“網紅”大數據的商業邏輯

孫泠

在張巖看來，網紅并不是淺薄的代名詞，而是一盤生意；其背后的大數據，更是連接了伊美爾的醫美大生意。

伊美爾總裁助理張巖的十一黃金周過得異常忙碌。

10月3號開始的“中國網球公開賽”的比賽現場——國家網球中心的看臺上，出沒著一群身穿黃色露臍裝和超短裙的網紅主播，她們每人都有5、6個手機，同時在不同的平臺上進行直播、和粉絲互動，并在比賽間隙插入和球員、公益機構、比賽解說員的互動。作為伊美爾主播天團背后的男人，張巖是這一事件的始作俑者，從網紅們的線下挑選、簽約、策劃、宣傳……到舞美編排，甚至服裝設計都需要他全程參與。

消失的“商業漏斗”

之所以做得這么辛苦，是因為張巖發現醫美行業的營銷基礎塌了。

“醫美行業的傳統做法是大量購買搜索關鍵詞，每年在這上面的投入都超過十億人民幣級別。圍繞著搜索關鍵詞會建很多系統，目標當然是提高搜索的轉化率?！彪S著人們對搜索結果信任度的下降，以及智能手機的普及，傳統的PC銷售漏斗逐漸消失，向社群網狀營銷模式變化?！瓣P鍵詞搜索效果越來越低，傳統的CPC（Cost Per Click，按點擊收費）、CPM（Cost Per Mille，按千人成本收費）模式向CPA（Cost Per Action，按效果收費）模式轉變?！睆垘r說，目前基于搜索關鍵詞的投入產出比只有1.1～1.3，也就是說費用投入一億人民幣，盈利只有1000萬，但是企業每年的營業成本卻穩步增長10～20%。

是投放的領域和技術水平太落后了？張巖發現，即使基于hadoop的大數據搜索平臺、熱詞管理平臺、出價管理平臺的實施也無法逆轉大的商業邏輯的變化，“并不是我們投放的能力低，而是由于營銷模式和商業模式已經變了?！?/p>

根據消費者的頻次和消費金額，伊美爾的過往客戶都被劃分在十六格的象限中，從中選取出最有潛力的客群，進行有針對性的營銷，并最終轉化為購買行為才是最終目標。

“所有的基于營銷的投放，傳統的投放渠道效果越來越差，包括微信上的投放效果也在下降。目前效果最好的是視頻營銷。視頻營銷主要靠明星、網紅以及KOL，如何選擇誰來做我視頻營銷的主角？我們為此開發了關于網紅的大數據平臺，能夠從與網紅、KOL相關的平臺判斷哪個網紅最契合我的定位?！蓖ㄟ^微視頻短片告訴觀眾網紅的基本情況，以及她使用產品的前后對比。“當運用了H5+回復，將視頻跟互動聯系起來后，整個銷售的增長是爆炸式的——互動率達到20%以上，這還不包括消費者信息；再將整個視頻媒體和銷售打通，看完視頻直接投票并顯示結果，整個互動參與率達到38%?！?/p>

數據的價值

大數據首先要考慮的應該是“大”——海量的數據規模。谷歌首席執行官Eric Schmidt曾說，現在全球每兩天所創造的數據量等同于從人類文明至2003年間產生的數據量的總和。而具體到企業應用領域，漫無邊際、浩如煙海的數據對企業并無意義，然而，海量數據的危機并不單純是數據量的爆炸性增長，它還牽涉到數據類型的改變。原來的數據都可以用二維表結構存儲在數據庫中，如常用的Excel軟件所處理的數據，稱之為結構化數據。但是現在更多互聯網多媒體應用的出現，使諸如圖片、聲音和視頻等非結構化數據占到了很大比重。

有統計顯示，全世界結構化數據增長率大概是32%，而非結構化數據增長則是63%。2012年，非結構化數據占有比例已經達到互聯網整個數據量的75%以上。產生智慧的大數據，往往是這些非結構化數據。

互聯網產生的非結構化數據占比越來越大，約為大數據總容量的85%，傳統行業的數據大概只有15%。對于百度這樣的互聯網公司，建立數據體系、研發消費者畫像、品牌探針等基于大數據的多應用簡直是天經地義，全程記錄消費者從需求、搜索、購買，到使用和分享的整個心路歷程，對客戶進行精準營銷。

2016年，伊美爾停掉了大規模關鍵字投放，將戰略重點轉移到移動營銷創新上。“常規投放已經開發得差不多了，目前做的是新型的內容營銷，研究消費者的需求升級。我們認為，現在中國消費者的吃穿住行都在升級，這時候打價格戰是沒有出路的，而是要找到消費者消費心理的那個點?！?/p>

情感價值的升級，包括研究產品背后以及消費者消費行為背后的情感故事，就像《舌尖上的中國》中每種美食的背后都有各自的情感故事，張巖希望通過研究消費行為背后的情感故事，營造出消費體驗升級的效果——來到伊美爾，體驗跟別家醫療美容機構都不一樣。在商業社會中，“從數據中得到價值”一直都不是什么新鮮的東西，但是當大數據時代到來，經濟的新增量逐漸顯露出來。盡管數據挖掘從“啤酒與尿布”開始做了幾十年，但是“大數據”與我們通常所說的“數據”還是有顯著的不同。

張巖奉行的原則是“從市場的角度看數據”，而很多IT同行都是“從IT的角度看數據”或者“從財務的角度看數據”?！皵祿治霾粦撌荌T干的，也不應該是會計干的，那樣出發點就低了，成為為了數據做數據，而不去分析內在的深層次原因?！彼z憾的說。

每周，數據團隊都會根據銷售額和坪效將所有直營店分為四類：效益最好、達到或即將達到目標，最后是收入最不好的店。推廣部門將數據分析報告中的客流、銷售額與歷史峰值進行比較，考慮下階段針對項目進行推廣活動。

“掌握了客流、銷售、坪效、提單率、會員占比各方面的聯動關系，不僅在伊美爾層面，在總公司層面，也會了解什么樣的品牌適合放在什么類型的項目里，形成完整的品牌體系?！贬槍ξ磥硪撩罓栣t療美容以及傳統醫院在全國范圍內的復制，張巖的團隊正在做管理數據庫，也叫“模塊化管理”，將200多個經過挑選的管理因素分成三檔，其中30%左右的核心管理因素會跟隨“伊美爾”品牌在全國落地開花，另外70%是根據各地各店情況不同有選擇性的。