别样的双11，品牌在营销科学中消解不确定

双11长达十余年的蜜月期，自今年起宣告结束。

往年，每小时主动公布最新GMV数据是推升双十一狂欢氛围的必演节目；但今年，直到大促真正结束那一刻，电商平台成绩单才姗姗来迟。天猫和京东分别成交5403亿元和3491亿元，其中，天猫的同比增速由去年的26%下滑至今年的8.45%。

舆论场降温以及GMV增速放缓代表着双11拐点将至，但每年又有更多新商家涌入双11，供需两端的逐渐失衡成为商家们需要面对的挑战。想要从僧多粥少中突围，可谓难上加难。

如果说在遍地黄金的蓝海期，品牌徒手拾金也有不错的效果；那么，当进入竞争加剧的存量时代，经营者们终于意识到寻找掘金工具的重要性。

面对今年这场增速放缓的双11大促，品牌如何从中突围让我倍感好奇。在复盘12家增长成绩卓著的品牌后，我发现它们有着相同的特点，那就是快速跟上了营销科学的浪潮，并积极使用巨量云图等各种营销科学工具降低不确定性。

营销科学，最近几年正在成为广告营销行业高频出现的关键词。

除了被企业高频提及，由清华经管学院、北大光华管理学院担任学术指导的《营销科学学报》也在今年7月正式创刊。业界和学界不约而同发力的背后，反映出的是营销科学地位迅即提升的事实。

科学的价值在于不断靠近世界真相从而减少不确定性。与之类似，营销科学的价值也在于它提高了品牌推广和运营的可预测性，让广告营销得以摆脱过往高度依靠个体经验智慧的混沌状态。

三叶草FORUM新品发布的节点刚好撞车今年双11。“流量吃紧，竞争加剧”是阿迪达斯对这场新品战役背景的描述。

对于潮流单品来讲，高效捕捉首批种子用户十分重要。在目标消费者因为双11被多方争抢时，如何尽可能多地精准找到他们成为品牌面临的难题。

由此，巨量云图的数据工厂进入阿迪达斯的视野。这款在9月上线的产品包含标签工厂、建模预测等功能。

对于品牌而言，它最具吸引力的一点是提供了自定义数据分析和应用能力。换言之，以往品牌只能使用平台方提供的通用能力；但在数据工厂中，品牌方可以基于自身需求个性化地释放数据价值。

以阿迪达斯为例：首先，它在自有数据中提取了10万的高转化意愿人群作为正样本，同时在提取正样本核心特征后，将不具有这些核心特征的人群作为负样本建模；

随后，将巨量云图平台上所有对鞋服感兴趣的行业人群作为目标备选集，目标备选集的规模显然远远大于阿迪达斯的自有一方数据，这最终帮助阿迪达斯找到了更多目标用户。

值得注意的是，人群精准度和投放规模一般呈现显著负相关关系，也就是随着人群规模的提升，TA浓度会不可避免地降低。但是在数据工厂的辅助下，阿迪达斯以较小的精准度损耗实现了人群投放规模数十倍的提升。数据显示在新品上市期间，阿迪达斯相关投放的CTR和ROI分别提升60%和90%。

锁定目标消费者既是后续精准营销的基础，同时也是营销科学的传统优势领域。因为科学需要数据支撑，而人群本就在持续产出大量数据，其中既包括消费者的人口与兴趣属性数据，也涵盖他们的交易数据。

在人群定向上，巨量云图就依托自有的庞大数据推出了O-5A模型。借用科特勒的5A理论，它将消费者按不同指标区分为六类人群，并以此评估用户与品牌间关系的亲疏远近。

在今年双11期间，心相印也巧用O-5A模型实现了投放人群的精准定向。具体来说，它用了“三步走”的策略：

首先，凭借主观经验选择标签确定种子人群，将种子人群与A4人群（即已发生实际购买行为的人群）进行交叉比对。其中交集作为正样本，差集（即种子人群中未发生购买行为的人群）作为负样本；

随后，建模分析正样本人群的特征并对相关特征从高到低排序，这成功帮助心相印定位了高转化人群的典型特征；

最后，基于典型特征产出目标人群，借助精准营销产品将广告推送给目标人群。

科学缜密的人群定向思路带来了不错的效果：在双11大促期间，品牌ROI超过行业平均水平180%，点击率也实现了20%的提升，并在消耗扩大的基础上实现了10%的销售增长。

虽然阿迪达斯和心相印在人群定向上的思路不尽相同，但殊途同归，善用营销科学工具的它们在双11的激烈竞争中依旧表现不俗。

事实上，在今年的双11中，还有黑人牙膏、百龄坛、露得清等更多品牌从营销科学中受益。在此前流量成本并不高昂、竞争并不激烈的时候，广告可以是高举高打、漫天撒网；但当精准营销、提高效率成为现时刚需，营销科学则让大海捞针成为现实。

诚然，TA人群圈选是营销科学被最早且最常应用的领域。但是，“找对人”只是营销的第一环而非全部，营销科学也开始在更广阔的范围内发挥效用。

今年10月，波司登与Burberry前设计总监Russell Delaney合作推出了一款新品：风衣羽绒服。波司登对这款新品抱以厚望，它希望借助与国外顶尖设计师合作打造的产品打响品牌新定位：全球领先的羽绒服品牌。

所以，在双11大促节点上，波司登的投放锚定了两大目标：为新品提振声量，以及获得更高的投资回报。除了在巨量云图中完成基础人群定向外，它也将营销科学思维运用在了素材管理上。

既然锚定的是两个目标，通过在不同渠道上对不同人群小规模投放不同素材，波司登分类统计了不同素材组合的曝光和ROI表现，并将它们按照“曝光-ROI”的维度分配到四个象限中。

针对不同数据表现，波司登为素材后续投放制定了不同的策略，例如“曝光低，ROI低”的素材组合及时暂停投放止损，“曝光低，ROI高”的组合提高出价争取更多曝光机会，“曝光高，ROI高”的组合则果断地放量投放。

在科学的数据指导下，波司登的素材管理变得有的放矢。不仅相关投放的点击率提升幅度达到42%之多，总人群资产增幅也达到630.71%的较高水平。

与波司登类似，母婴品牌红色小象也将营销科学理念应用于素材管理，只不过它的分析维度细化到了元素级别。

简单来说，红色小象团队对制作完成的素材进行了元素标签拆解，随后评估不同元素标签的播放量、互动量、点击量等数据寻找素材优化方向。在素材完成优化后，红色小象又通过购买DOU+流量进行A/B测试，在被验证调优有效后再将素材进行大规模投放。

在经过这一系列元素级别的优化操作后，红色小象广告的互动率提升了25%，CTR和ROI也分别增长了20%和15%。

除素材外，部分商家也在用户旅程管理等全链中进行营销科学的尝试。

CROCS就通过对A3、A4人群的持续深度洞察动态调整策略，成功引流了更多消费者进入抖音小店成为品牌的A5粉丝人群，最终新增粉丝数相较预期提升186%；城野医生和AHC则将营销科学用于搜索广告中，在数据基础上借助科学方法的分析完成了搜索关键词包搭建和具体投放策略的制定。

在今年双11中能看到越来越多的品牌跳脱原有人群定向的既有框架，它们将营销科学运用到其他更广阔的领域，比如将它用于素材或顾客旅程管理。营销科学领地的持续扩大，也成为一种值得关注的全新趋势。