从网红到经典,新消费品牌如何借助数据力量跨越增长鸿沟

雷锋鲸鱼犀牛频道数字化,已成为当前企业转型发展的趋势。作为一只与企业共同进步的巨犀,它在成立的几个月内报道了许多企业的数字化转型升级过程,得到了许多企业的肯定。同时,鲸犀还与许多企业专家交换了意见,并起草了行业意见。

今天,来自冠源数据的专业人士解释了如何利用这些数据,根据最近出现的网络红色消费品牌现象,让行业保持长期增长趋势。在此基础上,对鲸犀进行了编辑和整理。

文|鲸犀编辑部

每个时代都有自己的净红色消费品,20世纪70年代和80年代的健力宝和高橙,20世纪90年代的,21世纪的美眉,20世纪10年代的RIO & hellip& hellip一些成为经典,而另一些则在消费浪潮中消失了。

近年来,随着消费环境的变化。z & rdquo一代一些快速增长的新消费品牌正在改变人们的消费习惯。苏打从凉爽的雪碧变成0糖0脂。原始活力森林& rdquo;咖啡从星巴克作为白领的标准变成了& ldquo三顿饭半& rdquo;冰淇淋从伊利变成了& ldquo钟公司;;美已经从各种外国品牌变成了国内产品的亮点。完美日记。。

它们不仅是小红树的网络红人或大咖啡直播室,也是获得电子商务推广排名的前沿企业和资金追逐的对象。

01 在人气爆炸的背后,前沿品牌隐藏着许多共性

袁琪森林在2019年成立四年后的估值为140亿元人民币。淘宝618节;同类产品中排名第一;

三顿饭半是2020年天猫618咖啡类别和酿造类别的第一餐;(过去十年的第一名是雀巢);

中成立于2018年,成为名副其实的& ldquo净红色& rdquo冰淇淋品牌在夏季旺季每天能卖出10万份。

这让很多人质疑?为什么传统消费品巨头没有更新他们的新机器?为什么其他消费品牌不同时出现?就连善于把握风口的海狸屋创始人阿富精油也不禁感慨:无数的传统消费品牌,看看这些。全新,纯红色。当品牌疯狂崛起时,它几乎是一个空白的表情,根本无法理解它的运作原理,但要命的是,年轻消费者就像疯子一样。& rdquo

追溯它们起火的原因,不难发现这些品牌有很强的共性。

首先,他们都深深地卷入了某个垂直的细分中;其次,它们都基于& ldquo健康、兴趣、情感和国家潮流& rdquo等待标签进入公众视线;在营销形式上,他们也采取了不同寻常的方式,通过新的渠道如小红书和颤音来抢占新的流量,并通过新的方法如主题营销和内容营销来实现比传统消费品牌更高的增长;在经营管理方面,他们提出了& ldquo数字化& rdquo包括在管理中,而不是做出决策。

02 从净红到经典,有必要跨越增长差距

凭借良好的声誉和高增长率,新的消费品牌已经加冕了一段时间。净红色& ldquo的名称。但即便如此,他们的发展轨迹也不会脱离消费品牌的固有生命周期,必然会经历五个阶段:初始阶段、成长阶段、成熟阶段、衰落阶段和消亡阶段,以及四个关键转折点:快速成长、强势突破、成为领导者和逐渐衰落。只是说不同阶段的发展速度和模式不同于传统的消费品牌。

资料来源:罗兰·贝格分析

从初始阶段到成长阶段,一般是品牌的创新,可能是产品、创意、渠道或内容的创新,也是对消费者和资本最有吸引力的地方。然而,未来企业将面临更多不确定的挑战,数字化将成为跨越这一差距不可或缺的关键能力。

1。关注垂直方向,掌握爆炸趋势

完美日记关注眼影和口红,活力森林关注泡泡水,三顿半餐关注数字咖啡。就产品结构和收入而言,每个新的消费品牌几乎都遵循28年规则。因此,在快速增长时期,保持现有爆炸式车型的地位,增加销量仍然是当务之急。

通过对爆炸品在各种渠道、时间段和各种人群中的表现的数据洞察,我们可以合理地推断出如何投放营销资源以及如何支持生产和供应链中的一线销售。

2。识别差异化入口,丰富产品矩形

可口可乐和雀巢在一些垂直方向上失去了对新兴消费品牌的短期欢迎,但它们的销量和收入仍超出了新兴品牌的范围。

其中,最重要的原因是,经过多年的发展,消费品巨头已经形成了完整的产品矩阵和渠道壁垒,拥有丰富稳定的收入来源。

对于新的消费品牌来说,虽然爆炸性产品在短时间内获得了企业的青睐,但消费者也很容易生产。某个品牌=某个产品。这种印象不利于多线产品的开发。

目前,钟专注于瓷砖冰淇淋,他很有可能会开发或向其他冷饮市场引入各种跨境外设,如冰淇淋和甜点。如何复制冰淇淋的成功?单凭经验和市场意识并不总是奏效。

因此,在大数据时代,新的消费品牌只有充分利用大数据,根据市场分析数据,才能找到与自己所关心的类别相对应的消费者形象和价格区间,从而优化产品和经营策略,在市场中找到更多的机会。

例如,咖啡市场似乎已经饱和。星巴克一杯30元,瑞星不到20元,雀巢一位数,都是细分市场的品牌巨头。然而,在三顿饭半之后,我们仅仅定了六七块钱的价格,并以适合任何温度、任何时间、任何地点的产品特征切入新的消费市场,取得了显著的成绩。

3。增强消费者洞察力,把握主流消费趋势

众所周知,新消费品牌的流行将基于新一代消费群体的诞生。千禧一代。致&其他;z & rdquo一代,还会有更多的ABC一代是未知的。这一群体的消费观今天会受到民族潮流、第二向度、情感共鸣等因素的影响,明天将会面对。消费降级&rdquo。& ldquo低欲望消费& ldquo或者其他环境政策。

因此,本质上,在任何时代,新的消费品牌都必须坚持& ldquo人& rdquo作为& ldquo的核心人民货场& rdquo洞察力。过去,我们可能通过市场研究和行业经验来规划我们的目标人群。在DT时代,可以通过数据进行私有域流量操作,可以细化用户肖像和用户行为的粒度,可以识别人群定位和未来发展趋势。只有这样,我们才能引领潮流,而不是随大流,捡别人留下的东西。

4。交通红利达到顶峰。& ldquo供应链& rdquo成为突破性王牌

与传统消费品牌相比,新消费品牌最大的优势在于其敏锐的互联网思维,这主要体现在通过名人代言、净红草种植、创新卖点等网络营销方式,快速获取流量,完成品牌定位。

随着互联网红利的消失,过度营销和流量广告的时代已经一去不复返了。如果你想在现有的轨道上站稳脚跟或发展其他轨道,你将不可避免地回到精细化的供应链管理运作。

供应链管理的本质是深入到供应链的每一个增值环节,根据正确的数量、质量和状态,在正确的时间将客户需要的正确产品送到正确的地点,即& ldquo6R & rdquo,并将总成本降至最低。

从数据的角度来看,它对应于在销售、订单、物流、库存和生产的整个供应链管理过程中,通过成员肖像分析、单个产品分析、类别分析、时间段分析、价格段末端分析、销售量分析和渠道分析等数据分析方法,找到不同渠道对应的消费者肖像和商品肖像,然后根据不同渠道的商品表现和营销转化来协调后端供应链生产,从而降低各个环节的合作成本。

以需求预测为例,企业很难做到& ldquo供应和需求。完全匹配,要么库存积压,要么前线短缺,有时两种情况可能同时发生,这种情况的根本原因是信息孤岛和数据延迟。

当人类的判断和经验不能匹配供求的变化时,实时和可触摸的数据分析结果可以用来支持决策。

例如,通过打开从销售端到生产端的数据链,我们可以根据不同渠道的销售趋势和商品表现来优化库存结构和指导生产调度。同时,可以为安全库存设置预警值,当库存不足时,可以通过预警提醒相应的负责人及时补货。此外,通过人工智能需求预测可以实现智能补货。

& ldquo人工智能需求预测;它可以避免因人为需求预测偏差而导致的商品产量,以及因与市场需求不一致而导致的商品滞销或缺货,为企业争取更多的决策响应时间。然而与此同时,人工智能需求预测对企业数据的质量和结构有很高的要求,在现阶段还没有得到广泛的应用。它只用于一些消费品巨头,如联合利华与冠源数据人工智能的合作需求预测;项目。

因此,在现阶段,新消费者企业仍应关注供应链的核心场景,进行基于数据全环节的数据分析,并在此基础上做好未来高质量的数据沉淀和数据人才培养& rdquo人机合作。准备好。

03

没有一个成功的消费品牌,你就不能没有它& ldquo数据授权& ldquo

众所周知,传统消费品牌,如可口可乐、安海斯-布希英博(Anheuser-Busch InBev)、维他奶(Vitasoy),诞生于18或19世纪,当时没有信息化和数字化,所以它们都经历了一个从单一产品推广到家喻户晓的漫长过程。

但不可否认的是,大公司有一个共同点,那就是紧跟科技潮流。他们是行业中最传统的企业,也是第一批拥抱互联网和大数据的数字领导者。

新的消费品牌诞生于移动互联网和大数据时代,主要依靠在线渠道和营销,具有内在的互联网基因和数据思维。因此,在这一增长阶段,通过数据授权,他们也拥有比传统消费品牌更快的发展速度。

以袁琪森林和三墩半为例。今年年初,他们都与圆圆数据合作,建立了一个集成的智能数据分析平台,并通过数据授权帮助企业实现精益增长。

创新产品迅速进入垂直市场的领先地位并没有让新的消费品牌在公众舆论和数据中迷失自我。他们普遍认为,为了跨越差距,实现从成长到成熟甚至到领先企业的转变,企业的管理效率和决策效率必须跟上业务发展的速度。

例如,不同的渠道如何采取有针对性的促销方式?哪个环节可以降低商品的退货率?如何根据前端销售趋势快速指导库存生产?如何在大促销后快速恢复交易?过去,可能需要每周查看一次数据并进行调整,但现在最好每天、每半天或实时掌握数据。

就像数据驱动的消费品运营决策的本质一样:它不会产生10倍的爆炸性增长,而是100 -1000倍的增长机会。

传统品牌创造爆炸性产品,这些产品将得到强大的供应链、金融和数据的支持。然而,如果网红品牌想要形成可持续和有利可图的产品开发,他们不能仅仅依靠当前的消费升级和流量红利。未来,快速反应和数据决策将成为网红品牌从偶像到强势的加速器。

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