双11红利趋尽？在人群分层经营中挤点增量

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如何找增量？

“去哪里找增量？”

这个问题横亘在很多品牌面前，无论是渗透率已然很高的成熟品牌，还是正处于起步期但却面临增长瓶颈的新品牌。

以手机行业为例，类似华米OV这样的市场领导者就面临着在内卷中求突围的局面。对它们来说，当下的市场环境挑战和机遇并存。

挑战是整体大盘正在缩减——第三方监测机构Counterpoint的数据显示，中国Q2智能手机销量环比和同比分别下降13%和6%；

机遇是中高端市场正在逆势增容，对手机厂商来说，就像荒漠中突然出现了一片绿洲——根据IDC咨询发布的数据，国内高价位段手机容量在2020年上半年就达到2350万台，这轮增长从2019年就已开始。

在一降一升的强烈对比下，围绕中高端手机市场的竞争日益红海化。

这时，头部厂商遭遇的共性问题是“增长难”。但将共性问题拆分来看，又可以细化为三个不同层面：

第一，作为头部品牌，它们在大众主流市场已经具备极高的品牌渗透度。当头顶已经碰触饱和的天花板，还可以怎么寻找增量？

第二，所有人都在争夺有限的目标消费者，在这场颇为激烈的掰手腕比赛中，又如何确保能够脱颖而出？

第三，当前的线上营销需要企业管理大量触点和内容，比如需要同时管理多个自媒体账号并基于平台特点配置内容。当管理和创作难度增加时，如何使策略有的放矢、提升效率？

这是手机行业面对的难题，也是很多其他行业同样需要直面的问题。面对这些林林总总的挑战，解方只有七个字：关关难过关关过。

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单因素vs多因素？

以往，品牌增长难的原因在于缺乏数据驱动，广撒网式的投放使得精准度欠佳；但眼下，当企业定向已经足够精准，如果还遭遇增长难，那么脱困或许就需要转变思维模式。

一般来说，以往企业开展精准营销基本沿循着以下三条基本思路：

第一，基于人群包的定向营销。商家根据自己的经验或市场调查结果勾勒目标人群画像，画像标签往往采用性别、年龄、收入等人口统计学指标和兴趣属性。随后，基于标签组合完成人群包的筛选，并将统一制作的广告内容定向投放给所有被纳入人群包的消费者；

第二，基于消费决策链条的用户旅程管理。消费者做消费决策时往往会经历引发注意、产生兴趣、完成购买等不同阶段，一些企业会根据与消费者的关系亲疏远近对用户分层管理。他们针对不同阶段用户采取个性化沟通策略，例如发放折扣优惠促使高意向用户尽快完成转化。但这种模式在内容和创意的制作上，往往不考虑用户本身的人口统计学及兴趣特征；

第三，基于创意本身的优化。这是广告优化师们日常负责的工作，实时监测广告投放数据反馈并排查异常、寻找优化点。严格来说，这种提升精准度的模式是在内容制作和投放策略上寻找机会。

以上所有常规思路都存在问题，它们有一个相同的缺陷，那就是极度简化某个单一因素与最终效果间的因果联系。

但恰好相反，消费者决策本质上是个多因素共同推动的复杂过程，而以上基于人群包、用户旅程和创意本身的策略却更像是单因素模式——单因素模式的优势在于简单便捷，但劣势是可能会浪费大量转化机会。

比如两个人虽然都是某品牌高端机型的意向人群，离最终转化仅一步之遥，但A是40多岁的职场成功人士，B是20多岁但家境不错的应届毕业生。对这两个人的临门一脚应该采用同一套沟通方案，还是分别进行个性化沟通？答案不言自明。

所以与其抱怨增长难，不如调换思维在看似趋尽的红利中再挤一挤。在从单因素到多因素的精深演进中，或许还潜藏着更多的增量可能。

事实上，行业内已经有平台发现这一趋势并推出解决方案。比如巨量引擎旗下的数据平台巨量云图，日前就提出了"5A+八大人群"的产品化营销策略。

所谓"5A"延续了科特勒提出的5A人群概念，即将用户划分为Aware（感知）、Appeal（好奇）、Ask（询问）、Act（行动）和Advocate（拥护）等不同人群，越往后意味着用户旅程越深入，用户运营价值也越大；

而"八大人群"则是将巨量引擎覆盖的高意向人群划分出八类，包括资深中产、新锐白领、小镇青年、都市银发等等。这八类群体具有较高的商业价值，覆盖了抖音电商历史交易用户量和销售额的八成。

本质上说，"5A"代表的是用户旅程，而"八大人群"更偏向于人口统计学特征。因此，"5A+八大人群"意味着将这两个因素同时纳入考量，实现从单因素优化向多因素优化的转变。

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如何落地？

"5A+八大人群"具体怎么落地？ 可以发现它能在四个方面助力广告主： 人群选择、频次控制、媒介组合和内容创作。

首先是人群选择。

在美剧《广告狂人》中有这样一个经典画面，作为创意人的男主角将市场调查部门精心制作的报告扔进垃圾桶。在他看来，依靠小样本抽样调查获得的结果不值一提。

事实上，无论依靠市场调查还是主观经验，人们对目标用户的认知往往存在误差。有限的样本量、不完善的抽样方法、对经验的盲目信任……这些都可能引发"失之毫厘，谬以千里"的问题。

而在"5A+八大人群"中，通过对自然环境下各人群渗透率及流转率的分析，企业能够更准确地锁定目标用户。例如在传统认知中，某手机品牌的消费主力人群被认为是小镇青年；但通过交叉比对，厂商发现Z世代更容易从Ask（询问）转向Act（行动），这代表着该群体有着更高的渗透率增长潜力，应该成为品牌后续拓客的重点关注群体。

其次是频次控制。

在广告投放中，常常能看到广告效果与触达频次间呈现"类n字形"结构——在到达最优触达频次前，效果与触达频次正相关；在此之后，过度曝光的效果增长不达预期甚至引发用户逆反心理。显然，企业需要用最低成本达成最优效果，避免过度投放带来的浪费。

通过综合分析和判断数据，某企业基于5A模型下的流转率确定了不同人群的最优触达频次。例如Z世代最优触达频次是近9次，而资深中产和新锐白领仅需分别触达7次和5次就能达到理想的效果。

在广告投放中，频次如果不够就会影响效果，但频次一旦过大又会抬高获客成本，因此这一环节存在较大的优化空间。基于真实数据多因素交叉分析得出的洞察，能够让投放经费更加有的放矢。

第三是触点组合。

不同类型人群的媒体接触偏好和习惯截然不同，基于人群特征定制触点组合也成为深挖增长红利的重要方式。在真实流转数据之下，某手机品牌回溯分析出了最优触点组合，并选定"品牌曝光+达人合作+直播"作为主策略。

然而，不同人群在触点的具体组合上也存在差异。例如在针对Z世代的推广中，它就分别通过品牌广告和达人合作的方式触达3-4次，随后再借助1-2次的直播间推广将被动曝光和浅层交互人群引导至直播间，实现深层交互或者完成直接的品牌消费。

所以，在"5A+八大人群"模型下，企业不仅能够确定最优触达频次，还能将最优触达频次细分到不同的信息传播渠道中。

最后是内容创作。

我们常常以为"找对人"是精准营销的终点，这是错的，"说对话"才是。但企业要"说对话"，就需要了解不同人群的内容偏好和兴趣。

比如通过对不同人群兴趣内容的梳理，某消费电子企业就发现不同人群的关注点有所区别——Z世代更重视产品性能和性价比，资深中产更关注权威背书和产品整体使用度，新锐白领更强调新奇感、品质感和产品性能外观。

在得到这些洞察结论后，它便为不同人群专门定制和投放推广内容。相较于以往不做用户分层的创意内容，基于人群兴趣偏好引导创作使得内容变得更加精细化，自然也就能够得到更理想的转化效果。

在农业灌溉中，大水漫灌和滴灌代表着两种截然不同的作业理念，前者粗放而低效，后者惊喜且高效。某种程度上，"5A+八大人群"就是在将精准营销从大水漫灌导向滴灌。

同时交叉考量多因素，使最终落地的策略能够更加适应复杂的市场环境，并推动精准度在多个环节同步提升。这样做，既节省了广告费用非科学投入导致的损耗，同时也显著提升了营销效果。

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纠偏“唯流量论”

从目前部分先行案例的实战数据反馈来看，很多品牌都可以借助“5A+八大人群”的人群分层经营策略打出“漂亮仗”。

例如小米MIX4在使用该方法后，其品牌记忆度提升了约40%；在人群长效运营层面，小米品牌在5A人群中的总资产增幅增幅超过一倍，尤其是在资深中产人群中提升数十倍；与此同时，转化成本也显著降低。

获得这样的数据表现并不令人意外。当“5A+八大人群”的策略在精细化程度上前进一步，自然也就能够帮助品牌获得更为理想的收益。

小米并不是孤例。这种同时考量多因素、使决策更接近真实市场环境的运营模式，完全可以被其他数据和技术实力较强的企业复用。

另外值得注意的是，这一模式还拥有更广阔的衍生可能性，比如目前巨量云图平台只支持8大基础人群的管理，而未来，它也有望实现对企业自定义人群5A旅程管理的支持，这为线上营销的精准度提升预留了大量空间。

不过在我看来，“5A+八大人群”策略提出的背后还潜藏着一个更为重要的价值，那就是纠偏“唯流量论”这一惯性思维。

长久以来，企业对线上营销的关注基本都聚焦于末端转化环节，人们希望快速获得高效流量实现转化、加快周转率并扩大生意规模。但这样的思路也导致了企业对长效价值的忽视，不重视品牌塑造或者用户关系维护，例如很多新消费品牌在一时喧嚣后便陷入沉寂。

另外，这种短视化的思维也极易在竞价时导致模型收敛，也就是最初通过精准投放吃到大量红利，但在一段时间后又面临着曝光难或ROI水平降低的问题。究其根本，这些都是因为企业缺乏长期投入，最终陷入无草可割、后劲不足的境地。

所以，在“5A+八大人群”策略的背后也潜藏着这样的提醒：关注不同人群的精细化运营，关注从被动交互、浅层交互、深度交互、品牌消费到形成忠诚关系的全链旅程，将视野从立马赚钱的强功利导向中抽离出来为长效生意奠定更厚实的基础。

所以，流量红利趋尽是一个真实的命题吗？显然不是，眼下仍然能够挤出可观的增量红利，只要企业能够提升精准营销的水平。

需要无比确信的一点是，如果精准营销的发展没有尽头，那么红利的挖掘也无止境。