Cheil鹏泰池元奎:你的互联网生态,健康吗?

Cheil鹏泰 VP,总经理 池元奎 大家好我是Cheil鹏泰的池元奎,今天我想大家介绍的内容互联网生态的健康吗?这个方...

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Cheil鹏泰 VP,总经理 池元奎

大家好我是Cheil鹏泰的池元奎,今天我想大家介绍的内容互联网生态的健康吗?这个方法论。实际上很多很多的平台很多很多的服务产品,但是有的是会被消费者选择,有的是会被不选择是为什么。这个是可能很多营销公司还有媒体公司还有这个同行的各位都在每天会遇到的问题,都有很多的竞争品牌跟产品,我们要思考的面线很复杂的,这个是人的脑力开始想,想不出来或者抓不到一个重点,说明非常非常复杂,而且这个越来越互联网化的环境给我们带来更加复杂的一个环境。所以这样子的情况下我们了解市场的反应还有消费者的反应还有一些各种各样的购买产品服务之前还有购买后的所有行为相关的消费者反应我们都得了解。

比如说传统的线下内容跟线上的内容,其实互联网很多很多的东西,比如说我们早上起来看手机,上班公司打开电脑看手机等等的,很多的互联网公司代理公司也在研究,到底是早上看这个手机的人是这个上午看到这个新闻的,或者是这个访问这个网站是那个人还是不是。其实,数据上就是还有那个逻辑上技术上可以的。我们今年也设立了一个大数据的奖项,后来评委觉得其实没有达到可以抓到的水平,其实鹏泰一直研究这个点,所以因为我们是互联网的营销代理公司,所以我们要更加关注互联网的部分。

简单来讲刚才看到的购买前购买后的行为,都是说想开始想购买每个产品,然后有一个一双运动鞋可能我想上网查一下,看看诸位跑步的人问问特点,他们觉得那个品牌这个品牌怎么样,然后到了购买时候可以选择京东买或者线下门店买,买了之后会发一个微信,也会晒一下我的产品,整个看的一个过程。

比如某一个品牌很多很多的预算,所以,刚开始的产品的认知阶段的时候,把大量的广告大量的一些投放在媒体上面可能这个品牌虽然是刚刚起来或者新的产品,但是会有很多很多人认识这个产品的,但是认识完了认知完了是不是被喜爱的产品,是不是会被选择最后购买的产品,也都要看,很多的营销的目的其实我来讲之前我跟客户谈的时候,开始研究概念跟技术还有需要累计的过程,还有一个很好的技术逻辑,但是好像是感觉需要很长很长的时间。

今天我要讲的是我们的鹏泰的PDI我们花了差不多11个月时间研究出来成果,这个数字来源网上都有的,不是一个背后的数字,网上可以查得到的数字,我们发现这个数字里面可以发现一个很好的体现。我们媒体的种类这样的,搜索、SNS、新闻、门户、电商、垂直类的媒体。因为可能我比较几段讲,门户里面我发现我看到了某一个品牌的内容跟垂直类网站的BBS里面看了某一个品牌的内容时候消费者态度不一样的。所以通过50多个网上以及公开的数据收集,我们导出一个指数,有的时候我们分析一个品牌的喜好度的时候是要多看消费者的评论这个我们需要一个权重,所以有了一个倒数的过程,这个需要一个营销公司跟品牌说,你的现在整个营销生态大家觉得这一块跟那一块有问题的。

其实我给协会发了两份发表的文件,这是第二份,第一份下面有一个公司的名字品牌的名字,其实有品牌的名字更好理解但是我的法务可能说有一点问题,所以全部改称了一个S品牌、L品牌这样子。消费的整个过程当中,初次的考虑跟评估购买还有最后的购买以后的评论,这个品牌是购买的体验是最好的,但是他的初次考虑可能比较差的。

我们通过这个品牌的曝光还有搜索,还有曝光的质量来判断。第二,放在这个有几个品牌完了之后互相比较这个阶段的时候是我们看微博微信这个搜索的平台还有论坛平台的一些消费者的一些看法还有一些评估,这个里面是有两种,一个是量还有一个是某一个品牌或者某一个服务针对这个消费者有好感吗还是反感。购买阶段是我们现在只参考两个平台,一个是京东还有一个是天猫,京东跟天猫里面稍微认真看的话可以看到某些产品的每一天的销量不只是我的,可以看到你的,可以看到竞争对手天猫里面跟京东里面卖出去多少个,每一个产品的卖出去完了之后的消费者的一些评估,就是这种东西到底多少,正面还是负面的,量多是不是有效,但是量少消费者的评估质量好是不是有效,都要考虑进去的。

最后是经验的共享,购买完了之后或者访问了某一个店之后的行为,消费者的反应是京东天猫还有社交平台还有垂直类的BBS里面的消费者的反应,然后我们判断这个他们的这个购买方面的还有实用方面的一些消费者的体验是好的还是不好的。今天带来了几个行业的结果可惜品牌的名字没有出来,很可能业内的同行可以才得出来,高端化妆品品牌市场的结果。

鹏泰研究这个数字,花大量的人力物力时间分析这个,其实我们好几年前准备数据相关的一些营销准备等等,但是像市场上的现象一样,我们没有找到一个很好能够抓到的一个数据导出来的一个非常实用的东西,所以之前耳机的很多数据我就全部扔掉之后再找了所有公开的数字,比如百度指数淘宝里面的销售量的数量等等,特别是50多个然后合在一起找到的一个简单的模式,我希望这个同行的同学们一起加入进来这样的一个数据分析更有效的应用。谢谢大家!

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