畅鲟

用户的真实需求许多时候不是问出来的，而是通过洞察得出来的，因为品牌的每个营销动作都会沉淀下来许多数据资产，将这些数据快速的整理、识别，那无疑是用户洞察最有效的模式。如果说数字化运营赋能品牌实现了精细化管理，那么基于真实场景沉淀的用户数据则可以帮助品牌更好地了解用户想法，洞察用户需求。爱点击集团iClick (NASDAQ:ICLK) 旗下数字化运营增长平台-畅鲟曾服务过数百家国内外知名消费品品牌，以丰富的数字化运营经验为积淀，配合RFM模型的运用，在用户洞察方面总结了一套独特有效的方法论，助力品牌更好的聚焦用户，从而制定更加有针对性、有效的营销策略。

运用数据分析模型，聚焦用户价值，优化营销策略

识别用户价值贡献度是进行用户洞察中极其重要的一环。畅鲟曾助力某知名食品饮料品牌实现用户价值预估，并对不同预期用户推送针对性的营销动作，得到品牌多方认可。畅鲟以RFM模型的关键指标为基础，配合数字化运营手段，将品牌的用户从一个整体拆分成多个特征明显的群体，基于理想的用户特征来衡量现实中用户价值的高低，以此呈现该用户的价值状况，通过完善的数据分析帮助品牌聚焦到拥有更高净值的用户群体上，为品牌营销带来事半功倍的效果。

多渠道下精准鉴别高净值用户

畅鲟为该品牌提供的是以数据驱动的一体化运营服务，以收集和分析用户数据为基础，让品牌可以更好地了解用户的需求和行为，从而提供更有针对性的营销策略。例如，通过代言人的活动、不时的发起品牌社群内的话题交流、设置小游戏来探索用户对产品的预期等方式，收集关于用户的真实反馈信息和数据。并进行完善的分析和追踪，得出的可视化结果。这不仅可以帮助品牌总结目前经营情况，同时也可对后续的营销动作进行有依据的预测，帮助品牌更好的了解市场动态，预测未来趋势，从而制定更具针对性的品牌营销策略。例如，对该品牌举办的代言人活动进行用户分析，通过比对该活动对于外部流量及私域流量的数据，更好地鉴别各渠道的用户价值贡献力；利用数据预测工具，了解目标市场的趋势，比如用户的购买习惯、需求变化等。

驱动品牌制定更可靠且有竞争力的营销策略

数据是驱动营销策略制定的根基，是必不可少的组成部分，但许多品牌在做数据分析时，经常会有这样的困扰：面对庞大且杂乱的数据信息，既不清楚它们的使用场景，也无法分清它们之间的差别，仅通过片面的对比，自然无法得到预期的效益。比如，营销活动的许多方面都是可以进行量化衡量的，从转化率到潜在客户捕获和品牌认知度等等。

例如，畅鲟依据RFM模型中购买频率（F）与消费金额（M）进行测算，对用户进行分层，并根据不同阈值的用户层推送不同的营销动作：针对低价值的流失用户，品牌通过统一的外呼做唤醒，而对于曾高频采购的流失用户，品牌则通过多商品整合折扣活动唤起用户的购买意图；针对高价值的流失用户，除了推送常规营销动作，并在此基础上邀请这部分用户来领取专享权益卡，以此更好的唤回用户。

每个用户都有不同的需求和愿望，所以，该品牌认为尽力去迎合各个细分市场也是至关重要的。畅鲟帮助该品牌将所有数据进行分析，得出多维立体的用户画像，加上畅鲟提供的数字化运营服务能力，使品牌可以轻而易举的根据这些信息推送与之相匹配的营销动作来改善用户体验。同时，品牌通过对比不同时期的销售额、访问量、转化率等数据指标，深入了解营销策略是否达到预期效果。

推动品牌营销策略的再升级，加速商业变现进程

基于数据分析的结果，品牌可以做出相应的营销策略调整和优化，得以在未来获得更好的营销效果。例如，通过畅鲟提供的分析结果，品牌可针对筛选出的高净值用户群体进行差异化的触达。由于他们的购买频次相对更高，品牌决定尝试向这类用户沟通付费会员权益的免费体验，通过首月免费，续费优惠的方式让这类用户体验付费会员才能享受到的权益，通过体验引导续费。同时，品牌希望对该类的用户进行商品购买引导的调整，在用户进行复购的时候，额外沟通高单价的商品或提供新品的体验机会，提升该类用户的品牌粘性，提高购买意愿。

结语

通过数据的分析和运营，可以帮助品牌有针对性地制定营销策略，从而提升营销效果和用的满意度。畅鲟凭借多年数字化实践经验，可高效助力品牌构建完善的数据分析体系，收集并整合全渠道数据源、通过各种数据分析工具及模型的熟练运用，进行深入的数据挖掘，提高数据分析的精准度和实用性。同时，畅鲟凭借丰富的品牌数字化运营服务经验，帮助品牌将分析结果与实际营销实践作结合，及时调整和优化营销策略，确保数据分析成果能够真正体现在品牌的营销效果中，进一步提高品牌的知名度和影响力。