发布会实录｜食品饮料品牌洞察应用实践分享

　　随着入局的品牌数量连年递增，食品饮料行业的市场竞争愈发激烈。消费群体的更迭带来新的消费场景，也使得行业进入消费者主权时代，洞察能力正在重塑食品饮料行业的核心竞争力。如何洞察消费者需求，进行准确的营销，成为行业公认的“取胜之道”。

　　4月26日LinkFlow春季产品发布会上，LinkFlow 资深解决方案顾问宁婉荧结合LinkFlow产品五大能力，分享了食品饮料品牌洞察应用实践，以下是精彩回顾。

　　全渠道用户资产对接

　　在介绍案例之前，我们先来了解一下该品牌的背景，它的用户数据对接分为三块：

　　一是品牌自身私域的数据，如公众号、企微、小程序等；

　　二是电商平台的订单和会员数据，类似于像京东、天猫、抖音、有赞等渠道数据；

　　三是该品牌最头疼的一个问题——线下数据。该品牌80%的业绩来源于线下，但线下客户又分散在不同的商超、便利店、终端等，对品牌来说抓取用户资产十分困难，因此该品牌通过一物一码的形式获取到线下消费者的数据，最终实现全域数据对接，CDP内可追踪到的数据量达到200万以上，品牌会员达到100万以上。

　　将所有客户数据沉淀到LinkFlow CDP 后，该品牌就可基于这些数据形成360度全景客户画像，了解消费者与品牌之间的触点并实时追踪客户行为，以便反哺产品的升级研发，也有助于优化提升营销效率。

　　打造更贴合食品饮料行业的标签体系

　　对食品饮料行业来说，标签分为五大类：

　　第一类是基础的属性信息，也就是人口学标签，比如性别，地域，偏好等；

　　第二类是看消费者喜欢在哪些渠道购买，也就是渠道偏好标签；

　　第三类标签例如消费者的品牌消费能力和市场消费能力，即购买力标签；

　　第四类是用户阶段标签，从消费者的购买时间、购买次数，以及购买金额来判断他属于什么阶段；

　　最后一类标签是忠诚度标签，根据消费者对产品的态度以及互动的参与率等为消费者打上相应地标签。

　　在这五大类标签中，该品牌又基于自己的业务和运营需求搭建了一些标签，比如消费者的购买时间节点、购买的产品系列、购买的时间点等。因此食品饮料品牌在构建标签体系时，可基于五大标签方向再结合品牌自身的需求，针对性地设置个性化用户标签。

　　如何运用数据洞察的能力？

　　该品牌从去年11月份开始接入LinkFlow系统，现阶段使用最多的就是数据洞察的能力，所以这里也分享一些数据洞察的场景。

　　首先该品牌会基于公私域内的订单数据做客户生命周期洞察分析。食品饮料这类大快消行业通常会参照5:2:2:1的比例划分客户生命周期，而食品饮料整个行业的活跃期一般会是在30天或者15天左右，如以这样的比例计算得出的活跃期为420天的结果并不合乎常理。因此LinkFlow给到的建议是可以先不以行业的50%去定死标准，而是将目标缩短一点，结合实际数据来看30%左右的客户到底是在多少天内来买，再结合行业benchmark及品牌实际情况，将每180天作为时间间隔，洞察后期数据的变化情况，就能更精准地了解品牌的运营情况和客户资产的活跃度。

　　其次他们也会基于公私域的数据做客户留存周期分析。例如某个客户上一次是在天猫或抖音购买，下一次在有赞购买，从而得出公转私留存率为多少、留存率主要集中在第xx周以及

　　公域人群需在下单xx周内引导至私域的结论。从这些结论中，品牌能够得知客户留存的情况，从而更好地将公域客户利用起来，拉新到私域池中；此外，也提醒品牌关注运营时间节点，从而达到更好的拉新效果。

　　那么第三个就是最传统以及接触最多的一个模型，即RFM模型。通过R值分析消费者的购买时间间隔，通过F值分析购买次数，并判断不同消费者购买次数的趋势占比，最后基于M值判断品牌消费者回购率的活跃度，从而了解消费者的购买能力，为营销赋能。

　　LinkFlow洞察产品应用场景

　　最后要分享的是LinkFlow在业内独具特色的产品能力，也是该品牌使用营销自动化模块的三个场景。

　　第一个场景是私域粉丝的拉新，通过线下异业合作引流至品牌私域。通过推文曝光、门店福利、领取福利下单购买形成一个完整的用户体验路径。当线下粉丝关注公众号后，CDP的营销自动化+标签功能就会自动实现SOP流程，并可以基于数据报表的功能，针对信息曝光率、扫码关注率和最后的消费转化率做漏斗分析，为不同渠道的粉丝打上渠道标签，从而了解不同渠道的引流效果，关注其背后的支撑点。