品牌资产和品牌价格驱动品牌价值

　　在研究过程中，我们看到，品牌物质层面与精神层面的每个组成部分本身就能够很好地解释品牌资产的驱动要素。因此，那些只注重其中某几个要素的品牌架构并没有错，只是不够完整。如果我们的品牌架构只包含这四个要素中的一个，我们最多可以预测60%的消费者品牌选择信息。但是，如果我们同时考虑这四个要素以及它们之间的交互作用，我们就能够预测85%~95%的消费者品牌选择信息。

　　研究过程中的另一个发现是功能性和情感性要素的互相联结。那些在定位或传播过程中强调功能利益点的品牌，也会对情感利益点产生影响。正如上面所提到的，品牌物质层面与精神层面的四个要素驱动着品牌资产。而品牌资产和品牌价格驱动着品牌价值，它能够反映出品牌的市场份额。基于上述研究，我们开发出一个模型，它包含了以上四个要素和品牌价格，可以用来预测品牌价值（品牌份额）。我们已经证实，品牌价值模型预测的结果与实际市场份额非常接近。

　　问题：研究模型无法顾及品牌未来的发展方向。

　　很多研究模型只测量品牌当前的优势。然而，营销人员还需要了解消费者与品牌之间是如何联系的，由此来预测自己品牌的市场份额在未来可能会增长或降低。

　　解决方案：利用归属感来测量消费者与品牌之间的联系。

　　通过研究，我们得出一个叫做归属感的变量。归属感，也就是人们通常说的忠诚度，是测量消费者将来选择品牌的可能性的一个指标。归属感来自品牌价值与壁垒（转化品牌过程中的阻碍因素）。例如，一位母亲一旦选择了某一品牌的婴儿食品，她就不会轻易转换到另一个品牌。其壁垒就在于转换品牌存在风险：婴儿可能会排斥新品牌食品。归属感已经被证实能够反映未来的消费者行为。

　　对归属感的理解能够帮助营销人员识别与品牌联系不是很紧密的消费者，即使他们正在使用该品牌。营销人员就能够据此制定相应的策略去提升消费者忠诚度。同样重要的是，它也能帮助营销人员识别那些对品牌忠诚的核心消费者，制定相应的策略加强和保持他们的忠诚度。

　　问题：研究模型无法做出真实的预测。

　　品牌研究的一个重要应用是模拟不同的市场策略，以优化品牌份额为目标。不幸的是，目前用来评估市场份额的模型通常无法反映市场的真实变动。其中一个主要原因就在于模型本身没有覆盖消费者品牌选择的全部驱动因素。另一个重要原因则是它们无法运用个体层面的数据。

　　解决方案：利用个体层面的数据模型来预测市场份额的增长。

　　一个品牌模型应该包括品牌物质层面与精神层面（包括它们之间的交互作用）的所有构成要素。此外，品牌模型还应该运用个体层面的数据。为什么？因为每一个消费者都是独一无二的，他们拥有不同的需求。个体层面的数据模型能够使品牌资产评估的视角从以品牌为中心转化为以消费者为中心，结果会更接近现实情况。我们的研究显示，个体层面的数据模型在预测消费者行为方面能够将准确度至少提高30%。

　　图2显示的是一个模型示例，该模型综合了品牌物质层面与精神层面的四个构成要素，并且运用了品牌个体层面的数据。在这个案例中，我们模拟了品牌8的数据。在模型提供的折线图中，红色断点折线表示品牌8在主要品类驱动因素上目前的表现。红色结点折线表示品牌8在这些驱动因素上改进后的表现，这通常是营销人员想要模拟的结果。蓝色结点折线表示在品牌8改进下的品牌4的表现。同时，模型还提供了一个柱状图，显示了品牌8改进表现后在品类中所占有的市场份额。图中绿色柱表示各品牌当前的实际市场份额，蓝色柱表示在品牌8改进主要品类驱动要素后，各品牌的模拟市场份额。随着品牌8在驱动因素上的改善，它的市场份额在增加，而竞争品牌的市场份额相应减少，反映了市场上将要发生的真实情况。

　　　PERCEPTORPlus品牌架构

　　基于研究，我们开发了一个全新的品牌研究工具—PERCEPTORPlus，它能够帮助营销人员解决品牌研究过程中面临的困难，从而更好地优化市场策略，预测市场份额的增长。

　　具体来说，PERCEPTORPlus：

　　评估了品牌的物质层面和精神层面，从而涵盖了消费者与品牌之间的所有联系方式。

　　测量了归属感指标，便于把握品牌未来的发展方向。

　　运用品牌个体层面的数据模型，能更准确地模拟品牌的市场份额。　　

　　PERCEPTORPlus的独特之处在于它结合了所有与品牌选择相关的驱动因素。事实上，营销人员可以利用品牌物质层面与精神层面这一完整的品牌架构来确定品牌资产、品牌价值（市场份额）和品牌归属感（忠诚度），也可以利用PERCEPTORPlus模型来预测不同策略下市场份额的变动。因为这一模型涵盖了品牌的物质层面和精神层面，并且基于有效的品牌个体层面的数据模拟，有利于营销人员在激烈的市场份额争夺中获得最终的胜利！

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