基于店内营销和店面广告展示的明显优势及已经得到证实的回报,很大一部分数字告示业者正试图增加针对零售商和店内卖家的动态告示。从刚刚成立的数字告示公司到经营很长时间的店面广告显示制造商,每个人都在寻找能提高销售额、改善客户满意度的下一个商机。数字告示能否成为下一个大商机仍有待观望,因为在它被零售商和类似客户广泛接受之前,尚有许多问题需要解决。当然,其中最重要的(也可能是最困难的)是确定数字告示网络的投资回报。如果没有快速简易的方法来计算投资回报率,那么也就没有什么灵感可以将等离子屏和网络媒体播放器从废弃物中拯救出来。
由于有许多不同的商业模式可供数字告示网络商选用,所以我不可能涵盖到所有计算投资回报率的方法。因此我将把重点放在从最普通网络(即广告驱动和广告支持的零售网络)中得出投资回报率的方法上。我也会尽可能少讨论互动多媒体间和互动告示的情况,因为目前看来,它们显然是由反馈驱动的。本文将首先介绍几个概念,使你能以一个正确的思路来决定你的数字告示网络的投资回报率。
首先,了解你的标准
你是否了解你所要量度的对象?不错,答案很明显是“我们的销售额提高了多少?”。但是根据你的项目侧重点,它与商场、产品、商标以外的其它营销方式到底有多么紧密的联系呢?为了解释清楚,我将介绍下面的零售营销锥形图:
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/ \ <- 销售
/_____\
/ \ <- 确认
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/ \ <- 优先选择
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/ \ <- 感知
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/ \ <- 回想
/_____________________\
/ \ <- 识别
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/ \ <- 认知
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大家对这个图的认识可能各有不同,我将对我所理解的每个阶段给出一个快速的全面介绍。
认知(awareness):是对一个商标和一个产品存在的简单认识。认知的营销以广大群众为目标,只是简单的使大家在头脑中对这个产品的商标名称有印象,不管这个产品到底是什么。
识别(recognition):是客户在头脑中能将某个标什与某个产品或某个营销标语联系起来。许多商家喜欢将销售额与识别产品的人数。
回想(recall),是反过来测试一下消费者对产品的识别情况,即:对于某种给定的产品,消费者能否记得它所特有的商标图形或质量方面的可取之处?大部分做消费产品的电视贸易商力求达到回想阶段,但事实是他们最常达到的是认知或识别阶段。
感知(perception)阶段涉及到一个品牌或产品如何被消费者所广泛接受和理解。正面或负面的品牌形象和公司资产状况通常即来自这一阶段商家所做的营销努力。
优先选择(preference)阶段是营销策略已对消费者的信念产生了坚实影响的第一阶段。这一阶段的营销提升了产品特性及品牌价值(通常是在损害竞争产品的情况下),以试图成为消费者的最终选择。
确认(identification)阶段是整个过程的关键点,消费者以作为该品牌或产品的使用者,来突出自己。这一阶段的营销策略通常是品牌展示,通过某一特定阶层的个人(他可以使目标客户对其产生认同)来代言展示产品,这样即把消费者和产品联系了起来,以刺激销售。
最后是销售(sales)阶段。这是消费者主动做出购买决定的阶段,无论那意味着是在品牌之间做出选择,还是做出是否购买的决定。
这个锥形图可说明很多情况。其中一个是,你可以在品牌认知的竞争中注入很多资源,但看到的只是很小的销售增长。它还说明,要使一个逛商场的人真正成为一个购买者,必须经历锥形图的所有阶段。但是,如果我们将该图看作是一个金字塔的话,会发现增加的销售额只能建立在包括品牌认知、识别、回想等阶段的基础上。
但现在并不是说每个广告策略都需要侧重所有阶段。事实正好相反,因为试图把每件事都做到的广告策略,很有可能一件事都做不好。让我们思考一下上文谈到的数字告示网络(或店内的电视网络)。零售业的数字告示网络可能是使产品达到认知和识别阶段最有效的手段,虽然也有一些案例显示该方法也可影响识别和优先选择阶段。例如,当一个消费者准备购买一些东西时,他走过商店的货架。货架上可能有1000种不同的产品,除非你的产品是该消费者曾经买过的,否则他不可能对你的产品有更多的注意。但是如果他在商店内偶尔经过正在播放你产品的数字告示,他会对你的产品有一个大概的印象,这样他更有可能在经过货架的时候注意到你的产品。事实上,根据Arbitron的最新研究(由数字告示提供商CoolSign主办),“在设有数字告示网络的商场,广告客户产品的平均回想指数增加了18%。”
当你决定利用部署数字告示来改善产品的某个销售阶段的时候,可以考虑一下系统的快速目标。例如:
从外面吸引更多客流进店;
在商店内的特殊位置吸引客流;
对高增加值的产品鼓励加值销售(up-sells);
鼓励相关产品的交叉销售(cross sales);
提高特定品牌、服务或产品线的认知度。
每个目标针对一个不同的销售锥形图阶段。所以你的网络目标将决定你的营销策略和方法,这些方法将帮助你决定你的投资回报率。本文介绍了计算投资回报率的基本规则,下期内容为:理解数据的有限性。