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可口可乐引进一物一码技术收获了大数据用户分析

区域:
广州 > 天河 > 五山
类别:
软件开发
地址:
广州市天河区高唐路239号01栋0902B
融合一种创新、是发展数字经济的关键性因素。作为碳酸饮料界伟大的发明“可口可乐”,100多年历久弥新,屡创营销界经典传奇。为了让品牌营销更具数据化,也在不断创新!
01可口可乐引进一物一码技术
创造消费者、零售商双获利的“经典”

近年来,可口可乐也引进了一物一码技术,打造了“一物一码防伪营销”活动。终端消费者、零售商在购买带有“新年喝可口可乐 收现金红包”促销标志的整箱产品后, 撕开包装塑膜,在内侧找到抽奖二维码,扫描该二维码赢取现金红包,综合中奖率100%。

可口可乐引进一物一码技术,收获了大数据用户分析
投放红包的力度作为快消品来讲也是前所未有,在如此“诱惑”的奖励下,迅速引发终端消费者们购买欲望,重要的是提高了终端零售商对可口可乐的推销欲望。

为什么?由于可口可乐采用的是整箱销售的营销策略,对于普通消费者而言,整箱购买的机率相对较小,但就终端零售商而言,大批量采购是无可厚非的,特别是超市、餐厅、便利店等,再加上100%中奖的引诱,高奖励是99元,终端零售商何乐而不为呢?

而且,一旦开箱了,就意味着产品必须消耗掉。这可是一场套环式的“销售”,普通消费者买了开箱就会喝,终端零售商开箱了就需要推销。对于可口可乐而言,是一个双赢的局面,不管是渠道销售的任何环节都能形成闭环。

02日扫码量翻倍
粉丝数倍增
可口可乐通过防伪营销码,获取终端零售商数据,短短半个多月内,整个山西市场反响巨大。据可口可乐反馈,收集的零售商数据翻了几番,分布在省的各个角落。

可口可乐引进一物一码技术,收获了大数据用户分析
通过箱码刺激零售商对饮料的开箱率,上架率、货品陈列。刺激零售商重复推荐产品,提升产品的销售量。在种种诱惑力下,可口可乐的日均扫码量暴增,销量相比往年同期翻了几番。

防伪营销码的执行,对可口可乐来说,可不是简单意义上“提升销量”,可口可乐更加注重的是用户黏性。由于大数据引擎是以二维码为入口,公众号为载体,通过用户的扫码行为,可口可乐在用户/粉丝经营上完成了前期的部署,所有用户将留存在公众号上,而且通过大数据引擎可以清楚的分析用户的来龙去脉。

03解决市场动销的关键是一物一码
随着消费升级,新兴的品牌也随之萌生。据统计,每年国内新增的品牌商不下500家,众多品牌商形成了“百家争鸣”的局面。不少新兴品牌商冲击着品牌,对于品牌商而言,想脱颖而出,核心的问题就是解决市场渠道的动销。

想解决动销难的问题,关键在与建立与消费者的链接,将营销资源有效的投入用户的营销上。但,长期以来,厂家一直苦于无法使自己的营销资源准确投放到用户身上。中间环节截留、环节多效率低,无法准确掌控目标用户画像,营销盲目。

面对关乎企业至关重要的“痛点”,可口可乐采用大数据引擎一物一码,其模式概括起来是:刺激用户首购、建立链接增强粘性、构建账户体系、实现用户资产私有化。

凭借大数据引擎的各类互动、营销工具,引导用户扫二维码,顾客领取红包, 完成提高用户的购率。
利用公众号的时效性,与用户产生高频互动,同时可以进入抽奖商城,用红包、积分、抽奖等各种有效方式,打造顾客粘性。
收集用户的各种数据,并采用大数据引擎系统的会员管理机制,建立用户账户体系,从而深度绑定用户。
后,在获取用户的一切数据后,就可获悉目标消费者的变化特点,用更多的线上手段扩大对目标消费者的影响。把流量导入线下商品,影响顾客选择商品。
一物一码,不仅拉动可口可乐终端动销,还逐步使用户产生消费习惯、产生品牌信任,实现用户资产私有化。

04掌握用户数据
直接影响企业决策

企业会越来越意识到数据的重要性,如果把企业形象的比喻为一辆汽车,那数据就好比油料。但汽车要开动,再大的油箱装了再多的油料,没有汽车引擎也是没法开动的。大数据引擎就是把数据的能量释放出来,推动企业向前发展!

这是个大的理念,至于大数据引擎能释放出什么能量,还要看油料是啥?!以消费者的数据举例,如果输入的是消费数据,那大数据引擎能够挖掘的就是消费者数据的价值,例如帮助企业了解自己的客户画像?除了基本的男女、地域、兴趣之外,还可以反映出客户的消费习惯、频次。配合适当的算法,就可以推断出客户下一次购买会出现在何时?每一年又有多少的老客户流失了,新增了多少新客户。

因为有了大数据引擎帮助客户采集了消费数据,企业每一年对自己的数字诊断中所看到的就不只是销量和财务数据等简单的模型。起码清清楚楚的知道今年1个亿的销量中有多少是由老客户复购产生的?有多少是新客户带来的?新客户是从那些推广渠道或销售渠道带来的?

这些信息的累积都是企业做经营决策的基础。
可口可乐引进一物一码技术,收获了大数据用户分析
来年,可口可乐在注重零售商的数据的同时,还将发力消费者的数据挖掘,每瓶一码的上线,将解决当前消费者数据问题,有了消费者数据和零售商数据,两架马车才能跑得快。
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