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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了一个应用最广泛的营销分析工具相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


导读:假设你想卖咖啡,会选择什么样的营销策略?

今天介绍一种分析思维模型:安索夫矩阵,被认为是应用最广泛的营销分析工具之一,可以帮你更加科学地选择适合自己的营销策略。

作者 / 来源:林骥(ID:linjiwx)

01 为什么用安索夫矩阵?

因为场景不同,选择的营销策略也就不同。

  • 场景 1:如果你想把一种新的咖啡,卖给以前一直喝咖啡的老客户,应该选择什么样的营销策略?

  • 场景 2:如果你想把一种现有的咖啡,卖给以前一直喝咖啡的老客户,应该选择什么样的营销策略?

  • 场景 3:如果你想把一种现有的咖啡,卖给以前不喝咖啡的新客户,应该选择什么样的营销策略?

  • 场景 4:如果你想把一种新的咖啡,卖给以前不喝咖啡的新客户,又该选择什么样的营销策略?

以上这些不同场景对应的问题,都可以从安索夫矩阵中找到答案。

02 什么是安索夫矩阵?

安索夫矩阵,是伊戈尔·安索夫 1957 年提出来的一种模型,是以产品或服务作为横轴,以客户或市场作为纵轴,形成一个 2 × 2 的矩阵,对应 4 种营销策略:

1. 产品延伸

把新产品卖给老客户,通常是对老产品进行升级,增加深度或者扩大广度,增加客户购买率。

比如,苹果公司每年推出新的手机型号,还陆续有新的产品上市,未来可能卖电动汽车。

2. 市场渗透

把老产品卖给老客户,通常是用促销或提升服务品质等方式,提高客户复购率。

比如,给客户赠送免费礼品,打折促销,增值服务等等。

3. 市场开发

把老产品卖给新客户,在不同市场上寻找具有产品需求的新客户,提高转化率。

比如,通过投放广告,增加产品的曝光度。

4. 多元经营

把新产品卖给新客户,需要在技术和营销等方面有竞争力,否者大概率会失败。

比如,一家小公司的新产品,要想被大众知道并购买,不仅要想办法满足客户的某种需求,而且还要想办法做好营销推广等工作。

03 怎么用安索夫矩阵?

回到前面卖咖啡的问题,我们利用安索夫矩阵,对每种场景进行分析,并给出相应的营销建议。

  • 场景 1

如果你想把一种新的咖啡,卖给以前一直喝咖啡的老客户,应该选择什么营销策略?

这是把新产品卖给老客户,建议选择产品延伸策略。

一种是产品功能的延伸,比如,增加新的咖啡口味,降低咖啡因,让喝咖啡变得更健康。

另一种是使用场景的延伸,比如,原来是在咖啡店里面喝咖啡,现在可以在办公室或者在家里喝咖啡,甚至在上班、出差或回家的路上都可以随时随地喝咖啡,从而推出便携、速溶咖啡等品种。

  • 场景 2

如果你想把一种现有的咖啡,卖给以前一直喝咖啡的老客户,应该选择什么营销策略?

这是把老产品卖给老客户,建议选择市场渗透策略。

对于一个成熟的、竞争激烈的市场,大家拼的是实力,就看谁的效率更高、品质更优、价格更低、服务更好,如果你具备核心竞争力,就能获得老客户的青睐,从而不断重复购买你的咖啡。

  • 场景 3

如果你想把一种现有的咖啡,卖给以前不喝咖啡的新客户,应该选择什么营销策略?

这是把老产品卖给新客户,建议选择市场开发策略。

当老产品的商业模式经过验证成立之后,剩下的事情往往就比较简单粗暴,利用资本的力量,花钱投放广告,让更多的新客户知道并购买,迅速占领市场。

  • 场景 4

如果你想把一种新的咖啡,卖给以前不喝咖啡的新客户,又应该选择什么营销策略?

这是把新产品卖给新客户,建议选择多元经营策略。

此时你得思考很多问题,比如,为什么这些人不喝咖啡?是觉得味道太苦?还是怕喝了睡不着?等等。

你可能需要先有个大致的定位,对客户进行画像分析,并通过一些调研,了解客户不喝咖啡的真实原因,洞察客户的真实需求,然后推出能真正满足新客户需求的新咖啡,比如,不苦的新口味,不影响睡眠的咖啡,等等,让原来不喝咖啡的人也开始喜欢喝咖啡。

最后的话

最后总结一下,营销的两个重要维度,一个是产品或服务,另一个是客户或市场,交叉形成一个 2 × 2 的矩阵,对应 4 种不同的营销策略:产品延伸、市场渗透、市场开发、多元经营。

过去的创新,很多是以产品为中心。而现在的创新,更多是以客户为中心。

  • 前 2 种营销策略:产品延伸和市场渗透,都是跟老客户做生意,本质是把业务做深,尽可能满足老客户在不同场景下的需求,这种创新方式,拼的是洞察能力,要深入到老客户的具体场景中去,挖掘出他们还没被满足的深层需求。

  • 后 2 种营销策略:市场开发和多元经营,都是跟新客户做生意,本质是把业务做宽,尽可能覆盖更多不同的人群,拼的是营销资源,要覆盖的人群越广,所需的营销资源也就越多。

延伸阅读????

延伸阅读《数据分析即未来》

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  • 吐血整理:人工智能、机器学习领域13个常见概念

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