導入 Appier 精準行銷,cama café 用 AI 為顧客量身打造天氣專屬咖啡!
新聞快訊
2021-08-24
【為什麼我們要挑選這則新聞】今年 5 月台灣本土疫情爆發,進入第三級警戒,也觸發商業模式的劇變,導入 AI、雲端成了企業數位轉型的大趨勢。成立於 2012 年的 Appier 是出身於台灣的獨角獸,也是唯一成功赴日 IPO 的台灣新創,它過去曾運用 AI 解決方案為家樂福、資生堂等品牌創造不少疫情新商機。這次我們來看看 Appier 怎麼在疫情下幫助 cama café 超越去年的營收?(責任編輯:陳宜伶)
以人工智慧(AI)與軟體即服務(SaaS)為核心的沛星互動科技(以下簡稱 Appier)持續協助企業化解不同類型的商業挑戰。有鑒於全球經濟模式自 2020 年起因應疫情進入新常態,實體零售業者在面對市場不確定性時也採取積極行動,強化自身的數位競爭力。
cama café(咖碼咖啡)2020 年年中便啟動一系列會員忠誠度提升計畫,並採用 Appier 解決方案,分析線上與線下數據,以實現自動化精準行銷,吸引對咖啡有不同偏好的消費者成為會員並且持續消費;而在掌握更全面的用戶輪廓與線上行為後,cama café 進一步完善其用戶旅程,提升會員訂閱數與轉換率,並利用 AI 模型和大數據發掘商業機會、強化商業決策。
截至目前 Appier 的解決方案已為 cama café 創下亮眼好成績:
網頁 / App 訂閱率提升 3 倍
站內應用程式推播 CTR 增加 4.5 倍
天氣推播 CTR 增加 2.2 倍
cama café 成立於 2006 年,為台灣知名連鎖咖啡品牌,商品涵蓋咖啡與茶類飲品、濾掛式咖啡與咖啡豆。基於會員所展現的高營收貢獻率、高消費忠誠度,cama café 於 2018 年 10 月推出 cama App,截至目前會員所貢獻的營收最高可達 6 成,cama café 陸續推出的咖啡豆訂閱制也適時滿足會員的個人化需求,獲得好評。
cama café 提前佈局數位策略,強化實體門市營收
今年五月,台灣受到新冠肺炎疫情衝擊,因全台發布三級警戒,前往實體門市消費的顧客人數大減;幸而 cama café 在去年就已提前預警,結合數位策略強化實體門市的銷售,因而在這波疫情衝擊下得以逆勢成長。根據 cama café 數據顯示,門市五月營收較去年同期提升 38.8%,自有電商平台(含訂閱制)的交易筆數成長 10 倍。
近年來 cama café 會員數量快速成長,然而會員的快速增長也讓行銷人員難以全面掌握用戶的輪廓與興趣,採取清晰且明快的行銷作為。具體而言,cama café 面臨的挑戰有兩點:
難以建立 360 度用戶輪廓:缺乏足夠的 IT 與資料科學資源與人才整合並分析大數據,全面了解用戶的興趣、交易與線上數位行為,建立全方位用戶輪廓,發掘更多的商業機會。
難以建立完整的用戶旅程:缺乏完整的用戶輪廓與自動化行銷工具,以跨渠道經營會員關係,在各個客戶接觸點精準投放行銷內容,最終提升會員訂閱數與轉換率。
運用 AI 模型、一站式平台實現精準行銷:cama café 會依天氣推薦適合的咖啡
基於 cama café 經營的型態與行銷目標,Appier 採取的做法是運用 AI 模型整合用戶興趣,並透過一站式平台實現精準行銷:
1. 部署 AI 模型,整合線上與線下數據分析用戶興趣:透過 Appier 特有 AI 技術,整合線下交易資料、線上網頁和 App 行為數據,豐富既有的 CRM 資料,建立 360 度的用戶輪廓。同時,行銷人員可以利用 AIXON 的「分析與區隔用戶 AI 模型」,客製化彈性訂定競爭者與異業合作之關鍵字,分析用戶興趣,制定以數據為導向的異業合作與線下通路策略。例如自訂卡通人物關鍵字並分析用戶喜好後,選擇用戶最喜愛且符合品牌形象之人物,作為異業合作洽談之決策依據;或自訂通路關鍵字並分析用戶喜好的線下通路後,驗證用戶最感興趣之通路,強化營運競爭力。
2. 一站式管理多元渠道,輕鬆實現精準行銷:透過 AIQUA 行銷自動化的觸發推播,cama café 能無縫進行 App 內推播與一般網頁內推播,深度與用戶溝通,投放精準的行銷內容與之互動。同時針對雙 11 大型購物檔期,多渠道、多波段設計用戶旅程,並客製化設計「倒數計時」網頁內推播吸引用戶加速購買,強化轉換率與訂閱數。根據觸發推播的概念,cama café 也利用網頁發送「天氣推播」,透過 AI 精準預測用戶位置,客製化推薦用戶適合當日/當地天氣之飲品,連結Google地圖,強化線上與線下 OMO 串聯,增加用戶到實體通路購買飲品之意願。
cama café 行銷團隊表示:「cama café 致力於提供最真誠的咖啡賞味體驗。從一顆生豆到一杯咖啡,以最透明的製作流程,端出杯杯國際級的咖啡。與 Appier 合作更能精準地與用戶做溝通。透過 AIQUA 顧客互動行銷平台不但能精準預測分眾、自動推進行銷活動,增加行銷團隊效率;運用 AIXON 資料科學平台還能將門市線下數據整合,結合線上行為數據及用戶資料,讓行銷團隊能快速了解用戶輪廓以制定商業策略並採取行動,讓 cama café 更快速實現數位轉型!」
附圖:圖一:配合當季活動,cama café 深度與用戶溝通,以提升會員忠誠度,圖片來源:Appier
圖二:cama café 利用 AI 制定以數據為導向的異業合作策略,圖片來源:Appier
圖三:透過 AI 精準預測用戶位置,客製化推薦適合該天氣之飲品,圖片來源:Appier
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/24/cama-cafe-appier-martech/?fbclid=IwAR2-iJn1rv7NNV8Rsx6iNV8nFP-uWMmZn5JU5CnaD8eBNoER3FLxbMO9SnY
核心競爭力分析模型 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
銀行如何提供超級個人化服務?百人數據團隊靠AI打造中信腦
為了顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋,中國信託採取的對策是走入AI與大數據,更為發展AI應用訂下3大KPI,來掌握研發資源的最適化;今年,中信更成立數據治理委員會,希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題
文/李靜宜 | 2021-06-10發表
「透過科技力,來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權,用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。
3年多前,中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向,並成立了數據研發中心,要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人,到現在已擴大為百人團隊,更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工,更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。
中國信託的經營策略是,顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢,中信採取的對策是走入AI與大數據,來作為轉型的利器。不只要轉型,王俊權表示,中信更希望透過AI與大數據,孵化出不同於以往的經營模式。
「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向,在各業務線上,都能將既有的經營方法加上AI,來提升效率與效能,更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務,往下推動AI。
王俊權解釋,中信的策略是,從最小且最有把握的項目開始,所以,透過AI來優化既有的經營方式,是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後,下一步,中信就能將AI技術進一步平臺化;有了平臺之後,就能將AI技術全面導入到銀行。
走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段,AI已經落地到中信的金融場景,也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示,中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」,希望透過AI幫助組織轉型,最終期待是要用AI提出顛覆的想法,創造新的經營模式,他透露,目前已有幾個專案正在進行中。
依循著CTBC+AI這項大主軸,中國信託打造了「中信腦」,定調3條研發路線: 電腦視覺、自然語言處理(NLP)、機器思考,也成立了3大實驗室,聚焦研發6大AI應用核心,包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看,則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今,中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。
第一類應用場景的AI,中信稱為「營銷經營+AI」,囊括個人化推薦、需求預測,目的是協助增加收益,並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到,像是推薦引擎專案,中信金控整體客戶數有1,100多萬戶,產品與通路又多,需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷,預測顧客未來的金融需求,才能進一步推薦。中信也將這類預測技術,應用到金融商品的預測,比如房價預測、股市預測、匯率預測等。
「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景,包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程,希望用來協助內部提升作業效率,來減少作業成本,最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前,中信內部有多項端對端的流程數位化專案,像是個金、法金、AML(反洗錢)、HR等業務,都有導入AI來優化既有流程。
最後一類場景的應用是「風險控管+AI」,則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核,來改善內部作業效率,減少風險的損失。比如,王俊權提到,前年底,中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺,這個AI反洗錢專案的成果,後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。
王俊權表示,3大實驗室所負責的6大AI核心,就是沿著這3大類應用分頭進行,其中,因為銀行面對數位化的壓力較大,所以,又以銀行為應用主力,再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司,如投信、台灣人壽、中國信託資融等。
自行培養AI研發能力,更訂定3大AI管理KPI
AI發展策略上,中國信託除了自主研發,也會與廠商協作。不過,這兩種策略該如何拿捏,中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示,最後的判斷依據是,「金融業需要的核心能力,中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力,則盡可能用市場上的解決方案,來加快回應市場的時間。」
舉例來說,銀行業使用分析模型並非新鮮事,AI技術與傳統統計回歸最大的不同是,能夠處理大量非結構數據,像是人臉、電文等資料,可是,這些數據機敏性較高,如果銀行不能自行掌握技術,而需委外,王俊權認為,第一個問題就是,銀行創新的保密性較弱,再者,廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料,有時也有法遵問題。
尤其,金融業對個資的管制嚴格,非結構化資料很難離開金融業,但是,在臺灣,許多AI技術原廠來自海外,對於銀行來說,整體應用或導入的彈性都相對較低,這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。
中信在AI應用發展策略,更訂出3大關鍵績效指摽(KPI),作為研發資源最適化的參考。王俊權表示:「對資源有限,需求無限的單位而言,研發的管理是一大關鍵。」首先,中信不會輕易增加AI生產線,因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以,「AI生產線的管理」是第一項KPI。
「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到,資源有限狀況下,應該分配多少資源,投入短期的落地變現,還是長期的亮點顛覆,「是一種決策的藝術。」過去,中信希望AI可以迅速擴大到各單位,所以,王俊權採取80/20法則,將80%的資源用在短期落地變現,讓大家有感,保留20%在真正創新的研發。不過,他表示,這個比例每年或每季會進行調整,要讓研發資源投入到需要的地方。
第三項KPI則是「核心複用的比率」,也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊,每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前,中國信託共有6條AI生產線,以及20幾個AI落地應用的專案,他提到:「平均每條AI生產線,有3~4個核心複用。」未來,更希望將每個AI核心,擴大到金控內各個應用,所以,要盡可能提升核心的複用,他對團隊的期待是,能提高到兩位數的複用率。
他進一步舉例,3年前,中信導入工研院智能文審技術,來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明,像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年,中信將文字辨識應用,複用到分行的場景,上線AI票券辨識服務,在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票,來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間,及提升作業人員登打的產能。
目前,中信已做到一張支票上的7個要件,包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號,都能夠用AI辨識。王俊權提到,中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術,通通導入支票辨識上,「這就是一種AI核心的複用」。此外,為了持續優化辨識正確率,中信更導入AI反饋機制,內部自己發展出標記功能,來改善標記效率,長期目標是達到9成的辨識正確率。今年,中信預計將該AI應用擴大到22家分行。
中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用,王俊權坦言:「人臉辨識技術,對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘,可是力道不足。」不過,若能結合防偽能力及數位流程,可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考,如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心,交錯組合來打造遠端核身相關應用。
金融業需緊跟科技的腳步,轉變為自身的競爭力,才能在指數型成長的趨勢下,站上領先地位。AI與大數據,正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權
推動超級個人化服務,中信靠大數據建立5大行銷策略
「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據,1.9億筆的非金融數據。更可觀的是,疫情期間,顧客更加喜歡使用數位服務,每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此,中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通,顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數,更是高達16億次。
「中國信託的數據含金量很高,因此,全都要採集起來,作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到,光在2017年到2018年這段期間,中信內部就採集了大量數據,來建立360度客戶全景標籤。即便,當時各個單位已有自己的全景標籤,中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。
有數據來了解顧客,銀行就能出手,中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求,提供超級個人化服務。王俊權表示,中信策略是運用AI與大數據,透過個人化溝通方式,來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法,落地到銀行的「艱困區」,若在艱困區測試後有成效,再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能,另一方面團隊也會比較有信心。」
在推動超級個人化服務,中信採取了5大行銷策略,並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通;第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動,王俊權透露,今年底將從人工轉為全自動化,用AI生成銀行與顧客行銷的文案。
選擇對的時間,則是第三項策略,比如,當外幣跌到一定數值時,跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性,就能在此時發送推薦資訊給顧客。
第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品,他提到,中信已有不同產品的預測模型,能預測未來3個月或1周後,該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷,來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動,即便是賣同一項產品,不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。
王俊權認為,不僅不要過度叨擾顧客,更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至,目標是做到自動化行銷,他透露,目前正在建置平臺的階段,除了要能自動採集數據,更要自動反應顧客下一步的預測,讓銀行出手可以更快,或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點,甚至,讓每次出手後的反饋可以更為即時,來推動多波段行銷。
成立數據治理委員會,優先梳理2類數據
「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說,海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式,王俊權如此說著。
因此,今年中信銀行成立了數據治理委員會,由總經理親自主持,各個業務單位主管都參與,「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言,今年是試行階段,但中信已經注意到這個趨勢,而且必須往這方向走。
中信在數據治理特別強調「以用為治」,去年,更研究了全世界數據治理做得較好的企業,比如,數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言:「對中信而言,數據治理既然是一場長期抗戰,就必須明確為何而戰。」
由於資源有限,中信在數據治理的戰略,優先從兩類業務來推動,第一類是不能犯的錯,這類資料的處理一旦犯錯,銀行容忍度很低,如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者,王俊權表示,若沒有好的數據治理標準,業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向,也希望從小開始,慢慢擴大到全行。
經理人小檔案
王俊權
中國信託銀行數據暨科技研發處處長
學歷:臺灣大學國際企業研究所商學碩士
經歷:早年在美國矽谷的科技公司做美股分析,回臺後陸續待過4家銀行,主要負責風險管理;2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長,2018年兼任數據研發中心最高主管;現為中信銀行數據暨科技研發處處長,兼任中信金控數據主管
附圖:中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權 (攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/people/144842?fbclid=IwAR0XaBPczoiqTWTEQH8qHfNDbmyyTpA43Akd2gYWhsBbh0oIbWsBNWdF4Fk
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「搖滾動物園」新世代潮品背後的商業邏輯
除了AI黑科技,今天來篇不一樣的--關於創新工場的消費潮流投資觀點。
近期創新工場於新世代潮流消費賽道的頻繁下注,已經發佈了Wow Colour、黑洞HAYDON針對Z時代的新銳美妝集合店、美尚股份ColorKey珂拉琪及多系列彩妝護膚當紅品牌、幾個月內打敗李斯德霖老牌的參半口腔護理產品等當紅快消品。針對新人群、新渠道、新產品,創新工場在創投階段積極佈局,不乏單一投資高達上億人民幣的高額投資。近期發布的「搖滾動物園」,更是緊踩著新時代更注重自我的消費節奏。
以Z世代為主的潮流消費面臨的機會,背後是什麼樣的投資邏輯?《北京青年報》專訪了創新工場負責消費賽道的合夥人張鷹博士(沒錯,主導我們消費流行投資的也是位理工博士),文中深度剖析了年輕消費人群的生活階段和心理狀態,文章經授權轉載。
▎3年做到20億人民幣是一線門檻
創新工場有個最新表述,搖滾動物園有機會能在3年內做到20億人民幣以上體量的單品牌。這個體量在個人護理消費行業處於什麼地位?時間節點與體量的匹配有什麼特點?
張鷹博士告訴記者,搖滾動物園屬於近兩年主題延續的好項目。既是新品牌的創新,也是這一類案例的代表。其實中國大部分消費品,20億人民幣的銷售額可作為一線或者頭部產品的門檻。 從美妝,護膚、個護再到大日化品類,包括大陸A股上市公司,不少公司一年銷售額大多在10億左右,能做到20億就表示走在行業前列了。 20億元銷售額的衡量標準不局限於日化行業,也可適應於很多領域。
張鷹指出,“3年做到20億人民幣,這在移動互聯網熱潮來臨前是不可想像的”。他將其稱為新時代的「龜兔賽跑」。
他說,過去日化行業的創立新品牌,其慣例是第一年打磨產品,第二年做市場接觸和渠道鋪設,做到個把億銷售額就很厲害了。按照過去的經驗數據,正常發展,做到20億銷售額需要8到10年。
移動互聯網時代加速了很多行業,證明這條新路可以跑通。即第一年銷售過億或接近1億。第二年沖到6~7個億;第三年做到十幾億到20億人民幣。
張鷹舉例說明,20億體量是當代新品牌創業所獨有的時間和速度的標記。我們已投的美尚股份的ColorKey,第一年銷售就有幾千萬,去年一氣做到10億。 今年是第三個完整年度,他們預測有機會做到30億以上。
回到搖滾動物園,張鷹表示,該項目第一年累計經營額過億。 今年是第二年,每月的經營數據很健康,3月份數據比去年單月高峰還要高,做幾個億的銷售問題不大,因此有了3年做到20億的目標,這就是互聯網加速傳統品類銷售體量的威力!
▎整體保持30%-40%的營銷費用率
搖滾動物團如何在保持銷售高增長的同時,把推廣費用佔比維持較低水平並逐步縮窄?若以上市公司為參照,其營銷費用或者營銷比例都是相當高的。
針對記者的疑問,張鷹博士從專業投資人的角度解釋道,我們認為公司在成長階段,要有足夠力度通過營銷提高它的成長速度。 VC(創業投資)支持的公司要脫離第一宇宙速度,要顯著快於原始現金流的滾動積累發展。 我們不是要塑造一個泡沫,等著別人接棒把它破掉。
我相信我們正在培育有價值的核心資產。我們首先堅持一點,公司要有增速和爆發力,同時要有成長的質量。比如,公司初創階段,肯定背不回來管理費用和研發費用,所以去掉這兩項,損益和現金流是不是能夠打平,能夠賺到錢? 一旦能夠打平,就證明它的產品服務得到了市場的價值認同。
隨後張鷹分析了日化品類上市公司的商業模式。首先是高毛利率,50%到80%的毛利率都在正常範圍,核心、頭部、大牌甚至能占到90%的毛利率。一線品牌百分之七八十,二線品牌做到50%到60%,都非常正常。但是剔除營銷費用,淨利潤率只有10%左右。大部分創業階段的公司營銷費用率在30%~50%,高一點的占到50%多,甚至占到60~70%。
分析了行業內不同公司的站位後,張鷹告訴記者,初創公司綜合費效比在50~60%的營銷費率都正常合理。 像搖滾動物園這樣,能夠把效率做得更高。 比如說用30~40%的營銷費用率換來高增長,同時培養更重要的競爭力。從目前來看,我們所投的多個項目,整體都是30~40%左右的營銷費用率。
像搖滾動物園這些品牌,用較少的錢撬動更高的增長,背後的原因和邏輯說穿了就是行銷經典的 4P 模型(指產品、價格、渠道和促銷)的現代演化,有了好產品又有合適的價格,全渠道策略又對路子,還要準備階段性地打仗,尤其是在促銷的關鍵節點,沖得上來,就有了爆發力。
▎消費品的護城河要有一定的策略
一款日化類的消費品爆紅後如何做到長期走紅?它的護城河又在哪裡呢?
針對很多人對消費品長期難以走紅的困惑,張鷹博士表示, 很多人認為消費品不容易有護城河,大部分品牌都是貼牌生產,所有東西可以被競品模仿,包括營銷符號都可以拿來“抄”。換句話說,如果投消費品公司,是不是消費品就沒有壁壘,就沒有長期價值的沉澱? 他認為是否定的。
在消費品領域,他認為有三句話非常重要:長期看品牌,中期看經營策略,短期看爆發力。消費品最核心的護城河是沉澱下來的品牌認知,大家都喝可口可樂、百事可樂,其實給你個盲品是喝不出來的;大家為什麼還是買?其實是奔著品牌產品去的,這就是品牌價值了。 要沉澱為品牌認同,這是個長期的事情,沒有多年沈淀根本不可能。
中期看的是企業的經營策略和方法。 回到最簡單的4P模型來看,它們抓住了產品營銷最重要的4個點,從產品設計到價格帶到渠道再到促銷,今天還是4個要素,但它在迭代更新。從消費者洞察開始,全體部門都要參加,消費洞察是在與消費者的互動中獲得的,產品部門不做,不知道怎麼定義產品? 渠道部門不做,不了解消費者心智,不知道跟渠道夥伴怎麼互動,推廣部門和銷售部門如果不做,不知道廣告怎麼打,效果營銷的關鍵詞不知道怎麼選。 這就意味著,從消費洞察的原點開始,各條業務線都要介入。
短期就是看產品爆發力,用產品的爆發來驗證你把事做對了。針對創新工場在消費品領域的佈局,張鷹告訴記者,“簡單地說,我們的偏好就是「一上一下一新」。
一上是指形而上的概念,要有情感共鳴,要有精神認同,要有品牌偏好和鎖定。
一下是指地域的下沉市場和一線城市的下沉消費人群,比發四五六線城市,比如一線城市的城鄉結合部以及第三產業的服務人員。
一新是指利用新的商業模型,新的企業發展策略,新的人群定位去切割市場,新人群還包括進入新的生活狀態的人群,比如說從高中到大學是新生活狀態,大學畢業到工作,從單身到成家到初為父母,每次生活狀態的變化都是人的消費心理消費結構發生變化。