DS商学院第一课：实操课堂，拥有“品牌加购不断”的能力

关于 DS 商学院

DS商学院由中国领先的一站式大数据及AI智能商业应用提供商——数说故事联合中国商务广告协会数字营销委员会华南秘书处主办，妈妈网作为支持单位，并特邀专家顾问——魏莹教授（暨南大学管理学院教授、博导，香港中文大学博士）提供专业咨询和顾问支持。

最强导师团大多曾就职或服务于世界500强企业，他们拥有10年以上行业经验，既是技术领域的领军人物，又能深刻洞察商业世界的生意难题，“左手数据，右手营销”，为营销领域打造具备竞争优势的复合型人才。

DS商学院·第一课——品牌加购指南

本周三，DS商学院·第一课——品牌加购指南，将于晚上8点准时与各位学员见面，为大家带来分享的有数说故事解决方案专家——黄芳，她将带来《从新锐品牌爆品玩法解析品牌加购指南》，数说故事商业应用总监——宣明则将带来《大数据+AI助力品牌加购实践分享》，数说故事数据与应用业务总监分享的是《雷达扫描新趋势——疫情后遗症的营销玩法创新》。

在正式开课前，针对导师在课堂上会选择哪些新锐品牌进行解读、量化营销效果的解决思路、大数据可以实现企业什么需求、给品牌的转型建议等学员们普遍关注的问题，我们与DS商学院的3位导师进行了深度访谈，为大家答疑解惑，还在犹豫的准学员们可以下滑了解更多。

黄芳

数说故事解决方案专家

Q：请问黄老师会从哪些方面解析新锐品牌爆品玩法？

黄芳：主要是数说加购指南的三加一框架：圈层、流量和内容。

今年来市场上出现很多营销新玩法，这些框架的梳理以及每一部分的营销分析方法可以帮助品牌理性看待自身，也看清市场变化；做好品牌和传播规划，靠谱地落实增长。

Q：请问黄老师会选择哪些新锐品牌进行拆解？为什么会选择这些品牌？

黄芳：会涉及到快消或2C品牌通用的一些圈层、内容等分析工具，同时结合主要是美妆行业一些国货新锐品牌的案例做讲解；原因是数说有很好的美妆行业库的经验累积，这些实际案例也能帮助大家更全面透彻地理解好数说品牌加购指南这样一个分析系统。

Q：请问从个人职业发展的经历中，可以给我们的学员分享一些个人总结吗？

黄芳：个人认为目标的反复推敲和详细定义会非常重要，不论是经营一个品牌，还是规划一个传播事件，最初的营销目标是什么？希望针对哪一群人解决一个什么样的营销问题？是需要花时间做功课的第一项分析，如果目标的定义和拆解不清晰，我们很容易迷失在各种数据工具或纷繁杂乱的数据表象里。

Q：对于品牌人来说，如何量化营销效果一直都是一个难题，请问黄导师有什么新的解决思路或方案吗？

黄芳：效果的衡量离不开对营销目标的定义和拆解，不同的客户群，不同的城市级别，不同的品牌阶段或挑战，不同类型的营销活动，甚至是活动前还是活动后，我们要衡量的内容是不一样的。目标的合理认知和分解，有助于剥洋葱式的指标的拆解和分析。在越具体的假设范围内使用大数据做分析，往往也会得到越好质量和精确的决策指导。

宣明

数说故事商业应用总监

Q：宣明老师是我们的商业应用总监，请问你具体负责服务什么行业？这些行业在大数据商业应用上经历了哪些阶段？

宣明：目前主要服务消费品行业，包括日化美妆、食品、科技数码、互联网、小家电等行业。从我的视角会将其总结为以下4个阶段：

- 依赖大数据阶段：先收集数据，做现阶段想清楚的、技术能力许可的、ROI可接受的数据仪表盘

- 依赖大数据工具型产品阶段：有明确的需求点，可以使用专属的数据工具来满足，比如常用的微博/抖音/小红书的传播监测分析、社媒平台KOL前选等工具

- 依赖大数据商业应用产品阶段：数据应用的场景已经相对清楚，已经成为工作中决策时依赖的输入，比如现在主流的Social Listening产品        

- 依赖端到端解决方案阶段：来源于第1/2/3方数据打通、内部工作流程自动化、以及前三个阶段磨合后更进一步的效率提升等需求的驱动，如：KOL管理全流程平台、大市场部门使用的营销指挥中心、支持从品类到品牌到产品，以及营销活动分析、单帖传播分析的升级版Social Listening-“营销监测平台”等。

Q：请问可以概括一下，目前的技术发展，可以帮助客户哪些普遍的需求？

宣明：在品牌营销这个领域下，我个人将客户的需求划分为三类：数据收集、数据的洞察分析、以及预测。

- 数据采集：google的经验理念“Don't be evil”在这个环节特别适用，数据采集一定要合法合规，这里到合法合规，技术主要保障时效性、数据量、稳定性和安全性的问题，可以通过分布式的互联网爬虫技术、平台官方合作（即大家熟悉的商业接口）、数据合作伙伴们协作以及对接企业自有数据来实现数据采集；

- 数据的洞察分析：在数据收集回来后，可以通过常规的ETL（Extract抽取-Transform转换-Load加载）的操作存放在数据库或者数据计算引擎中，现有的搜索引擎技术、OLAP(On-Line Analytical Processing联机分析处理) 可以支持海量数据的秒级别检索和实时计算，让主流应用可以区别于传统的离线报表，可以做到近乎实时的响应，当然对于复杂场景，依旧需要在数据处理的“时间”和数据占用的“空间”之间做平衡，现有技术还无法100%支持任意分析秒级别出结果；在AI技术的加持下，除了数值、文本这些传统的数据类型，图片、视频、音频也可以被分析处理了；

- 预测：这是目前最难也是对于我们现有客户最有吸引力的部分，对于预测其实更多的依赖于对于商业问题的抽象以及大量的历史数据作为训练数据来构建我们的预测模型，这两个前置条件具备时，还是可以做有一定置信度的预测模型，因为目前的预测算法模型已经相对比较成熟，例如对于商品的销量预测，可以使用日均销量以及节假日、大促等时间节点信息，可以做短周期的预测。

Q：宣明老师也是身经百战了，请问你在这个行业里有什么思考可以给到我们的学员？

宣明：

行业方面

- 行业发展的很快，涉及的面也很广，个人最大的感触就是要多向行业领头羊看齐，同时也不局限于自己所处的行业，可以广泛的沟通、探讨和研究，毕竟现在这个时代下“出圈”、“跨界”已经成为常态

职业方面

- 商业 + 技术这两个块能力均不可或缺，而目前市场中对于这一块的人才缺失还是蛮多的（尽管现在的大学教育已经开始交叉学科了），所以还蛮依赖商业背景或者技术背景的童鞋在掌握好自己专业范围内的知识的同时，要找到平台或者圈子来将另一块能力补充上

- 21世纪了，确实需要人人都会编程（coding）了，建议童鞋们可以体验一下用代码来处理数据的感觉，有了这一番体验，对于商业问题到技术落地的可行性判断会有更敏锐的直觉和评估的能力

赵晓东

数说故事数据及商业应用业务总监

Q：赵老师是我们的业务总监，此次要带来的是疫情后遗症的营销玩法创新，请问疫情给快消行业在数字化转型上带来了哪些变化？

赵晓东：1. 数字化和新营销方式在所有品牌客户从慢吞吞转变为小步快跑，既要变，又不能步子大了；

2. 私域流量运营越发被重视，但不是CDP本身（去年前年的重点），场景应用慢慢成为重点，上面所说的包括在线直播/BA直播/到家等等；

3. 催生品牌方人员结构和配合方式要做调整。

Q：对于已经在尝试数字化转型的品牌，有什么建议吗？

赵晓东：1. 坚持尝试，不要轻易放弃，放长线来评估效果；

2. 兼顾ROI，多做小场景积累经验，人才和标准流程。

入学方式

DS 商学院首期将重磅推出5大板块共19门课程，内容涵盖产品创新、品牌营销、渠道经营、用户运营、数据中台等领域，课程将以线上直播的形式呈现，修满全部课程将获得DS商学院颁发的荣誉毕业证书。

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