年底购物节营销策略分享——SQL助力红人营销

2022-12-06 18:12

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最近临近年底，大型节日集中，各大商家也纷纷抓住这个促销的大好时机期待冲一波单量。于是乎，橱窗广告，线上广告等多种营销渠道和策略可以说是“百花齐放”。在这场年末营销大战中，网红营销可以说独占一席之地了。

据悉，2021 年，美国在网红营销行业的支出约为 37 亿美元，比 2020 年增长了 33%。在许多方面，网红营销已成为美妆，游戏，食品饮料等各个品类当然不让的“营销神器”。例如，这些有影响力的人，或者简称网红的“带货专家”，会通过介绍产品详情，使用体验等推荐便宜的好物，来节省消费者货比三家的时间，也逐渐构建了电商营销更快速完成“种草”到“拔草”的营销过程。

图/网络

如何布局红人营销

今年全球年末购物节预计消费者总支出将达到 9100 亿美元，与去年相比增加 11%，也意味着毕竟称为各大品牌的兵家必争之地。那么如何借力当下正火的红人营销策略，借助年末购物狂欢节的冬天，让你的品牌销售业绩更上一层楼呢？以下几点建议供你参考！

限量版产品

通过网红宣传有关例如假日系列特别款等限定商品的信息，可以刺激消费者产生购买的紧迫感，增加购买动机，推动最终的销售转化。

社会责任感

麦肯锡的一项研究报告称，Z 世代和千禧一代的购物者更倾向于购买具有使命感和社会责任感的品牌的商品。因此，如果通过“带货”达人来宣传品牌将把年末购物节的收入中的一部分，用来扶持慈善组织，也许将更有效推动消费者来购买。例如，The Body Shop 在圣诞节前夕通过#GiveWithJoy 活动，以及知名红人例如Maya Kapouranis的宣传，表明部分交易额将捐给慈善机构。

赠品和折扣

降价和赠品是人们等到假期才购物的主要原因，更有数据表明， 89% 的千禧一代会购买有折扣优惠的产品。因此，具有吸引力的折扣力度和赠品，配合红人营销，可以以此来激励更多的消费者购买。

APP营销

相比于PC端，APP移动端的购买转化率高出惊人的 50%。为方便消费者随时随地购物，可以考虑侧重APP端投资红人营销。

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用户生成的内容

用户生成的内容是围绕你的品牌引起轰动并激发人们购买意愿的最佳方式。可以通过寻找带货能力可观红人“现身说法”，来鼓励这些活动的追随者争相效仿完成下单。

联合营销

可以考虑让红人推广你品牌的主推产品和一些其他的产品，痛殴打组合拳的方式带动多个产品的销售。

直播购物

有数据显示，预计到 2025 年直播渠道的销售业绩将达到 250 亿美元。红人营销中也可以考虑直播这种和消费者互动更强的营销策略，在YouTube、TikTok 和 Instagram 等社交媒体渠道上通过红人直播提升产品销量。

数据驱动红人营销

疫情推动越来越多的消费者使用手机进行工作和社交活动，红人营销的支出也急剧增加，2021 年全球红人营销消耗总额已达到 138 亿美元之多！为了增加品牌线下或者线上的进店客流量，品牌方必须采用数据分析，在消耗金额巨大的红人营销中，明确如何达成投资回报率（ROI）的最优解。

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例如，Google Tag Manger（谷歌标签管理器）就是谷歌公司提供的免费标签管理系统解决方案，赋能营销人员在无需 Web 开发人员协助的情况下完成线上营销分析。例如，如果需要追踪你在Meta渠道进行红人营销效果数据，你只需要安装 Facebook Pixel 事件代码，并将 Facebook 像素事件代码（标签）添加到 Google 标签管理器即可。这样一来，你就成功创建了一个触发器，“告诉”标签在用户完成指定动作时触发数据收集——例如，当用户支付成功时。

除了使用谷歌提供的常见页面，例如浏览页，点击页，商品列表页等数据追踪功能，你也可以自定义需要追踪的页面数据。比如，为了年末红人营销，你的品牌专门设计了一个下单链接，那么你可以在打标签的时候，将这个页面输入到Google Tag Manger中，从而完成特定的年末营销活动的数据收集，以方便日后量化投资回报率，从而指导更科学的营销资源分配。

SQL赋能红人营销分析

通过Google Tag Manger收集到营销活动数据后，如何进行后续的数据分析呢？这就要介绍营销分析师的好朋友——SQL啦！

使用SQL，营销人员就可以对大型数据库系统执行查询以提取一段信息，也可以在数据库中插入、更新和删除数据记录等。此外，用户还可以通过create table等功能函数添加新的数据表并创建新数据库。

可以说，科技大厂之所以中意SQL，只要因为SQL非常适合在海量数据中左右腾挪，一顿操作猛如虎，分分钟查询处理百万行数据不在话下！

此外，SQL还可用于访问公司数据库中的深度用户数据，以及对营销人员赖以生存的Google Analytics、谷歌旗下BigQuery等大厂研发的分析工具直接打通进行纬度添加、纬度过滤等高级查询功能。

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例如，我们通过Google Tag Manger收集到的数据存储进了数据库管理系统 (DBMS)，例如 Microsoft SQL Server、Oracle 或 MySQL。我们又创建了一个新数据表，其中包含Google Tag Manger收集到营销活动数据。

通过简单的SQL查询语句，可以从该数据表中完成基本分析，例如：哪些国家/地区产生最多的页面浏览量，以及我们的用户在营销活动中花费最多时间的页面。

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基本的分析数据提取出来之后，为了方便向非技术人才的同事展示或者汇报，你可以借力一些数据可视化软件，比如Google Data Studio 将提取出来的分析结果快速转化成便于理解的图表。这样，不仅技术人员可以通过SQL来解读活动营销活动效果数据，业务人员也可以通过可视化报表，来及时便捷地追逐业务指标表现，完成快速决策。

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