在刚刚结束的引擎大会2023上,巨量云图重磅推出商品5A,通过细化到商品SPU粒度的人群资产分析,帮助品牌从商品维度去洞察人群种草和转化的情况,更好的看清商品优势,在抖音域内做好种收一体。
Part 1商品5A:量化SPU粒度的人群资产
品牌5A是从品牌整体视角沉淀人群资产,而商品5A下钻到指定商品层面,更聚焦于具体商品的用户行为分析,从商品SPU维度洞察人群种草和转化的情况,帮助品牌更好地看清商品优势,挖掘种收能力强的潜力单品,制定更清晰的选品与种收决策。
具体到5A维度,商品A1与A2聚焦用户商品曝光行为,商品A3聚焦用户的商品主动行为,如商品点击、收藏、加购等,商品A4、A5则更侧重抖音域内用户的商品购买和复购行为,通过科学的分层,清晰呈现指定商品在抖音域内的种草与转化效率。
然而,商品5A作为5A模型从品牌到商品维度的延展,其与品牌5A是包含与被包含关系:从总量上看,一个品牌的5A人群必然包含旗下多个商品SPU的5A人群。从单个用户来看,同一个用户,在品牌5A的状态 ≥在该品牌某个商品5A下的状态。
Part 2两大核心优势,优化商品营销全链路
品牌以往的营销模式主要依赖于市场调研和经验判断,往往缺乏科学分析和数据支持,更是很难精细到每个SPU的级别,了解不同商品背后的用户需求和行为特征。
商品5A应运而生,凭借两大核心优势,有效解决了以上问题,帮助品牌深入挖掘每个商品SPU背后的用户需求和行为特征,并进行资产沉淀和复用,提高营销效果。
优势1:清晰还原用户行为
从内容场景到货架场景,巨量云图都能精准识别用户对商品的行为数据。在内容场景中,巨量云图可以识别每个内容与商品SPU的相关性及背后的用户行为,让品牌商家更好地了解用户对不同商品的喜好程度、购买意愿等信息,从而更好地进行产品设计和营销策略制定。
而在货架场景中,用户会对不同的商品进行浏览、收藏、加购等操作,商品5A同样可以通过巨量云图技术来识别这些行为数据,并且将其与具体的商品SPU进行关联,让品牌更好地了解用户行为。
优势2:基于生意结果精准分层
商品5A的另一个重要优势是能够进行精准分层。它聚焦商品行为,基于人群购买转化率等生意结果指标,对用户在抖音生态内的一定时期的所有商品行为数据进行严谨科学的分层,并通过多重验证,让品牌商家更好地了解用户需求和行为特征,更好地制定营销策略。
在商品行为上,商品5A从「商品浅层曝光-商品深层曝光-商品主动行为-商品购买行为-商品复购行为」由浅入深进行分层,帮助品牌商家清晰了解商品的健康度和种收情况。
此外,商品5A从生意结果出发,建立了人群商品行为和生意的关联。其中,商品A3的枢纽价值尤其值得关注。相比商品A1/A2,商品A3的转化率高出36.5倍;相比商品A2,商品A3的客单价高出2倍。这意味着在抖音生态内,商品A3人群对商品的喜爱程度更高,且更愿意购买该商品。品牌商家可以重点锚定商品A3人群进行种草,放大营销效果,在市场竞争中占据优势。
Part 3从单品到全线,助力品牌生意提效
从单品到全线,品牌可以在不同场景、不同阶段里对商品5A进行灵活应用,提升营销效率。
1. SPU单品种收洞察&诊断
针对SPU单品,品牌可以通过商品5A人群资产进行科学的洞察和诊断,从商品SPU的资产量级、结构和人群种收一致性等维度,并结合单品的流量/内容/爆品指数/潜力分析,从而精准定位商品的经营现状,分及时对种收策略进行调优。
为实现单品种收一体的目标,品牌可以结合自身经营情况,借助商品5A优化从商品上市到售后环节的全链路管理,包括更有效的商品拉新、蓄水、种草、转化、促进复购等。
2.全品线整合营销策略输出
通过商品5A,品牌还可以对全品线不同商品SPU进行多维度交叉分析,对自身货盘进行分析优化,针对性输出整合营销策略。
一方面,品牌可以通过比对不同商品SPU的5A人群重叠和流转情况,找到商品多类目兴趣人群、跨类目潜力购买人群和品牌忠诚人群等,扩宽人货度量新视野;
另一方面,通过对商品SPU种草势能(商品A3量级)、转化效能(商品A3成交转化率)和商品种草贡献(商品A3与品牌A3重合度)多维度的分析,品牌能更清晰把握自身整体货盘,确定哪些商品是种收双优型、种草优选型、种草优化型和转化提效型,精准定位主力品、潜力品、提效品等。
在对货盘进行全面分析后,品牌可以基于核心单品,输出人-货-内容-触点的整串营销策略,对人货场进行全面优化。
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