消费者|MarTech营销数据闭环：数据应用用户|产品|36氪|数字化|运营|机

编辑导语：MarTech是营销数字化转型进程中更侧重技术的概念输出。在整个营销生态当中，能够用到的营销系统或软件都可以被称为MarTech。本文就MarTech 营销数据闭环在数据中的应用。推荐对MarTech感兴趣的用户阅读。

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在数据洞察一文中，我介绍了大量原始数据如何化繁为简，变成业务能够看懂的信息，好比把食材做成大餐，那么大餐在哪里吃呢？在家里，还是在高端餐厅？这就是数据应用，他确定了数据的使用场景。
营销数据都是关于人的数据，颗粒度可粗可细，可以适用大量场景。本文会介绍品牌企业典型的几个应用场景及使用部门。
一、目标市场分析通常品牌的市场部会定期使用自有和第三方宏观数据，做细分市场容量和所占份额的调研，以此为依据制定后续企业战略和打法，比如整合城市和细分品类分析表。
尤其是在新品孵化和蓄水阶段，需要找准细分区域、细分品类赛道，做好产品定位，这一阶段需要品牌做大量市场数据的整合分析，获取品类集中度、价格带集中度等信息。
数据颗粒度是企业精细化运营的根本，营销数据闭环是一场颗粒度革命，帮助公司管理层从「北极星指标」入手，通过下钻、上卷等手段，层层关联到核心问题和权责人。
传统的市场份额是通过大量渠道调研、用户问卷等方式采集的，费用巨大，从工作量、样本数和准确率的角度考虑，无法支撑细颗粒度的统计。
而使用闭环的营销数据，从消费者个体数据上卷汇总，就可以得到品牌想要的各个维度的数据，再结合外部的宏观数据，可以轻松得到市份额等指标。
二、目标用户分析经常看到一些互联网公司年底会发布用户画像报告，这类报告的意义不仅是对外彰显品牌调性和数字化实力，而且对市场部、商品开发部、销售部都有重要作用。
消费者画像也是一种标签，但与运营使用的标签不太一样，前者侧重于整个群体的大分类，比如「人口属性」，「地区属性」，「小镇青年」，「新中产」，「银发族」，「宠物档」等，后者侧重于直接引导转化的小分类，比如「近 7 天无线购物活跃时段」，「30 天类目搜索偏好」，「近 90 天好评率」等。
通过整个品牌对目标用户画像的梳理，能够统一语言，明确商品定位、价格定位、推广策略等。
比如，某咖啡豆品牌利用电商数据发现超过 30% 的订单来自于华东地区某 1 线城市，而结合第三方宏观数据发现这个地区在家使用咖啡豆自制咖啡的渗透率达到了 60%，那么就证明这是个有价值的市场，品牌在接下来制定新品开发策略时会更加重视这个区域的用户喜好，对产品包装、产品定价、销售渠道等进行特定策略布局，以及考虑是否在该地区开设线下门店，更好的宣传品牌和服务消费者。

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三、经营分析销售运营部门将营销的个体数据进行上卷、下钻可以看到各种维度的交叉分析，及时了解品牌的真实经营状况。
举个例子，某服装品牌在总结 2021 年营销活动 ROI，发现只有上海地区 ROI 呈增长，其他几个城市都出现下滑。如果此时盖棺论定上海营销活动做的最优，还为时太早，可以下钻一层，看一下上海具体搞了哪些大的营销活动。

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经过下钻发现，上海地区全年重大营销活动都出现了 ROI 下滑，只有「品牌周年庆活动」 ROI 比较高，导致总体 ROI 出现了上升，但这里有两点问题：