后疫情时代，线上线下新业态的崛起，触点的粉末化分布，传统品牌与新消费品牌的百家争鸣……都标志着新的消费市场的开启，以技术驱动为代表的颠覆性趋势正在加速快消行业的市场变化，释放新的消费潜力。
面对愈发快速的市场变化和更加激烈的行业竞争，吕氏贵宾会智能大快消事业部业务合伙人徐烨在近期直播中，围绕“品牌增长的数字化破局”这一主题，通过趋势总结以及核心场景案例，分享了他在快消领域的实践和见解。本次直播分享主要围绕以下几点：
01 趋势解读：如何在不确定性中寻找稳定性？
02 实践验证：过往两年经历的两个典型案例
03 数据指导营销的四大利器
01
趋势解读：
如何在不确定性中寻找稳定性？
过去的几年时间里，伴随着疫情和种种新业态，商业模式中的不确定性愈发凸显。在不断变化着的时代浪潮里，我们每个企业、每个品牌都面临的共同问题是：如何在不确定性中寻求相对稳定性，以及相对可预期的一些增长？关于这个问题我想分享几个观点：
首先，稳定性和可预期的增长其实都是可以实现的。很多时候，其实经营一个品牌和做投资是类似的，投资的增长也有很多波动性和偶然性，但是对于一些成熟品牌来说，这些波动从一个比较长的区间来看，是相对稳定、相对可预见的，就是说这些波动是在某个区间内来回震动，这种波动本身就构成了不易突破的规律。
其次，在区间具备稳定性的前提下，当某个突破发生的时候，其实它往往意味着一种不可逆的趋势，比如说诺基亚，曾经它是当之无愧的行业顶流，但是在智能化的浪潮冲击下，它就迅速被淘汰掉了 ，同时很多新兴企业新兴品牌却纷纷冒出来，然后做大做强，苹果就是这么来的。
最后，增长的不确定性其实只是表象，其本质是看企业有没有走在所处行业及领域的趋势上。如果你的企业和品牌踩在了趋势上，那么增长一定是可预期且稳定的。
而在这个过程中，关键在于如何在新的环境下去认清趋势，并通过一些策略上的行动去把握住趋势。
回看2020年，当第一波疫情刚刚袭来时，吕氏贵宾会智能当时作为Martech行业的领航者，曾经发布对于新趋势的几点看法，我回看了其中五点趋势解读：
1. “品牌的线下活动会越来越多地被线上活动取代，全面的消费者触点数字化将成为一种趋势。”在过往的两年时间里，我们确实看到了这样一种趋势；2. “几乎所有的媒体触点都将被逐步数字化，并且会被纳入全面统一管理。”如今，无论是数字媒体还是原来的一些比较传统的媒体，几乎都在通过数字化甚至智能化的方式做管理；3. “所有的品类都会进一步电商化，这将对打通前后链路提出更高要求。”过去，其实还有大部分品类，尤其是新品面世时，还会大量在线下做推广，然而过去两年我们可以明显看到，大量的推广活动都是转移到了线上，这种变化正在将前后链路的打通变成一种刚需；4. “ 搭建企业级第一方数据管理平台，对用户的全面数字化管理将加速 。”企业会更加重视对于自己数据资产的管理，无论是搭建自己的一方数据还是媒体数据。这一趋势也可以表现在我们收到的咨询需求上，过去两年时间里，我们收到的关于“如何对于自身数据做全面的数字化管理”等数字管理平台需求的咨询比以往要多出很多；5. “ 各类动态创意技术将被加大应用，把品牌宣传和各种内容有机结合 。”动态技术的发展能够让品牌与消费者之间的沟通更加丰富，也更加有趣，进一步看，现在很多品牌甚至已经开始在二次元、元宇宙方面做出尝试和投入，来更好地和年轻人对话。
两年前我们做出的这几点预测，现在看来其实都实现了，且趋势愈发明显。在此基础上，我们会进一步分享过去两年时间里的实践和落地，希望能够为企业在趋势展望和实操行为的结合上提供借鉴，从而实现更多价值。
02
实践验证：
过往两年经历的两个典型案例
随着时间和技术的发展，营销领域的一些外在形式也许在发生变化，但一些内核和本质的东西是不变的，比如对产品的研发投入和不断升级，以及不断迭代与消费者进行更全面、更智能化的沟通。
接下来我会分享两个如何更好地与消费者进行智能化的沟通的实践案例，这两个案例也代表了两种不同类型的企业。
第一个案例是某百亿级别的大型国际快消集团，它本身处于一个食品这样的传统行业，我们知道，近些年由于受到品牌老龄化以及年轻一代新的消费趋势影响，这一行业整体来说是在走下坡路的。尽管该品牌是行业里面的顶流，它也不可避免地遇到了一些困境。然而该品牌及时地通过一些数字化转型行为，找到了第二增长曲线，在新的环境下焕发了新生。
在公开新闻里，该品牌CEO表示，“通过和年轻消费者更好地进行互动沟通，调整自有的一些战略，实现了八个季度的连续增长，也带动了整个品类的增长，甚至带动了该集团在全球其他一些新兴市场的发展”。
吕氏贵宾会智能正是有幸在八个季度开始时，与该品牌进行合作，帮助其操盘了所有的媒介管理和媒介智能化的优化，来提升整体的营销效率。换句话说，在整个品牌增长乏力的背景下，我们通过两年的陪伴，帮助该品牌实现了八个季度的强势增长，也带动了整个品类的增长。
在这过程中，品牌主要抓住的大事情大致可以分为以下三个方面：
第一个方面，抓住消费者需求趋势，比如该细分品类，伴随着消费理念升级，全球的消费趋势其实都在往减糖、更轻更脆的这样口味上去发展。
同时，进行本土化的革新，比如在包装方面，把原来的一些偏塑料纸包装的换成纸盒的包装，从而减少破损；或者研发迭代更适合中国消费者的本地化口味；以及探索如何更高效地与年轻消费者进行沟通，通过音乐、游戏互动等方式与“玩”结合起来，潜移默化地将品牌力渗透进年轻消费者群体中。
其实在做增长这个课题的时候， 品牌CEO面临着两个选择：是进一步降低成本还是通过大规模改革去扩增长扩利润？
短期内，降低成本是提高利润的有效方式，但是降低成本是有绝对的下限的，也就是说你不可能成本无限制的降低，所以最终你要回归到去扩增长扩利润这条路上。而该品牌本身，中国区在全球业务中占了25%的贡献度，所以它必须在增长上面有破局的理念和思路，因此，它从原来偏传统的营销方式转化成将40%以上的投入放在Digital方面，一些细分的品类甚至能够达到80%以上在数字化方面的投入。
这也是我们跟客户合作的第三点：通过强化数字化和智能化能力，提升整体线上营销的效率和整体的媒介管理的可预见性。关于这方面，有四个比较关键的行为：
第一步是调整媒介采买方式，把它从传统的媒介采买流程转变为通过程序化、系统的方式去做数字化管理；第二步和第三步就是多种流量形式的统一管理和有机结合，以及媒体形式的扩展，去挑选出来品牌更需要的那部分流量；最后是进行整个集团流量的统一管理，这样一来可以有效避免流量浪费。
举个例子，有些品牌集团品类较多，既有男性品牌又有女性品牌，在传统粗放“一刀切”的投放过程中，至少有30%-50%的流量是浪费的，而在将这些流量统一管理之后，可以有的放矢地将相应流量推送给合适的品牌，从而提高整体媒介投放的效率，当然，和一方数据做更多联动也是一种有效的方式。
经过以上在技术和管理方面的四个步骤之后，媒介效率有了明显提升，我们初步估算了一下，累计整体效率提升了接近50%。对于这样一个投入超过三五亿以上的这么大集团来说，50%的效率提升是非常大的一个数字，它可以将这些钱投到更多的产品创新和业务拓展上面。
除了传统品牌，我们也会面临一些新消费品牌以及电商比重很大的品牌，比如我们另一个客户是一家高奢巧克力品牌。鉴于它本身的特性，我们通过和阿里、京东等电商平台做了数据打通，真正做到全链路闭环。在最终的整体效果上，前端的广告互动方面，优化后信息流广告CTR较优化前提升了60%，在电商站内整体数据上，N-AIPL%提升了4倍以上，较整体行业预估提升了36%。这是我们在电商导向或者短期内有效果压力的客户方面做得很好的一些尝试。
无论是何种类型的品牌，想要获得持续性的增长都势必要在品牌商有很多的投入，然而在这个过程中，有些客户可能由于出于成长期或者其他方面原因，很难兼顾品牌和效果方面的双线投入，吕氏贵宾会智能恰恰可以解决这一点，更好地把品效结合起来，或者说，我们会让品牌和效果产生联动，从而获得业务方面的持续性增长。
03
数据指导营销的四大利器
根据以上两个典例也可以看出，由于品牌所处的阶段、基础和业务模式都不同，各个品牌在增长方面的诉求也是不同的，这也是我们的产品致力于去解决的，吕氏贵宾会智能的理念之一就是结合不同场景和行业，为不同的客户量身定做不同的方案。针对四类不同的客户，我总结出了四个主要的利器，大家可以根据所处赛道，看看有无借鉴价值。
第一类主要面向比较成熟、业务规模大的大品牌， 这类品牌往往面临着如何让上亿级别的预算能够更加高效和精准的问题，面对这种情况，我们建议的解决方案是通过程序化的方式将所有的流量统一管理起来，在这个基础上去进行频次控制、个性化触达等措施，哪怕每部分只是10%-20%的提升，也是很大的效益。
这一类的客户中也可以根据营销侧重点的不同分为两种类型：
A. 对于一些线下比重比较大的客户来说，有一个很明显的痛点是：消费者声音集中在线下，电商所占比重小，线上投入无法与线下联动，也就无法形成完整的闭环。
针对这种情况，我们通过跟Kantar的合作，利用Kantar WorldPanel数据建模进行人群投放的指导，更好地进行线上投放，扩大全渠道受众的精准度，最终提升整体的购买力。这种方式可以得到比较全面的画像，因为Kantar是以家庭种子用户为背景的，所以购买渠道相对全面，无论实现线上还是线下渠道都可以被纳入统计范围内。
在这个过程中，Kantar会提供给吕氏贵宾会智能一些细分的种子人群，我们会用它的种子人群做模型训练，最后将模型用到更广泛的公域领域去做投放激活，最终我们会用Kantar的整体的数据报表来衡量整体的效果是否提升。
我们曾应用这套方案服务过某国际性快消饮料品牌，通过这么一个流程投下来，客户整体的品牌的人群的浓度、Kantar统计范围内转化率的提升、以及人均花费的提升数据都十分可观，这也是针对这一类线下比重较大的客户的典型应用。
B. 而对于另外一部分信赖电商数据，但是电商占比不大的企业来说，他们不会用电商的生意结果去评估投放的效果，因此我们也跟阿里的NEO心智数据进行了合作，强强联手。相比于AIPL的电商数据，阿里的NEO数据更加侧重于评估整个品牌的品牌力，无论是对于创新性的先锋人群的覆盖、粉丝热度、品牌价值的主要表现形式（比如是具备更多品牌溢价能力还是通过促销去拉动销售）等方面，都会有非常全面的评估。
根据这个评估，我们与数据进行实时联动，依据数据反馈去指导整个消费者沟通策略。我们和客户在合作过程中做过一些测试，依据整体评估结果，心智比较高的品牌在未来的GMV增速是低心智品牌的3-5倍，因此，从更长远的周期去看的话，建立高心智对品牌来说至关重要。
我们帮一个调味品客户做过一个整体诊断，如图所示，在列出的各个维度上，其整体消费者心智运营是比较成熟的，在粉丝会员沟通方面做的很到位，但是在对于年轻消费者群体的议价能力方面相对薄弱。
那么通过与新品推广做结合，就能够与年轻消费者的沟通去做策略的调整。在操作过程中，我们把具体战略拆分到月度，你可以清晰看到接下来的三个月中策略的调整是否带来结果的变化。这样的运营方式，首先够做到效果被跟踪被量化，其次方便我们随时进行调优；同时，我们能够看到长期策略对于企业增长的实际效果。
以上是我讲的第一个利器，主要针对大品牌大预算的客户群体。
第二类是面向一些中等体量，电商生意占比较大的品牌，比如规模相对较小、赛道相对细分的品牌想要去找到一些细分人群，或者说依赖于电商的新兴品牌想要去寻求更多品效结合能力。针对这些情况，吕氏贵宾会智能可以做好“精准蓄水”这一项工作，也就是说可以在站外的广泛人群中找到精确的鱼苗，然后引流到站内去生根发芽，最后进行收割。这个过程中，我们可以和天猫Data Bank的数据做实时打通，通过自动化的方式回传，按照T+1的方式去优化整体站外投放的策略。
目前，由于站内资源的争夺白热化，加之获客成本逐年走高，所以天猫里面很多大品牌都更加依赖站外引流渠道去扩充整体人群，站外已经逐渐变成了运营的刚需。所以我们会做好站外策略上的把控，促进站内引流工作。
举一个细分品类的女士护肤品案例，整体思路就是通过站外的投放（包括信息流、开屏等等）去促进站内的引流，在引流的过程中，它还会对人群做二次追踪，然后与站内的数据做更好地结合，完成对于用户的比较全面的覆盖，从而在电商节日里达到比较好的获客效果。通过这个过程，我们不仅在站外帮助客户找到了合适的目标人群，更重要的是帮助客户找到了400多万同品类不同品牌的目标受众，这也是帮助客户在该品类里把池子做大的重要一环，客户也因此大大提高了同品类中的影响力，产生更加稳定的增长曲线。
这张图可以看到，从开始进行引流，整个上升的曲线十分明显，且在未来很长一段周期内，增长曲线比较稳定地保持在高位。
第三类面向在社交 KOL、KOC这个领域有可观的投入的品牌。比如我们了解到一些知名化妆品品牌，他们甚至会采取“All in KOL“的策略，但这个过程中其实有很明显的两个痛点：其一是说大多数品牌不知道KOL背后的数据有多少水分，基本上MCN机构给到的推荐也往往是根据表面的这个数据来参考的，其真实性很难考证；其二是前端投放和后端效果之间是割裂的，针对这两个痛点，我们建议K参谋系统提供的KOL全链路解决方案。
它的核心的要点是说我们能够通过运营商的数据去解析出每个KOL背后的粉丝是哪些人，有这样的一个解析之后，我就能够拿这些人群去做进一步的分析，如果这部分人群里面很大一部分人群有水分或者与你品牌相关地很低，那这可能就不是一个合适的KOL选择对象。
这样的分析也可以将前端推荐和后端效果检验链接起来，也就是说，今天我们提供了一个KOL的list，未来半个月或一个月时间，这些KOL覆盖的人群在电商上产生了多少购买是可以被有效衡量的。
举一个实际案例，某美妆客户，我们推荐的人群最终在电商上的贡献占比达到了80%，相比于MCN机构推荐的KOL人群list，K参谋明显能够达到更高的效率、更少的消耗。同时，这部分人群如果再次进行二次沟通，电商内从种草到转化的提升也达到了30%以上。
可以看出，即使在社交这种比较割裂的领域，通过有效数据的加持，也可以进行数据化、全链路的打通和改造，从而达到在拉新、转化以及成本等指标上的提升。对于客户来说，如果能持续依托类似的工具来不断校准KOL资源库的话，能够产生一个长期拉动品牌增长的效率。
最后一个利器是针对私域有一定积累、且本身有一定规模的品牌。在你历经千辛万苦积累起几百万甚至几千万的私域人群之后，你可能发现一个新的问题：私域人群的沟通单一，无论是通过短消息还是通过公众号，都容易出现同质化的沟通。
如果在这个过程中，品牌能够有效运用千人前面，有的放矢地进行沟通，就可以大大提升运营的效率。特别是在企微等私域触点不断完善的背景下，这个领域可以很好地起到私域拉动增长的效果。而这一点背后，除了底层技术支持，还需要算法模型等智能化能力加持，因为人凭借经验做的推荐，一定会弱于机器通过AI的方式去做推荐。
比如我们服务过某个国际性美妆品牌， 传统营销过程中，其在每个节假日的策略是选择一款产品推送给所有人，但这就造成该品牌旗下某爆款销量很好、但其他产品反响平平的情况，整体的品牌效应无法被推广；同时，由于有些消费者对其推送产品不感兴趣，也就不会进一步了解该品牌其他产品，反而使得不少潜在用户流向了竞品。
针对这两点挑战，该客户的诉求是通过智能化的方式，线上给会员推荐可能喜欢的商品，并吸引用户到线下美妆柜台形成购买。
那么，如何解析出私域池里不同的消费者对于对于产品的倾向呢？我们结合福尔摩斯AI的能力，运行了部分会员过往的销售记录，结合私域触点的互动情况，给消费者进行了个性化推荐，最后检验线下靠柜购买产生的ROI，对比没有通过AI智能筛选的操盘组来说，整体提升幅度在一倍以上。
平均来说，AI能力于公域的提升，普遍处于20%-30%以上的比例，而对于私域的提升，绝大多数客户在1倍以上，甚至有2倍3倍以上。因此这一点被充分验证是提升企业营销效率的有力工具，当然这一点也是我们的理念所在。
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吕氏贵宾会智能是中国领先的AI驱动的营销技术（Martech）公司。2019年8月，公司品牌由“品友互动”升级为"吕氏贵宾会智能"，"品友"保留成为吕氏贵宾会智能旗下聚焦于广告技术领域（AdTech）的业务品牌。吕氏贵宾会智能主要为国内外大中型企业级客户提供一站式营销云产品，赋能CMO、CDO、CIO等关键决策者，提升企业数字化和智能化水平，从而提高企业经营的效率。成立以来，吕氏贵宾会智能秉持“AI赋能决策”的理念，以机器学习算法和大数据技术为核心，开发了智能投放管理系统AlphaDesk和智能企业客户管理系统AlphaData两大核心产品，并形成了一套“软件+服务”的解决方案，提升企业从广告、CRM、电商运营到销售管理等各个环节的效率。其服务企业横跨汽车、快消、零售、美妆、网服、医药、金融等行业，涵盖诸多世界500强企业。自2008年成立以来，荣获40项计算机软件著作权、已经获得14项发明专利，100+项行业大奖，旗下数据管理产品在国际调研机构Forrester亚太区DMP Wave™报告中成为“卓越表现者”。
