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大数据指导品牌资产度量与优化?SCI品牌力模型了解吗?

发布时间:2022-01-13 09:26:58 文章来源:SCI论文网 我要评论














  “中国已经从流量型增长进入到品牌型增长阶段”,凯度集团大中华区总裁暨凯度Brandz全球主席王幸在前不久的引擎大会2022上如是说道。根据凯度的研究,品牌中长期销售额中有70%是由品牌资产拉动的。回首2021年,品牌资产成为行业最受关注的热词之一。
  
  拥有敏锐直觉的人已然发现,品牌资产已成为未来增长的护城河。而当品牌变成一种“资产”,其价值的度量也十分必要。因为如果不能被衡量,就没有复利、不可优化。在今年的引擎大会上,巨量引擎发布了SCI品牌力模型,通过品牌规模、品牌效率和品牌形象三大指标体系科学度量品牌资产。会后,TOP君与巨量引擎营销科学度量产品负责人孟慶晗聊了聊,为大家带来数字化时代品牌度量的一点思考。
  
  当品牌度量走进理性时代
  
  品牌价值的度量问题一直是营销界公认的“哥德巴赫猜想”。有人看声量,有人看销量,有人看调性,有人看形象。正是如此多元化的理解,让品牌这个概念如同“虚无缥缈的精神信仰”立足于广告营销界,不可明说,不可触摸,不可量化,亦无法优化。
  
  说起品牌度量,大多先进方法理论都起源于欧美。20世纪末,品牌资产的概念就已经在行业内引起广泛关注。“品牌资产鼻祖”戴维·阿克将品牌资产拆解为忠诚度、知名度、感知质量、品牌联想和其他品牌专属资产(如专利、商标等)五大要素。
  
  衡量各个要素的方法通常以小样本调研为主。这样的拆解方式确实让品牌资产的轮廓变得更加清晰,不过具体到实践上,小样本调研所获得的信息只能体现品牌资产的某一切面,度量的依据归根结底还是那些“说不清道不明”的感觉,一如盲人摸象,人们都知道有头大象坐在那里,但没有人看到过大象的全貌,更别提称一称它到底几斤几两。
  
  几十年后的今天,一场数字化浪潮为品牌度量带来了重塑的机会。用孟慶晗的话说,这是一件“天时地利人和”的事情。蓬勃发展的互联网业态下,人类情感的表达随即转化成网络上的一次次点击、浏览、喜欢和评论,被记录和留档...大数据突破了小样本的桎梏,能够更加客观、全面地捕捉到人类的态度和喜好。与此同时,互联网增长趋缓,企业也在经历从流量思维到经营思维的转变,精细化运营让每一笔预算都精打细算,品牌度量势必要在数字化语境下被重新审视。
  
  这些变革不约而同地将品牌度量推向了理性时代。孟慶晗认为,其间最大的变化就是品牌资产与生意的相关性,“过去大多数品牌还是以声量或调性去看品牌力,用小样本调研来了解品牌形象,很难有一个完整的视角去思考品牌力到底是什么。现在品牌非常需要一个稳定、定量的指标体系,去指导他所做一切的意义是什么,从短期到长期。”
  
  这正是SCI品牌力模型的推出契机,事实上也是极具划时代意义的产物。如果说以增效度量为代表的一系列工具方法让广告主开始科学地衡量某一切点的品牌效应,那么SCI品牌力模型则是从整体视角体系化地度量品牌价值,从短期营销到长期经营,让品牌度量真正进入理性时代。
 
  品牌数据化
 
  SCI品牌力模型
  
  让一切“虚无缥缈”有迹可循
  
  “品牌力总是虚无缥缈的”,这是孟慶晗谈起品牌度量的最初感受。如今,在营销科学团队的努力下,当年的“印象派”已然变成了“写实派”。
  
  “SCI品牌力模型其实是将短期与长期指标进行了整体的融合和升级,让品牌能够清晰知道平时的优化动作对品牌长期发展产生了哪些影响”,孟慶晗说道。模型拆解开来便是品牌规模、品牌效率和品牌形象三个主要指标体系。
  
  品牌规模可以理解为种草规模,决定了品牌的基本盘。品牌投入越多,所能匹配到的种草人群也就越多,生意的上限就越大。度量品牌规模的指标体系是关系资产,即巨量云图O-5A模型。在科特勒的5A理论基础之上,巨量云图O-5A模型根据品牌后链路数据(A4购买)将前链路人群的不同行为按照转化几率依次分层为A1(了解)、A2(吸引)、A3(问询),并在A1之前补充O潜在机会人群。因此,A1-A3的人群数量足以体现品牌前链路的种草能力。
 
  SCI品牌力模型
 
  在巨量云图,品牌可以通过对比头部企业了解自身种草水平。例如如果发现A3相对较低,就可以对核心人群进行分析,推送感兴趣的货品、内容来扩大A3人群,实现“种收平衡”。
  
  当然,投入多不代表盈利多,因此品牌效率也很重要,即品牌的转化能力。在巨量生态内,内容是商业的母体,选择适配的内容赛道往往能有事半功倍的效果。因此团队将内容与生意相关联,推出了内容资产分来诊断品牌的内容资产分布健康度情况,指导品牌选择合适的触点、达人、创意等,补齐短板,提升ROI。
  
  最后是品牌形象,关系到品牌的溢价能力,让消费者更加信任品牌。具体而言,针对核心影响的受众,挖掘正负评关键词,明确创意方向、内容卖点、拍摄形式等,影响核心受众感知,主动管理口碑。
  
  整体来看,三大指标体系都从不同层面影响整体生意的增长,这也意味着SCI品牌力模型下的所有指标都能在某种层面上指导生意的经营,实现品牌的可量化。与此同时,兼顾长期与短期的指标体系也使得关系资产、内容资产被有效沉淀下来。正如孟慶晗所说,这些指标体系在平时的经营和营销动作中都能够串联在一起,互相联通,让“虚无缥缈”的品牌力最终落地成实实在在的执行动作,实现可优化。
  
  可量化、可沉淀和可优化,也形成了品牌度量理性时代的新标准。
  
  科学度量品牌力,凭的是哪些“力”?
  
  从调研公司到广告监测机构,品牌力的度量最初更多由第三方机构掌控。近年来,随着数字营销能力的发展,越来越多平台也参与进来。SCI品牌力模型背后的科学性,其实主要依赖于巨量引擎独有的数据和技术能力。
  
  首先是数据力。平台拥有的海量数据突破了小样本调研的限制,丰富的数据类型能够实现生态内全链路的打通。这意味着平台的数据质量往往更优,能够灵活满足广告主多元的度量需求。比如定向选取某一群体进行调研,如果数据量不足,质量不够精准,洞察结果乃至后续策略制定就会有很大偏差。
  
  其次是技术力,即度量的方法论与模型。严格意义上讲,大数据并不能直接带来真相,扎实的度量模型和方法论才是让结果更加科学、可信的关键。举个简单的例子,数据显示,国外某一沿海小镇的鲨鱼袭击次数与冰淇淋销量呈正相关,但如果仅凭此就得出鲨鱼袭击导致了冰淇淋销量增加的结论就会非常不严谨。从营销科学角度看,两者只能证明具有“相关性”,无法验证“因果性”。
  
  同理,在如今触点极度分散的当下,在流动的大数据中看清哪些是相关关系,哪些具备因果关系,才能客观审视营销投入的价值,做到精准优化。这就需要依靠度量方法论与模型的能力。作为国内最早投入营销科学领域的平台,巨量引擎已经积累了增效度量这一科学的度量方法和SCI品牌力模型,扎实的技术能力与持续投入都是打造先进度量能力不可或缺的要素。推荐阅读:出版的教材可以算是科研成果吗
  
  最后是应用力。品牌度量的核心价值是可优化。在巨量引擎平台上,平台的度量能力并不局限于一次客观的调研结果,而是从宏观的经营层面到具体的营销动作都能提供一系列方法论及工具帮助广告主度量和优化。宏观经营层面,通过SCI品牌力模型,指导企业决策层科学制定年度规划及预算分配。营销层面,巨量云图也同样提供一系列度量工具在投前规划、投中优化、投后复盘给予确切支持,让每一次营销投入都能带来确定回报。
  
  事实上,这也与今年引擎大会的主题“ONE”相吻合,营销经营一体化的趋势背后,相应的度量能力也在升级,从整体的策略规划到具体的投放执行,从SCI品牌力模型到一系列细分的度量工具,巨量的度量体系正逐渐走向完善,带来更多确定性的增长。

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