数据魔力转圈圈

星球商业评论

2024-11-20 22:00发布于浙江科技领域创作者

全文3095字，阅读约需9分钟，帮我划重点

划重点

01今年双十一，各大平台和商家在营销策略上发生了变化，更注重满足消费者需求而非盲目营销和信息骚扰。

02传统电商平台和商家开始使用数据工具进行精细化运营，提高效率和客户满意度。

03以火山引擎为例，其数据工具能够帮助商家快速了解各个直播间的经营状况、订单销售情况、直播间流量等关键指标。

04通过数据消费，商家可以更有效地利用数据指导业务，提高客户复购率和客单价。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

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今年双十一又过去了，大星观察到各个平台又没有公布具体GMV。有人说这是存量战争的特点，大家不想提总成绩，因为蛋糕不再增长。但有意思的，其实是平台和商家们的变化。
还在用短信和电话大规模轰炸的是电商行业的新兵们，而传统电商平台和上面的商家们，反而表现得非常克制。
大星是一家男装店的会员，作为他们的VIP客户，每年能在上面消费两次。今年10月底，它推送了一条消息给我，是一件夹克的链接，内容很简单：
明天，半价。
10年了，终于有人知道我喜欢《星际穿越》里马修·麦康纳那件底特律但又买不起的心酸了吗？！
为了这个消息，大星这么多年来第一次定了个闹钟。
说实话，我挺喜欢这样的双十一的，没有宏大叙事、人工造节，也没有盲目营销、信息骚扰，大家高高兴兴就把钱花了，平台和商家是什么时候开始变得这么聪明的？

知其难不知其所以难


大星看过一次彩妆品牌玛丽黛佳的直播，主播在卖一款气垫粉底，打完粉底后她拿着水往脸上倒，完事儿又拿水冲，拿纸巾揉，妆都没花。
什么样的姑娘会经历这么水淋淋的考验啊？化了妆为什么还要考虑防蹭，防谁蹭，怎么蹭？正在大星一头雾水之时，人家“3、2、1”卖完了。
后来看对创始人崔晓红的采访，她说之所以让主播展示粉底的防蹭特点，是他们发现新一代的消费者，很多不是被关键词吸引而来的，真正吸引他们的，是：
需求被满足。
从品牌创立开始，已经做了快20年电商的玛丽黛佳，对于消费者的变化异常敏感。当他们看到小红书上的很多女性，是先查看小长假、出行的场景内容，再关注粉底的时候，产品研发的逻辑顺序就彻底改变了。
在电商的人找货阶段，想要拉升大家消费频率，平台就要用造购物节等方式提高消费者的打开率。那个时代，仅仅是在天猫平台，玛丽黛佳就有20多人的团队，从设计到运营，全要自己干。
而现在的消费者们更愿意即时尝试，喜欢新的体验，喜欢交流，喜欢场景。崔晓红说，大家变化得太快，“今天就都不是三十年河东，三十年河西，也不是三年河东、三年河西，现在是三个月河东、三个月河西。”
这种变化反向促使商家摒弃盲目营销，转而聚焦产品本质。除此之外，商家们还要寻找各种精细化运营工具，推动“货找人”。
现在，玛丽黛佳在天猫上的运营团队只有3个人，但他们在全链路上都变得更敏捷和高效，原因是有了更强大的数据工具支撑。
被倒逼改变的不止有美妆行业。
1993年创立的爱慕，在30年的发展中积累了大量的消费数据，这些数据来自不同平台，不同场景，怎么能在变革中用好这些数据，一直是个问题。
这个大星理解，比方说爱慕原来最早吸引的是女性会员，等她生了宝宝，可能也会给宝宝买东西，这样就有了两份数据。但是当代女性十大难题之一，不能有了宝宝就忘了老公，所以她老公是不是也要安排一下？
一个会员可以有两种、三种不同的身份，如果能精细化运营起来，市场又能扩大一圈。这要是纯靠人力开发基本没戏，只有靠基于数据做精细化分析和用户分群。
无论是高频次的化妆品、服饰，还是低频次的家电，大家同样面临着用户精细化运营难题。
比如博西家电。我的哪些用户会对新产品感兴趣，我怎么知道他们对什么样的电器感兴趣，能不能量化他们的兴趣？
那么问题来了。
用户需求的洞察、精准的运营还有数字化降本增效是目前商家们最集中的诉求。但商家又不可能都去创造专业且昂贵的数据工具，这种事情该谁给他们干了？

前进！前进！


大星以前和阿里、京东、拼多多都聊过到底如何帮助平台上的商家，大家介绍起来头头是道。
但听得多了会发现，大家都有惯性。每个平台都知道以前宏大叙事那套不好使了，在存量市场里要拼效率，可到底怎么提高效率，都依着惯性各干各的。
有的平台靠供应链起家，给商家的工具主要就集火怎么合理配置仓网；有的靠运动式营销起家，给商家的工具主要针对的就是搜索排名和集中展示；还有的简单粗暴，特殊品类现金补贴。
这都是基因里带的，没有谁好谁坏，只有谁更贴近用户需求。
大星在交流中发现，商家们用自己的逻辑推导了该做什么。比如说既然消费者变了，他们是怎么变的，变了多少，我们该怎么变化来适应等等。
这和上一个时代的人找货逻辑发生了质变，现在大家强调的是让货找人，更进一步说，是：
数据找人。
过去常见的情况是：当一个主播卖爆了，公司内部各个平台的人就会出现乱七八糟地问这里有没有库存、那里有没有库存，这就是典型的人找数据。在崔晓红看来，数据对于商家来说，更要像是一个产品。
当数据清清楚楚自动推到所有需要的人的面前，这才是数据找人。
在外部，一旦数据工具挖掘到了消费者最新的关注趋势，产品部门就可以迅速根据数据趋势做出反应，进一步跟进产品小规模测试。
同样的话，大星听快消头部品牌达能也说过。他们也正在精细化运营上下功夫，比如说，充分使用数据，指导他们在各种社交平台上的“种草”。
玛丽黛佳、爱慕、博西、达能这样的企业，尝试过很多平台给到的工具，而后选择了火山引擎。
为什么现在玛丽黛佳在单平台上的运营人员只有3个，是因为运营人员能通过火山引擎DataWind和飞书多维表格，快速了解各个直播间的经营状况、订单销售情况、直播间流量等关键指标。
这个DataWind还有AI分析功能，可以通过对话聊天的方式提需求，让它去深入挖掘、分析数据背后的原因和特征。
希望强化长尾运营及老客户复购的爱慕和达能，对火山引擎的VeCDP（客户数据平台）、GMP（增长营销平台）、DataFinder（增长分析）等工具爱不释手。各个渠道汇集起来的数据被一一打通并标签化，再根据不同的营销目标进行精准推送。
数据显示，达能通过精细化运营服务的客户，平均客单价会比没加入过小程序的人群提升1.7倍左右。
博西家电在应用火山引擎DataTester进行文案、产品服务配置的A/B测试之后，运营位打开率提升了23%。

你得让它转起来


作家格拉德威尔2008年出了本叫《异类》的书，他统计了音乐家、运动员甚至像比尔盖茨一样的程序员，得出了一个结论，任何人想要成为某个领域的专家，需要10000小时的积累。
10000小时算下来是一年多点，当然，没人能每天24小时坚持一年。
如果每天工作八个小时，一周工作五天，那么成为一个领域的专家至少需要五年。后来格拉德威尔又解释了一下，说他自己从对新闻业一无所知到成为专家花了10年。
说起来也巧，为什么能让不同行业的企业，都能快速把火山引擎的数据工具用起来，是因为这套东西在字节跳动内部也用了10年了。
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大星刚才讲过，企业的基因不一样，大家都有自己的路径依赖。
就比如说京东为什么是“多、快、好、省”，是因为它起家就是一个线上类沃尔玛式的企业，与其说它是电商公司，不如说它就是一个供应链企业。你要是卖东南亚榴莲，京东的供应链支持能让你48小时从越南就挺进北京仓。
火山引擎它从字节跳动的根子上,就是一家数据驱动的企业。
大星清楚地记得，10年前所有新闻App还在以编辑制主导内容时，今日头条就开始靠数据和算法实现内容与人的匹配了。
换个角度想想，能让信息和人匹配，就能让货物和消费者匹配，原理上没有什么不同。何况人家练了10年搞出的工具，它一定是方法论集大成者。
就比如他们的这套数据飞轮，底层为什么是数据资产轮，是因为它要先把所有渠道来的数据标准化，然后才能做数据开发。开发好了就要马上投入业务应用飞轮，投入就要见效益，这完全就是互联网公司所见即所得的快速打法。
这中间最重要的一层，一定是他们踩过很多坑的那四个字：
数据消费。
搞数据收集和开发的一般是技术人员；应用数据提升经营效率的，是前台的业务。如果前台觉得不好用，不会用，那你的数据再好也白瞎了。
大星在和商家的交流中发现，火山引擎的很多数据工具确实是在实践中淬炼的。
比如前台业务想用DataWind分析数据。他可能不太熟悉很多数据专业术语，但这个工具，用户可以通过跟它对话聊天的方式解决问题，完事了结果还能直接通过飞书、微信快速分享。
这个玩意儿一出来，无论是懂数据的，还是没数据基础的，自然而然都去分析数据了。
火山引擎VeCDP的标签能精细到什么程度，你喜欢牛的什么部位，上次你看了但是没货了，这次我营销就可以精准推给你。抬抬手就能实现用数据指引业务。
很多用户说，它这些工具，不像以前还要和技术人员讨论先有鸡还是先有蛋，大家都可以快速用起来。就像这几年很热的企业数字转型，它核心不在于建系统，而在于用系统。
技术只是工具，业务才是目标。
好的理念和产品，本来不就该是这样吗？

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