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巨量云图X巨量算数上线「百大兴趣族群标签」,精准挖掘兴趣消费生意增长点

发布时间:2022年10月10日 16:27   来源:中国经济时报   发布者:司马穰苴   阅读量:17522   会员投稿
导读:内容营销时代,流量红利消退、获客成本飙升、用户行为愈发难以洞察,兴趣作为用户探究事物,倾注情感、投入时间带来价值成就的心理活动倾向,已经成为一片增长蓝海,兴趣圈层的商业价值日益凸显。不久前,巨量算数发布了《2022中国百大兴趣族群图鉴》,从...

内容营销时代,流量红利消退、获客成本飙升、用户行为愈发难以洞察,兴趣作为用户探究事物,倾注情感、投入时间带来价值成就的心理活动倾向,已经成为一片增长蓝海,兴趣圈层的商业价值日益凸显。

不久前,巨量算数发布了《2022中国百大兴趣族群图鉴》,从兴趣链条出发,将消费者划分为不同兴趣类别、圈层和族群,提出了“入圈与破圈”的兴趣生意增长的新思路。“入圈”通过找寻对自身品牌兴趣相投的人与品牌建立联系,提升好感度。“破圈”则建议品牌开拓全新的生意场,注入更多新鲜活力。最终助力品牌实现在兴趣圈层的新增长,共同探索兴趣消费的新生意场。

为进一步助力品牌在营销实战中充分应用和发掘兴趣族群的商业价值,巨量云图联合巨量算数,基于巨量引擎全生态数据和技术,把百大兴趣族群聚合为产品化标签,并将上线至“巨量云图-数据工厂-标签工厂”,实现「百大兴趣族群」从方法论到实际业务应用的落地。

入驻巨量云图的品牌和服务商可以根据自身业务需求,对百大兴趣族群标签进行一键选用、参考和自定义,也可以和「八大人群」「5A人群」等不同维度人群进行交叉比对,不仅能更为立体、多维地了解消费者,更精准地定义和触达目标消费者,「百大兴趣族群标签」还可以帮助品牌找到更加贴合目标消费者兴趣的内容、达人和商品,实现高价值人群经营,在促进营销提效、生意增长的同时,也能进一步塑造品牌差异化价值,构建长期品牌力。

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全方面满足品牌业务场景

「百大兴趣族群标签」助力破圈拉新与种草转化

在越发复杂多变的市场环境中,品牌最常面临的问题就是如何在存量竞争中发掘全新的生意增长点?如何经营好用户关系,撬动成交提升?为此,「百大兴趣族群标签」为品牌和服务商探索并总结出两大应用场景:破圈拉新和种草转化。

破圈拉新:以兴趣为突破口,对目标人群精准定义和扩量

节点大促——兴趣/场景人群破圈拉新

在节点大促或爆品促销时,品牌经常会面临存量人群不足、流量吃紧的情况。

要想实现人群破圈,突破流量瓶颈,品牌可基于自身品牌和商品特点,对「百大兴趣族群标签」进行选取和自定义分析,在“本品人群-行业人群-跨类目人群”的破圈拉新思维基础上,拓展兴趣人群破圈方向,提升人群拉新效率和效果。

新品上市——新品人群定位&破圈

当品牌有拓品类/概念新品上市时,往往需要基于新品分析,找到更为精准的目标消费者,并予以触达。

品牌可基于新品特点和细分品类初步定位出新品TA人群画像,结合「百大兴趣族群标签」交叉分析,找到更精准的定位新品核心客群;并通过「百大兴趣族群标签」洞察出核心客群的内容与达人偏好洞察,提升新品投放效率的同时,也能有效降低前期投放试错成本。

品牌人群焕新

当传统品牌存在年轻化突围或品牌升级的需求时,如何准确找到最为契合的人群焕新方向并有效触达?

品牌可基于本品核心目标人群画像识别,结合升级或焕新品牌、产品价值点洞察,以及购买行为、内容偏好洞察,交叉「百大兴趣族群标签」,综合定位出全新的品牌核心策略人群。将新策略人群对比品牌现有人群,即可从中找出重点拉新拓展的方向,进行重点触达。

种草转化:以兴趣串联人群与内容、达人、商品精准匹配,高效种草转化

心智种草

高效种草是促成转化的基础,怎样通过“兴趣”强化种草,为品牌长周期转化和发展提供蓄能动力?

在人群方面,可对品牌A3人群进行分层分析,并结合「百大兴趣族群标签」进行交叉分析,找到高转化人群标签并圈选。并基于目标人群进行兴趣和内容偏好的再次拆解与分析,精准匹配内容、达人和商品,从而实现A3人群的定向触达与高效种草、拔草。

转化复购

针对品牌深度种草或已购人群,如何引导他们转化、复购?

对此,可以先基于A3、A4、A5人群以及品牌一方转化人群分析,结合「百大兴趣族群标签」交叉分析,找到高价值转化人群。再深度拆解人群兴趣,精准匹配内容、达人和商品精准投放,促进高效拔草与复购。

02「百大兴趣族群标签」应用三步走

巨量云图携手巨量算数将「百大兴趣族群标签」的产品化上线为品牌提供了新的人群分析和洞察视角,在实际应用中,为了更精准地通过「百大兴趣族群标签」实现破圈拉新和种草转化,往往需要对产品化的「百大兴趣族群标签」进行多轮自定义加工和提纯,找到与自身品牌、商品及营销目的更为相关的兴趣族群,并赋能人群洞察和营销投放。

为进一步拆解「百大兴趣族群标签」的实操应用过程,我们提炼出了三步应用法,通过数据工厂模块和巨量云图的深度联动,更高效、精准用好「百大兴趣族群标签」。

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