新消费品牌如何持续增长（新媒体流量时代的人货内容经营指南） 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子版 mobi 在线

投放，是所有品牌在数字媒体时代逃不开的关键挑战。品牌完成从0 到 1后，往往面临两道增长难题：流量越来越贵，投放转化率越来越低。

基于为上百个 500 强消费品牌解决上述增长难题的成功经验，两位作者在本书中系统地总结了品牌在数字媒体时代做好投放、突破流量瓶颈的底层逻辑和具体方法。全书结合实 战案例，以数据分析为支撑，围绕独 ATOM 增长模型，提供经雀巢、戴森、联合利华等品牌实践验证的投放策略与工具，帮助品牌低成本实现精准投放，科学地获得产品销量和品牌价值双增长。

第1章 新增长逻辑

增长逻辑的改变 /  004

重新定义增长 /  005

投放的 3 种思维层次 /  014

影响投放产出的五大因素 /  019

第二章 人群策略

促进品牌增长的 3 类人群 /  037

制定目标人群策略的步骤 /  047

第三章 品牌策略

制定品类策略的 3 个阶段 /  071

增长策略的核心：人货匹配 /  091

第四章 精准试错

数字时代的传播投放 /  100

社交投放的成果和目标 /  116

社交媒体时代的增长方法 /  122

第五章 ATOM 增长模型

假设（assumption） /  131

测试（test） /  140

优化（optimization） /  155

放大（magnify） /  162

第六章 闭环营销

多平台全链路营销闭环 /  170

单一生态的闭环运营 /  179

流量外逃与护城河打造 /  194

第七章 资源布局

对外看——钱要投到哪些平台和触点 /  206

对内看——不同品类和产品如何投放 /  229

全链路投放的竞争博弈 /  241

      陈陶琦

      众引传播集团 合伙人 / 首席知识官

      众麟资本合伙人 

     毕业于复旦大学管理学院，业界资深营销创意人，高维学堂“品牌投放策略”课程导师，吴晓波频道——新国货促进会特邀导师。

      一手组建起众引传播的策略及创意团队，多年来服务于戴森、亿滋、达能、欧莱雅、联合利华等众多国际知名消费品企业。作为众麟资本合伙人，专注于消费领域的新品牌与新技术投资，给予被投企业专业的增长辅导与投后赋能。

      超过20年商业品牌和整合营销传播经验，曾带队中标北京奥组委设计项目，也策划过上海世博会等多项活动，擅长为品牌打造社媒时代的实效性整合营销活动，也在电商和数据咨询领域不断探索创新。

      茹炯

      众引传播集团 创始人 /CEO

      行业知名营销人，上海国际广告奖、虎啸奖、TopDigital 创新奖等评审。

      毕业于复旦大学管理学院，中欧国际工商学院及长江商学院校友,从财务转战营销届的跨界营销人。

      2006年创立众引传播集团，全面负责集团战略规划与业务运营，带领集团获得“抖音巨量星图年度合作服务商”“小红书蒲公英渠道优质合作代理”等诸多殊荣，并在2015年成为家挂牌新三板的数字营销机构。如今的众引传播，已成长为国内一线规模的整合数字营销机构，历经2000多个项目，服务超过100个国内外知名品牌。

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《数字媒体时代的传播：高度的确定性和不确定性》

      与传统媒体时代不同的是，在数字媒体时代的今天，用户的任何行为都可以被数据记录下来并进行追踪。而这也直接导致了数字化媒体同时具有了两个截然相反的特性：高度的确定性和高度的不确定性，而且二者是共生并存的。

      高度的确定性，主要是指在微观层面，也就是从品牌传播的局部视角来看。具体体现在以下 3 个方面。

      用户比特化

      从微观上，我们去看一个用户或一群用户，都是确定的，因为用户已经实现了比特化。比特是从英文 BIT（Binary Digit）音译而来，是一个计算机专业术语，指的是二进制数字中的位，也就是信息量小度量单位。那么，什么叫用户比特化？举个例子， 过去我们认识某个人，基本都是从名字开始的，但现在我们认识某个用户，基本上都是从用户的（移动或 PC）设备地址开始的。手机几乎已经进化成了人类的一个“器官”，每个用户都可以通过一台手机或其他电子设备被定义、连接和追踪。而对于用户的相关行为和特征，品牌营销人员也都可以用比特化的信息进行记录。

      效果数据化

      过去投放广告，往往只能事后追踪。能确定被数据化的投放效果往往只有 GRP，媒体审计只是在追踪“有没有投放”，但根本无法即时获取投放效果数据。但是今天做了投放之后，我们可以通过一系列数据实时看到用户的反馈行为，包括点击率、跳出率、转化率以及 ROI（投资回报率）等，也就是说，所有的效果都已经被数据化。

      投放程序化

      传统媒体时代的投放，更多是针对媒体点位（一般指媒体投放的具体位置）和内容来制订投放计划。我们可以确定在什么媒体点位，什么时间，播放什么内容，但却无法针对具体目标用户对象和行为的出现来实时调整投放内容。但是，今天的投放已经截然不同，你可以写一个程序，设置好投放的时间、情境以及方式。通过程序化的规则条件设定，你就可以对特定用户、特定行为、特定场景进行特定内容的自动化投放。

      今天，程序投放的技术已经相当成熟，而且开始被很多数字媒体采用，比如巨量引擎信息流的“智能放量”就是典型的程序化投放，只不过它是平台提供的程序化的投放功能，对于投放的条件设定也比较宽泛模糊。使用“智能放量”时，广告主可以选择地域、性别、年龄、行为兴趣等比较宽泛的标签，让系统自动推荐潜在目标人群进行投放，再根据产生转化行为的用户，继续去探索系统推荐之外的相似人群，并加大投放量。

      尽管现在的数字媒体在微观层面显现出了高度的确定性，但站在宏观层面，从品牌传播的整体视角来看，无论是用户触达还是效果控制，都充满着高度不确定性。主要体现在以下 3 个方面。

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编辑推荐

      投放，是所有品牌在数字化媒体时代要面临的关键挑战。很多品牌从0到1做起来之后，就开始面临两道增长难题：流量越来越贵，投放转化率越来越低。那么品牌到底怎么做投放，才能突破增长瓶颈呢？

      本书从破题、定位、布局、落地、变现、整合六大维度，拆解了在数字媒体时代做好投放的底层逻辑和具体方法，并结合多个实践案例的详细分析，以强大的数据分析为支撑，总结出了普适性和实用性兼具的工具、模型，帮助品牌抓住投放的本质，通过有效的投放策略获得化增长，实现品牌阶段性成长的目标。

书摘插图

《数字媒体时代的传播：高度的确定性和不确定性》

      与传统媒体时代不同的是，在数字媒体时代的今天，用户的任何行为都可以被数据记录下来并进行追踪。而这也直接导致了数字化媒体同时具有了两个截然相反的特性：高度的确定性和高度的不确定性，而且二者是共生并存的。

      高度的确定性，主要是指在微观层面，也就是从品牌传播的局部视角来看。具体体现在以下 3 个方面。

      用户比特化

      从微观上，我们去看一个用户或一群用户，都是确定的，因为用户已经实现了比特化。比特是从英文 BIT（Binary Digit）音译而来，是一个计算机专业术语，指的是二进制数字中的位，也就是信息量小度量单位。那么，什么叫用户比特化？举个例子， 过去我们认识某个人，基本都是从名字开始的，但现在我们认识某个用户，基本上都是从用户的（移动或 PC）设备地址开始的。手机几乎已经进化成了人类的一个“器官”，每个用户都可以通过一台手机或其他电子设备被定义、连接和追踪。而对于用户的相关行为和特征，品牌营销人员也都可以用比特化的信息进行记录。

      效果数据化

      过去投放广告，往往只能事后追踪。能确定被数据化的投放效果往往只有 GRP，媒体审计只是在追踪“有没有投放”，但根本无法即时获取投放效果数据。但是今天做了投放之后，我们可以通过一系列数据实时看到用户的反馈行为，包括点击率、跳出率、转化率以及 ROI（投资回报率）等，也就是说，所有的效果都已经被数据化。

      投放程序化

      传统媒体时代的投放，更多是针对媒体点位（一般指媒体投放的具体位置）和内容来制订投放计划。我们可以确定在什么媒体点位，什么时间，播放什么内容，但却无法针对具体目标用户对象和行为的出现来实时调整投放内容。但是，今天的投放已经截然不同，你可以写一个程序，设置好投放的时间、情境以及方式。通过程序化的规则条件设定，你就可以对特定用户、特定行为、特定场景进行特定内容的自动化投放。

      今天，程序投放的技术已经相当成熟，而且开始被很多数字媒体采用，比如巨量引擎信息流的“智能放量”就是典型的程序化投放，只不过它是平台提供的程序化的投放功能，对于投放的条件设定也比较宽泛模糊。使用“智能放量”时，广告主可以选择地域、性别、年龄、行为兴趣等比较宽泛的标签，让系统自动推荐潜在目标人群进行投放，再根据产生转化行为的用户，继续去探索系统推荐之外的相似人群，并加大投放量。

      尽管现在的数字媒体在微观层面显现出了高度的确定性，但站在宏观层面，从品牌传播的整体视角来看，无论是用户触达还是效果控制，都充满着高度不确定性。主要体现在以下 3 个方面。

前言

增长的机遇与瓶颈

      2009年初，我和某知名消费品牌的市场总监聊天，她嘴里的困扰就是：去年只花了 —半的预算，就达到了全年的销量目标。作为—个专业的营销人，她都不知道今年该怎么花钱，该不该花钱。

      我之所以对这段十几年前的对话记忆犹新, 是因为在此之后，几乎再没有碰到过有消费品 公司的市场部从业人员拥有如此“幸福”的烦恼。 营销人每天头疼的问题都是：

没有足够的预算达到销量目标；

如何向决策层证明，营销预算都是花在刀刃上的。

      现在想来，2009年是营销变局的开端之年。2009年10月 30日，全球台智能手机经由联通引进中国市场。当时其看似 纯粹是通信领域的一个独立事件，却使整个中国社会借由智能手机在线化程度的大幅度提升而发生了巨变。而品牌营销生态里一共有4个重要的生态玩家：品牌方、渠道、媒体、消费者。后三者都在2009年之后发生了翻天覆地的变化，变得越来越数字化、智能化和强大了。

      2009年前，我的这位市场总监朋友所面对的终端渠道，大部分是以连锁超市为主的商超渠道。品牌虽然把终端渠道叫作“客户”，但和渠道的关系还是势均力敌、相互依存的。连锁超市做得更像是空间分包商，在一块地上建立一个商场，在商场里竖起无数个货架，再把货架上的空间转给品牌。商超对于光顾他们的消费者是谁、光顾频次多高、动向如何、消费习惯如何都不太清楚，在掌握这些关键数据方面的颗粒度十分粗。因此，在引进品牌时，他们更多的是凭惯性、凭感觉。而惯性和感觉都会告诉他们，还是引进强势的大品牌更靠谱。这些品牌，一来过往的销量不错， 二来也有预算支持商超营销活动，或者做媒体投放。由于商超的货架有限，每年能选择引入的品牌也有限。因此，已经在合作的强势大品牌，只要过往表现不错，那就肯定能够继续保留货架空间，也能在商超的销量中分一杯羹。

      2009年后，在消费渠道中还很不起眼的电商渠道，借着智能手机之潮异军突起。2010年8月，阿里巴巴上线了手机淘宝， 同年双十一的广告语是：“没人上街，不一定没人逛街。”正如 广告语所描述的那样，淘宝上那些爱买爱逛的用户从此开始“疯狂”地虚拟逛街。《2018中国移动互联网春季报告》显示，截至 2018年3月，淘宝的每月人均使用次数达到93.4次，使用时长更是超过290分钟。也就是说，用户每天逛淘宝至少3次，每月逛淘宝的时间接近5个小时。

      与传统商超渠道相比，像手机淘宝这样的电商渠道，其撒手铜不只在于支持用户随时随地逛，还在于能掌握用户的数据。电商渠道可以通过用户搜索数据了解哪些品牌更受青睐，通过用户支付转换率数据了解哪些店铺和货品更能满足用户的需求，还可以通过大数据知道用户的需求和货品供给之间存在什么蓝海。

      电商渠道靠这些数据，引进合适的品牌，给消费者推荐更符合预期的店铺和商品，不仅把传统商超渠道打得不及喘息，也在和品牌的关系间占据了上风。

      品牌产品和投放黑盒，被数据彻底打开了，而掌握这些数据的电商渠道，好似一个流量裁判的角色：品牌不仅要在商品端不断设计和提供满足电商消费者需求的产品，让电商渠道看到更佳的成交率；还要在投放端更加精准有效，让渠道看到因品牌而来的用户和流量，从而得到电商渠道更多自然流量的“嘉奖”。在电商渠道理论上无限的商品竞争中，品牌要高效省力地分得一杯羹，变得不那么容易。

      同样吃到移动端红利，得到数据赋能的，还有媒体。和渠道一样，媒体先是发生了一波行业自迭代，甚至比渠道的迭代还要惨烈。今天我们耳熟能详的大媒体平台一抖音、小红书、微博、 b站、微信朋友圈、知乎等，几乎都成立于2012年之后。它们依托于互联网，也依托于众多自媒体共创。它们没有集中的编辑部， 内容创作者和内容消费者的界限是模糊的。那些依托于自有内容采编创作团队的媒体，除了有新闻采编权加身的央媒借着政治影响力还存在，其他的采取传统内容供给形式的媒体，要么破产倒闭，要么活得日益凄惨。

       这些新型媒体能够用自媒体共创的形式壮大，取决于一种能力——处理海量内容分发的能力。简单来说就是，知道用户喜欢看什么，能够做到内容找人。而在这种能力背后，是这些迅速崛起的媒体共有的一个价值观：不要把用户厌恶的内容投递给他们，哪怕这个内容是品牌付费的商业广告。

      对于品牌方来说，移动端的数据赋能造成的困境就是：有钱，但没有好广告内容的话，仍然投放无能，增长无能。

      在媒体转型前，我们观察到的品牌方广告通常有两种：一种是品牌向的广告个漂亮的画面，一句简洁大气的广告语，旨在给消费者留下品牌的大概印象；另一种是现在非常热门的种草型广告——品牌的投入小，且“自说自话” 。我曾经看到一个婴儿护理品牌在母婴垂直BBS （论坛）上的种草，内容完全围绕他们对一个大型IP的赞助活动，若不是拿奖品刺激，用户对内容几乎无感。而另一边在用户的自发帖中，用户正在讨论哪款护理产品好，不仅鲜有涉及该品牌的讨论，偶尔提及之处，还有用户对成分和功效的疑虑。

      这样的种草做法，在目前的媒体投放环境上，是完全行不通的。这也就意味着，除非品牌把所有的预算都用来砸展示型的品牌广告，否则种草预算再多，靠生硬的内容，草也根本长不出来。“自说自话”的帖子，会被媒体当作无效内容而减少展示，产品也就得不到充分的展示。

      而随着智能手机的普及，消费者每周上网的时间从2009年的18个小时提升到28个小时，通过媒体和渠道获得了限度的信息赋能。当消费者想要了解一款产品时，不仅能够随时通过社交媒体问朋友，查关于产品的正负面评论，而且还能在渠道购物时，查询以往消费者对商品的评价。一旦消费者在小红书、抖音等媒体被打上对内容和商品的喜好标签，还会被媒体推送他们 感兴趣的内容。被信息充分赋能的消费者，越来越知道自己要什么，该如何选，到哪里买，也更能够屏蔽品牌方自嗨式的营销套路。

      面对渠道、媒体和消费者的三重升级，品牌方备受压力，但也不至于一筹莫展。我们看到很多本土品牌方做出了不同的选择。

      有的品牌选择切出一条细分的赛道，试图通过简单划一的电梯广告等形式创造需求，占据细分品类消费者的心智。那些从电商站内成长起来的品牌，例如三只松鼠，则专注于研究电商站内的捜索词和竞争环境，以更快、更低价的方式供给消费者产品。

      还有的品牌索性专攻KOL（ Key Opinion Leader,关键意见领袖），这几年我们看到的靠和淘宝头部KOL绑定而起来的品牌不在少数，例如华熙生物旗下的润百颜和某位淘宝头部网红绑定合作成功后，又用另一个品牌夸迪频频上李佳琦直播。

     相对而言，海外品牌的选择更正统些：建DMP （ Data Management Platform,数据管理平台）、CDP（ Customer Data Platform,消费者数据管理平台）等数据中台，试图提升自身的数据力，以便与其他3个生态伙伴抗衡。

      以上的种种做法，都是必需的应时之变，我们在提供了多年服务和见证无数个品牌盛衰之后，深的感触是：品牌应势而变能够活下来，吃透科学增长之道才能活得好。

      品牌要想在日益强大的渠道、媒体和消费者这三者的生态博弈中重新获得话语权，必须建立一套自成体系的科学增长方法。在本书中，众引传播合伙人陈陶琦带领几位同事用浅显易懂的语言，结合20多年的实践经验，用十几万字总结出了我们眼中行之有效的科学增长之道，包括：

      第1步，通过数据看懂千人千面的消费者需求；

      第二步，读懂媒体和渠道的推荐逻辑；

      第三步，结合以上认知，生产符合品牌理念、符合消费者需求、被媒体和渠道所推荐的产品和内容。

      以上3步，谈不上有多高深，却需要在实践中有体系地操练、复盘和优化，才能铸造符合科技进步之势的“数字智能”品牌。我们也希望把这本书作为我们总结复盘的起点，通过和读者们的交流，无论是在理论层面还是在落地层面，都能对科学增长的体系进行进一步打磨，帮助品牌在营销生态里重新掌握话语权。

书籍介绍

投放，是所有品牌在数字媒体时代逃不开的关键挑战。品牌完成从0 到 1后，往往面临两道增长难题：流量越来越贵，投放转化率越来越低。

基于为上百个 500 强消费品牌解决上述增长难题的成功经验，两位作者在本书中系统地总结了品牌在数字媒体时代做好投放、突破流量瓶颈的底层逻辑和具体方法。全书结合实 战案例，以数据分析为支撑，围绕独 ATOM 增长模型，提供经雀巢、戴森、联合利华等品牌实践验证的投放策略与工具，帮助品牌低成本实现精准投放，科学地获得产品销量和品牌价值双增长。