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满足中大型企业创意营销及设计类需求,「特赞

时间:2019-01-23来源:一号站官网 作者:一号站点击:
原标题:满足中大型企业创意营销及设计类需求,「特赞」用营销资源池帮企业解决用工难问题 现今很多大型

原标题:满足中大型企业创意营销及设计类需求,「特赞」用营销资源池帮企业解决用工难问题

现今很多大型 TO C 企业如星巴克、联合利华,面对消费者越来越多样的变化,希望有更加快速、灵活的反应速度,但这些仅凭企业内部的资源是很难办到的。所以一些大型企业每年要花几十亿、甚至上百亿来做服务采购,这其中很大一部分是设计、创意、营销类的采购需求。

据统计,采购服务需求每年在企业中的增速约为50%。但这种大型企业和供应方之间的对接(特别是营销、广告创意类的需求)是极度非标的,双方缺乏触达渠道,企业没有途径找,个体也进不了企业的供应商库存。

曾获红杉资本数千万元 A 轮融资、赫斯特资本数千万美元 B 轮融资的特赞,就是通过一套算法将公司发布的设计需求对接给合适设计师的企业。

其主要业务,就是为大型企业提供设计创意营销平台级的解决方案。释的再通俗易懂些,就是把设计师、作家、咨询师这些提供创意营销、咨询业务的个人、团队或公司聚集在一个资源池里,当企业有营销、设计、咨询服务的采购需求时,随时调用即可。

企业使用特赞的具体方法是,用户将设计需求发布到平台,通过大数据分析,平台会快速为他们推送合适的设计师,并提供包括合同管理、资金托管和项目管理在内的全套服务。

这件事的难点在什么地方呢?

聚集起一批设计师,再按需给企业提供相应帮助。怎么样?听起来像不像一件简单的外包生意?这件事的难点在于,一号站官网 ,如何把这个人的属性、此人产出的作品及需求端的公司需求都用数据方式标识出来,并将两者做匹配。

首先对“人”做数据描述是一件非常困难的事情,一个人买了1000本设计类书籍也不代表他是个好设计师。其次把产出结果用数据来标准化也不是一件容易的事情。拿我们记者举例,一号站平台,都是写同一家公司的两篇稿子,但立意、修辞手法的不同所带来的产出效果自然截然不同。如何将这种差别用数据的方式表现出来自然是门学问。

特赞描述“人”的方式有两种,首先会“挖掘他多方面的基本数据信息”,比如领英上的基本个人信息、读书及工作经历。

描述人的第二个维度是“曾经拥有过的项目经历”,比如某设计师曾为星巴克做过营销业务,而星巴克所代表的品牌调性是温暖、手绘 、跨国企业、所服务人群属性可能是一二线城市高收入人群。所以该名设计师可能产出对这一类型的受众人群、设计风格和行业类型的设计作品更加得心应手,系统自然会给其打上相应标签。

在将“产出成果数据化”方面,特赞建立了一套图像分析引擎,能简要辨别作品好坏。举个例子,特赞能够区分一张海报上字体、Logo 的位置与形态是否符合相应规定。并通过系统将相关数据归类,以便日后查找。

绝非简单一对一式的匹配

将上述“供应方”数据归类到系统后,特赞还会将企业需求以信息化的方式表现出来。但绝不是 Uber 式的一对一简单匹配,因为司机和乘客间的匹配纯粹遵循着效率最优解。而大型企业和供应商间的匹配则更加非标,要在双方之间找到相应的关联性。

所以绝不仅仅是一对一的简单匹配,也有可能是一对多、多对多等多种方式将人才匹配给需求方企业。例如淘宝造物节,108家店方对应着108个设计师,这108个设计事件是同时并行的。

当然特赞绝不仅仅是完成了供需之间的匹配,还会深入到交易流程中去。比如对任务做一些拆分,以及让企业主和需求方理解为何要做这样的搭配。此外还会做一些财务法务、项目管理和资金托管,均是为了让企业主和需求方之间的对接更加顺畅。

盈利模式

从设计师端抽取10%的交易分成,并向企业端收取服务费用。为了更好的服务客户,特赞还专门成立了团队来开展深度服务。

数据来源方面,主要来源是客户的主动输入、机器自动爬取和品牌数据的反馈(之前项目开展过程中对人才数据的主动积累)。

不是普通的第三方外包公司

36氪曾经采访过一系列企业外包领域的项目,针对程序员的程序员客栈、来自台湾的创业项目 Slasify、拉勾旗下的“大鲲”、和定位自由职业者招聘平台的自客、采用人天制的自由职客;国外则有 Freelancer、Upwork、HopWork。

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