品牌营销是做什么的

品牌营销的工作内容是做用户分层、沟通策略、统计评估。

一、用户分层

对于品牌快销，最重要的是回购周期，它决定了用户心智。

（一）回购周期 RC（Repurchase Cycle）

回购周期是指一个正常（平均）用户从第一次购买开始到再次购买之前的时间周期。回购周期有 2 种计算方式：

1、正常用户计算法

• 正常（平均）一次购买量

• 正常（平均）每天使用量

• RC = 正常（平均）一次购买量/正常（平均）每天使用量

2、现有数据归纳法

• 根据品牌消费者购买信息，将所有回购用户的平均回购间隔天数制成分布柱状图

• 累计 90% 用户的平均回购间隔天数即为 3RC

• RC = 累计 90% 用户的平均回购间隔天数/3

对于不成熟品牌，就是用户心智还没有形成的时候，希望品牌输入一个强有力的心智，在合适的时间去触达它，我们建议在不成熟品牌的时候，采用我们推理正常用户的计算方法来定义回购周期。

对于成熟的品牌，其数据量、用户量的积累已经有一定的规模，我们还是希望遵循用户心智，遵循统计的归纳方法制定回购周期。那么回购周期计算完对分层有什么用呢？下面介绍用户分层的分类就很清晰了。

（二）用户分层

1、用户分层：一重分类

根据客户最近一次购买时间，进行人群归类一重分类，这里用回购周期数字 RC 做第一重的切分，并可分为潜力人群、活跃用户、睡眠用户、流失用户（注：每位客户只会存在于 1 个分类中）。

• 潜力人群：品牌/品类的目标消费人群，且目前还没有购买我们的品牌/品类的产品；

• 活跃用户（R ≤ 2RC）：最近一次购买时间发生在 2 个 RC 内；

• 睡眠用户（2RC < R ≤ 3RC）：最近一次购买时间发生在 2 个 RC 到 3 个 RC 之间；

• 流失用户（R > 3RC）：最近一次购买时间发生再 3 个 RC 以上。

这四类对品牌零售来说还是比较粗放，所以我们会进行二重细分。

2、用户分层：二重细分

根据客户 R 值进一步的分类，从潜力角度会分为品质潜力人群和竞争品牌人群。前者是品牌/品类目标消费人群，目前还没有购买过品类产品；后者是品牌/品类目标消费人群，目前购买竞争品牌产品的客户。

• 活跃用户：是要重点关注的用户，可根据最近一次购买时间划分，分为高度清醒人群(R ≤ 1RC)、中度清醒人群(1RC < R ≤ 1.5RC)、濒临入睡人群(1.5RC < R ≤ 2RC)；

• 睡眠用户：可分为轻度睡眠人群(2RC < R ≤ 2.5RC)、中度睡眠人群(2.5RC < R ≤ 3RC)；

• 流失用户：可分为品牌流失用户和品类流失用户，前者是最近一次购买时间在 3 个 RC 以上，且流入到竞争品牌中；后者是最近一次购买时间在 3 个 RC 以上，且后续不再购买品类产品。

3、用户分层：三重细分

新客、老客、忠粉是贡献我们的 GMV 的这部分用户，三重细分是我们从活跃用户里面再去切分一层的，再去切分的时候，除了购买时间以外，还要根据购买频次、贡献客单价等进行细分。

如果我们的老客第一次购买两次及以上就是老客，对于这样的快销品牌尤其电商促销氛围特别浓的场景来说，很多用户，它购买力只有 9.9，这可能就不算老客，定义中也可以对客单价有要求，这样我就会对新客、老客、忠粉重新定义来去识别，到底哪些是老客、哪些是忠粉（注：PCT2：用户第二次购买的客单价；V：某一个固定金额，因品牌而异）。

• 新客：活跃用户中 F = 1 的用户；

• 老客：活跃用户中 F = 2 且购买 PCT2 < V 的用户；

• 忠粉：活跃用户中 F ≥ 3 或 F = 2 且第二次购买 PCT2 ≥ V 的用户。

以上是通用的老客和忠粉的定义，而每个品牌也有其判定方法，有的以客单价，有的以商品品类数，有的用周期使用数来做判定，各个品牌也可以按照自己实际情况，对老客和忠粉进行界定。如 A 的 V = 200，是店铺平均客单价的 2 倍，A 旗舰店平均客单价为 100；B 是买到 4 瓶消毒液/除菌液的金额，V = 200。

做完梳理后，整个部门营销目标就会变得比较清晰，我们的用户营销目标 KPI 会变成提升活跃用户的质量，还有增加活跃用户的数量。

首先开源，去做拉新抢客；其次节流，做巩固、阻睡、唤醒、激活，让我们整个活跃用户池子变得更大，质量更高，数量是新客、老客和忠粉的三个之和，整个活跃用户的质量，是老客和忠粉的占比。

具体在使用过程中其实还会有一个标签的概念在里面，最基础的分层做完，在营销过程中还会增加各种各样的标签，涵盖基本属性、人群偏好、行为特征、营销标签、RFM 模型标签等，并在实时变化。RFM 模型是通过客户购买行为，衡量客户价值的重要工具和手段。

• R：Recency，最近一次消费时间；

• F：Frequency，消费频率；

• M：Monetary，消费金额。

我们希望把这个标签四宫格融入到分层里面，如下图：

针对 1a 品类潜力客户来说，会按照标签贴四宫格，比如说品牌潜在人群、品类场景人群、品牌高相似画像人群，里面的每一类人群用户心智都是不一样的，那么提供的内容、素材、沟通的时机都会不同，每一个小四宫格可以再去叠加标签，好处是当我们做了一年营销活动，可以从整体上了解在新客、拉新、促活等事件上花费了多少钱。

同样，活跃用户也可以叠加标签，甚至发展到标签八宫格、十六宫格等具体应用。此外，我们还需要做一件事情，用户进行了细分，但资源有限，我们还需要做优先级判断，如果这次只有 500 万的预算，这 500 万预算到底给哪一个用户分层？

建议可从两方面评估：一是重要性评估；二是可改变性评估。有的客户是很重要，但是可改变性没有那么高。这时候需根据实际情况做判断。

二、沟通策略

用户分层及优先级确定之后需制定具体的沟通策略，这里是讲了一个方法的框架模型——6W3M 模型。

做这个框架的时候，第一是把我们逻辑进行梳理，第二是想要把这种框架和逻辑变成产品的一种能力迭代，然后赋能给一些新员工。

（一） 6W

6W，就是 Why、Who、When、What、Which、Where。

• “Why”指我为什么要做这个事情，每一个营销一定要清楚它的沟通目的，是为了去做拉新、巩固、忠粉，每一个目的不一样，后面选择的标签、触达的对应人群，还有你触达的方式都不一样。

• “Who”要去筛选不同的标签，拉新有五个用户分层，你需要定义什么时候触达哪个圈层，是在活动的时候还是在日销的时候，还是在做某一个动作的时候做触达。

• “What”指我给他的内容是什么，刚刚讲到说每一个细分用户他的心智都是不一样的，对价格比较敏感或者喜欢促销的用户给他价格优惠的信息。比如刚才的 Finish 会有高端人群关注地球和环境保护，此时会有品牌动机还有情感交流给到这些用户，有一些宣传文案和内容。

• “Which”指落地到拉新商品，其必须要有很强的转化力、竞争力，旗舰店可能比较认品牌，专营店可能会比较认活动，不同的渠道定位和商品定位对应的人也不会不一样。

• “Where”指你用什么样工具触达它，常见的是微信、短信，还会联动站内广告推广工具等。

（二）3M

3M，指 Money、Measurement、Monitoring。

• “Money”指项目总预算多少？（投入主预算/配合投入预算）

• “Measurement”指一些评估指标，如点击通过率、互动率、转化率 、人均  PCT、投入额、销售额、PC 额等。

• “Monitoring”指沟通策略实时调整：AB 测试分批次人群投放 、多重分时段人群投放。

选取人群沟通时会有侧重点，大多数资源会投入到重要人群上，并设置合理的评估观测指标，下面举几个例子：

1、2c 日常阻睡沟通策略

对于濒临入睡的人群，做阻睡非常重要，我们希望不惜一切成本把它留在活跃用户的池子里。因此，会设计一系列的营销策略影响它，如我们一个月左右会有五重阻睡的沟通机制，分别在 Day1、Day7、Day14、Day28、Day35。

针对不同沟通节点，我们会给到它不同的内容、利益点、渠道等，这样我们就会不断优化我们文案、渠道、利益点，最终我们尽一切可能让濒临入睡的用户留在池子里面。

2、1a 日常拉新沟通策略

阻睡完了之后还会有一些日常拉新的动作，这会跟业务团队配合比较多。

因为像标签、人群包是由数据团队来挑选，最终执行和触达是由业务团队做运营，日常拉新时，我们会给到很多标签和人群包的建议，做精准触达。如给已购洗碗机未购 Finish 客户，判断沟通策略：功能 > 情感 > 动机，并赠予开机套装折扣，在京东公域短信或钻展投放。

三、统计评估

统计评估，从整体上看，包含两种方式：

• 单次数据营销活动评估
• 数据营销长期目标评估

因为用户运营不像做聚划算、抢购那样销量爆发比较快，用户运营是一个长期的“润物细无声”的过程，需要你不断对消费者进行关怀和服务，对你的产品和品牌会有一些心智影响。所以在这时候我们会有一些长期目标评估。这两种评估是怎么做的呢？

（一）单次数据营销评估

单次数据营销活动的效果与效率，通过即时性或短期指标，评估投入效率，单次数据营销评估三要素：人群基数大、转化效果好、投入成本低。

1、人群基数

人群基数是指使用沟通渠道（where）成功触达到的用户总数，比如短信发送人数、钻展曝光（点击）人数等。

2、转化效果

转化效果即转化率，转化率 = 成交人数/人群基数。

3、投入成本

投入成本是指在数据营销活动中与用户沟通的成本，如短信费用、钻展费用、派样费用等。此外，还可进行无形资产的评估，在短期评估营销结果的 ROI 等指标之外，反应品牌积累的人群价值，体现品牌与消费者联系、品牌建设情况；流量属于平台，而消费者资产属于品牌。

指标可选择品牌拉新，是培养高潜力的消费者转为已购客或兴趣客，而非只是用广告触达更多的人。另外活跃用户的质量，老客加忠粉的占比，它的质量占比越高，说明我们活跃顾客质量越高，即后续老客和忠粉的 GMV 占比就会更大。

（二） 数据营销长期目标评估

以长期和发展的眼光追踪与分析消费者指标，评估数据营销方向与长期效果。具体来看，相关 KPI 有三个：

• 拉新率高，活跃用户数量变大。即品类潜力和品牌潜力转化到我们活跃用户的池子的转化率。

• 流失率低，活跃用户数量变大。即 2C 转化成 3A，我们濒临入睡转换到轻度睡眠这样的用户占比要低。

• 活跃度强，老客与忠粉的比例大。即用户的互动要更大。

只看这几个可能会比较片面，所以还需要看趋势、比对手，作为数据长期评估的方法。

1、看趋势：

• What : 核心指标的长期追踪评估；如：销售额、品牌消费者资产、活跃用户数等；

• How : 需要明确指标在时间维度上的变化情况，同比、环比、预测模型；

• Why : 对变化原因进行挖掘分析。

2、比对手：

• What : 设定参考系，如行业大盘或竞品品牌指标对比；

• How : 明确与对手之间的差距，指标高低、指标变化率；

• Why : 对变化原因进行挖掘分析。