2021年中国品牌用户增长白皮书.pdf

0中国品牌用户增长白皮书2021年艾瑞与京东联合发布第二部分、承术：品牌成长三维营销模型和京东GOAL品牌用户增长方法论解析060607一、品牌成长三维营销模型二、京东GOAL品牌用户增长方法论01第三部分、践行：京东GOAL品牌用户增长方法论适用场景10102430一、精准用户识别与高价值流量获取二、品牌渗透率全面提升三、高价值用户识别与触达333436四、消费者资产的沉淀与管理五、增强品牌的用户活跃度六、促进品牌品类间营销价值输送3740七、提升会员忠诚度八、延展用户生命周期第四部分、谋势：品牌未来营销发展趋势44444546一、营销能力：三维覆盖，能力跃迁二、营销方法：法有定论，灵活取胜三、营销合作：全链打通，纵横兼备第一部分、起势：零售行业数字化进程加速目录01起势：零售行业数字化进程加速第一部分 起势零售行业数字化进程加速京东零售CEO徐雷提到：“零售是一个能够穿越经济周期的行业，疫情改变了零售领域所有现有玩家和未来玩家的发展路径，会使中国零售行业的数字化发展提速一到三年。”“在消费领域中，消费者的需求、注意力，以及品牌跟消费者沟通的方式、沟通的内容都发生了巨大的变化。消费群体越来越细分，下沉市场、银发经济、社区消费以及即时消费等也展示了广阔的增长空间。”“面对这一系列的变化，任何企业都要时刻保持紧迫感。不仅要关注当下、关注同行业，更应该关注消费者，以及跨行业乃至更大视角范围内的变化。这样才能始终保持警觉，做出更迅速的反应。”在线视频平台社交平台社交平台短视频平台电商平台新闻平台消费者短视频平台电商平台信息渠道购买渠道1用户信息渠道和购买渠道来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021.6 iResearch I据CNNIC与国家统计局数据显示，2020年我国网络购物用户规模达到7.8亿人，社会消费品网上零售额达到11.8万亿元，占我国社会消费品零售总额的30%，且占比逐年增加。大数据等各项技术的发展成熟及在线下消费渠道的快速应用，不断推进消费者线下消费行为数据的持续积累。数字化消费全渠道生态的逐步完善，为品牌开展全域营销奠定基础。31.634.737.840.839.217%21%24%26%30%201620172018201920202016-2020年中国社会消费品零售总额及网上零售额占比中国社会消费品零售总额（万亿元）网上零售额占比（%）4.75.36.17.17.864%69%74%79%79%201620172018201920202016-2020年中国网络购物用户规模及渗透率中国网络购物用户规模（亿人）2来源：CNNIC。2021.6 iResearch I来源：国家统计局。2021.6 iResearch I在此前提下，品牌营销应当更具有全局观和前瞻性，在制定用户拉新及运营策略、营销活动投放策略时，以动态发展的眼光与自身发展阶段相结合，立足现阶段发展需求，尽可能长远布局，才能够帮助品牌在升级迭代的过程中找到破局点，开启营销场景下的“第二曲线”，实现更为长期的营销效果。传统单维视角下的营销，多以广泛地触达消费者人群以获取流量、促进转化为核心营销目标。而随着品牌的成长阶段推进，获客成本的攀升和存量市场的激烈竞争，使得在单维视角下开展营销活动的盈利空间逐渐变少，大流量低转化的增长瓶颈出现，也推动着品牌加速从单维的流量思维向多维立体的精细化运营思维转型。多维立体的精细化运营思维核心，更具长周期的营销视角。品牌结合消费者画像标签、营销活动参与深度、营销转化效果等，不断推进和消费者的关系，深挖其在对品牌建立起认知（Aware）、吸引（Appeal）、行动（Act）和拥护（Advocate）的不同行为阶段下所具有的消费潜力及需求方向，同时结合需求挖掘消费者生命周期各阶段的不同价值。单纯的流量思维多维立体的精细化运营思维认知吸引行动拥护画像标签参与深度转化效果品牌3品牌精细化运营思维变化分析品牌当前发展阶段萌芽期成长期成熟期单一发展阶段营销策略多 阶 段 联 动 营 销 策 略破局点品牌营销场景第二曲线策略分析来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021.6 iResearch I全方位打造全渠道营销的方法和能力，形成全渠道营销平台，赋能品牌高速增长品牌基于自身发展周期制定营销策略的前提，是能够通过数据积累、技术实现及可视化展现等环节，对品牌的发展阶段进行有效的监测和管理，目前这种需求已经随着头部品牌的率先实践而逐步被满足，具体来看：1）准备期：随着品牌端数据的不断积累，以头部品牌为主力的品牌方开始基于自身的资金及技术能力优势，以搭建数据中台等方式对品牌内部数据开展系统化的管理，率先步入品牌数智化升级的准备期。2）赋能期：在数据有序获取、高效管理的基础上，越来越多的品牌利用自建或引入外部服务方、媒体方的人工智能算法能力等方式，分层精细化洞察消费者需求，并进一步获取营销策略制定方向的判断依据。当品牌进入数智化升级的赋能期，将逐步具备全发展阶段的营销需求洞察能力与策略制定能力。阶段一阶段二阶段三阶段四品牌端数据沉淀，为数据管理与分析打下基础搭建数据中台系统化管理品牌端内部数据结合人工智能算法进行数据的标签化归类及分析结合人工智能算法为营销决策提供判断依据沉淀管理洞察预见品牌数智化升级准备期品牌数智化升级赋能期4品牌数智化升级发展阶段分析面对线上去中心化的流量场竞争，全域化思维推动着公域“围墙花园”的打破进程，整合与转化公域流量，并对私域流量进行精细化运营的方式为品牌寻找到新的营销突破口。电商平台在促进消费者对品牌的认知、吸引、行动、拥护上形成了闭环，并具有搜索广告、展示广告、Social、IP等多元营销形式，是品牌高效开展全域营销的优质平台选择。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021.6 iResearch I5品牌全域营销策略分析现阶段，虽然消费者数据得到了一定程度的融合和打通，但渠道间数据的融合壁垒仍然较高，各渠道的数据总体较分散，品牌自行开展全渠道消费者运营存在着较大难度。而京东以服务方的身份，借助自身的渠道布局优势、数据洞察与分析能力、营销玩法整合与连贯能力等，助力品牌以消费者为中心，联动公域私域流量，打造全链路、全媒体、全渠道营销生态，实现全域营销。全渠道生态品牌全渠道营销策略分析公 域 及 私 域全域营销实现路径消费者品牌媒体认知吸引行动拥护讯息传递活动开展销售转化会员运营内容版块互动功能商城会员体系电商平台新闻资讯平台社交平台短视频平台在线视频平台来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制，京东。2021.6 iResearch I媒介媒体娱乐社交搜索办公生活出行购物数据用户消费决策行为流转品牌消费者资产渠道媒体京东消费者品牌一方数据02承术：品牌成长三维营销模型和京东GOAL品牌用户增长方法论解析6一、品牌成长三维营销模型中国经济目前正处于转型升级的新时期，在新消费者需求、新品牌竞争和新技术发展的共同驱动下，中国品牌营销领域涌现了诸多新机遇与新思考。第一，品牌正在不断提高对自身发展阶段的认知，以便针对自身所处阶段，制定对应的营销策略和用户运营策略任何品牌的发展都会经历从萌芽期走向成长期和成熟期，明确不同阶段的营销战略重心，有针对性的制定营销策略，才能全面提升品牌竞争力，保持持续增长。（1）当品牌在萌芽期时，目标消费群体覆盖率较低，品牌营销应注重扩大用户群，将提升消费者渗透率作为首要任务；（2）当品牌处在成长期时，加速市场扩张，提高市场占有率是业务增长的主要目标，用户运营的重点是在扩大用户群的同时，重视用户精细化运营；（3）当品牌处于成熟期时，需深度挖掘本市场业务增长空间或着手探索新市场，注重用户二次价值挖掘和忠诚度提升，探索新的增长机会。第二，品牌越来越重视消费者资产的积累和扩大，对用户进行全生命周期运营管理消费者资产是品牌珍贵的财富，随着各行业数字化水平提高，品牌越来越关注消费者资产的沉淀和积累，不断关注用户流量、用户转化、用户资产量、高价值用户、忠诚度和成长价值等，通过洞悉用户全生命周期的需求和特征，对用户进行全生命周期的运营管理。第三，搭建生态型流量体系，促进全域营销新生态融合，品牌不断提升营销效率全域营销新生态的打造，解决了品牌对消费者消费渠道碎片化，信息触达通道碎片化，消费体验碎片化的痛点。提升了场景，信息和人之间有效沟通的关联性和持续性。在整个全域营销生态融合的背景下，品牌不断提升以公域流量驱动为主的潜客拉新和以私域流量驱动为主的复购运营的营销效率。据此，我们提出品牌成长三维营销模型，以帮助品牌更加全面系统地落实营销战略，推动品牌持续成长。第二部分 承术品牌成长三维营销模型和京东GOAL品牌用户增长方法论解析来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021.6 iResearch I7模型展示品牌成长三维营销模型核心目标：业务增长品牌全域营销潜客拉新复购运营流量转化高价值用户资产量活跃度跨品类价值忠诚度成长价值品牌萌芽期品牌成长期品牌成熟期品牌全阶段用户全周期公域流量驱动私域流量驱动品牌成长三维营销模型二、京东GOAL品牌用户增长方法论1.京东GOAL品牌用户增长方法论的含义及指标拆解京东GOAL品牌用户增长方法论（简称“京东GOAL方法论”）是京东营销360推出的，以用户精细化运营为理念，利用京东数据优势和平台资源，打造的一套从数据分析、运营策略、到落地实施的品牌用户运营方法论，旨在帮助品牌更高效地实现用户增长。京东GOAL品牌用户增长方法论通过“用户精准定位、4A价值流转优化、用户高价值识别、海量数据标签化、用户分层运营、用户价值贯通、会员沉淀”等实践验证，探索出品牌成长三维模型下更具实操性的营销方法论，为品牌实现用户增长助力。品牌用户Group靶向人群定义核心人群，扩展多个目标人群Osmosis渗透增长在靶向人群组中，提升品牌4A及4A总量Advancing价值增长目标靶向人群组，提升消费者对品牌CLV值Loyalty忠诚增长在靶向组用户中，提升消费者对品牌忠诚度（转化为会员）Targeting品牌消费者增长=4A(品牌潜客/新客/老客)OCLV(用户未来价值评估）A品牌会员运营LXG目标人群XXGOAL 品牌用户增长方法论来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制，京东。2021.6 iResearch I8整个方法论分为四个步骤：（1）Targeting Group：靶向人群，即根据京东数亿实名用户的自然属性、社会属性、用户消费行为习惯数据，将人群科学聚类分析形成十大靶群，如都市家庭、小镇中产、都市Z世代等，该部分旨在让品牌找到自己在京东平台运营发力的核心人群，有效“识别核心战场”。（2）Osmosis：渗透率增长指品牌渗透率和转化率的提升，即从数量和质量出发，衡量用户运营的健康度。在此部分，品牌可结合数坊进行多触点布局，针对靶向人群在公私域高效提升渗透率和ARPU，扩大品牌4A消费者资产。4A资产是指对类目、品牌或SKU维度保持“认知（Aware）、吸引（Appeal）、行动（Act）、拥护（Advocate）”的4个状态人群，是京东进行用户精细化运营的基本概念，代表的是品牌和消费者之间的关系远近。（3）Advancing：价值增长，即在品牌用户中瞄准目标靶向人群，结合京东的数据算法能力，识别用户中长期价值，并通过持续运营对其加以提升。（4）Loyalty：忠诚增长，即致力于提升用户对品牌的忠诚度，搭建由高价值用户构成的私域品牌会员池。整合用户运营的工具和资源，促进会员高效招募和关系加深。建立产品成长矩阵模型展示品牌成长三维营销模型和京东GOAL品牌用户增长方法论潜客拉新复购运营流量转化高价值用户资产量活跃度跨品类价值深挖多品类需求Targeting Group靶向人群京东GOAL品牌用户增长方法论Osmosis渗透率增长Advancing价值增长Loyalty忠诚增长精准定位4A流转优化高价值识别海量数据标签化分层运营价值贯通会员沉淀价值延伸核心目标：业务增长成长价值忠诚度加速忠诚度跃迁公域流量驱动私域流量驱动识别用户成长阶段构建品类生态创新运营活动锚定运营渠道触点优化用户资产结构扩充用户资产量建立用户数据库导向性推送提高大额购买占比关注转化产品精准用户识别搭建会员体系优化运营内容高效增加流量池增加高价值流量灵活营销方式关注渠道触点品牌成长三维营销模型和京东GOAL品牌用户增长方法论来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021.6 iResearch I9方法论以洞察用户生命周期为基础，适用于不同发展阶段的品牌针对品牌实现业务增长的核心营销诉求，京东GOAL品牌用户增长方法论总结和提炼了具有较强普适性和可复制性的品牌营销底层逻辑，适用于不同发展阶段品牌的营销需求，既可以帮助萌芽期的品牌识别核心战场，提高投放效率；也可以帮助处于成长期的品牌提高优质用户资产量，实现品牌价值“质”的增长；还可以帮助处于成熟期的品牌深度挖掘用户价值，实现用户全周期价值增长。在京东平台更开放的全域营销新生态下，支持品牌探索增长之道京东市场营销与商业化中心旨在为品牌为提供一站式营销解决方案，品牌可充分利用京东站内外资源，线上线下数据打通，配合多样化的营销组合，全渠道多维度影响消费者，实现品效合一。京东GOAL品牌用户增长方法论为全域用户运营提供了有力的支持，在精准流量获取、转化效果的全面提升、高价值用户识别、用户资产的沉淀与管理、增强品牌的用户活跃度、促进品牌品类间营销价值输送、精细化加深会员忠诚度、用户成长价值挖掘与延长等场景下都为品牌提供了经过实践检验的营销解决方案。方法论使用灵活，根据品牌发展的不同情况和业务挑战，建议品牌从G（靶向人群）为用户增长探索的起点，与O（渗透率增长）、A（价值增长）、L（忠诚增长）协同使用。品牌营销场景GOAL精准用户识别与高价值流量获取品牌渗透率全面提升高价值用户识别与触达消费者资产的沉淀与管理增强品牌的用户活跃度品牌品类间营销价值输送提升会员忠诚度用户成长价值挖掘与延伸京东GOAL品牌用户增长方法论的协同作用来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021.6 iResearch I03践行：京东GOAL品牌用户增长方法论适用场景一、精准用户识别与高价值流量获取随着数字营销行业的蓬勃发展，品牌从粗放式流量获取转变为精细化用户运营，改变了过去的获客“低效化”和“低质化”，品牌营销更强调通过精准用户识别，高效扩大流量池，获取更多高价值用户，最终提高品牌营销的效率和质量，为品牌实现业务增长提供充足的源泉。京东GOAL方法论分别为“用户精准获取”和“高价值流量获取”两大目标提供了不同的应对策略和解决方案，首先品牌需要识别自身用户靶群，明确核心战场，后续才能有机会让每一颗子弹发挥到最大效力。在京东GOAL方法论中，京东根据全站用户特征聚类，形成十大靶群，品牌通过研究各个靶群购买结构分布、靶群购买增速、靶群购买渗透率等指标，结合品牌自己用户靶群分布情况和品牌策略，科学精准的选定品牌自己的核心用户群体，帮助品牌了解“谁买我”，为进一步精准获客和用户运营奠定基础。第三部分 践行京东GOAL品牌用户增长方法论适用场景京东十大靶群03 都市中产04 都市蓝领01 都市家庭02 都市Z时代05 小镇青年06 小镇中产07 小镇中年08 小镇家庭09 学生一族10 银发一族京东十大靶群来源：京东。2021.6 iResearch I10策略一：叠加类目标签与品牌策略相关指标下文将结合代表案例的具体分析，更清晰地阐述京东GOAL方法论在流量场景下的应用价值。在叠加类目标签策略中，品牌通过分析和品牌自身特点高关联类目的特征、跨品类人群属性特征和跨品类人群行为特征等，提炼形成适用于本品牌的用户标签组合。通过验证实践，这些标签有助于优化拉新效果、提升人群4A流转率，从而提高目标用户群的购买转化率，并可以复用于类目中其他品牌，推动类目增长。在十大靶群初步定位的基础上，京东GOAL方法论通过实践验证，探索出几大应用方向，帮助品牌进一步聚焦目标人群：（1）叠加类目标签与品牌策略相关指标；（2）叠加品牌自定义用户标签；（3）识别并叠加特定场景标签。这三个应用方向可独立使用，又可根据品牌实际业务诉求和痛点组合使用，最终目的都是协助品牌能够更加精准定位目标消费群体。靶群筛选和定位+十大靶群类目标签与品牌策略指标品牌自定义用户标签特定场景标签模型展示主要策略及对应案例用户精准获取高价值流量获取目标1叠加类目标签与品牌策略相关指标1）食品饮料2）个护3）美妆4）钟表5）计生用品6）母婴7）汽车用品策略及案例2叠加品牌自定义用户标签8）美容仪9）3C数码3识别并叠加特定场景标签10）家电1CLV模型识别高价值用户12）保健品11）食品饮料品牌精准用户的识别和获取靶群筛选和定位策略主要策略及对应案例11来源：艾瑞咨询研究院参考京东GOAL品牌共建案例研究绘制。2021.6 iResearch I品牌还可以针对品牌差异化营销诉求叠加其他品牌关注的业务指标，如用户货品偏好、用户购买行为、用户画像等，与选定的京东十大靶群中品牌目标靶群用户标签叠加，输出更高效的人群策略。案例一：伊利植选进军植物蛋白领域，叠加人群兴趣标签和类目标签，探索新品类人群心智品牌及项目背景介绍：如今健康成为食品领域的典型标签，植物蛋白饮品也迎来行业新风潮。从相关数据可知，近一年植物奶的线上消费增速超过300%，植物蛋白饮料的趋势强劲，势不可挡。伊利作为国内乳企巨头，开始进军植物蛋白领域，推出植物营养品牌伊利植选，重点打造植选无糖纯植物基领导品牌。但作为一个新品类，品牌用户资产尚小，精准挖掘核心价值人群难度较大。靶群购买结构分布靶群购买增速高 显 著 靶 群标 签十 大 靶 群识 别 与 定 位靶群购买渗透率品牌高关联类目跨品类人群属性人 群 站 内行 为 分 析跨 品 类 人 群标 签 识 别跨品类人群行为选定用户标签输出流量获客策略形成人群投放包策略跨行业复用精准定位“-伊利集团总裁助理&电子商务公司总经理 王东军植选作为伊利强势打造的植物基领导品牌，市场潜力大，但是作为新品类，如何快速破圈实现品、效、销共振，成为一个需要迫切解决的问题。这次植选参与京东GOAL 数据共建项目，有效地探索了植选的核心价值人群。期待未来与京东针对人群上有更多应用场景，提升消费者用户体验，实现互利共赢。12叠加类目标签策略来源：艾瑞咨询研究院参考京东案例研究绘制。2021.6 iResearch I策略：1、植选的消费群体在京东十大靶群中，主要集中在都市家庭、小镇家庭、都市中产和小镇中产人群，结合品牌策略和品类特征，叠加了“轻食代餐”、“运动营养”、“减肥塑身”等相关类目标签；基于人群显著属性和兴趣偏好分析后再次叠加健身、爱好咖啡，烘培，零食，爱下厨等细分标签特征，进一步形成细化靶群标签；经过实践和验证，最终形成植选的三大主力核心人群（健身人群、精英白领、精致妈妈）和机会拓展人群（学生一族）。2、人群的应用还需回归业务场景，此次测试结合植选品牌赞助综艺、代言人等权益，通过微信朋友圈、新浪微博等站外广告全网曝光，将伊利数据与京东数据通过数坊融合，并匹配植选定制化靶向人群，进行不同场景素材的A/B测试，将有效信息与植选定制化靶向人群进行再次营销触达，最终达到降低拉新成本的目的。效果：1、测试期间成交人数环比增幅165%，且新客成本下降55%；老客回购提升显著，提升了232%；4A用户资产增长25%，伊利植选品牌核心用户占比提升明显。2、通过媒渠合一的策略，整合植选综艺、代言等品牌资源，并在电商内做闭环营销，测试期转化率提升63%。13方法论实践策略来源：艾瑞咨询研究院参考京东GOAL品牌共建案例研究绘制。2021.6 iResearch I案例展示识别品牌核心人群和机会人群案例二：滴露叠加人群特征标签，形成品牌定制化类目人群品牌及项目背景介绍：滴露品牌以其消毒类产品被用户所熟知，在向精细化和个性化用户运营转型之际，滴露亟需更精准的识别机会人群。策略：品牌运用京东十大靶群定位目标用户时，不仅仅关注品牌自身在十大靶群的分布和渗透率，同步还关注渗透率的方差值。方差值代表了品牌用户在各大靶群渗透率的差异化程度，数值越大，差异越明显，因滴露在京东十大靶群上的人数渗透率方差较小，于是滴露品牌通过以下方法，对人群特征进一步分析，最终找到适合品牌的目标人群。首先通过人群画像特征的同比变化均值确定具体分析特征，与品类画像的TGI对比特征差异，判别滴露消毒液显著性特征标签，以十大靶群结合年龄、城市线级、购买力等显著特征标签形成细分人群，再通过销售额增长率和销售额渗透率进行核心人群判别，延伸出新都市中产、新小镇中产和小镇家庭做为核心机会人群。效果：滴露在消毒液品类营销提效上，新小镇家庭及新小镇中产更偏好利益点吸引，销售额占比增长率提升30%以上，新都市中产更突出产品功效等符合靶群心理需求的文案，销售额占比增长率提升13%，且扩充了品牌用户资产。14识别品牌核心人群和机会人群案例三：助力杜蕾斯事半功倍跨类目拉新品牌及项目背景介绍：杜蕾斯在京东避孕套类目中生意体量较大，拉新成本在日益增高，如何在拉新上做到降本增效，来带动品牌用户持续增长，是一个亟需解决的问题。策略及效果：杜蕾斯基于目标人群在十大靶群分布和特性，结合类目消费行为的关键标签(性别、婚否、有无孩、年龄等），构建形成十余个类目人群，继而从中筛选出增长高，转化快的优质人群，再结合不同核心人群的特征制定差异化人货匹配策略，分场景投放推广。最终取得了较好的拉新效果，投放当月和上月环比，品牌拉新人数上升14%，品牌拉新成交金额上升19%，类目新客人数上升15%，竞品新客流入量上升14%。来源：京东GOAL品牌共建案例。2021.6 iResearch I案例四：卡西欧精准定位新品人群，成功打造新品品牌及项目背景介绍：卡西欧的代表产品多为手表，行业重点款对品牌整体增长的带动性较强，而卡西欧以及行业品类均面临明星产品销售热度下降的问题；探寻新品机会点，成功打造爆品是卡西欧当下的核心诉求。策略及效果：由于卡西欧所在类目和传统快消类目的差异较大，存在低复购和宽价格带等类目特征，因此卡西欧在识别目标用户时需做更精准地细分。在新品洞察前期，纵观行业多价格带新品趋势与品牌的基本盘走向，锁定1000-1500价格带的优势机会靶群“小镇中产、都市Z世代”作为品牌新品的击穿人群。在新品转化和蓄水期，通过京东TMM和MTA多触点归因工具的应用，优化资源的布局和产品的投放周期，最终引导新品销售额目标完成率109%，对品牌新客用户增长达113%。通过GOAL方法论的实践，结合新品培育模型，从新品上市-蓄水-爆发-稳定的全周期，卡西欧将新品培育数字化、可视化，为新品孵化与评估提供指引，也为平台数字产品模块优化提供建议与思路。15案例五：帮宝适跨品类拉新，获得新增长品牌及项目背景介绍：帮宝适是美国宝洁公司旗下的婴儿护理品牌，也是全球知名的纸尿裤品牌之一。基于优化品牌4A资产的营销需求，帮宝适联合京东通过站内站外拉新来优化品牌4A资产结构。策略：跨品类拉新是帮宝适乃至纸尿裤品类拉新的机会。帮宝适通过分析未购买纸尿裤妈妈的购物行为，确定在母婴类目中的跨品类拉新机会，同时量化各目标人群的市场潜力，制定和实施跨品类拉新策略。除了在母婴类目跨品类拉新，购买帮宝适的人群在一些非母婴类目上也有较高TGI，可以考虑将其作为拉新目标人群的补充，最终通过“人-货-场”匹配分析，指导帮宝适跨品类拉新的具体执行计划。效果：本次投放结果显示品牌新客广告效率提升128%，并为品牌带来了1.6万新用户，拉新人群精准性提高，也提升了拉新效率。案例六：美孚结合靶群新老客特征对比，筛选显著共性标签品牌及项目背景介绍：美孚做为汽车机油品类的头部品牌，随着业务体量的提升，拉新成本在日益增高，如何在拉新上做到降本增效，来带动品牌用户持续增长，是一个亟需解决的问题。故需挖掘平台核心人群以及潜力人群，找到增长机会，进一步提升品牌在汽车机油类目的渗透。策略：美孚以渗透率和占比作为衡量标准，最终锁定家庭人群和中产人群为核心人群，通过对比“京东有庞大的母婴人群，可其中纸尿裤类目的渗透率仅有24%，如何更精准地为纸尿裤类目乃至母婴品类拉新，是不容忽视的机会点。这次参与京东GOAL方法论的共建，我们基于对尿裤人群和大母婴人群、其他非母婴类目人群的洞察，运用数坊消费行为标签和实时建模工具，成功提高了广告投放的精准性，提升了拉新效率。“-帮宝适消费者与市场研究部高级经理 Vicky Zheng来源：艾瑞咨询研究院参考京东GOAL品牌共建案例研究绘制。2021.6 iResearch I案例展示美孚投放效果展示案例七：精准定位目标靶群，叠加用户特征标签，提高欧珀莱在三四线城市市场占有率品牌及项目背景介绍：作为深耕中国多年的护肤品品牌，欧珀莱近年新客占比偏低，通过分析市场地域分布情况，发现品牌在“三四线城市”中有较大发展空间，品牌需进一步探索人群特征，拓展“三四线城市”市场。策略及效果：欧珀莱结合品牌市场目标，先根据对“三四线城市”用户标签分析的结果，在京东十大靶群上选定品牌目标靶群，然后在目标靶群基础上叠加了不同产品线标签、用户的特征标签和用户的行为标签等，实现有效聚焦，经投放测试，广告投放ROI提升23%+，品牌核心类目成交用户数的行业排名明显提升。“欧珀莱深耕中国市场26年，致力于开发出更加先进的肌肤护理技术，也形成了对不同年龄段中国女性肌肤问题的深刻洞见。随着在京东美妆中生意体量逐渐扩大，针对狼多肉少的市场现状，拉新增长乏力，成本日益增高，品牌亟需拓展新的客群方向，寻找新领域的渗透机会，扩增品牌人群资产量级。通过此次参与京东GOAL方法论的共建，瞄准品牌的精准靶群，实现快速市场下沉，达成基于品牌靶群的价值深挖、协同投放精准落地。在这个过程中，基于京东GOAL方法论碰撞出更多的关于新的客群方向的火花与思路。未来欧珀莱仍将以用户为中心，为其提供更超预期的产品与服务。-欧珀莱品牌EC事业部部长 高凯16美孚投放效果展示来源：京东GOAL品牌共建案例。2021.6 iResearch I核心靶群新老客的多维度标签，如用户兴趣特征、用户消费行为、用户基础画像、及与用户车辆相关情况等，选择有显著共性的标签进行组合，输出更全面的人群策略。效果：四组靶向人群渗透率均明显提升，且高于汽车机油类目整体渗透水平；投放测试组4A流转率、拉新转化等指标均高于非靶向人群投放组，整体ROI较对比期增长57%，且为品牌增加了大量中长期高潜转化用户。策略二：品牌自定义用户标签品牌和产品不同成长阶段存在差异化营销需求和痛点，除了在靶群标签数据中精准定位用户外，品牌也可自定义用户标签，为用户精细化运营策略提供强有力的辅助。该策略可适用于以下品牌成长阶段：（1）新品牌或新品类产品；（2）定位较为细分的产品和品牌；（3）自身数字资产积累较少的品牌；（4）希望更深入运营用户的成熟品牌。自定义用户标签首先分析已购用户的显著人群标签，再基于业务假设确定筛选切分因子，最后基于切分因子构建和优化。同时，自定义用户标签，构建靶群时要遵循MECE原则（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive），即相互独立，完全穷尽，这样可以保证靶群的普适性、规模性和可区分性。案例八：雅萌美容器自定义用户标签，建立品牌与类目的专属人群品牌及项目背景介绍：雅萌为新晋品牌，且定位高端，其目标购买者在京东十大靶群中的用户渗透率总体偏低，仅在都市中产和都市家庭两类靶群里拥有超过5%的用户渗透率。因此，雅萌直接开展品类靶群渗透的难度较大，而需要在十大靶群的基础上寻找品牌和品类专属的人群标签，来制定更精准的人群策略。策略：雅萌在运用京东GOAL方法论自定义用户标签时，首先从品牌历史已购人群出发，梳理雅萌购买人群数据，形成人群标签，再运用弹性网络回归算法分析所有标签，从而搭建出品牌人群矩阵，通过对比分析人群体量及增速验证人群的价值，最后结合人群表现及品牌特征确认品牌的专属人群，建立品牌的自定义类目人群。效果：通过对自建靶群的持续运营，全店90%的购买份额由自建靶群的人群贡献，其中核心人群购买占比高达51%。同时，对于美容器这一特殊类目来说，该专属人群标签还可以在同类目中复用，拉动类目增长。案例展示欧珀莱靶群识别17欧珀莱靶群识别来源：京东GOAL品牌共建案例。2021.6 iResearch I案例九：戴尔叠加类目人群属性与用户场景化心智分析，生成品类人群标签品牌及项目背景介绍：戴尔作为笔记本和游戏本的代表品牌，多款产品树立了行业标杆。在目前的发展阶段，品牌期望打造靶群运营的追踪体系，促进靶群增长和排名提升，进而实现生意提升。策略：戴尔在构建本品类人群标签时，结合了用户画像（如用户性别、会员等级等）将十大靶群细分至品类人群，再基于各细分人群在全网的消费行为，合并心智相似的人群，建立类目人群矩阵，并综合各细分人群购买人数占比及增速，识别品类重点运营人群。在此基础上综合考虑人群基础画像、人群场景偏好和人群品类偏好，探索每个品类人群心智，最终形成品类人群立体画像。效果：经实践验证，由于构建品类人群时考虑了该类目特点，故用户转化表现基本优于叠加标签前的靶群，同时戴尔依据各品类人群的综合得分，归纳总结出了投放效果最优的TOP6 品类人群，为今后品牌的精准投放提供参考价值。案例展示雅萌美容仪类目8大品牌人群分析总结18雅萌美容仪类目8大品牌人群分析总结来源：京东GOAL品牌共建案例。2021.6 iResearch I策略三：识别特定场景标签案例展示品类人群画像汇总在用户需求多变且选择多样化的市场环境下，尤其是针对多产品线的品牌，除了识别品类和品牌核心人群之外，洞察特殊场景下消费者的需求，并制定针对性的沟通策略，才能高效转化用户。京东GOAL方法论提供了在不同场景下用户需求识别方法，通过分析特定场景中用户画像和用户行为等信息，细化用户场景化标签，根据业务需求可进一步和类目标签、业务标签等叠加使用，灵活满足不同品牌的营销需求。案例十：装修场景人群洞察和精准触达，助力美的提升高端冰箱投放转化效率品牌及项目背景介绍：美的冰箱通过大量广告投入，获得了高端冰箱的部分市场份额。然而，当前人群转化效率不能支撑高端冰箱业务健康地持续增长。因此品牌亟需找到更加精准的购买潜客，进一步提高转化效率。策略：哪些装修人群更有可能购买美的高端冰箱，是该案例研究的核心问题。首先，通过特征工程，从京东提供的多种标签中识别出购买高端冰箱的装修人群的优质特征（标签及其枚举值）；然后，以美的高端冰箱购买人群为正样本，采用GBDT随机森林建模，判断上述优质特征对购买的贡献程度；最后结合业务经验，选出贡献度高的特征，形成美的硬装/软装人群圈选逻辑。美的和京东是战略级合作伙伴，带给消费者更好的品质生活，是美的一直以来的追求。如何找到核心潜在用户，是我们非常关注的话题。这次参与京东GOAL方法论的共建，通过靶群定位结合用户特征建模方法，获得了较好的拉新效果。未来还会在高端品靶群挖掘方向上继续探索。“-美的中国区线上运营平台部长 张海龙19品类人群画像汇总来源：京东GOAL品牌共建案例。2021.6 iResearch I案例展示GBDT随机森林建模，识别场景化人群特征案例十一：建立精准营销标签，助力德芙年货场景高效拉新品牌及项目背景介绍：德芙长期在节日营销场景上深耕，但近年来在潜在目标人群触达和转化方面越来越具有挑战，传统春节对品牌业务增长更加重要。因此德芙与京东超市联手参加S级营销活动“品类风暴”，运用京东GOAL中叠加标签的方法，挖掘精准营销标签，帮助品牌重构特定场景的拉新方法论。策略：德芙在靶群定位上重点应用了两个方法：叠加特定场景（年货）标签和跨品类标签，共同完成精准标签输出。（1）叠加特定场景标签：首先在年货节营销场景下，锚定“送礼”和“招待”两大场景，并据此总结出年货节用户标签，如有送礼需求的用户、使用红包的用户、搜索年货的用户、有招待偏好的用户等，同时通过分析购买德芙用户占年货节标签用户的比例，筛选出较高品牌转化率的用户共性标签，分析年货标签中各靶群占比情况，最终将靶群标签和场景标签进行组合，形成精选标签进行投放。（2）叠加跨品类标签：跨品类标签主要来自两个方面，一是和品牌高关联类目，如食品饮料和糖巧类目标签，二是和本次品类活动联合的类目，如母婴和个护标签，通过对类目靶群和以上两个跨品类标签的洞察，提取共性人群标签，输出标签和投放策略。效果：建模生成的装修人群投放效果优于装修相关类目购买人群，ROI提升68%，实现了对装修人群中高端冰箱购买潜客的精准识别。20GBDT随机森林建模，识别场景化人群特征来源：京东GOAL品牌共建案例。2021.6 iResearch I案例展示靶群x标签策略输出效果：经投放验证，靶群人群拉新率和客单价分别高出常规人群28%和7%；4A资产和4A流转率增长均超100%；其中靶群叠加品类标签后，糖巧CVR和食品饮料ROI分别提升20%和14%，靶群x母婴标签拉新率高达45%，可作为跨品类拉新新方向。品牌高价值流量的识别和获取京东GOAL方法论引入了CLV（Consumer Lifetime Value）模型助力品牌识别高质量流量。CLV算法模型是基于丰富的全链路用户特征与行为数据，通过机器学习算法，预测用户未来一年在京东平台对品牌贡献的价值。通过运用CLV模型，品牌可以解析中长期高价值人群，获取品牌高价值人群的标签和用户特征，指导品牌在触达核心目标人群的基础上，进一步触达其中高价值用户，为品牌带来长期的增长。21靶群x标签策略输出模型展示CLV模型流程分析在既有用户中，根据品牌需求，小范围识别高价值用户作为目标人群目标人群确定用户画像、关联类目特征、产品偏好、渠道触达偏好等维度高CLV特征分析人群特征汇总，并通过数坊直接获取有相同特征的人群进行投放高价值用户特征汇总建立用户价值矩阵，识别用户分层，输出高价值用户拓展策略高价值用户拓展策略输出CLV模型流程分析来源：京东GOAL品牌共建案例，艾瑞咨询研究院参考京东GOAL品牌共建案例研究绘制。2021.6 iResearch I模型展示CLV特征分析方法及维度方法一画像特征关联类目特征产品分布特征渠道分布特征方法二目标人群比对全网放大分析维度分析指标高CLV人群标准差标签人群浏览转化率跨类目人群本品浏览转化率跨类目人群本品投放渠道点击转化率品牌自身产品购买TGI渠道-吸引（A2&A3）流转率数坊人群放大功能在使用CLV模型识别高价值流量时，目前探索有两个使用方向：方法一：通过对比分析画像特征、关联类目特征、产品分布特征和渠道分布特征等，勾勒出品牌高价值用户的全貌；方法二：筛选品牌高价值用户作为种子用户群，在平台人群中lookalike放大人群，实现更大规模高价值用户获取，为品牌高价值用户池带来活力。22CLV特征分析方法及维度案例十二：Move Free锚定品牌高CLV人群，有的放矢扩展潜在高价值用户群品牌及项目背景介绍：Move Free是美国专业关节健康护理品牌，在中国市场急需拓展市场份额。高质量新客拓展迫在眉睫，品牌希望通过CLV模型，探索高CLV人群特征，助力新客拓展。策略：Move Free利用京东GOAL方法论中的CLV模型，叠加使用方法一和方法二，圈选、放大及分层运营品牌高价值人群，以高价值用户为目标用户，引入多重判定标准，对比用户画像、高关联类目、目标用户标签等维度，拓展研究高价值用户特征，总结出更加丰富立体的高价值用户标签，为品牌形成高效转化的运营策略奠定基础。“Move Free作为专业关节健康护理品牌，同时也是京东骨骼健康的品类舰长，如何能够在获客成本逐步攀升的当下，更好的进行品类教育与品牌拉新，是目前的一个主要任务。2020年是曼伦电商的第10年，也是曼伦电商重大变革年。我们需要紧跟市场的变化与方向，在自身创新与平台助力下，利用数据驱动业务效能的提升，实现品牌用户持续增长。这次通过与平台共建GOAL项目，进行品牌高价值人群探索，在更好的衡量与提升获客ROI上有了一定尝试与沉淀，期望接下来能够有更多的思考与实践，实现用户增长新突破。“-Move Free COO 代玉利来源：艾瑞咨询研究院参考京东GOAL品牌共建案例研究绘制。202