北大苏萌市场营销的终极目标是个性化营销
速途网讯 日前,北京大学光华管理学院市场营销系副教授苏萌在人大经济论坛与网友互动时表示:“市场营销的终极目标是个性化营销”。
苏萌说:“营销的实质是根据消费者的异质性来做差异化。消费者的异质性需要由数据来驱动,而营销的内容和形式都需要差异化。用简单的语言来讲,为不同类型的消费者提供不同的产品、促销等。”
传统营销模型专注用白盒方法解决为什么的问题,而机器学习更偏重黑盒方法解决是什么的问题,这也使得机器学习在数据驱动营销领域正越来越受关注。苏萌说:“市场细化应遵循‘data talks’,不同的数据和数据类型有不同的方法,市场细分的终极目标是个性化营销。”
访谈原文:
1、营销的实质是什么,内容还是形式更重要?
苏萌:营销的实质是根据消费者的异质性来做差异化。消费者的异质性需要由数据来驱动,而营销的内容和形式都需要差异化。用简单的语言来讲,为不同类型的消费者提供不同的产品、促销等。
2、需求贯穿于整个营销过程中,是营销战略的出发点和落脚点,可是需求与产品哪个先出现的呢?是我们发现了需求之后研制了产品,还是说我们研制了产品之后消费者意识到自己有这种需求呢?
苏萌:应该是先有需求,再根据需求设计开发产品,但是消费者需求是一个动态变化的过程,所以产品也需要根据需求的变化不断迭代。市场研究关注的主要是实时准确第捕获消费者需求的方法。
3、什么是动态联合分析,它能用来解决何种营销问题。它与一般联合分析的区别与优势体现在哪里?有什么软件可以便利地进行实现么。
苏萌:消费者偏好是动态变化的,尤其是对于某些consumer electronic product. 研究人员需要动态收集用户偏好,并对偏好进行有时间序列相关的动态预测。
4、作为一个企业,应该如何实现消费者的终身价值?举个例子,很多航空企业都有各种旅程卡,每积满XX里程,就送XX东西,但是当这个消费者退休了,可能不再(或很少)再乘坐飞机了,企业应该怎么应对?能为他们提供什么服务呢?
苏萌:客户终身价值包括历史价值和未来价值。客户历史价值可以根据历史数据直接计算出来,折算到历史或当前某一时间。难的是预测客户未来价值。客户未来价值模型主要包括两个方面:客户生命周期的预测,以及客户生命周期内的现金流(购买行为)的预测。
5、家庭作为一个重要的购买决策单位,但是随着家庭生命周期的演进,某些事件的出现会产生新的需要,某些事件的结束会停止对某类商品的购买。您认为家庭作为一个顾客整体的话,其“顾客终身价值”对企业盈利潜力的影响会呈现什么样的变化呢?
苏萌:这是个很好的问题!以家庭为购买决策单位来做家庭生命周期的分析和预测的确是个好的研究和应用方向,以前的研究大多是从消费者个体决策层面来做分析和预测的。如果能收集到全家庭的数据,根据家庭决策建模,对预测效率一定有大幅提升。
6、最近在准备一个课题是关于“云计算”的。但是发现周边的人普遍都接触过“云”,但都没有意识到自己用到了“云端”,困惑的是如今的大数据背景下,云端有如此优秀的便捷性却很难挖掘。想请问老师从专业角度简单阐述一下这个现象发生的方方面面。
苏萌:这个问题太大了,一小时肯定回答不完。简单说,云服务、云存储、云数据、云计算等的实质是基础设施建设,这些云端的基础设施可以提高整个企业、社会和个体用户的效率和便捷。好比自来水,不再需要每个家庭自己挖井了,只要打开龙头(接到云端),即可享用公共设施和云带来的便利。
7、我是一名营销学博士生,最近在接触社会网络分析(social network analysis),这方面的研究领域目前国内涉及社会资本(social capital)的较多。我想问下,您对社会网络在营销上的应用有什么好的启示呢?比如在线口碑营销、社区等。非常谢谢。
苏萌:social network 在各个领域的研究已经很多了,我觉得目前面临的仍然是如何最高效地将非结构化或半结构化数据利用起来的问题,从方法上看,文本挖掘和语义分析仍有很大发展空间。
8、注意到你的研究领域包括Bayes方法,请问一下当下流行的机器学习方法在消费者价值分析中应用的多吗?是否有类似CAPM或B-S公式之类的开创性公式出现?
苏萌:机器学习在数据驱动营销领域正越来越受关注,但在学术领域,传统营销模型专注用白盒方法解决为什么的问题,而机器学习更偏重黑盒方法解决是什么的问题。
9、向您请教一下几个问题:1、如何计算并比较不同渠道客户的(如保险、银行、信托、证券等不同系列)客户价值,有没有比较好的统一换算标准?2、我们知道,营销的前提是进行有效的客户分层,那么如何进行合理有效的客户分层,需要考虑哪些具体的因素,如何对这些因素进行排序?
苏萌:客户价值解决的就是通过客户贡献的历史和未来的现金流来作为统一不同渠道换算标准问题。市场细分完全是data talks,不同的数据和数据类型有不同的方法。市场细分的终极目标是个性化营销。
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