首先来说一下,为什么要做跨品类分析?
讲人群运营的时候一般分三个环节。
第一环:品牌人群第二环:品类人群第三环:跨品类人群
这三个环节是依次递进的关系
当品牌急速扩张的时候,首先要做的就是把品类人群拉到品牌人群当中,但如果整个品类人群都无法支撑拉新的情况下,就要考虑跨品类人群了,也就是所谓的「人群破圈」。
举个不太恰当的例子:就拿电动汽车行业来说,新兴的电动车品牌,要抢的是比亚迪、荣威、特斯拉等品牌的消费者,也就是品类人群,但目前整体电动汽车市场就不大,所以就要往外扩,去拉动油车品类的消费者。
了解到跨品类人群的意义之后,从哪些方面来找到目标品类呢?这时候就用到了相关性分析。
相关性分析我们一般看两个指标:占比、TGI。
用一个简单的例子来解释一下这两个指标的概念。假设,我们目前分析的品牌是一个羽绒服的品牌,这个品牌近1年的消费者就是我们的「种子」,假设有1000个人,我们需要用这颗种子去找到跨品类人群。
占比:羽绒服消费者当中购买购买「洗发类目」的有300个人,那么对于洗发类目来说,它的占比就是30%,非常好理解;
TGI:我们先来了解一下TGI的概念,TGI用于计算某个群体相对突出的特征。举个例子,整个羽绒服品牌购买人群中,买洗发类目的占比是30%,但是在所有人群中,买洗发类目的占比是3%,那么洗发类目TGI = 30% / 3% * 100 = 1000,当TGI大于150时,我们规定这个类目在当前样本中,具有显著特征,TGI越高,特征显著性越大,两个类目的相关性就越高。
这两个指标,我们以TGI为主,占比为辅,这样就能得到一个二维的数组关系。通过相关性数据,一方面可以看清当前品类人群与哪些品类有关,另一方面,通过多品类之间的组合,我们就能洞察消费者的消费场景。
前几天,我正好帮一个美妆品牌做过一次简单的跨品类相关性分析,我们借此来看一下相关性分析的步骤。
1、通过画像,了解品牌人群特征
通过简单的了解人群画像,可以大致对品牌的消费者有一个认知:年龄低、消费力弱、已婚已育、2线及以下占比高。
2、计算品牌跨品类数据
跨品类数据按从大到小有三个方向:一级类目、叶子类目、具体品牌。
因为这是一个美妆品牌,从一级类目来看,TGI和占比都相对较高的一级类目主要有:美容、护肤、彩妆等女性品类。但TGI最高的几个一级品类是:隐形眼镜、奶粉,这样大家结合之前的品牌人群画像,就能得出一些实用场景,比如说一些年轻的学生是隐形眼镜消费者,一些已婚已育人群是奶粉消费者。了解到场景之后,品牌在做相应的人群沟通素材中,可以体现相似的场景,比如说针对哺乳期妈妈的顾虑,推出无刺激、使用方便的面膜等。
接着我们再来看,对应的叶子类目,叶子类目当中,除了一些女性常用的美妆护肤品类之外,还出现了即食火锅、螺狮粉等品类,进一步印证了我们之前所说的,可能好似一些学生群体,那么我们在营销宣传过程中,就可以朝着一边敷面膜、一面吃火锅的场景,让消费者有进一步的代入感。
再来看消费者品牌偏好,果然不出所料,这个品牌的消费者钟爱「自嗨锅」,其他的品牌主要是一些美妆品牌。
那么通过上面的这一套数据,我们从一级类目、叶子类目、品牌偏好,有大到小的分析了品牌消费者跨品类相关性,由此以得出了一些指导后续运营的结论。当然这只是抛砖引玉,大家还是需要对比不同品类、不同价格带的消费者,看看跨品类偏好是否不同,我下面也总结了一些样例,供大家参考。
横向和纵向对比之后,就能得出一些更具参考性的答案了。