI 與營銷目標的數據解構
“我們已經盡力瞭!我們無愧於心!”
每當看到一臉悲憤地說著類似話的營銷人,內心都會産生一種有點心疼,但又怒其不爭的情緒。因為這意味著,活兒一定又沒乾好。優秀的營銷數據分析師是一群特彆“功利”的人,重視結果而輕視過程。曾有過多次,我們團隊在項目分析接近尾聲時,因為發現中間有未考慮的重要變量,而把已經做好的厚厚幾十頁分析過程全部推倒重來。如果結果沒有分析齣來,就算已經工作瞭很久,也不能停下來拿著半成品先交差。
如果分析的不對,再辛苦的過程也將失去意義。並非不心疼沉沒成本,而是對待營銷問題,就是應當“功利”起來。以解決問題為使命的我們,僅僅努力瞭並不能無愧於心。
1. 缺乏評估標準的窘境
對於營銷的成敗,目標的正確設定固然是十分重要的前提條件。但當目標明確之後,正確設立數據評估的標準,幾乎同樣重要。
這個問題如果沒有在項目伊始就搞清楚,便很容易造成理論和實際相脫節,從而産生上述大傢“已經盡力”瞭,但是結果依然差強人意的狀況。因為,沒有數據來幫助大傢不斷校準方嚮,常常努力著努力著,方嚮就偏瞭,卻還不自知。
大傢都知道,現在流行最廣的評估體係是 KPI 體係——用關鍵業績指標的達成來評估營銷推廣的完成度。但部分從業者卻對 KPI 評估並不重視。在他們心中,KPI 隻是個沒什麼用的“麵子工程”。他們有時為瞭迎閤客戶,客戶要求什麼就設定什麼,有時如果客戶不要求,就乾脆不提 KPI。
這在實際工作中,會形成怎樣的後果呢?
會造成很多“無愧於心”的代理公司職員在項目結束後手忙腳亂地“作假”,以粉飾推廣並沒有做好的事實。很難想象,一個不清楚 “觀察哪些數據、觀察這些數據達到什麼標準纔能證明營銷目標達到瞭”的人,能把營銷推廣做好。
去年,某品牌的新款轎車在推廣時,設置營銷目標為“提升品牌效應,體現品牌理念”。其代理公司看到這個目標後,並沒有做任何的討論,也未設任何 KPI 就開始瞭推廣。他們耗資 200 餘萬人民幣,在微博平颱做瞭一個為期半個月的綫上活動。活動主體是幾個主題性的營銷內容。代理公司為瞭保證效果,為每一個主題內容都配瞭多個當時微博最火的營銷大號,與其一起閤作推廣。
但是,當活動結束,開始寫結案報告的時候,他們卻傻瞭。“想要證明受眾瞭解到瞭品牌理念相對容易。但是,提升品牌效應要怎麼證明啊?”於是來找我們支招。
?“體現品牌理念這個概念太模糊瞭,重點體現品牌的哪個理念?
項目開始前,目標受眾對該理念的認知程度是怎樣的?項目結束後,受眾接受到什麼程度又是閤理的……很多要素需要在項目展開之前就要數據定位,並同企業達成共識的。”我們很無奈。坦白講,如果對方在項目執行之前來尋求幫助,我一定會建議從優化營銷目標開始做起,並把評估標準定在前麵。這樣纔可以有方嚮地推廣,並實時收集數據。但現在項目已經到瞭結案階段,實在愛莫能助。
對方十分痛苦:“我們很認真地做這個項目瞭,該花的錢都花瞭,找的都是質量最好、最貴的自媒體賬號閤作。為瞭保證效果,團隊所有人都一直加班。”
但這麼努力,卻無法證明自己。事實上,營銷目標確實並未達到。
最後沒辦法,他們默默找到一傢刷評論的小公司,花錢在其推廣內容下刷瞭很多諸如“我愛某某品牌,我一直開這個品牌的車,開瞭好多年啦!現在這個品牌推新車瞭,我是一定會支持的!”這樣的內容。然後大傢截屏,放到結案報告裏,以證明“品牌效應”達到瞭。這麼操作,客戶怎麼會看不齣來是作假呢?後來他們便失去瞭未來的閤作機會。
這並非個案,這種“戰略上偷懶,戰術上玩命”,然後“不得善終”的情形時有發生。項目剛開始的時候,不認真研究營銷目標,也不做任何的數據計劃。等到做完瞭,開始後悔沒有提前跟客戶說清楚評估標準,最後導緻雙方一直爭論不休。同時,執行過程中也沒有認真收集數據,等到寫報告的時候,發現巧婦難為無米之炊。最後,逼得沒有辦法,就把能追溯的數據全都“找後賬”地收集在一起,鬍亂地聯係一通,力求同主題搭上邊,實在不行就做點假數“補救補救”。
這無疑是飲鴆止渴。
數據評估體係一定要在項目開始執行之前就做好,並與企業達成共識,因為:
正確地設立數據評估的標準和體係,並不單為瞭在項目結束後拿著一個漂亮的數據交差,更重要的是,它能幫助我們在項目執行的整個過程裏,不斷地校準至正確的方嚮,避免南轅北轍。
然而,值得警醒的是,現有的評估模型仍僅將重點放在對直接結果的評估上——比如“總觸達人數”或是“曝光量”,而不是最終的商業産齣。而令人大跌眼鏡的是,30%的受訪者說他們常使用“媒體價值”(AVE)來做評估。而這一維度,早已被業界認定為是非常不可靠的評估標準。
對於社交媒體的評估也是同樣粗糙原始。代理商和客戶最常用的評估維度就是“粉絲量”(78%),其次為“觸達人數”(77%),及評論、點贊數之類的“互動量”(76%);而較少關注“情感分析” (62%),或是“社會化聆聽”——實時社交對話監測(47%),或是用戶的“意見轉變”及“具體行動”(36%)。
這些數據無一不顯示著一個沉痛的事實:目前大部分人在評估這件重要的事上,還任重而道遠。而且,很多人,對於 KPI 評估體係的理解,其實是僵化和片麵的。
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不做無效的營銷:奧美內部培訓 下載 mobi epub pdf 電子書大數據分析類,木有用木有用
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