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内容资产管理11问

增长黑盒Growthbox 3187

前言:

如今小伙伴们对“控制面板数据源”大概比较讲究,大家都想要分析一些“控制面板数据源”的相关知识。那么小编也在网上网罗了一些对于“控制面板数据源””的相关资讯,希望你们能喜欢,我们一起来了解一下吧!

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主笔:邹小困、邝晴岚

主持人:增长黑盒分析师Emma

出品:增长黑盒研究组


前言


在这个信息爆炸的数据时代,各个行业正积极推进数字化转型,产业升级与技术赋能成为主题之一。

在推进企业线上线下融合的过程中,数据的作用得到持续发挥,一方面冲击着传统产业,另一方面也创造出了许多新业态、新模式。

数字化技术加速了信息的传播速度,扩大了信息的影响范围,同时放大了客户端的信息透明度。企业越来越希望能够轻松打造出的各类数字媒体资产,更加便利地使用它们,并为满足需求进行敏捷服务改革。

随着企业转型升级持续推进,如何有效收集各种数据,用数据驱动决策成了全新的考题。

为此,我们举办了一场圆桌直播论坛「内容爆炸时代,如何打造品牌经营的“弹药库”」,邀请到2位专业领域的权威从业者——伊利集团内容数字化产品负责人谌璐莹、特赞内容科技战略规划负责人王静,她们与增长黑盒分析师创始人Yolo、分析师Emma一起,展开了一场关于“企业挖掘内容资产以驱动增长”的专业研讨。


PART1 入门篇

品牌如何建立内容资产

1. 如何将

内容素材和内容资源没有办法直接构成品牌资产,这些素材和资源需要通过中心化、精细化的方式进行管理,对一系列内容的信息要素、使用权限进行梳理和匹配,它才能成为一种品牌资产,真正的为品牌所用,为品牌给消费者提供个性化服务带来价值。

2. 数字化不同阶段,管理内容资产有哪些痛点?


数字化转型初期


痛点1:用传统硬盘管理企业内容素材,在不同工具之间手动搬运内容

数字化进程比较早期的企业,企业内容管理的成熟度比较低的时候,它们会使用一些比较原始的工具,或者很零散地把内容储存在不同的地方,去进行内容管理。例如传统硬盘,用于储存历史发展、内外部的市场素材,但其存在内存限制大、易损坏,无法保证内容安全等弊端;或者资源机,其实就是老式台式机,把素材上载到资源机,用来进行跨部门协作。

痛点2:没有集中式的审批管理流程

企业从市场部到经销商的协作角色非常多。当他们对内容有集中需求的时候,部门跟部门之间的内容信息分享又非常闭塞,所以只好用传统的方式去储存信息。

痛点3:内容查找和取用效率低

集团企业的事业部多且品牌多,每个品牌下有大量可分发的触点渠道,也就有海量的内容资产数据源。通过内部数据网盘的产品去上传资产,能存储和下载,但拿取时却不便捷,需要标签化或关键字去实时搜索。

数字化进程中期


痛点1:内外部协作流转的效率非常低

私域内容运营场景中,经销商在分发的时候,采用传统手动的方式,利用网盘或者一套最基础的系统,把内容都在同一个地方集中管理和分享。从生产到分发,协作流程非常长,内容分发到经销商到一线的导购BA,也都是通过手工微信转发的方式,效率很容易遇到瓶颈。

痛点2:难以捕捉内容的投放效果

数据追踪往往没有办法达到源头,这时企业想要完成内容管理和内容分发的自动化链路,先要开拓产品经销渠道,再运用官方的社交媒体平台把内容自动的进行管理及投放,从而提高数据回流的能力。

数字化发展后期


痛点1:如何把内容管理的工具和流程和其他系统进行对接

企业非常需要把已有的数字化内容管理平台去跟上下游的MarTech工具进行对接,实现从内容的制作到管理到分发更加完整统一的链路。

痛点2:如何在降低内容成本的同时提高内容质量

考虑到内容增长,最核心的问题是怎么样能够做到低成本的增长,最好是0成本,越便宜越好。内容在增长的同时还要有高品质,要去赋能品牌,让消费者体验变得更好。

3. 什么样的企业最适合进行内容数字化管理?


我们将真正迫切有改革需求,且能够有效落实的企业用户画像(正在使用或准备使用)概括为:正在进行数字化转型,且具有前瞻性视野的大、中型企业。 这些企业有以下6个典型共性:

正处于数字化转型期:企业正在自上而下地进行主要业务板块的数字化应用升级。

内容资产体量大:企业的历史内容素材量在数千条及以上,或定期产出的内容数量在快速增加,需要进行中心化的内容管理,以更清晰地了解内容资产现状。

跨团队流转频繁:企业员工基数大,或内容流转中涉及的团队和外部用户众多,需要有效降低跨团队的协作沟通成本,同时保障内容的安全合规。

跨平台使用内容:企业处于多渠道经营状态(如同时在阿里、腾讯、京东、字节等平台经营),需要管理众多业务场景的用户触点,必须要建立统一的内容供给能力,来保证业务效果和品牌形象的一致性。

正在探索新业务:企业现存业务模式已经成熟,初步完成了人、货、场的数字化工程,开始探索新的业务模式,比如DTC、兴趣电商等。需要对新业务用户旅程和关键触点进行梳理,并建立顺畅的反馈机制。

赋能内容洞察:企业期待可以分析内容发布后的消费者互动数据,但SCRM/CDP内沉淀的数据和发布的内容无法做直接的关联,需要DAM作为内容管理的数字化基建,探索内容数据的回流和优化。

4. 企业运用DAM需要有哪些关键的因素?


需要三大要素:People、Process、Technology。

People:指围绕着不同的人扮演的用户角色;

Process:指业务流程,即需要赋能周边的不同用户和业务场景;

Technology:指跟业务场景契合的技术能力。

5. 内容管理系统具备什么样的功能,怎样帮助品牌解决问题?


以特赞DAM的整体架构为例。从最基础的内容的储存、管理、审批、合规检测,帮助企业去实现内部的降本增效,再到未来内容和其他系统集成,帮助企业去满足在业务场景中更多的需求。

层级1:基建

内容管理

先把内容资产和内容素材进行区分,再做元数据的标签体系配置。以SaaS部署为主,整个系统可以去承载各种不同文件类型和大小的工具。内容中心的基本功能是将内容进行二次编辑,例如,在内容图上打Logo水印。

全局面板

以大型企业为例,在内容的上传、提交、审核、审批等方面,都有着颗粒度较细的系统管理需求,包括但不限于:上传什么样类型的内容,分享给什么类型的用户,某图片什么时候被上传、被下载了几次,什么时候有过修改记录,这些都应当在系统上看到明细。

层级2:把控

内容审批

涉及到人员和流程的问题,例如,谁可以上传这张图片并发起审批请求,而对应的法务部门、市场部、PR部门等,则需要进行内容出街前的审核和评论,这些都可以通过这样一套管理系统去部署和完成。

合规检测

按照通用的广告法,可设置检测涉黄暴政字段的敏感词,帮助企业进行自动合规检测及提醒,还可以根据企业内部要求,自定义检测字段。值得一提的是,合规检测不光能检文字,还包括图片规格、视频字体、品牌专有字体、视觉规范等。

层级 3:应用

内容分发

企业对小程序、公众号、微信生态进行渠道对接,打通与平台内容的发布配置。例如,私域主要是以企微个微为主,赋能经销商前端的导购。

数据洞察

企业希望能够把分发之后的数据进行回流,只要对接的平台有这样开放的数据接口,系统都能做内部的统计面板数据导出。

层级4:延展

生态对接能力

不管是整个Martech生态的上游、产品信息管理系统、ERP系统,还是下游的CDP人群管理系统,都具备把内容标签、人群标签、产品的标签进行打通的生态对接能力。

定制开发能力

基于企业内部定制化的需求,把产品、内容标签等元素融入相对应的企业网站,进行定制化的开发和建设。

总的来说,内容管理系统的作用和目的就是,帮助企业建立标准化的内容管理流程,完成从管理到发布、到分发、再到数据回流的全链路。

6. 企业内部怎样使用DAM工具和内容中台?


内部培训


基于内容营销方向和系统使用的培训:面向所有事业部成员的周期性动作,旨在进一步扩展对内容营销的认知;


工作坊的试点项目:以Workshop的形式,从集团辐射到各个事业部,再由各个业务事业部覆盖相关部门的成员,探讨当前在内容话题下,各个部门在业务侧存在的一些痛点和问题。


理论与实际相结合:在互动和讨论环节上,让业务部的成员全盘吸收内容中台建设的底层理念以及系统操作方法,吸收内化会影响到后续对于系统的实际使用。


配套管理升级

在核心的交付节点上,企业匹配了相应的管理办法。例如,它会梳理内容的审核标准、规范、流程、机制等,以及交付入库、调取使用、落地审核的规范,还会考虑到误用情况、预警机制。

奖励机制

企业匹配着管理办法去做奖励机制,业务成员把内容资产做到很好的管理入库,同时通过周期性排行榜,激励头部业务成员。

扶持创作者

在内容生产方面,企业进行创作者的扶持计划,跟相应的垂类平台合作;如若做线上的项目发布,可以在发布之后找到更多生态内成员,更好地推动生产。


PART2 进阶篇:


内容资产如何赋能业务增长


7. 内容资产在以线下为主的业务场景中怎么发挥作用?


以伊利的业务终端场景为案例,看看内容中台如何赋能业务,提升内容营销的效率。

线下是核心且占比高的销售渠道,因此伊利需要用大量的物料在线下终端渠道铺市。液态奶的系统中,已经有多个品牌做到了在线品牌资产管理,这些品牌资产沉淀了大量数据,赋能到多个营销总部,且全国范围内已有多个销售区域可在线获取素材,在终端配置好物料进行上架,内容资产的流转效率实现大幅提升。

具体实施办法如下:

1. 历史调研

伊利先联动了销售部和销售大区的成员,明确了现阶段能够获取的资产。基于流转现状,再找到核心的市场部,以及市场部下面的品牌组、推广组的核心对接人员,了解到手上管理的资产都有哪些分类,以怎样的流转路径分发到总部和终端成员手上。

2.制定SOP

伊利制定了资产流转体系化的标准,梳理好SOP之后,对定向的内容资产管理方进行系统入库培训。培训完成之后,会明确几个关键动作,让销售大区成员在系统上拿到这些内容资产,最终在合适的场景下很好地展示出来。

3.管理办法

内容资产管理体系计划的管理办法会明确交付规范、入库规范,还会划分权责和拆分权限。这一规范发布之后,大概有3到4个月的时间,伊利的内容资产体量就有了比较显著的提升。

8. 内容资产在私域中怎么发挥作用?


仍然以伊利为例,因为伊利的内容营销在私域中做了较为成功的创新尝试。

伊利会调动所有私域小程序的运营管理业务方,告知他们:一,在系统里调用物料的方法;二,通过模板在线制作或编辑物料的方法。

制作完成了之后,运营人员会带上小程序二维码的物料海报,分发到各个社交媒体渠道。通过几张模板做到了几百个物料的延展,在全触点做了相应的分发,并且在零成本的制作下,做到了高效转发指数级的裂变。

9. 企业怎么使用内容数据?


首先,通过内容本身被调用的热度数据,来判断内容被使用的情况,其价值在于反映了两个指标:一,系统是由哪些业务人员在使用;二,哪些内容是各业务使用方最想获得的核心资产。

其次,企业需要进行内部系统的联通和对接,可以对接企微导购和小程序等私域阵地,实时观察系统调取素材的的数据情况,包括内容在什么平台被调取,被调用的内容分别是哪些,高频利用的素材场景有哪些,等等。

接下来,生成物料通用模板,将素材收纳入库便于追踪到它分发到各个业务触点下的内容点击情况,再去做高点击的排序。企业把头部点击率的物料变成可复用的内部模板,让各事业部在线生产和制作更多高级、效率、高质量的内容物料。

此外,企业会周期性地对系统核心用户进行采访,调查他们的实际使用感受,再通过奖励机制,鼓励头部使用用户,让他们在使用过程当中获得更好的体验。

10. DAM数字化基建的投入产出给企业具体带来了什么回报?


企业经营全面降本提效

很多企业面临的最现实问题就是预算,成员需要说服管理层增加营销预算,但利用“降本提效”的公式,评估计算ROI的最佳时机较为理想。将沉淀过后的内容,进行模板化的二次创作,可以多次复用,大大提高内容协作的时间成本,平均节省30%到45%的时间。

精细化的场景数据洞察

并不是在系统上线之后,企业就能完全复用沉淀的内容,跨越所有的公域和私域。只有当跑出MVP的试验场景,才能确定在什么样的系统工具中使用什么样的内容,从而明确可以量化的用户范围和素材范围。例如,针对某个营销节点,企业能够获得多少用户,提高了多少复用率,多少内容可以通过模板化的二次生产来进行复用,等等。

11. 怎样设计人性化的标签体系?


标签体系一定是流动的,而且会有阶段性的更新和迭代。企业在做这套标签体系建设的时候,有三个核心的步骤:

1.建立系统

在没有建立系统之前,资产管理的逻辑是通过文件夹的方式来归档内容素材。建立系统则能够方便管理,可以做到针对事业部的所有品牌而制定规则。企业在搭建标签体系的时候,可以给定开放字段,框选所有当前传上来的内容资产,若当前的标签体系下没办法覆盖,则可利用其他选项命名,最后通过后台数据检查覆盖情况。

2.人员调研

企业对所有人员做了点对点的调研,汇总成员的思考和逻辑,再去做归纳。需要保证系统标签可以覆盖到所有事业部和品牌,证明这套标签逻辑是可以运作的,从而让相关人员都能很顺畅地使用系统。

3.动态调优

从0到1搭建标签体系的时候,每天都有新的用户进来,资产是在不断地增加。这就需要有相应的运营团队人员支持资产入库,一边给用户打标签,一边从实际出发,辨别标签逻辑是否一致,实时校验。

结语


内容资产管理是把企业的内容资产进行数据化、数字化、智能化的过程,也是内容营销进行数字化升级转型的过程。

在未来的数字时代,企业对内容资产管理的应思考如下两大维度:

中心化管理海量、多类型的内容数字资产,正在成为品牌经营的刚需

企业对DAM的引入,正在赋能内容在业务中发挥更大的商业价值

数据驱动市场投放流程,背后逻辑是数据产生洞察,洞察赋能决策,决策提升用户体验,产生用户价值。

企业在全面梳理用户过程的基础上,针对核心场景加以延伸和创新,突破单一产品或服务的场景束缚,借助科技力量重塑用户体验,为品牌带来超乎想象价值的增长。

【鸣谢嘉宾】

谌璐莹|伊利集团 内容数字化产品负责人

王静|特赞 内容科技战略规划负责人

Yolo|增长黑盒 创始人

Emma|增长黑盒 分析师


- 我们是谁 -


增长黑盒是一家专注数字化领域的商业研究机构,为消费零售企业,探索增长的最佳实践和数字化解决方案。理工人出身的我们,一直相信数据和技术将为企业增长注入全新的能量。我们秉承科学家的精神,通过研究与实验驱动,不断寻找数字化与业务增长的完美契合点,解决企业增长难题。

标签: #控制面板数据源