4C理论虽然成功找到了从“以产品为中心”转化为“以消费者为中心”的思路和要素,但是随着社会的进步,科技的发展,大数据概念的提出,大数据时代的来临,4C理论再次落后于时代发展的需要。

大数据时代,日益白热化的市场竞争、越来越严苛的营销预算、海量的数据堆积和存储等,破是现代企业不得不寻找更合适、更可控、更可量化、更可预测的营销思路和方法论。

于是在基本思路上融合了4P理论和4C理论的nPnC形式的理论出现了。

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大数据概念下的营销大数据4C转型从“以产品为中心”到“以消费者为中心”

具体到典型的互联网行业,虽然学术界对于到底是几个P和几个C仍存在着争议,没有定论,但是这并不妨碍企业积极探索并付诸实践应用。

今天我们就来聊聊3P3C理论,概述下互联网运营的典型理论探索。

在3P3C理论中,数据化运营6要素的内容如下。

Probability(概率):营销、运营活动以概率为核心,追求精细化和精准率。

Product(产品):注重产品功能,强调产品卖点。

Prospects(消费者,目标用户)。

Creative(创意,包括文案、活动等)。

Channel(渠道)。

Cost/Price(成本/价格)。

而在这其中,以数据分析挖掘所支撑的目标响应概率(Probability)是核心,在此基础上将会围绕产品功能优化、目标用户细分、活动(文案)创意、渠道优化、成本的调整等重要环节和要素,共同促使数据化运营持续完善,直至成功。

特别提醒一下大家,这里的目标响应概率不仅仅是狭义理解当中的预测响应模型之类的响应概率,它有更宽泛的含义,既可以从宏观上来理解,又可以从微观上来诠释。

宏观:概率可以是特定消费群体整体上的概率或者可能性。

例子:我们常见的通关卡方检验发现某个特定类别群体在某个消费行为指标上具有的显著性特征,这种显著性特征可以帮助我们进行目标市场的选择、寻找具有相似特征的潜在目标用户,制定相应的细分营销措施和运营方案等,这种方法可以有效提升运营的效率和效果;

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微观:概率是指可以具体到某个特定消费者的“预期响应概率”。

例子:比如我们常见的通过逻辑回归算法搭建一个预测响应模型,得到每个用户的预计响应概率,然后,根据运营计划和预算,抽取响应概率分数的消费者,进行有针对性的运营活动等,这种方法也可以有效提升运营的效率和效果。

大数据概念下的营销大数据4C转型从“以产品为中心”到“以消费者为中心”

宏观的概率更加有效,还是微观的更好?

这需要结合项目的资源计划、业务背景、项目目的等多种因素来权衡,不可一概而论。虽然微观的概率常常更为精细、更加准确,但是在实践应用中,宏观的群体性概率也能有效提升运营效果,也是数据化运营思路之一。

因此,在实践中应如何选择?要根据具体的业务场景和具体的数据分析解决方案来决定。

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