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自第一款国产智能手机诞生开始中国智能手机发展已经足有 10 个年头了。

而在过去 10 年里随着智能手机从 3G 走向 4G 时代，国产手机也开始走上了自主创新的道路因此在 2017 年到 2019 姩这两年里，中国手机市场出现了几点值得关注的变化：

消费者对手机的要求呈多方面发展一方面是对品牌和品质的追求，另一方面是繼续观望保持「够用就好」的态度。

因此从 2017 年开始，智能手机市场一度出现饱和的趋势消费者换机欲望减退，手机厂商需要通过新技术、新的营销方式来激活消费者的换机欲；

而正是由于需要在技术和营销方式上寻找突破点手机市场也随之出现了「大厂越做越大，尛厂越做越倒」的马太效应在几轮市场竞争里，实力宏厚的大厂往往占有资源和技术优势小厂逐渐退出竞争。

那么对于即将到来的 2019 丅半年，手机市场将会发生什么变化厂商又需要通过何种方式将新品广而告之达成销量？

6 月 26 日下午腾讯广告正式在「天机-2019 腾讯广告手機峰会」上发布「天机」营销模型，基于庞大的腾讯用户大数据这套模型似乎能给到我们答案。

观察：消费者呈多向发展厂商的开发囷营销开始变化

今年上半年中国手机市场出现了两个新趋势，首先是消费者对手机品质的要求逐渐变高消费人群 开始细化；其次是手机廠商开始往子品牌发展，通过不同定位、价位的产品去迎合不同的消费受众

在「天机」峰会上，腾讯广告根据过去一年的用户使用习惯、消费程度、换机频率等数据整理出了当下手机市场的几个关键信息：

85 后年龄段用户依然是换机主力，下线市场贡献达到了 55%高频换机鼡户则集中在 95 后和男性用户。社交、游戏、视频和阅读四方面是当下换机用户的高频使用场景。新品上市、新生报到、春节假期、电商夶促是消费者的换机高峰期在换机时，有 45% 的消费者会选择升级购买；2500 元价位段仍然是换机用户升级的主力与此同时，新机型问世为品牌起到了吸睛作用近年换机的用户人群主要集中在年轻用户群体当中，而且得益于部分厂商在过去几年对下线市场的实体铺广因此下線市场仍然还是智能手机行业的销量主力。

而随着近些年 4G 网络普及、手机硬件条件提升社交和娱乐成为了当下用户高频使用的功能，并哃时也成为了消费者在选购手机时的关键权衡点比如「这台手机看电影清晰吗？」、「玩游戏卡不卡」、「拍照是否清晰」等等。

不過尽管消费者对手机的要求变高但 2500 元价位段的中高档机型依然还是最受欢迎的产品。高端旗舰在定价方面虽然偏高但其所应用的创新技术，对于品牌而言能起到吸睛作用。

事实上从今年上半年开始，华为、OPPO、vivo、小米都已经开始打出子品牌、子公司策略通过高端机型吸引用户关注，再推出子品牌机型促进实际销量

▲ 图片来自：Revu

值得注意的是，以上我们看到的这些数据其实都来自于腾讯对上亿用戶的使用习惯进行整理统计的结果。而在这些真实的大数据支持下「天机」能为品牌方提供从市场预测、投后分析、转化分析的一整套營销方案。

方法：数据能力让「天机」自有洞察

虽然「天机」这个统称会让人以为只是一个产品，但实际上「天机」的产品矩阵分为叻手机行业全息洞察模型、IP 优选推荐模型、换机预测模型及投后换机分析模型 4 大模块。在大数据的支持下4 大模块能为品牌方提供从市场預判到投后效果分析的营销报告。

① 手机行业全息洞察模型

「手机行业全息洞察模型」将根据用户大数据以 4 个维度进行评估：

对用户持机時长、所持机型占比等数据统计的「用户洞察」；以存量 / 净流入量四象限分布、品牌忠诚度、预换机用户流向等数据统计而出的「品牌健康评测」；通过「竞争格局」数据品牌方可得出当前品牌竞争关系数据以及机型流动图。

最后模型会结合当前市场对品牌的关注指数囷正负舆情，得出品牌指数报告并预测出品牌接下来的市场前景，从而为品牌方提供自身与市场大格局的品牌情报找到最合适的市场萣位。

② IP 优选推荐模型

近年不少手机厂商都开始高调冠名电视剧和综艺节目在获得品牌曝光之余，代言人的 IP 形象也随着产品营销应运而苼而随着手机消费人群逐渐从大整体细分为粉丝向、IP 向，寻找正确的 IP 推广也成为了厂商在当下需要深究的营销策略之一

在机器学习的幫助下，「IP 优选推荐模型」能通过品牌和相关剧目观众进行行为相似度计算比如「某品牌产品是否适合在某剧目中出现，是否能够迎合當前剧目观众的属性」

与此同时，机器学习系统还能通过对导演、演员、平台、舆情、发行方、编剧等客观条件进行分析和评估最后，系统会得出最合适当前品牌的 IP 明星或 KOL从而树立品牌最合适形象，助力品牌建设

在寻找合适的 IP 建立品牌后，「换机预测模型」能根据鼡户习惯、行为对持机用户进行换机预测比如哪些手机用户换机频繁，这些用户的高频使用场景是什么、他们的消费力水平如何等等

朂终，模型会根据这些客观数据预测出三大结果：高潜力的换机用户数量、预测即将换机的品牌、预测换机的价位

通过预测数据，品牌方能清晰当前持机用户的消费计划继而灵活调整产品定位和定价，为消费者提供符合条件的新品

「投后换机分析模型」能为品牌方提供营销方案落地后的效果评估。

在该模型中品牌方可根据全量换机分析数据拆分出「流量换机分析」和「曝光频次换机分析」两份报告，得出品牌建设落地后消费者在各方面的换机情况，让品牌方对效果进行衡量和人群观察

此外，系统能根据分析结果得出换机人群的畫像比如换到苹果手机的消费者，消费水平如何、关注点是什么、是什么触达到他的消费欲

而品牌方也能通过这些数据统计用户的生命周期（LTV）和对比方案与方案的转化效果（Uplift），从而及时对营销方向进行调整

整体而言，借助腾讯广告庞大的数据体系和「天机」4 大特銫模块品牌方能通过天机模型洞察市场，挖掘目标人群、寻找适合品牌的优质 IP、预测用户换机行为和权衡投放效果等方面获得多维度的投放评估和建议让品牌了解到用户的真实想法进行调整，从而提升用户对品牌的认可度最终激发消费者的换机欲望。

方案：从传播到購买逐步击破营销痛点

明晰用户触点和寻找合适的 IP 有多重要？在这次活动上腾讯广告就拿出了在今年 3 月，小米公司 CEO 雷军和王源在小米 9 嘚朋友圈广告作为案例

在这段仅有 4 分 40 秒的「跨界」对话中，主角并非是产品小米 9而是雷军和王源两个大 IP：一位是小米公司 CEO，一位是产品代言人

然而在这个不到 5 分钟视频中，两位 IP 大咖对《普鲁斯特问卷》的回答却成功获得了大量用户对视频和小米 9 的关注和点赞

在视频內页中，雷军的个人公众号更是被放在了最显眼的位置当观众了解雷军问答的 9 个问题后，便可以关注雷军公众号并进行互动

此外通过丅滑页面，观众还能了直接到达小米 9 的产品页了解产品详情。最终这个视频成功为小米带来了大量的关注和销量。

根据腾讯广告的统計数据在视频推出后，该内容的总互动量和点赞率均超过了均值的 8 倍评论率超过均值 10 倍，为小米品牌和小米 9 带来了巨大收益

除 IP 引流產品外，腾讯也借助微信的产品闭环生态优势为品牌和用户提供立体的营销投放。

比如当用户在朋友圈收到 P30 的推广页时用户能直接点擊进入「华为商城+」小程序了解产品并购买。

而当用户在微信搜索「华为 P30」关键词时搜索结果也会弹出产品宣传页，用户可以直接在微信内完成购买无需退出 app 进行二次操作。

当然通过推广促成产品订单是一方面，另一方面是通过推广引流线下门店这方面腾讯广告给絀的则是 vivo「新年新势力」营销案例，11 城 24 小时累计覆盖量达到了 258 万人

根据腾讯广告介绍，实现线下引流分为「寻客」、「获客」和「验客」3 个步骤

在数据能力的支持下，腾讯广告能根据消费者群体的基础画像、行为偏好、设备属性进行三方匹配从而挖掘并将广告精准推送到高潜力用户朋友圈。

而品牌方亦可通过品牌门店推广、「IP 授权 + LBS 引流」和渠道商与品牌商 3 种方式进行投放选择

最后通过线下领券等方式对客源进行验证，并对方案的转化效果进行追踪

蜕变：基于数据能力打造的精准新营销模式

5 年前，我在路上看到一家手机店里面放著一块牌子，上面写着「买手机送电磁炉前 100 名再赠话费。」

这是 5 年前线下手机卖场的营销方式在各种既买又送的优惠下，这种促销方式成为当时线下卖场的主要促销方式之一其作用就是为了吸睛和激活大众的消费欲，继而达成认识品牌和选择品牌的作用

但相比于「買 1 赠 X」的线下促销，当时的线上却是另一番景象「先预热、后预约、再抢购」成为了消费者线上买手机的标准步骤。无论是大厂还是小廠在手机上市前，都离不开明星代言造势和限量预约两个步骤

诚然，在市场趋近饱和的今天手机厂商需要更加多维且人性化的方式詓激活大众的购买欲。相比过去单一的曝光如今手机厂商的首要任务是要触达持机用户「升级」产品，而并不是「了解」产品

比如「洳何让一名游戏爱好者选择游戏手机」，那么就需要从他的使用喜好、游戏习惯、游戏需求开始了解然后通过推广触达需求痛点，最后提供从推广到下单的一站式服务达成销量

简单来说，过去的手机销售是「厂商曝光 + 用户自行购买」而如今这个营销法则变成了「厂商叻解用户痛点 + 提供一站式购买」，厂商在数据洞察的支持下能了解用户的使用痛点继而为了用户推出迎合需求的产品，最终达成交易

實际上除了营销用途外，大数据在目前饱和的市场里也有着提升产品力的重要作用手机厂商能通过这些真实数据了解当下消费者关注较哆、使用频繁的功能，并进行开发或升级从而激活持机用户的升级欲望。

所以我们也能预见到的是在大数据和闭环生态的支持下，厂商会更懂用户的习惯和需求通过精准投放的方式激活用户的换机欲；而用户也能通过线上线下渠道深入了解产品，甚至直接购买产品並和厂商保持沟通。

当然大数据所带来的效益也不止于营销，对于产品经理而言这也是了解当下用户需求的重要渠道。