大規模なマーケティング キャンペーンでは、ブランドの声をサポートし、販売チャネルへのトラフィックを増やすために、必然的に多額のマーケティング資金が必要になります。 メディアの購入価格はますます高くなり、効果的な新製品の価格は長い間100元を超えています。マーケティングプロジェクトによってもたらされる新規顧客の潜在的価値やブランド露出価値は、プロジェクト期間中には実現できません。 618やダブル11などの業界の主要プロモーション期間中は、競合製品間で激しい価格競争が繰り広げられます。自社ブランドが市場を占有するため、あるいは自社の地位を他社に奪われないようにするために、ブランドは販促のために値下げせざるを得ず、商品の利益は極めて低い水準にまで圧迫され、あるいはマイナス利益での販売を余儀なくされ、企業の粗利益率を低下させています。 マーケティングキャンペーンと電子商取引業界のプロモーションが同時に衝突し、着地した場合、どのように突破して利益ポイントを見つけることができるでしょうか?大規模なプロモーションプロジェクトは長期的な価値しかもたらさず、プロジェクト自体からの利益は期待できないということでしょうか? マーケティングキャンペーンを収益性の高いビジネスに変える
戦略のバランスポイントを見つける: データ統計を通じて妥当な範囲を推測し、目標を通じてバランスポイントを調整します。 411 周年記念式典を例に挙げてみましょう。
通常、過去の大規模プロモーションの爆発係数と通常売上、有効ユーザーベース、大規模プロモーション前の通常売上を比較して、最高値と最低値を推定します。 たとえば、2019 年の 411 プロモーションの売上を予測したいとします。 まず、前年のダブル11の爆発度を最高値とし、ダブル12の爆発度を最低値とします。次に、過去数年間の 2 つの主要なプロモーション間の有効ユーザー プレートの成長率を調べます。たとえば、2018 年の 411 期間中の有効ユーザー プレートは、2018 年の新年フェスティバルと比較して 30% 拡大しました。2019 年の 411 に基づいて、2019 年の 618 の有効ユーザー プレートのサイズを大まかに推定できます。 したがって、「2019年の411周年記念前の日次売上爆発係数と有効ユーザー増加係数」に基づいて、このプロモーションのおおよその売上範囲を大まかに推定することができます。
粗利益率は比較的制御可能な値であり、利益を上げる最大の機会でもあります。 当社では、通常、名目粗利益率と値引き率に基づいて粗利益予想を見積もり、商品の販売構造に応じて微調整を行います。 名目上の粗利益率は一般的に安定した値です。割引率を下げれば粗利益率は上がります。したがって、大規模なセールが始まる前に、通常は以前の大規模なセールに基づいて割引率を決定します。競争状況と独自の在庫構造に基づいて、サイト全体の割引の深さと製品推奨戦略を策定します。 推奨商品を調整することで、商品の販売構造を調整します。例えば、粗利益率の高い商品を推奨すると粗利益率は高くなり、そうでない場合は粗利益率は低くなります。
「売上高の増加」と「粗利益率」が大まかに確認できたら、損益分岐点に達するためにどれだけのマーケティング費用をかけられるかを計算します。支出が収入をカバーするのに十分でないことがわかった場合は、戦略を調整し、戦略的に利益モデルを開発する必要があります。 実行中に戦略が効果的に実施されていることを確認する 戦略が策定された後、いくつかの質問が出てきます。
マーケティング費用を使う場合は、効果を重視します。 たとえば、広告アライアンスは CPS と CPA を使用して成果を上げますが、ブランド PR はコミュニケーションを活用するための支点として創造性を活用します。 マインドコミュニケーションは、キャンペーンの効果を高める役割を果たす必要があります。キャンペーン中に純粋なマインドコミュニケーション作業が多すぎると、投資が無駄になる可能性があります。 効果的なチャネル配信作業に関しては、短く迅速な配信テストを通じて、最適な配信チャネルを選択し、非効率的なチャネルを削除することができます。資金を無駄に浪費するよりは、資金が足りないほうがましだ。 チャネル選択後は、ABテストを通じて配信戦略やトラフィック獲得戦略を継続的に最適化します。成長テストを通じて高品質な配信戦略が導き出され、この成長戦略はすべての配信チャネルに迅速に展開されます。
割引の深さを制御し、製品推奨の重みを調整することで、粗利益率を制御します。 記念日のお祝いを例に挙げてみましょう。 過去のデータを基に、サイト全体の割引率とコンバージョン効果のバランス、および各商品の割引率とコンバージョン効果のバランスを算出し、粗利益に最も貢献する割引率で商品を割引します。次に、フック製品を見つけて、超低額の割引を提供して、イベント割引の認識を高めます。 また、セール時のトラフィック配分戦略を最適化することで、粗利貢献度の高い商品の推奨ウェイトを最大限高めることができ、粗利の高い商品が優遇される販売構造になります。
最後に、販売シナリオの構築により、1UV 値 (コンバージョン率と平均注文額の総合的なパフォーマンス) を最大化し、販売シナリオにおけるユーザーの平均注文額、コンバージョン率、再購入率、さらには分裂のないトラフィックを増やすことができます。 優れた実行力こそが常に成功への唯一の道であると信じています。 著者: 王奥大 WeChat公式アカウント:9階、Bエリア、乾物店 |
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