当下,越来越多的企业由单一的营销方式向多元营销转变,在市场营销方面的支出比例越来越大。那么,从采购角度来说,市场营销类采购到底该怎么管?数字化工具对市场营销类采购有哪些支撑呢?
最近宝妹在追《旷世奇采社》关于市场营销类采购的一些观点,觉得深受启发,特此做了相关整理,分享给大家。
市场营销采购分类
市场类采购需求虽然五花八门,但仔细研究,基本可以分为三个大类:资源类、服务类、物料类;
资源类:一般会分成线上、线下和户外,由于新业态的不断发展,还会不断新增抖音、快手、头条、朋友圈等信息流投放,对采购来说,需要快速地了解、学习和积累相关的经验,才能避免踩坑。
服务类:一般指的是素材拍摄、创意、会务组织等等,由于越来越多的创业型服务商从大公司里走出来,服务类采购也开始去中心化,对于创业型服务商,如何保证合规、入库标准如何制定,如何管理,也是非常有难度的事情。
物料类:一般指的是宣传册、易拉宝、礼品等物料类,标准容易确定,细节和属性也比较容易标准化,采购也比较容易询比价。

市场类采购为什么难管?
①标准化程度低
采购都希望能实现“标准化”,标准化程度越高,采购的成熟度也就越高,更容易通过比价衡量供应商的性价比。
但市场类采购需求通常以个性化的方案为主,需要专业的判断,或对于创意的敏捷洞察,并没有明码标价的参考标准。
还有很多看似标准,但其实是非标准的采购类型,比如户外媒体投放,投哪些楼、哪些时段投、素材更换频率等等,价格由很多细节因素决定,且与供方资源成本相关,价格严重不对称,采购缺少相关经验,就很容易在这些细节中踩坑。
②收货验收难
因为没有清晰的采购标准,企业以多少钱、什么样的方案来做项目执行就变得模糊起来,这个时候收货验收机制就很关键。
比如一场会议,采购可以通过业务方提供照片、议程,以及场地、供方的电话来核实事项是否发生。
但有些领域,企业很难制定相应的收货机制,去判断供方是否按照承诺的事项去做了。
比如视频拍摄、创意的执行、媒介投放的执行等等,企业需要更完善的验收机制,去辅助判断。
③效果评价难
在市场营销领域,甲方和乙方对于“好”的评价,可能并不是完全统一的,创意的好与不好,无法客观评价,也很难衡量。
因此,不管是采购、市场部还是供应商都很难为它建立一个所谓的框架和标准。
④供应碎片化
营销类采购,方案也好,创意也好,核心是人的创造力,而不是公司的创造。众所周知,4A公司人才的流动率是非常大的,因此,企业的采购行为也变得越来越碎片化。
这个时候,我们建议企业可以不分供应商大小,统一参与项目比稿,先看方案再做选择,降低风险。
如何让营销采购实现数字化?
营销采购的数字化,就是开始把一些不太直观的东西用标签、更具体的语言去描绘。
因为“好”是一个很大的概念,我们只有把这些概念都界定清楚,才有更加完善的评价体系。
数据和分析是采购策略的基石,数智采购系统将从成本、流程、效率等各个方面为采购职能赋能,并留存相关数据、文件,使采购管理者能够快速洞察业务趋势,做出更明智的业务决策。
在营销采购方面,企业可以通过以下几种方式,提高对市场营销类采购的管理能力。
①年框协议,让需求集中化
把一些能够标准化、通过细则可以清晰定义的采购品类,与相关供应商谈判,达成年度框架协议去解决问题,提高效率。
比如一个会议,我们就不需要为灯光、电子屏等这类容易标准化的采购,去做二次招标采购。
此外,还可以通过要求市场部门制定年度营销日历的形式,了解在什么时间、需要什么样的项目,要花多少钱,需要什么样的供应商,基于系统对过去的数据留存和分析,提前联系相关供应商。
②分类和标签,让采购标准化
当平台积累了越来越多的数据,这些数据就逐渐成为我们规范标准的重要参考。
首先,将营销内容服务分类,方便采购更精准的寻找供应商。
其次,基于和KOL供应商的合作,邀请内部用户为供应商打分,积累供应商的评价数据,并通过业务部门对KOL的问卷评价,为KOL贴上标签。
通过识别和量化供应商受到关注的根本因素,并把这些因素和相关数据沉淀在系统里,进行复用,形成自动筛选机制。
③项目分级,让支出范围更清晰
很多时候,我们觉得决策困难,是因为我们对历史和当下的数据没有参照性。
一个品牌一年要花费多少营销预算,需要根据目前的销售规模、竞争状态、竞争对手的投入与增长比例等等一系列因素决定的。
但落实到日常的采购中去,采购部门内部需要建立一个相对严谨的体系,比如为项目的划分级别,制定不同的标准,圈定相对应的成本范围,把一些弹性的、不具确定性的支出,尽可能规范化、标准化。
④线上询比价,探知到市场真正的Benchmark
通过线上询比价,可以邀请更多的供应商来参与比价,不仅能够让供需对接更加公开、透明、高效,还能通过BOM拆分的方式,探知到市场真正的Benchmark,而这往往是通过线下谈判达不到的!
⑤数据积累,更合适的匹配
数字化对于市场采购来讲,是一个长远的话题,当我们积累了大量的需求数据、评价数据、价格数据,我们就能通过数字化工具,来挖掘和匹配更适合的供应商。
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