品牌资产建模新突破：每月实测，跨境增长引擎！

当前，中国跨境电商与品牌出海正经历蓬勃发展，但品牌建设在海外市场始终是一个复杂且充满挑战的课题。特别是在数字营销时代，如何量化和评估品牌资产（Brand Equity），成为了许多出海企业亟需解决的难题。近期，海外市场出现了一些关于品牌资产建模与测量的创新思路，这些前沿实践对于我们深入理解品牌在海外市场的作用，具有重要的参考价值。
Open-source Brand Equity (kind of)

品牌资产的量化，在过去一直被视为一个“棘手”的问题。传统的品牌数据，例如知名度指标，往往变化缓慢。一个大型品牌或企业，其年度知名度可能仅有几个百分点的波动。尽管我们深知品牌的重要性，但将其转化为具体、可衡量的数字，始终是一个巨大挑战。

传统信号的局限性

在实践中，人们曾尝试通过各种信号来间接推断品牌健康状况，包括：

搜索份额（Share of Search）：通过品牌在搜索引擎中的占比来衡量其市场关注度。
品牌关键词搜索（Branded Search terms）：分析用户对品牌特定关键词的搜索量。
社交聆听（Social Listening）：监测社交媒体上关于品牌的讨论和声量。

然而，这些信号在反映品牌声誉方面存在明显不足。例如，那些搜索量大的品牌往往是市场中的既有巨头，但这并不能预示其未来的需求增长。相反，社交媒体上的品牌讨论高潮，有时恰恰发生在品牌声誉受损之时，而非其价值提升之际。这暴露出一个核心问题：现有信号的强度不足，且缺乏统一、有效的衡量标准。构建一个稳健的品牌模型，关键在于对信号进行精细化处理。从基本原理出发，我们需要能够真实反映市场认知的信号，以避免模型过度拟合。

以“品牌搜索”为例，它曾被视为衡量品牌“心智占有率”的一个有前景的信号。然而，品牌搜索量与市场份额之间存在高度的共线性。从本质上讲，你的搜索份额往往能反映你的市场份额。品牌搜索量的下降，可能是未来市场份额变化的先行指标。但它并非我们真正寻找的，能够直接反映品牌偏好和未来需求的强大信号。

设想一个处于危机中的企业。这家企业在危机期间的搜索量很可能会大幅增加。但这并非品牌未来需求增长的信号，反而可能预示着品牌的衰退。因此，如何精确地处理和利用搜索相关信号，一直是品牌衡量领域的一大难题。

品牌作用的核心与信号选取

理解品牌如何发挥作用，是构建有效衡量体系的基础。借鉴一些海外营销理论家的观点，品牌的核心在于消费者在购买决策时刻，如何回忆并联想到一个品牌。一个强大的品牌，能够在消费者准备购买时，以恰当的方式被及时想起。这种记忆结构和关联，赋予了消费者品牌印象，并在关键购买节点发挥作用。

这解释了为什么我们需要的不是单一信号，而是多种信号的组合。我们需要那些能够反映品牌在消费者心中“心智首位度”的信号，以及那些能够体现消费者对品牌不同偏好或联想的信号。

在品牌追踪领域，有多种指标可以实现这一目标。其中，“未提示品牌知名度”（Unprompted Awareness）被认为是一个较好的基础信号，因为它能反映品牌在消费者心智中自发浮现的能力。而“提示品牌知名度”（Prompted Awareness）在很多情况下表现不佳。当被问及一个知名品牌时，大多数人都能识别或回答，这使得该指标缺乏足够的差异性，难以有效反映我们所寻求的“心智首位度”。这种信号不仅可能存在偏差，而且因为缺乏变化，也使得模型难以对其进行有效分析。

构建强大的品牌模型

在获得了更具前景的信号后，下一步便是构建一个能够有效处理这些信号的模型。我们的目标是为模型提供一个基线信号（例如“未提示品牌知名度”），然后通过其他信号来对其进行“增强”。考虑到我们所处的“弱信号”环境，即单个信号往往不足以独立说明问题，但其组合却能形成强有力的洞察，因此，海外团队选择了梯度提升（Gradient Boosting）系列的建模方法。这种方法擅长将多个弱信号有效整合，最终产生一个更强的综合信号，为品牌衡量带来了显著突破。

在实际操作中，团队首先单独测试了大约20个指标，以识别哪些指标能够持续地产生拟合。初期，模型的理解能力相对有限。研究发现，在品牌资产的衡量中，单个指标往往无法持续提供稳定的预测。这背后的原因在于品牌资产的本质：它是认知与感知的综合函数。本质上，需要将一系列反映品牌认知和感知的指标视为一个整体信号，而非孤立的个体。因此，需要在上述建模方法中，构建一个能够反映这一复杂现实的基线。值得注意的是，这些基线信号并未直接整合到主模型中，主要是出于数据收集的复杂性以及避免可能导致模型精度轻微下降的考量。

品牌资产模型的潜在应用

那么，品牌资产模型能为出海企业带来哪些实用的价值呢？它主要回答了两个核心问题：

“停止营销投入”的潜在成本：企业常常会思考，一旦暂停营销投入（即“going dark”），可能产生的长期影响是什么？品牌资产模型可以提供一定的数据支撑，尽管并非面面俱到，但能为企业评估此类决策的潜在损失提供参考依据。
品牌价值波动的影响：企业也关注，品牌追踪研究中品牌指标的百分点变化，在最终的市场表现上意味着什么？这种技术和建模方法能够迅速为企业提供这方面的洞察，帮助理解品牌投资的实际回报。

品牌资产衡量的现实挑战

尽管品牌资产模型前景广阔，但其衡量过程仍存在一些重要的现实挑战，值得我们深思：

模型整合的复杂性：将核心营销活动和投资，与特定时间段内的品牌指标提升准确关联起来，是一项挑战。这使得构建真正整合的、按渠道划分的“投资回报率”（ROI）模型变得更加困难。
模型假设的局限性：模型建立在某些基本假设之上，例如品牌对整体基线销售趋势具有驱动作用。尽管我们普遍认同这一观点，但这毕竟是模型中引入的一种先验信念，因此模型在某种程度上是在估计这种信念，而非完全从数据中独立学习。
渠道细分的难题：目前，模型难以实现按渠道进行精确细分。这并非模型本身固有的缺陷，更多是与品牌数据收集相关的固有挑战所致。

未来展望与发展方向

要进一步提升品牌信号的准确性，需要在数据收集方法或成本方面进行持续优化。

数据收集方式的创新：我们观察到一些海外新锐公司，正致力于通过现代化手段，使市场研究变得更加便捷和高效。例如，一家新锐的海外数据公司正在尝试以更低成本、更快速的方式进行市场数据收集与呈现。我们相信，加速数据收集与呈现的现代化进程，将极大地促进其在基础模型空间中转化为有效信号。
信号工程的深化：尽管当前的品牌资产核心数据已经非常强大，但未来仍有可能通过引入额外的标准化信号来进一步增强这一研究领域。我们正关注这一方向，但同时也意识到，该领域存在高度的共线性，这可能给工作带来挑战。
营销活动与品牌指标的精确关联：将营销活动与特定时间段内的品牌指标提升精确地链接起来，是另一个重要的发展方向。我们有信心，随着信号收集的不断完善，这一点可以实现。我们正积极探索构建“长短周期”模型，但如何有效处理早期品牌投入与当前效应之间的因果关系，仍是一个需要克服的挑战。在模型中确保因果关系的严谨性，是我们始终坚持的原则。

结语

向业界分享这些关于品牌资产建模的思考和实践，我们倍感欣慰。我们相信，增加透明度有助于提升营销人员在处理品牌指标方面的能力，并将其与实际的盈亏状况紧密联系。我们也乐于与同行分享这些工作，共同推动营销领域的进步。毕竟，我们的共同使命是提高营销的投资回报率和整体质量。

对于广大的中国跨境从业者而言，这些海外的探索为我们提供了宝贵的借鉴。在全球化竞争日益激烈的今天，出海企业亟需更科学、更精准的品牌衡量工具。因此，建议国内相关从业人员密切关注此类前沿动态，积极引入和实践品牌资产衡量指标，并至少每月进行一次数据收集与分析，从而更好地洞察海外市场，优化品牌策略，实现更稳健的全球化发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/brand-equity-model-for-monthly-growth.html