数字品牌资产跟踪

时间:2018至今

目标

通过数字化的品牌跟踪系统,从品牌角度推动战略和执行。该系统可以:

  • 实时监测阿迪达斯和竞争对手的品牌资产水平
  • 洞察产品、品牌价值和品牌活动如何触达消费者,以及它们对整体品牌感知的贡献
  • 衡量品牌对整体营销成果和销售的贡献

挑战

最初的挑战是将在传统调研中得到的抽象的品牌个性和形象转化为消费者语言,使我们能够在精确细微的层面上跟踪和分析与品牌驱动因素相关的消费者讨论的话题(除了整体品牌感知之外,我们也能够了解独立经销商、下降趋势、技术、品牌资产等是如何被消费者感知的)。

项目内的另一个挑战是推动企业内部的接受和变革。众所周知,数据驱动的项目时常会引领变革,因此与客户方项目负责人的内部沟通,在过去和现在都仍然是整个项目的重要内容。

解决方案

TD Reply通过数据分析,开发了跟踪阿迪达斯和主要竞争对手品牌价值的新方法。该过程包括以下步骤:

品牌含义:通过将所有与品牌相关的维度翻译成消费者语言,并识别关键的数字品牌驱动力,逐项列出阿迪达斯的品牌价值。

品牌绩效:阿迪达斯和竞争对手在不同层面上对数字化品牌感知的数据收集和分析:

  • 品牌级别
  • 运动类别级别
  • 特许经营商/资产水平
  • 活动级别

品牌机制:创建一个投入-产出-成果模型,以更好地理解营销因果关系,并优化品牌资产的分配,以最大限度地促成对品牌的正面影响。

该方法在美国作为试点市场开发和测试,并在各个市场(德国、英国、法国、日本、中国)推广。

运输和物流领域未来的垂直技术规划

时间:2017年

目标

华为希望识别并评估对未来5年的全球运输业(航空、铁路、水运、公路以及最后一公里)有重大影响的技术和重要趋势,以利于垂直技术的规划。

通过深入了解趋势和技术对全球运输业的影响,获得对华为ICT业务的启示,分析可能的商业机会。

挑战

  • 识别运输业中的垂直技术。由于许多新的参与者进入并改变着行业生态系统,运输业正处于崩溃的边缘
  • 识别关键的垂直行业并及早预测相关趋势
  • 将华为在研发、市场定位、技术投资等方面的现状和长期目标与交通运输领域的技术趋势联系起来
  • 在华为所有重要的相关内部研究项目中找到共同点

解决方案

趋势发现与分析:利用TD Reply专有的数据驱动趋势研究平台SONAR(www.trend-sonar.com )进行趋势发现与分析,TD Reply确定了70个与运输相关的趋势。 SONAR能够根据成熟水平定位所有趋势(细微趋势对比成熟趋势),这有助于验证趋势并确定其优先级。结果显示有50种趋势具有强相关性,而在这50种趋势中,我们发现了6个趋势集群对交通运输业的未来影响很大。

趋势优先化:为进一步深入分析并评估趋势的优先级,我们与华为的项目干系人开展研讨会,根据趋势影响和确定性重新评估50个趋势。最后,对9个最终趋势进行了优先排序,以便进行进一步的深入分析。

深入分析:采用定量(使用SONAR)和定性分析相结合的方法,从趋势动态、历史发展、市场概况和前景、生态系统和参与者分析等方面进一步分析了9种趋势。此外,对趋势相关的欧洲研究机构进行了甄选,以便更好地为华为进一步投资研发和选择潜在合作伙伴提供信息。

启示与商业机会:在为期一天的研讨会上,华为技术规划高级研究员和高管介绍并讨论了此次的深入研究成果,对可能的影响和商业机会进行了细化、增强和优先级定义,并确定了创新项目。

数据驱动的营销蓝图

时间:2016 – 2018

目标

  • 推动整个业务的数据驱动决策
  • 基于数据驱动的洞见来学习、调整和改善营销
  • 提高所有市场的营销效率和绩效,同时制定统一标准来衡量47个市场的绩效
  • 在不同市场之间创造协同效应并相互学习

挑战

  • 相关性:如何处理如此大量的数据,并选择那些有助于实际业务问题的数据?
  • 信任数据:如何养成信任并使用数据作为决策依据的新习惯?
  • 迎接改变:如何让美诺的47个市场定期使用仪表板来支持他们的日常工作?
  • 采取行动:如何将数据驱动的洞见转化为实际行动以产生影响?

解决方案

为了了解不同干系者面临的挑战和业务问题,我们与许多专家进行了访谈。针对与美诺和行业最相关的业务问题,TD Reply通过开发对所有47个市场通用的整体KPI将所有问题联系起来。由此,TD Reply填补了数据源之间的空白,并从必要数据中发掘最重要的部分,从而促进整体数据收集。

通过直接与美诺的内部数据和强大的社交媒体,Web分析,搜索引擎的源数据进行连接,TD Reply可以帮助客户理解智能数据,以获取重要的洞见。美诺仪表版的部署是分步进行的,首先在12个市场进行试点,随后增加15个,最后又增加20个市场,全球47个市场加入了数据驱动的旅程。在此过程中,许多用于回答特定业务问题的仪表板视图被开发出来,以进行高级分析。

为了在每个市场介绍数据驱动的文化和数字仪表板,我们在世界各地举办了研讨会。这使得我们更深入了解当地的具体情况,并在满足全球需求的同时,针对各地的具体需求量身定制仪表板。

成果

  • 在刚开始的6个月内,数字仪表板中已集成了12个试点市场
  • 对美诺47个子公司开放的数据驱动营销仪表板
  • 提供7个视图,回答了各种业务问题并在市场之间产生协同作用
  • 234位用户根据数据制定决策并允许整个公司实现数据共享
  • 为本地管理人员提供可落地的见解,同时为全球决策者提供了透明度

用数字技术推动业务增长

时间:2017年至今

目标

荷兰皇家菲仕兰公司的全球数字团队开始了一项新任务,利用数字数据来引领他们的业务,替代以往孤立被动的数据项目。任务的目标是推动各业务部门使用数据驱动决策,同时不断改进试点项目的方案,以期增长营收。

挑战

  • 虽然有大量可用的信息和数据,但如何从众多的信息来源中获得正确的业务决策,如何在它们之间建立联系?
  • 如何确保我们的工作成果不仅仅是提供另一种思路,而是创造真正的业务价值,并使得公司业务运营方式上产生积极变化?
  • 如何不仅让项目的领导团队参与,也促使试点项目日常的工作团队积极配合?

解决方案

通过初步分析, TDReply 利用Pulse dashboard跟踪和评估试点项目的绩效,预测市场发展,为适应这些变化而做更好的准备。Pulse dashboard的使用也便于充分利用荷兰皇家菲仕兰的自有数据,以取代价格昂贵的外部市场调研数据。

TD Reply成功地建立了以目标为导向、以数据为中心且灵活的业务咨询流程。我们的工作从以下几方面开展:

  • 当地的现实商业问题
  • 从全球和当地的现有数据源收集收据
  • 建立并运行数据统计模型,进行深入分析
  • 为当地高级管理层和全球决策者提供可实施的计划
  • 在做投资决策时,对具有潜力的商业机会规模进行评估
  • 根据数据模型结果启动地方试点
  • 衡量关键性业务成果(收入、销售量、市场份额)的试点成效和效率
  • 准备全球市场推广

在项目进行的前18个月内,TD Reply在4个产品类别的6个主要市场成功地完成了上述流程

实时ROI建模

时间:2017年至今

目标

根据我们为Hautklar品牌进行的试点项目的经验,欧莱雅决定推出整体的实时ROI建模方案,为另外两个品牌(纽约美宝莲和巴黎欧莱雅)提供数据监控可视化。对于这两个品牌,TD Reply对四个细分市场(皮肤护理、唇妆、眼妆、美甲)和相关经销商进行数据分析、ROI建模以及实时数据监控,以优化市场活动的实时媒体渠道效率。

挑战

  • 在过去两年中,从两个品牌、四个化妆品类别、十个以上媒体渠道、20多个经销商和50多个营销活动中构建复杂的数据集
  • 为不同部门的不同利益相关者在品牌、类别、渠道和活动层面提供切实的投资回报洞察和启示
  • 每天可自动获取所有数据点和KPI 的实时系统,使用API访问原生工具,并执行自动运算脚本

解决方案

TD Reply应用先进的数据分析技术,为美宝莲纽约和欧莱雅巴黎建立实时ROI建模系统:

数据审计:分析全盘数据,包括过往两年中每周和每日所有的媒体投放和表现数据(含付费、赢得、自有渠道)、DigitalSoundbox数据、线下线上销售数据

KPI验证:通过相关分析筛选相关的营销策略,并充分理解线上客户的活动轨迹

ROI建模:通过营销组合模型,计算每个化妆品品类/品牌的组别中每个媒体渠道对销售的影响,并获得对媒体组合和渠道效率的洞察

实时数据表盘:将渠道效率计算转换为自动实时跟踪系统,并在TD Reply的Pulse数据表盘中进行数据可视化,为不同需求的人群提供洞察

持续的活动支持:持续与相关干系人互动学习,对每次营销活动进行即时复盘和深入分析,从而做到实时优化

高级零售分析

时间:2018年至今

目标

该项目由可口可乐和CCEP德国设定的三个主要目标推动:

  1. 细分:更好和可拓展的非居家场景(AFH)市场细分
  2. 优化:为如何提高门店绩效提供指导
  3. 预测:创建数据驱动模型以预测和优化销售

挑战

创建一种新的数据驱动方法,其中的数据点、数据模型和运算工具需要扩展并应用到全球不同的市场,是项目面临的主要挑战。

解决方案

第一步,TD Reply通过识别和获取相关的公开在线数据,发现了潜在的新渠道,并帮助可口可乐扩大了客户数据库。从品牌契合度和知名度的角度出发,建立了一个智能模型,从来源数据中找出最合适的潜在新销售点。该模型使可口可乐能够分析业绩优秀和不佳的销售点,并确定其主要的业务驱动模式。

其次,对于每个渠道,TD Reply都会创建一个定制化的提升方案,通过店内活动执行、促销和最佳的产品组合,确定并优先考虑对门店绩效起到积极影响的方法。

最后,TD-Reply开发了预测模型。该模型分析了随时间推移而销量偏离的原因,以预测每日销售的高峰和低谷。该模型可以根据季节性、天气状况或局部事件等外部因素预测下一周/月的销售情况,从而降低缺货风险。同时可用于改进基于未来事件信息的访问计划,优化出货频率并减少非系统性交付。

通过以上方式,我们帮助可口可乐及其装瓶合作伙伴实现了:

  • 减少缺货现象,及时补充库存
  • 显著提高其渠道数据库的质量和规模
  • 专注于真正推动业务发展的销售渠道
  • 评定影响门店绩效的关键变量
  • 通过了解他们的销售渠道来推动品牌建设和创新
  • 优化具有销售潜力的不良网点资源配置
  • 优化出货频率和节奏
  • 最大化营销作用

数据分析中心

时间:2016年至今

目标

  • 建立数据驱动的思维和改进跨部门见解共享的实践,以打破数据竖井并提高营销效率
  • 衡量宝马集团各个品牌以及宝马产品在数字生态中的用户感知
  • 全面了解宝马和竞争对手的活动和内容,以进行持续优化
  • 通过近实时的热门话题观察和识别,实现整体内容创建和内容管理
  • 在部门和市场之间创建中央分析接触点,以进行深入分析和数据驱动决策

挑战

由于公司规模及复杂的经销商和销售网络,主要挑战在于基础设施,组织和文化性质。

  • 宝马全球市场需要开放和整合其数据,以优化对于数据的利用, 这需要透明和一致的数据收集和输入过程。
  • 缺乏处理数据的经验,更重要的是,根据相关洞见做出决策,仍然给项目带来了挑战。
  • 与其他典型行业一样,团队必须应对既定的思维和行为模式,这些思维和行为模式不一定能够促进数据驱动的实践。现有的沟通和工作机制以及公司流程也会阻碍快速而敏捷的冲刺,这对于完成敏捷和快速的项目来说是必须要解决的。

解决方案

TD Reply柏林和TD Reply慕尼黑决定建立一支多元化的专家团队,由数字化和数据策略、基础架构设置以及营销分析各领域的专家组成,以处理项目的多项任务。为了能够满足项目干系人的不同需求,TDReply采用了两种方法:

该项目的核心是TD Reply的PULSE仪表板,该仪表板自动访问每一个信息源,包括所有与业务相关的KPI。每个视图仅包含相关的KPI,具备KPI效果模型的数据驱动KPI评估是确定业务真实相关性的基础。众多市场和业务部门的宝马员工可以全天候查看活动和社交媒体渠道的绩效,产品和品牌认知度等。

第二个组成部分构成了一系列的全面分析。仪表板的用户能够根据仪表板中的数据确定进一步分析的必要性 。其他分析有助于选择活动平台,例如活动赞助或商业合作伙伴;有关消费者兴趣的白点分析或内容适合性跟踪,即广告及其消费者认知是否符合宝马的品牌价值。

这两个部分构成了宝马数据分析中心-为每一个希望做出更明智决策并轻松获得所需洞见的员工提供的关键平台。

成果

借助宝马数据分析中心,由TD Reply的PULSE仪表板和业务问题分析推动,宝马获得了宝贵的洞见,实现了品牌和产品感知、内容创建、活动绩效和其他有助于推动市场投资回报的措施的持续优化,从而有能力进一步建立整个公司的数据驱动,并进行更高级的分析项目,例如业务效果建模和预测分析。