要撰写成功的品牌故事,请从代理手册中取出一页

已发表: 2019-06-18

我与数据的关系很像我与蔬菜的关系。 在我的职业生涯中,它从一种必要的邪恶演变为一种爱恨交织的动态,最后发展到现在的状态:它不仅对我作为品牌故事讲述者的工作健康不可或缺,而且我实际上已经学会了爱它。

我不孤独。 麦肯锡最近的研究表明,整合数据和讲故事的营销人员能够以两倍于将数字和想法分开的营销人员的收入增长速度。 当我开始我的社交策略职业生涯时,数据有限,我们所做的大部分工作都是基于直觉。 但随着品牌开始在复杂的社交渠道上制造更多噪音,更多数据可供那些愿意承认他们的直觉可能并不总是正确的聪明品牌使用。

了解数据和讲故事如何相互补充是为您的品牌创造更有意义、细致入微和有影响力的故事的第一步。

数据会让你大吃一惊

我可以确定让我爱上数据的确切项目。 那是 2015 年,我作为一名政府客户的代理策略师工作,其唯一目的是说服人们多吃牛肉。 我的团队的任务是为社交和季节性展示创建食谱内容,我们正试图想出一种创新的夏季方法。

现在,正如你所料,我们所有的直觉——以及我们在社交媒体上看到的定性对话——都围绕着夏季烧烤季节展开。 但是我们的数据科学团队认为我们应该对我们查看的数据进行创造性的研究,并建议在夏季月份拉动谷歌搜索牛肉主题的量。 你知道我们发现了什么吗? 7 月份超过一百万次搜索……慢炖锅食谱。 嗯? 借助与我们的假设相矛盾的数据,我们制作了“夏季慢炖锅”食谱展示广告,我们在夏季获得的每次点击费用明显低于任何与烧烤相关的广告。 查看数据有助于我们的内容脱颖而出并为客户节省资金。

以 2015 年夏季慢炖锅的大政变为例,我们使用数据来指导我们讲故事的方法,但我们仍然需要依靠我们的直觉来开发出色的内容。 这只是一种方法。 当大创意出现时,数据还可以帮助您检查您的直觉。 创造力几乎可以来自任何地方:从餐巾纸背面的涂鸦到在淋浴时击中你的灵感。 您可能有一个很棒的概念,但在继续执行之前,值得您花时间查看与您的受众及其亲和力相关的可用数据。

有时最简单的数据是最强大的

我认为我们中的许多负责品牌故事讲述和创意概念的人都会被庞大的数据量和无数解释它的方式所吓倒。 但即使你没有数据科学背景(或团队),你仍然可以从真实人类行为产生的数据中找到灵感。

我最喜欢的例子之一是 Axe 在 2016 年末的品牌重塑活动 Find Your Magic。 我在职业生涯的早期就在 Axe 工作过,你可能还记得他们之前的品牌定位植根于这样一种想法,即即使是极客的男人,只要涂上合适的身体喷雾,也能让漂亮的女人疯狂(“双坑到胸”,有人吗?) . 但是在 Find Your Magic 中,Axe 将责任放在了这些人身上,以发现并接受使他们与众不同和令人向往的独特品质。

地球上最具挑衅性的品牌之一是如何促成如此戏剧性的品牌转型的? 当然,有了数据。 Axe 与性别研究公司 Promundo 和美国和平研究所合作,研究年轻男性和男孩的文化期望如何损害他们的信心并影响他们的发展。 Axe 甚至使用现实世界的行为数据,例如完成“男人可以……”这一短语的谷歌搜索,以强化没有一种方法可以成为“男人”的信息。 Axe 的新品牌信息:对自己的皮肤感到舒适是改变男性气质定义的关键因素。

超越眼前的数据

我从来没有让我感到惊讶,一些最好的品牌故事出自注重数据的创意机构。 虽然内部团队可能在了解其特定品牌的受众方面有所帮助,但代理商已经积累了数百万个数据点,可以与数十或数百个不同客户的目标受众进行合作。 营销人员必须使用的重叠数据点越多,他们的品牌故事就会越强大。

例如,千禧一代一直是啤酒、时尚、酒店和炊具等品牌的重点受众。 啤酒品牌的内部营销团队拥有大量关于其特定千禧一代受众群体啤酒偏好的数据,这当然很有价值。 但是,一家拥有多个想要接触千禧一代、跨越一系列行业和垂直领域的客户的代理机构,具有关于该受众偏好的大量定量和定性信息的独特优势。 他们对啤酒的看法可以通过他们对音乐、旅行、娱乐等方面的感受数据来增强,从而更丰富、更全面地了解他们的需求和愿望。

因此,从代理手册中取出一页,超越您在品牌研究中发现的内容。 实施社交聆听策略以捕捉围绕感兴趣主题的对话,即使未提及特定品牌名称。 您还可以使用社交聆听来预测目标受众的趋势,研究围绕特定行业或产品类别的情绪,甚至为您的信息寻找新的受众。

所有的数字都在讲述一个故事

数据推动了我们作为营销人员做出的许多决定。 但这不应该是您的品牌和创意作品的唯一输入。 伟大的故事仍然是定量数据、定性见解和良好的旧直觉的结合。 因此,请使用您可用的数据来引导您走上正确的道路,增强您已经知道的内容并验证您的大创意。 因为对于现代营销人员来说,真正开创性的讲故事现在比以往任何时候都更像是一场数字游戏。

这篇文章是我们关于数据驱动营销系列的一部分,我们的专家在其中探索了建立基于数据的团队和战略方法的关键。 在此处阅读第 1 部分和第 2 部分。