品牌數據銀行，農耕式經營時期的消費者數據樞紐

過去線上流量紅利爆發時期，店鋪經營是狩獵式的，靠的就是搶流量，通過各種營銷推廣方式以低成本拉流量。但隨著紅利時期的結束、市場格局穩定
、競爭對手數不勝數，店鋪拉新的成本越來越高，店鋪經營策略就需要從狩獵式經營方式往農耕式經營轉變——充分開發自己的消費者，把客戶關係和重複購買放在店鋪經營的第一位，用心耕耘
，春生夏長，秋收冬藏。

        在農耕時期要經營好與消費者的關係
，其中非常關鍵的就是要清晰知道品牌有多少客戶
、客戶長什麼樣子、他們正處於消費鏈路的哪個環節，品牌可以通過什麼方式與這些客戶加深關係——品牌消費者沉澱融合
、洞察分析和激活增值——這正是品牌數據銀行的強大功能。

        womenshenbiandeyinxingcunchudeshiqian
，ranhoutongguobaqianhelitouzikeyihuoqugenggaolixi
，erpinpaishujuyinxingjiushijiangpinpaixiaofeizheshujushiweizichan，xianghuobiyiyangjinxingchuxuhezengzhi。

正文：

一、品牌數據銀行的核心基礎模型——AIPL模型

我們先來看一個案例：

        小明通過品牌聚劃算活動知道了品牌A，小明挺感興趣的，就點擊進入活動頁麵瀏覽了品牌A的幾款產品。過了幾天，小明在有好貨看到了這個品牌某款產品B的介紹，他點擊產品進行加購。隨後他看到產品B的活動優惠廣告
，他激動地清空了購物車。一年後

，品牌A產品迭代推出了新款產品C，小明經過品牌A的線下門店時，看到了手機上推送的產品C的上市海報，開始長草，不久他就收到了產品C在會員日的優惠信息
，他終於又禁不住剁手了。

        小明的消費決策曆程就是消費者AIPL模型——認知、興趣
、購買
、忠誠——也ye是shi品pin牌pai數shu據ju銀yin行xing的de核he心xin基ji礎chu模mo型xing，通tong過guo清qing晰xi定ding位wei品pin牌pai消xiao費fei者zhe所suo處chu的de階jie段duan，全quan鏈lian路lu對dui品pin牌pai消xiao費fei者zhe進jin行xing逐zhu層ceng催cui化hua
，讓rang消xiao費fei者zhe與yu品pin牌pai的de關guan係xi不bu斷duan加jia深shen
，最zui後hou轉zhuan化hua，甚shen至zhi是shi複fu購gou，如ru下xia圖tu所suo示shi。

二、一張圖讀懂品牌數據銀行

        從上圖我們就可以看出
，品牌數據銀行就是一個全鏈路、全媒體
、全渠道跟蹤品牌消費者的數據工具
，通過鑽展
、didongyidengzhuangbei，keyizaixiaofeijuecederenheyigelianluduixiaofeizhejinxingcuihua。erzaixinlingshoushidai，zhegegongjuyouweizhongyao，ruguoxianshangxianxiadeshujushigeliede
，xiaofeizhedejuecelianlushiduankaide，namexianshangyuxianxiazhishilianggexiaoshoudequdao

，erbushixinlingshou，xinlingshouhenguanjiandeyigehuanjiejiushishujudewanmeironghe。

三
、品牌數據銀行的應用場景

        根據上麵小明的例子
，我們來拆分一下數據銀行幾個基礎的應用場景：

1.    品牌資產沉澱

     過去
，品牌大多隻能管理旗艦店的消費者，分銷店鋪、天貓超市、聚劃算等平台的品牌消費者大多無法觸達。

     但實際上，品牌消費者是既包含品牌旗艦店的消費者，也包含品牌線下門店
、分銷店鋪、品牌聚劃算/淘搶購、天貓超市等渠道的消費者，甚至是微博品牌號的粉絲，數據銀行可以把品牌在各渠道的消費者都沉澱彙聚在一起

，以“品牌”作為唯一識別，讓品牌方進行統一管理
、觸達和催化。

     小明是通過聚劃算活動認知品牌A，但從未進過品牌旗艦店，但品牌方通過數據銀行在接下來的活動宣傳中仍可以重新定向他
，讓他從“認知”沉澱到“興趣”用戶。

2.    品牌資產融合

     數據銀行有數據融合功能，微博粉絲、線下門店消費者都可以融合到平台數據中。品牌消費者沉澱到數據銀行後，會打破銷售渠道
、neirongqudaotongguoxiaofeizhedeweiyibiaoshironghezaiyiqi，zheyangwomenjiunengfenbianchuyigexiaofeizhezaijigequdaochuxianguo。pirupinpaifangxianzaixiwangzuoyigexianxiacuxiaohuodong，zhuanmenzhenduibeixianshangneirongshenduzhongcao
，qiezaixianxiaxiaofeiguodexiaofeizhe，namezhegehuodongdexuanchuankeyitongguoshujuyinxingdingxiangtoufanggeibeiyouhaohuo、必買清單等內容渠道曝光過
，且在線下門店消費過的用戶。

     小明在有好貨觸達過產品
，他後來在品牌線下門店購買過產品，通過數據銀行的數據融合功能
，他同樣能被唯一識別，線上、線下的“小明”在數據銀行眼中
，都是一個唯一的標識，平台可以通過這個標識對他進行唯一識別。

3.    品牌資產管理

品牌消費者在數據銀行沉澱融合後，我們可以看到各渠道、各活動中消費者的AIPL流轉情況，從而對渠道和營銷手段進行優化。

例如，某品牌消費者：

l  在有好貨、必買清單兩個內容渠道從認知到興趣的流轉率特別高，

l  在直播中從興趣到購買的流轉率比較高

l  微淘粉絲的複購比例較高

name，zhegepinpaikeyitongguoyouhaohuohebimaiqingdanduipinpairenzhiyonghujinxingzhongcao，ranhoubazhongcaohoudexingquxiaofeizheyinruzhibojinxingzhuanhua
，zaizhenduiyigouxiaofeizhetuisongweitaoneirongjinxingpeiyangheweihu。

同理，品牌的不同營銷活動對消費者的流轉率影響也不同，秒殺活動、聚劃算

、淘搶購
、主題活動
、平(ping)台(tai)活(huo)動(dong)中(zhong)哪(na)些(xie)活(huo)動(dong)更(geng)適(shi)合(he)引(yin)起(qi)消(xiao)費(fei)者(zhe)興(xing)趣(qu)
，哪(na)些(xie)活(huo)動(dong)更(geng)容(rong)易(yi)讓(rang)消(xiao)費(fei)者(zhe)購(gou)買(mai)，我(wo)們(men)都(dou)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)銀(yin)行(xing)進(jin)行(xing)細(xi)化(hua)分(fen)析(xi)，進(jin)而(er)在(zai)活(huo)動(dong)策(ce)劃(hua)上(shang)合(he)理(li)安(an)排(pai)各(ge)場(chang)活(huo)動(dong)的(de)上(shang)線(xian)時(shi)間(jian)。例(li)如(ru)，有(you)品(pin)牌(pai)會(hui)通(tong)過(guo)秒(miao)殺(sha)優(you)惠(hui)券(quan)活(huo)動(dong)先(xian)催(cui)化(hua)一(yi)批(pi)興(xing)趣(qu)用(yong)戶(hu)，然(ran)後(hou)通(tong)過(guo)限(xian)時(shi)搶(qiang)購(gou)轉(zhuan)化(hua)消(xiao)費(fei)者(zhe)。

4.    品牌資產精準激活

     小明經過有好貨的深入種草後，加購了品牌A的產品B，此時，我們通過以下哪類廣告對他觸達可以更容易催化其轉化呢：

a)     品牌A的宣傳廣告

b)     品牌A的產品D廣告

c)      品牌A的產品B廣告

很明顯，小明對品牌A的產品B廣告更有感覺。數據銀行可以幫助品牌通過單品觸達的方式精準激活消費者
，如果此時產品B參加聚劃算，甚至可以專門針對品牌A的聚劃算偏好消費者進行單品B的廣告觸達，精準催化。

5.    品牌資產培養

     品pin牌pai方fang在zai做zuo完wan活huo動dong後hou
，轉zhuan化hua的de消xiao費fei者zhe會hui沉chen澱dian到dao購gou買mai或huo者zhe忠zhong誠cheng用yong戶hu中zhong，但dan我wo們men更geng需xu要yao關guan注zhu的de是shi關guan注zhu了le活huo動dong但dan沒mei有you轉zhuan化hua的de消xiao費fei者zhe。數shu據ju銀yin行xing可ke以yi針zhen對dui這zhe些xie未wei轉zhuan化hua用yong戶hu做zuo以yi下xia事shi情qing：

l透視比較這些未轉化消費者和購買用戶的畫像
，了解到這些未轉化用戶的特征
，進而策劃專門針對該特征用戶的活動

l把這些未轉化用戶沉澱成一個專門的人群包，在接下來的活動中持續培養和催化。

例如某品牌利用變形金剛這個IP形象策劃了一係列的活動
，活動後我們發現，通過這個IP形象催化的大多是80後的男性消費者，而90後消費者雖然也高度關注活動，興趣用戶很多，但轉化率並不高。可見90後消費者對這類型IP活動很感興趣，但變形金剛這個IP對他們的催化作用並不大。我們可以先把這群關注活動但未轉化人群沉澱下來，品牌方在後續策劃其它90後更喜愛的IP形象活動，我們再把這個人群包進行激活、深度培養。

總結：

1、隨著流量紅利時期的結束，數據銀行助力品牌經營從狩獵式往農耕式轉變——充分深研開發自己的消費者。

2

、在新零售時代

，品牌數據銀行是消費者資產的數據樞紐
，可以全鏈路、全媒體
、全渠道跟蹤品牌消費者，在消費決策的鏈路環節中對消費者進行催化和培養。

3
、品牌數據銀行對全鏈路
、全媒體、全渠道消費者進行沉澱、融合、管理、精準激活以及深度培養。