营销就是和消费者谈恋爱

世界上第一个推销员是谁?是伊甸园里的那条蛇。它将一个苹果推销给了亚当和夏娃。

  营销是媒人,品牌就是丘比特。营销成了企业与消费者谈恋爱的过程。营销工作的重点之一就是赋予产品生命力,把产品变成消费者的恋人,让产品与消费者建立情感联系,爱上品牌!  

  情人眼里出西施

  一个女子,在素昧平生的人的眼里,可能是相貌平平,但在情人的眼里,就可能成为像西施一样的美丽佳人,一举一动、一言一行都富有迷人的魅力。这是由于人互动性情感“反映”所制约的结果。

  消费者在购买产品的时候,不仅仅要求产品具有实用功能,更要产品具有能够满足自身情感需求的属性。消费者对某品牌产生了感情,就会在潜意识里对该品牌的产品产生好感。这种好感一旦形成,就会让消费者发生重复购买、价格敏感度低、信赖、忠诚等一系列的连锁行为和情感反映。

  在1938年之前,美国公众对于军火巨头“杜邦”公司绝无好感可言,但随着杜邦公司把尼龙制成尼龙丝袜,全美国的女性便蜂拥而至百货公司和零售店抢购,仅仅一年,就卖出尼龙袜子6400万双,超过了当时美国成年女性的总人数。据说,当时一双长筒丝袜的价格相当于一支昂贵的手表,甚至一件古董。

  为什么能让女性消费者趋之若鹜呢?为什么这种穿着并不舒适的尼龙丝袜能够卖到如此之高的价格呢?答案是她们并不是买丝袜,而是购买对自身细节之处的贴身呵护,购买的是男人们在腿部留恋的目光,购买的是女性朋友的羡慕眼神,购买的是跻身于主流时尚圈子的入场券,购买的是一个性感的自我。

  你是什么并不重要,重要的是消费者认为你是什么。有些产品的物质形态本身的价值要远远低于其售价,高出价值的那部分价格正是情感属性的价格,情感让商品产生了溢价。试想,有几个新娘会在“钻石恒久远,一颗永流传”这个温情脉脉、感人至深的情感愿景背后,在意De beers冰冷冷的垄断和赤裸裸的商业较量呢?  

  情感:销售过程中的润滑剂

  美国推销大王坎多尔福曾说过“推销工作98%是情感工作,2%是对产品的了解。”如今的商场,已经不仅仅是战场了,更是情场。一个优秀的营销人,一定会有一个比较优秀的对象,如果营销人连一个中意的女孩都不能追到,也不能算是一个成功的营销人。

  谈恋爱与营销的共通之处:锁定目标消费者就是确定追求目标;锁定目标之后要通过自身差异化、个性化的“卖点”来吸引目标消费者眼球;要整合渠道资源、借助事件营销手段来集中推广,广告要卖给消费者“愿景”,促销手段要足够有力,这样才能促成消费者与产品的“联姻”;在“结婚之后”也不可以怠慢,售后服务要让消费者满意,要用附加价值使消费者忠诚……情感是销售过程中的润滑剂,是强化客户关系不可缺少的“玫瑰”,情感比理性本身更容易赢取消费者的“芳心”。  

  品牌就是丘比特

  传统营销犹如媒人,挖空心思使尽浑身法术,其中之艰辛自不必多说,但结果却经常不尽如人意。如若不成功,所有的努力皆付之东流;就算成功,之后的事还是未知之数:交了朋友未必结婚,结了婚难保不离婚;看了你的产品未必购买,购买了你的产品难保下次再惠顾……因此,中国企业需要的不光是媒人,我们更期待丘比特的出现。?

  品牌好比丘比特,他会说话、会放电、散发着消费者不可抗拒的吸引力。品牌不像营销,它不是一种市场工具,却有运筹帷幄的本领;它没有五花八门的装扮,但却有让消费者爱不释手的魅力;它不曾练就十八般武艺,但却有让竞争对手望而却步的威力。

  媒人是要有,但关键还是要有丘比特神助。和消费者“谈恋爱”,建立一种“情感魔力”深深地吸引住消费者,让消费者对品牌忠诚恒久、不离不弃。这样,企业才能够叱咤风云、基业长青!

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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