11月7日，2024年全國光瓶酒首腦大會如期在重慶威斯汀大旅店舉辦，各路酒企首腦以及多位營銷專家以從頭定義剛需市場為主題，暢聊光瓶酒產業的前程成長趨勢以及前沿營銷解決計劃。本次大會中，米多大數據副總裁卜沾元現場刊登了《了解客戶才幹取得客戶米多大數據營銷引擎更技術的一物一碼配景營銷》的主題演講，滿滿的干貨和對癥下藥的大數據解決計劃揭示了前程光瓶酒產業的營銷破局之道。
產業痛點剖辨精確品牌升級數據先行
中國的光瓶酒產業正成長得如火如荼，但不論什麼產業，不理智生長都不是持久之計，只有率進步行品牌升級的企業才幹佔領成長先機。很多酒企在品牌升級、營銷首創上都走了很多彎路，消費大批預算之后卻沒有換來任何用戶留存，對品牌形象的增加也協助甚微。
米多大數據副總裁卜沾元的演講剛一開端就老虎機 討論吸收了酒企首腦們的注目，他舉出京東的新通路的範例挑明晰一個對于酒企來說很嚴格、但很輕易被無視的疑問互聯網巨頭正在簡化傳統物流體系，已經局部實現從倉庫直接到門店，力圖將線下販售渠道的流量自動權握在手里。已經在線上失去自動權的酒企，莫非在線下也要看別人色彩?緊接著，卜沾元又直擊酒企營銷痛點，陸續拋出了我的客戶是誰?如何提高開箱率，鋪貨率，上架率?動銷數據可視化?如何增加復購率?等一系列光瓶酒產業亟待解決的疑問，這些疑問的答案在他接下來的演講中得到了謎底。
卜沾元以為，想要品牌升級，首要要對目的用戶進行科學畫像。米多大數據跟市面上其他一物一碼的最大區別之處就在于它不是純真的防偽、溯源，而是自帶大數據營銷解決計劃的。米多以為一物一碼假如缺少了一人就失去了意義。每一個二老虎機 英文維碼背后都是一個用戶，可能是平凡花費者，也可能是代辦商、店長、販售員等等。我們會依據差異企業、差異產物在差異配景下所遭遇的差異疑問，利用米多多達幾十種的米多配景碼，使其與企業當下最強的需要進行匹配，并通過極具吸收力的智能營銷事件增大用戶掃碼的概率卜沾元表明。在此根基上，環繞掃碼用戶訂定差異促銷事件，并連續注目渠道販售動態，通過歷久的堆積便可以牟取清楚的用戶畫像，酒企的品牌升級之路也將由此開端。
(米多大數據營銷引擎平臺生態代價圖譜)
佔有用戶畫像后如何進行深度運營也是米多十分善於的。卜沾元表明，米多會將用戶、販售商等差異類型掃碼者進行標簽分組，針對C端用戶采取福利促銷事件、分享得紅包等事件進行會員運營，針對B端用戶亦可訂定相應事件來解決促銷截流、終端啟發等傳統困難。米多佔有巨大的積分商城體系，小企業同樣可以享受諸多互聯網大品牌的IP福利。C端用戶在歷久啟發下不光可以增加復購率，還能增進分享給新用戶，實現營銷裂變;B端用戶也會在企業的歷久維護下提升對品牌的好感度，有助于酒企在渠道終端創設營銷壁壘。
去中央化時代到來米多打造大數據營銷生態
假如說純真的防偽、溯源是一物一碼1.0的話，那麼提升了終端互動、渠道動銷等性能的一物一碼就進入了2.0時吃角子老虎機 製造商代。而米多大數據則已經到達了一物一碼3.0的階段大數據引擎驅動。
在對外辯白米多大數據是一家奈何的公司時，卜沾元副總裁用的概念是最值得信任的大數據賦能整體解決計劃提供商。米多是將產物打造成流量進口，以品牌公共號為載體，以日常酒水不同種類花費配景作為切入點，應用標識賦能專業和全配景賦碼理念老虎機 連線，為米多配景碼賦予特定的增值利用。同時將各類配景下的用戶數據，有效采集到以用戶賬戶體系為中央的企業大數據平臺，實現客戶財產私有化，實現真正的大數據賦能。
在互聯網時代，傳統企業忍受的阻擊是來自各方面的，并不光僅是傳統意義上的競爭敵手。米多大數據以為，中國正處在行業互聯網給傳統企業賦能的期間，這次的變革屬于大數據，企業必要經驗從沒有數據到普遍把握大數據的過程，在這一過程中蝶變的企業必將屬于少數。
當前，許多傳統酒企可能規模上并不小，但品牌卻無知名，這些企業在線上的流量大多來自于天貓、京東這樣的互聯網巨頭，支配流量的自動權徹底不在個人手里。光瓶酒產業還在猛進中，尚未有過大的利潤空間，假如在與流量大戶的配合中沒有論價實力，對企業成長的連續性是很不幸的。
卜沾元表明，去中央化是前程產業成長的一個主要議題。終究在互聯網時代，許多傳統企業都不是被競爭敵手打敗，而是敗給了跨界敵手。比如蠶食康師傅便捷面市場份額的不是今麥郎，而是美團、餓了麼;削減中國挪動業績的也不是聯通和電信，而是qq遊戲的微信。
米多所做的任務，用通俗的話來說即是協助傳統企業辦妥流量的去中央化，實現客戶財產私有化，從而把成長命根子把握在個人手里。作為業內首家提出大數據引擎理念的公司，米多以為再小的品牌，都要有個人的大數據引擎。我們本年剛才與著名品牌小村外創設了配合關系，力求在前程將大數據營銷革命帶到光瓶酒產業，讓更多光瓶酒企業牟取強勁的向前推力。
不難預測，本次大會后，會有更多酒企與米多大數據展開配合，為歡迎光瓶酒產業的營銷新賽道烙印上體制化、垂直化的大數據財產，為酒企實現客戶財產私有化，實現真正的大數據賦能。
