2018年中国数字化发展趋势洞察报告.pptx

,2018年中国数字化发展趋势洞察报告,Contents ,Principle One:,Principle Three:,Page 03Page 09,Page 15Page 21,消费体验升级Principle Two:智能助手消费者的新管家01,人工智能&机器学习变革营销Principle Four:无界电商02,弥合消费期望与品牌“真实性差距”,实现这一目标，品牌需要提升消费者情报信息的应用能力。一方面，品牌需要挖掘日常数据实现短期目标，另一方面需要观察数据规律，把握数据周期，从而预测消费者变化行为，刺激业务增长。此外，随着消费者对于个人隐私数据越来越敏感，市场管制机构对于隐私数据保护的加强，品牌需要高度重视消费者隐私数据的保护，取得消费者和市场的信任。,随着新技术和平台的涌现，消费者从没有像今天这样有如此多的选择，注意力也从没有如此分散。与此同时，消费者对于品牌的期待与日俱增。他们不仅期待高品质的产品，更期待高质量的消费体验。根据福莱国际传播咨询最新调研，参与调研的150多家中国企业，其中80%的公司未能满足消费者这种高期待的需求。报告还显示，如果各大品牌再不及时弥合与消费者之间日益增加的“真实性差距”，即便最忠实的消费者也会最终与品牌选择决裂。2018年，为了弥和消费者期望与品牌“真实性差距”，市场人员需要将注意力从传统的营销模式转移到消费者为中心的运营模式。有效利用数据和技术，提供极致无缝消费体验。,消,费体验升级,消费体验升级03,04,以消费者为中心,技术助力数据管理,在过去的2017，如何连接数据以更好的了解消费者是营销制胜的关键，而在即将到来的2018年，以消费者为中心、建立品牌沟通至关重要。我们将看到，越来越多的营销人员将把注意力从广告营销渠道上转移，聚焦到“消费者为中心“的智能营销模式，整合数据和资源，实现360度全方位的消费者洞察。因为今天的营销人员越来越意识到充分利用大数据的重要性。,“消费者时刻”在2018将会成为最in营销概念。营销人员必须深入挖掘数据线索，贴切理解消费者，抓住消费路径中的每一个关键时刻与消费者建立互动。因此，品牌需要充分利用自有数据资产，制定清晰深入的数据评估策略，不仅仅停留在页面浏览量、访问时长等浅层次数据地评估，而更要侧重产品内容页的互动评估，包括图片放大、详情页展开等最能体现消费者是否对产品的兴趣的动作。这意味着数据视觉化尤为重要。在2018年，我们将看到品牌报告不仅仅是呈现表面的数据，而且更注重揭示背后发生的原因。那些高瞻远瞩的品牌，将会采取更激进的市场策略，聚焦预测模型，长期绩效导向规划。,2018年，我们期待品牌最大化整合数据、技术及资源，以更好的理解和服务消费者。当今，营销人员依赖数据管理平台（ DMP ）整合不同的数据源，以直观洞察消费者行为。谁拥有的数据更丰富、更多元化，谁就在全面了解消费者上占有更大的优势。DMP 主要是基于缓存、标签化数据等管理媒体投放，而数据池主要用来做内部决策，如物流、库存、定价等，尤其对于拥有大流量和庞大消费者数据的品牌有着重大的意义 。 机 器 学 习 （ m a c h i n eLearning ）的出现，可以帮助营销人员结合 DMP 和数据池，激活沉睡数据，深入分析消费者数据，预测消费者行为、价值生命周期，使产出最大化。,DMP与数据池，相辅相成：DMP数据标签化可以用于数据池获取深入的分析，反之，数据池可以使DMP数据更丰富。2018年，我们期待品牌借助技术，建立更有价值的数据资产，贴切了解消费者，从而制定更具品牌价值导向的营销方案。,05,06,消费体验升级,07,08,欧盟通用数据保护条例通用数据保护条例是欧盟最新的一项关于消费者隐私数据保护的立法。这项立法对于那些在营销过程中需要使用到不同数据的企业来说，是一种挑战，尤其是当牵涉到第三方的时候。为了避免数据泄露，保护个人ID信息，在使用数据的过程中，企业需要采用足够的加密。针对这项立法，XX开发了Hashed工具，以确保推广计划运行过程中的数据受到保护。,紧跟市场的步伐2018年，企业需要加强数据管控力度，保护品牌资产以及消费者隐私数据权益。欧盟将于2018年5月执行通用数据保护条例(GDPR)，任何欧盟参与的交易数据将受到保护。所有与欧盟市民有交易的品牌必须遵守此规定。根据Direct Marketing Association调研，尽管96%的企业意识到完善数据保护的重要意义，但是一半的企业仍然没有准备好。过去的2017是充满挑战的一年，品牌安全、数据欺诈各种隐患层出不穷。消费者呼吁隐私数据保护的声音也越来越高。2018年，我们将看到广告主加大数据资产保护力度。同时，我们也期待BAT互联网巨头响应呼吁，加强品牌UGC内容数据保护。在这种市场形势下，营销人员将全力聚焦一手数据，收集、细分、激活一手数据，跟终端用户建立有效沟通，在对的时刻将对的信息传递给对的人，同时保护用户隐私。在2018年，我们将会不断听到“以人为本”的营销解决方案的需求。,消费体验升级,智能助手消费者的新管家,智能助手将变革品牌与消费者的关系,英 国广播公司（ BBC ）预计2020 年全球人工智能规模将达1,190亿人民币，年增长率近20%，其中中国规模将达约 91 亿。随着人工智能的崛起，以手机、家居、汽车等为载体的语音助手也随之而迅猛发展。未来，语音助手应用将会继续蔓延，搭载更多的设备，渗透人们生活的方方面面。,BAT早已嗅到这一市场变化趋势，分别先后推出度秘、阿里天猫精灵、腾讯叮当。智能助手都各有千秋，但是有一个共同点：基于语音识别和智能分析技术，提升搜索引擎的服务能力，实现高度个性化的一对一的精准信息传递，为用户提供高质量的服务。,在日常生活中，越来越多的消费者开始尝试使用智能助手。于智能助手来说，数据是核心的核心。什么样的信息需要传达给消费者，什么样的信息需要帮消费者屏蔽，随着数据的累积，智能助手对于信息传递的把控会越来越精准，成为消费者得力的信息管家。,无疑，这给营销人员带来了新的契机，同时也面临着严峻的挑战：如何运用机器进行精准营销。,智能,助手,09,10,相关性成为新标尺,语音搜索主导用户行为,智能助手的使命是将最迫切需求、最相关的信息传递给消费者，从而让消费者的生活更快捷、简单、便利。于品牌而言，随着消费者与智能助手互动的频次增加，消费者相关性变得愈发重要。今天，相关性意味着高效性和高绩效。未来，不相关的品牌，消费者压根儿就看不见。自然而然，广告的整体量会下降，但是那些借力智能助手最大化广告效能的品牌将会更强大。2018年，营销人员需要思考如何使传递的信息跟消费者高度相关。这意味着通过运用数据理解消费者需求、动机、行为等提升互动价值至关重要。,随着智能助手对消费者行为习惯的深入了解，智能助手可以为消费者提供定制化服务或产品。以旅游行业为例，如果一个有出行打算的用户在旅行代理平台的分享信息越多，那么旅行代理商为Ta提供的旅行体验会更好，因为智能助手可以基于用户的日历、邮箱、短信等数据，为用户定制更加友善的个性化服务，如出行提醒、餐厅预订、路线规划推荐等。,到 2020 年，XX 预计50%的搜索将会与语音相关。语音搜索将变革搜索格局。中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场。据智研咨询数据，目前中国智能语音市场被科大讯飞、百度和苹果占据绝大多数市场份额，约79%。解析用户语音搜索行为，于品牌来说，变得尤为重要。与文字输入不同的是，语音搜索的关键词会更长尾，词性更偏向疑问词，对话性也更强，而且当地化需求明显多于文本搜索。用户在进行语音搜索时，会频繁使用“谁、什么、哪里、为什么、如何、怎样”等疑问词。在进行关键词投放时，品牌需要结合产品词、服务词、品牌词等创建长尾关键词内容，满足用户在不同语境下的搜索需求。,然而，今天很少有品牌充分利用现有的语音搜索流量，研究用户行为变化。这给那些走在前沿的营销者留下了机会，测试，高效发掘潜在市场机会。,智能助手,11,12,13,14,智能助手,机器将成为新应用机器将主宰未来。根据Gartner预计，到2020年，85%的消费者互动将由机器独立管理。机器在智能助手应用上扮演着重要的角色。它可以使得智能助手快速响应消费者需求，基于问题提供回答或信息。未来，我们将看到越来越多的机器客服，帮助品牌回答一些通用程度较高的问题，提升品牌服务效率。今天，消费者对于服务的期望越来越高，品牌需要用高质量的服务和体验，满足消费者的期望，而不是一味地自圆其说。机器具有连接品牌与消费者的强大能力，营销人员需要确保机器提供的服务是相关的、有价值的。这要求品牌充分理解消费者，理解不同语境下消费者的需求，如消费者心理、动机、数字足迹等，从而提供最具价值的信息给消费者。如果仅仅利用机器的新颖性作为噱头，那么很快它就会被遗忘。,肯德基智能概念店在肯德基智能概念店里，百度首次成功将场景化语音识别技术引入机器人自动点餐系统，消费者不仅可以用日常语言与机器人对话，完成从点餐到支付的智能点餐交互，而且还能与机器人闲聊，让消费者真正体验到了机器人的“人”的特质。,抓住智能浪潮机遇,今天，人工智能之所以如此火热，是因为它有着近似人类的认知能力。机器学习，通过反复的练习，不断提升解决问题的能力。“人工智能”和“机器学习”等术语的出现可以追溯到上世纪50年代，但直到最近才又一次吸引了人们的注意力。谷歌、苹果、微软、亚马逊四大巨头率先加入人工智能研发阵营，提升机器学习能力，挖掘潜在市场需求，试图引领产业变革。中国BAT紧跟市场趋势，各自为营，依据自身优势，深入布局人工智能生态圈。我们看到，人工智能已经在从提升客户体验、风险控制、产品开发等方面有了广泛的应用。,2018年，我们将看到主流品牌进入AI测试阶段，尝试运用机器学习算法提升广告投放效果。在提升效率、实现大规模的个性化、精准预测消费者行为上，机器学习有着强大的能力。2018年，我们将看到更多在该领域的投入和实验。,人工,智能,016,人工智能&机器学习变革营销0 16 5,机器学习提升效能,大规模个性化成为可能,数字营销对于品牌运营效率的助功是毋庸置疑的，但是大规模的数据优化通常需要消耗大量的人力和时间，经常让营销人员疲惫不堪。机器学习的崛起，让营销人员看到了新的希望。在数字技术时代， CMO 们不仅需要理解技术，更要从数据和法律层面把关，这导致他们的工作量大幅度增加，工作压力也随之而增加。与此同时，数据爆发式地增长，跟上市场节奏变得愈发艰难。机器学习的自动化、自我训练能力，可以让企业更快地执行复杂的任务，从简单的任务执行到面对客户的解决方案，都可以快速响应。去年华盛顿邮报发布的850 篇关于运动、选举的文章都是人工智能机器 Heliograf 撰写的。,机器学习，可以帮助企业有效利用数据。今天，可收集数据大规模的增长，机器学习算法在筛选、下指令、分类等任务上有着惊人的处理能力，这为营销人员开启了更多的可能，从客户数据分类，到建立精准绩效归因模型，到运用数据提升营销效率。XX智能自动引擎，基于历史表现数据，可以实现自动化分组、分配预算、建立竞价策略。人工智能将使企业受益无穷。机器学习可以帮助市场人员提高工作效率，从低效能的工作中解放出来，将精力集中在高价值的任务上，迅捷抓住市场机遇。,除了提升效能，机器学习使得大规模与消费者建立个性化对话成为可能。在管理大量的个性化会话的同时确保质量，即有效会话，对品牌无疑是挑战。而机器学习可以认真聆听消费者并给予相关回应，帮助品牌与消费者建立有效的个性化对话。在数字化时代，为了找到最佳传播内容，品牌通常需要设计多个内容版本测试，基于传播效果选择最佳的版本。机器学习可以综合考量多样化因素，而且可以帮助省去需要大量人工参与的假设、评估等基础工作，让这个选择的过程更加快速精准。,规模化、实时分析不仅可以帮助营销人员有效洞察，而且可以快速建立创意资产。借助动态创意优化工具，机器学习算法可以算出最佳的图片、文本、字体组合，甚至按钮位置。此外，网页定制化、产品推荐、CRM工具等服务唾手可得。市场机会无所不在！2018将见证大规模个性化应用成为现实。机器学习、媒体、信息三者将会更好的融合，给用户带来极致的无缝体验。,107,1 087,人工智能,预测模型助力农产品销售管理在上海，已经出现了首个农业全产业链数字化人工智能与应用平台。人工智能平台可以根据顾客在某个商铺停留的时间，预测顾客是感兴趣还是准备购买，而且还可以统筹生产和供需，根据消,从解释消费行为到预测消费行为,2018年，我们将看到基于机器学习的预测模型的崛起。机器学习自我修正能力可以帮助营销人员建立预测模型，更好的预测消费者行实现为和需求。规模化的数据和互操作是前提。传统技术壁垒的瓦解，为预测模型的兴起奠定了基石。跨设备监测技术的出现使得信息碎片化也不再是问题，从网站浏览，到邮箱访问，到地理位置消费者路径从没有像今天这么完整。,机器学习，对于促进转化、节省媒体成本具有极大的价值，可以让数据不断的扩容，帮助营销人员预测群体的肢体动作行为，如他们将经过哪个广告牌。这种信息，对于加速转化、节省媒体成本具有极大的价值。从CRM角度，可以预测消费者生命周期，预测跳出率。机器学习应用广泛，市场人员需要结合业务目标，最大化的利用人工智能。预测可能会根本性地改变品牌沟通的策略，理解当前的限制，对品牌来说至关重要。首先，算法离不开信息输入，没有输入，信息质量评估不可能。此外，在决策过程中，有效利用算法，需要营销人员信任机器。最后，总有些挑战是机器不可逾越的，机器学习不能独立。企业需要定义机器学习与营销人员的角色，各司其职。,19,费需求大小来选择种植周期和品种，减少农产品生产过剩卖不出或者缺货的情况。20,人工智能,缩短最后一公里转化,中国是全球最大的电子商务交易市场，占全球市场份额的40%，2017年交易规模预计为24万亿元，到2020年将达到43.8万亿元。随着消费者对随时随地购物需求的提高，电商变得无处不在，就连昔日仅为电商平台输送流量的社交平台，如今也具备了电商属性。,如今，越来越多的消费者转向社交平台购物。连一向“端着”的奢侈品牌也在微信上开启了销售通道。电商巨头阿里巴巴不断创新，把消费者体验做到了极致，先后推出盒马生鲜、无人超市，让消费者不断为之尖叫。然而，市场永远在不断向前发展。时下火热的区块链，可能成为下一个变革市场的引领技术。,无界,电商,无界电商21,22,新零售下的体验式消费,预计到2018年，中国电商交易额将达到14.6兆亿美元，规模比美国和西欧加起来还要大。在今天的中国，电商也不再仅仅是购物的平台，而是集娱乐和消费一体的为消费提供极致消费体验的平台。历经一年多的发展，社交电商平台日趋成熟，消费者也越来越习惯通过社交平台购物，连一向“端着”的奢侈品牌们也不得不重视社交电商平台的价值。在2017年情人节Valentino就在微信上推出新款包包Rockstud Spike，炫酷的H5活动捕获了粉丝们的芳心，新产品三天内售罄。2018年，相信更多的品牌会进一步发掘社交电商的价值，充分利用社交内容与电商的结合，使传播互动与下单交易紧密相连，创建无缝体验的消费环境，促使转化。,我们还看到，随着消费升级，消费者购物不仅仅是为了购物，而越来越倾向于寻求一种极致的体验，这使得科技感、智能化、体验度等成为获得消费者青睐的新指标。电商巨头阿里巴巴更是用科技创新把消费体验推向了高潮。2017年7月8日，借助人工智能技术，阿里巴巴在杭州推出首家无人超市，全面变革传统购物流程：消费者进入门店时，只需用手机淘宝扫描二维码记取身份，离开时在支付门内站立几秒，系统便可识别商品，便可实现自动结账，极大的简化了消费者购买流程。2018年，我们将看到科技助力消费体验的应用越来越广泛。品牌需要充分借力科技不断创新，提升消费体验，驱动品牌营销。,根据普华永道2017零售调研报告，52%移动用户会每周在线上购物，24%的消费者表示很少去实体店购物。在这样的消费行为转变下，传统实体店的价值又在哪里？过去，我们一直在强调 O2O 营销的重要性，有效结合用户线上和线下行为，以驱动业务增长。然而，随着移动互联网的高度发展，信息无处不在，任何一个生活场景都有可能转化为实际消费，另一方面，随着消费升级，消费者对于品牌期望也越来越高。运营效率、客户服务、情感连接等营销着消费者对于品牌的满意度。在这样的市场需求下，品牌需要极具市场敏锐力，采取全域营销，与消费者建立紧密联系，捕捉每一次可能的营销机会。,传统的 O2O 营销意味着在专业的数字代理商协助下，将用户从线上引导到线下或是线下到线上，而全域营销则是去除中间核心的零售运营环节，提升运营效率和成本，使品牌和消费者同时受益。这就要求零售商改变传统的运作模式，包括核心技术基础设施投资、数字化运营模式及提升数据和分析能力。阿里巴巴旗下的盒马生鲜实体店彰显着其在全域营销的雄心。消费者可以根据自身情况，既可以去盒马生鲜实体店亲自购买，也可以通过移动端下单购买享受五公里内两小时内送货上门的服务。2018 年，我们期待看到更多的品牌以消费者运营为核心，以数据为能源，打通人、货、场，提升品牌运营效率。,无界电商,23,24,从O2O到全域营销,区块链赋能电商未来几年，我国区块链技术将处于高速发展阶段，预计到2021年，我国区块链市场规模将达5.12亿元。区块链技术搭建了新的信任桥梁，赋能电商。通过区块链技术，所有参与者的信息都可以追踪到。无疑，这将大大提升电商运营效率。在区块链技术的支持下，消费者与市场的交易越来越透明、直接，省去中间环节步骤，节省不必要的费用，从而使交易流程更精化、更高效，腾出更多的利润空间，与此同时，随着数据的循环再利用，平台赋予消费者价值的提升，消费者会越来越信任平台，从而更频繁的进行线上交易。13,阿里巴巴应用区块链技术打造安全交易平台阿里巴巴联合澳洲邮政以及澳洲第一保健品品牌澳佳宝使用区块链技术打击中国市场中日益猖獗的假冒伪劣食品，打造透明可追溯的跨境食品供应链，为消费者搭建更为安全的食品市场。这个联合项目不仅利用区块链技术提高了食品的可追溯性，降低了欺诈风险，同时保证了澳大利亚高品质食品出口商的地位。14,无界电商,结束语新的挑战意味着新的机遇。但不管在什么样的机遇下，品牌都需要具备三种能力：首先，在消费路径的每一个环节赋予消费者价值；其次，应用技术的能力，因为技术是品牌与消费者互动的前提；再次，测试，再测试，因为市场是在不断变化，唯有不断调试，勇于创新，才能适应，走在市场前沿！测试 技术价值,THANKS,