618大促是電商活動類型中非常典型的一類活動,這類活動一般借勢而為,活動商品類目豐富,覆蓋目標人群廣泛。為了幫助活動運營同學基于數字化營銷手段,對用戶進行精準營銷,從而最大程度上實現用戶的活躍召回,推動購買行為的完成,最終達到提升活動交易額的目標。
本文主要圍繞精準營銷落地流程進行詳細闡述。(文中數據均為模擬)
Step1:活動目標拆解,設計所需埋點
本環(huán)節(jié)將詳細講解如何確認活動指標,以及如何對指標進行拆分,落實到具體可執(zhí)行的地方。為了保證更好地追蹤后續(xù)活動效果,我們需要對埋點進行查漏補缺,活動上線前,需確?;顒又笜怂杪顸c已經完成開發(fā)上線。
1、活動目標是什么?
618作為年中非常重要的營銷節(jié)點,不同產品也會紛紛抓住此次流量機會,策劃不同的營銷活動,因此不同的產品形態(tài)會有不一樣的活動指標。
從產品形態(tài)上來說,一般分為三類:消磨時間類、提升效率類、促成交易類。
·消磨時間類:主指標一般為所花時間、內容消費量。典型的產品如網易云音樂、今日頭條
·提升效率類:主指標一般為使用量、付費。典型的產品如滴滴、百度網盤
·促成交易類:主指標一般為交易量、交易額。典型的產品如淘寶、攜程
電商活動大部分以促成用戶交易為主要目標,因此活動指標一般會聚焦在交易量、交易額。下一步驟將以交易額為活動指標做為例子,并以此來詳細描述如何細分拆解指標。
2、如何拆解活動目標?
目標拆解實際上是將活動的目標指標,拆解為運營人員可以通過人工操作干預的一個個環(huán)節(jié),以此來指導團隊組織工作。
(1)目標拆解思路
活動目標拆解思路如下:
其中,上圖所涉及的核心業(yè)務轉化流程,是以電商產品中核心轉化路徑作為例子:
(2)目標拆解公式
根據以上拆解思路,通過指標計算公式拆解GMV(成交總額)得出:GMV=購買人數X客單價。通過核心業(yè)務轉化流程拆解「購買人數」,然后再以新老用戶維度拆解「活躍用戶數」后,得出如下公式:
3、如何利用拆解后的目標指導運營工作
從上述拆解例子來看,拆解后的三大核心內容是新老用戶數、業(yè)務流程轉化、客單價。因此要針對這些核心內容結合歷史數據進行分析并予以對應的運營舉措。
Step2:劃分用戶群體,制定不同的營銷方案
通過不同維度(如:用戶生命周期、RFM模型)劃分用戶群體,制定不同營銷策略,以此來實現用戶精準營銷;同時,也可以通過洞察不同群體特征,激發(fā)靈感,優(yōu)化營銷策略。
1、為什么要劃分用戶群體?
當我們策劃活動時,活動預算往往是有限的,比如說本年度618大促活動預算是10萬元,用戶量級為5萬人,此時我們該如何去分配資源,來達到效果最大化呢?我們需要認識用戶、了解不同群體的特征,合理分配優(yōu)先運營資源,以此來針對性制定營銷策略,實現精準營銷。
2、精細化營銷策略的原理
當你對某個細分用戶群做策略觸達,并收獲比此前更好的反饋時,整體的運營效果也會大幅提升,這就是精細化營銷策略的價值。因此,需要有效地對用戶進行精細化分層,才能獲得大盤上最優(yōu)的運營效果。
3、用戶分層的方法
當你比較看重整體用戶的運營效果時,可以選擇「用戶生命周期」的分層方法。因為不管你的業(yè)務和產品形態(tài)如何,用戶必然會屬于生命周期分層中的某個階段。使用這種分層方法,可以確保每個用戶都能獲得針對用戶所處階段最合適的運營策略。
(1)用戶生命周期
用戶生命周期的定義
用戶生命周期就是用戶從開始接觸產品到離開產品的整個過程,通常分為五個階段:導入期、成長期、成熟期、沉默期和流失期。不同的產品形態(tài)定義各個時期的方法也是不同的,要深度結合自身的業(yè)務情況進行判斷。通過對用戶生命周期的劃分,不僅可以宏觀管理全量用戶,而且可以明確用戶的最大價值,通過運營手段讓用戶趨于停留在最大價值的階段。
用戶生命周期的維度
以電商為例。一般來講,用戶生命周期的劃分維度如下:
·導入期:沒有發(fā)生過購買行為,但存在購買意向的顧客
·成長期:已經完成首次購買流程
·成熟期:發(fā)生多次購買行為
·沉默期:曾經有過付費的用戶,但在一段時間內未登錄訪問
·流失期:超過一段時間未再訪問過產品
用戶生命周期的標準
在定義用戶生命周期標準的時候,我們可以通過用戶啟動產品的時間間隔的趨勢來判斷。某電商客戶時間范圍為10-300天,其用戶啟動產品的時間間隔在時間范圍大于250天往后趨于27小時。也就是說,只要超過250天后,無論時間范圍如何擴大,用戶使用產品的情況基本不會有太大變化。
在確定時間范圍后,我們首先看下沉默期和流失期用戶的標準。
通常情況下,「啟動產品」這個關鍵行為動作能夠幫助我們衡量用戶是否沉默和流失。因為用戶只有發(fā)生「啟動產品」這個動作后,才能發(fā)生「瀏覽商品」「購買」等后續(xù)一系列行為。當用戶在一段時間內未發(fā)生「啟動產品」行為時,這就表明用戶可能對平臺失去興趣,發(fā)展到一定時間后用戶或許已經刪除我們的產品。所以「啟動產品」這個行為能夠幫助我們很好地判斷用戶是否沉默以及流失。當然,我們也可以根據公司所處的階段或者業(yè)務形態(tài)的不同選擇用戶的其他行為,比如「登錄」「瀏覽」「加購」等來定義用戶的沉默和流失。
那在付費后多長時間未「啟動產品」的用戶會進入沉默期,以及間隔多長時間未「啟動產品」的用戶會進入流失期呢?我們可以用“二八法則”來確定用戶沉默和流失的時間節(jié)點。如下圖:
從「支付訂單」到「再次啟動產品」的時間間隔趨勢圖來看,80%的用戶在「支付訂單」后會在18天內重新「啟動產品」。因此我們可以將沉默期定義為在支付訂單18天后「未啟動產品」的用戶。從兩次打開App間隔時間趨勢圖中可以看到,80%的用戶會在27天內重新啟動產品,因此我們可以將流失用戶定義為超過27天沒有「啟動產品」的用戶。那么,我們對用戶生命周期的五個分層的明確定義可以如下:
(2)用戶價值區(qū)分
用戶生命周期可以有效覆蓋全盤用戶,但是當用戶體量較大且業(yè)務發(fā)展已步入成熟階段時,我們的用戶群體已不僅僅是行為相對簡單的導入期或新用戶群體了。成長期、成熟期的用戶行為更加復雜,也值得我們根據創(chuàng)造價值的不同投入差異化的精力去做維持和轉化;針對沉默流失期的用戶,往往也需要面向不同價值的用戶實施差異化的召回策略。此時用戶價值分層恰好能夠解決這個問題,它能夠對需要認真投入精力運營的核心用戶群體進行價值細分,實施差異化的營銷策略,保證運營手段的有效性和針對性。
(3)價值分層:RFM
用戶價值的RFM分層是指對于已經在產品內轉化的用戶,根據用戶在產品中最近一次消費、消費頻率、消費金額來做好用戶群體價值界定。
RFM的定義
RFM模型通過用戶最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)三個維度劃分出來8個用戶價值群體,將群體用戶進行價值細分,如下圖所示:
RFM標準制定
RFM中三個維度的閾值并不是一成不變的,它需要隨著最終劃分的人群以及相關的運營效果、活動規(guī)律,調整閾值的設定,最終達到一個最合理的劃分。因此我們會通過“二八法則”對RFM值進行劃分,這也會方便我們在后續(xù)迭代優(yōu)化中根據業(yè)務反饋調整相應的閾值比例。
按最近一次消費(Recency)對用戶進行排序,最新的購買者排在首位,再根據用戶數的累計占比發(fā)現80%的用戶最近購買時間距今為18天,從而選擇18天作為劃分最近一次消費高低的閾值。同理,消費頻率(Frequency)取3次作為劃分購買頻次高低的標準。消費金額(Monetary)普遍會出現20%的用戶創(chuàng)造大部分營收的情況,所以我們取購買金額2500元作為劃分消費金額高低閾值。
通過對用戶的消費數據進行分析確定RFM的相應的閾值之后,我們可以建立RFM用戶分層如下:
4、不同人群精準營銷策略
用戶分層后,一定會有一個“理想”的分層是我們“夢寐以求”的用戶。比如,電商企業(yè)都希望能有大量的成熟期用戶,持續(xù)在產品上產生交易。然而,初級分層的用戶想要躍遷到下一層,會存在一些用戶視角的阻塞點,讓他們存在疑問不想轉化。運營策略就是要解決這些用戶當前存在的阻塞點,幫助初級分層的用戶更容易躍遷到下一個理想的階段。而對于成熟用戶,需要增加他邁向流失的阻塞點,以留存理想中的用戶。以下為我們列出的電商行業(yè)中用戶視角常見的阻塞點,以及配套的一些運營策略:
將「用戶生命周期」和「價值分層」結合起來后,不僅對不同階段用戶的策略更有針對性,也可以根據用戶的價值分層有優(yōu)先級地投入有限的資源。在活動預算有限時,對于重要分層的用戶,可以做一定的傾斜,對于一般分層的用戶,則可以不做太多額外的動作,節(jié)省資源。以下為我們列舉的用戶分層和策略,以供參考:
Step3:大促產品矩陣、備貨邏輯和營銷優(yōu)惠類型
用戶價值分層精準找到「人」,那「貨」的陣地該如何打造?
品類運營,需要將平臺的商品進行分類管理,用商品與用戶進行溝通,利用平臺的資源進行短期場景包裝及中長期商品策略規(guī)劃,高效觸達用戶購買鏈路中的核心場景,提高商品成交轉化,給公司帶來業(yè)績增長及品牌形象的提升。
一般來說,在品類運營的過程中,需要做到4“懂”:懂用戶,懂商品,懂流量,懂整合營銷。
1、品類運營大促任務推進4要點
通常情況下,品類運營從選品、定價、銷售資源以及商品毛利這4個要點開展工作:首先從品牌以及供應商處獲取商品資源做選品,基于市場售價和進貨成本價、毛利等維度制定售價,通過銷售資源,站內站外可銷售途徑的盤點和策略下放完成既定目標,重點關注毛利構成,這關系到整個銷售模式的可持續(xù)性。
這4個要點的具體任務包括:
選品:類目結構的健康度,產品矩陣搭建,品類定位。
定價:成本結構劃分,營銷策略+大促活動價。
銷售:活動報送,資源位爭取,以及渠道推廣節(jié)奏。
毛利:促銷返利,單品利潤,到整體品類利潤。
2、大促產品矩陣、備貨邏輯、成本結構
大促前期除了策劃活動之外,還需要運用不同商品分類打造產品矩陣,提升品牌整體調性,同時做好備貨量的預備動作。
(1)產品矩陣
依據GMV目標拆解品類比重,搭建商品體系,劃分商品定位及對應相關聯(lián)的屬性,促成商品在營銷活動中更有效的動銷指數。常用計算公式為:
大促營收=Σ(各定位產品銷售預估)或者大促營收=Σ(各類目商品銷售預估)
通過對品類旗下的商品做產品矩陣的劃分,可以分為以下4類商品:
大促中通過產品矩陣分類,不同類型的商品互相結合,預熱期通過引流品關注新用戶瀏覽、加購數據;新品關注老用戶加購、訂單支付數據;正式期通過爆品沖擊品類營收目標,中長尾商品助力毛利率;返場期基于數據目標,追擊GMV。
(2)評估特色單品營銷價值模型
從搜索量級、轉化率層面做交叉分析,確立購買能力和引流能力二象限中對應商品的價值評估模型。
如IP聯(lián)名、明星代言的特色單品,在搜索量級和轉化率數據上,是高升量的商品,這類商品可以放在預售期曝光,以及拉新時使用。
反之,也可以通過數據情況,去發(fā)現是品牌力還是單品問題,未達到預期便做后續(xù)優(yōu)化。
(3)大促備貨邏輯
清晰的產品矩陣對應每個品類的目標占比,我們可以通過邏輯公式計算出大促備貨量。在年中大促準備期間,完成備貨和活動價確定等,備貨公式為:
日均銷量*日均銷售量的倍數(倍數=預計銷售額/日均銷售額)
例如,引流品在備貨時可依據日常銷售量的倍數做1.5或2以上的系數調高,具體根據市場投放目標匹配合理進貨量;而因為大促目標中,爆品占比高,進貨量根據預估目標調高系數確定備貨量,同時需要根據大促整場節(jié)奏、售賣數據情況,做庫存周轉、及時補貨的預期管理。
做好備貨數量準備后,提前2個月左右做大促備貨準備(可根據業(yè)務實際供應鏈和品牌供貨周期來做實際進貨周期倒推)。
(4)成本結構
確認了進貨量,有了對應批次的進貨價,加上線上成本、人力成本、稅費、運費形成成本結構,通過成本定價機制,完成商品定價。
3、商品多渠道銷售和行銷活動策略
(1)多渠道銷售
在完成前期的進貨動作之后,「進銷存」到了銷售環(huán)節(jié)。
站外引流部分,和市場投放聯(lián)動選品、定價、活動策略等,確立產品矩陣中適合投放引流的商品類型。
促銷工具上,需要基于商品毛利,對不同商品提報大促活動中的不同形式,讓他們參與秒殺、直降、滿減等。
這之后,便需要對活動資源位做排期提報,以及設計工作流的溝通,策劃不同資源位的文案、圖樣。
(2)營銷活動優(yōu)惠類型和適用場景
營銷活動玩法方面,商品對應的活動,包括秒殺、直降、團購、階梯滿減、組合商品、N元任選池等,相應的優(yōu)惠類型分為價格驅動和商品驅動,如下所示:
4、用戶資產人群圈選+觸達策略
「進銷存」三部曲到了銷售執(zhí)行層面,商品對應的人群圈選和觸達策略浮出水面,在大促各個資源位、購買關鍵鏈路中,提取用戶行為節(jié)點做訂單轉化。
舉個例子,圈選平臺銷量TOP10爆款商品的用戶群體,做新品推薦、提升支付訂單轉化的觸達策略。
第一,基于商品分類,在數據后臺配置用戶標簽,「創(chuàng)建標簽」-「事件偏好屬性」,創(chuàng)建對應標簽的規(guī)則,預估人數,選擇標簽更新方式。
第二,使用流程畫布在大促預熱期觸達購買過爆品的用戶,做新品營銷。
首先,根據「進入設置」,配置「進入條件」的類型和時間范圍,及「受眾用戶」「用戶屬性滿足」。
然后,做策略器、分流器選擇。如果做新品推薦測試,可以選擇「策略器」做下一步的推進。
接下來,配置對應策略器的篩選條件、發(fā)送時機以及推送通道,新品abc等的對應觸達條件、觸達方式的信息填寫,推薦新品+毛利范圍內的優(yōu)惠策略(滿減券、直降等形式)。
最后,也是最重要的,即「目標配置」,這里需要注意的是,目標完成時間需要大于整個流程觸發(fā)時間,以保證流程畫布順利進行。
第三,實時追蹤新品庫存動銷率做補貨。如果動銷情況不佳,定位關鍵購買鏈路轉化率,快速調整資源位、用戶進一步分層觸達策略。
以上,對于大促期間新品營銷的用戶圈選和觸達,根據品類、商品、用戶群體等做不同的排列組合制定策略,以吸引用戶回到平臺參與大促完成訂單轉化。
同樣地,資源位主題的用戶標簽,也可以幫助品類運營同學在大促期間快速通過相應商品做運營策略觸達。
5、識別突出品類表現,迭代人貨匹配策略
第一步,分析各個商品購買用戶數貢獻,識別成熟單品、趨勢爆品,與大促前商品定位做對比,是否與活動前的定位一致,如果不一致,對商品分類就要根據定位做調整;
第二步,以平臺整體購買人數占比作為benchmark,明確拉新、復購優(yōu)勢商品,迭代未來人貨匹配策略。
使用TOP商品新老客占比數據指標,按照銷售用戶比例中的首單、復購比例,和平臺整體的首單、復購比例對比,選出合適的拉新、復購的優(yōu)勢商品。
如同比數據發(fā)現,品類b是當年增量品類,那么便可以在后續(xù)品類運營上,備貨量保證不缺貨、資源位優(yōu)先、組合商品銷售等做多方面的營銷策略策劃。
Step4:活動數據分析及迭代優(yōu)化
最后,也是最重要的是環(huán)節(jié),即數據分析,活動效果如何以及后續(xù)如何優(yōu)化,都需要在數據中找答案?;顒有Ч梢酝ㄟ^結果數據來體現,但后續(xù)的優(yōu)化動作,需要對結果數據做過程分析,找到迭代方向。同時,數據本身離不開埋點,埋點設計也是很重要的一環(huán)節(jié)。
1、結果數據
活動效果如何,可以通過以下指標進行分析:
2、過程分析
對結果數據進一步做過程分析,找到后續(xù)迭代方向。接下來將以結果數據中的「關鍵步驟轉化率」為例,來講解如何將結果數據拆分為多個環(huán)節(jié),以及如何解讀每個環(huán)節(jié)的指標,找到迭代方向。
(1)用戶購買轉化路徑拆解
關鍵步驟指用戶購買轉化路徑,因此第一步是拆解用戶購買轉化路徑。用戶進入產品首頁后,主要會根據有無購物需求劃分為兩條路徑,如下圖所示:
(2)路徑環(huán)節(jié)關鍵點分析
用戶購買轉化路徑中可以關注分析4個關鍵點:搜索功能、運營位、商詳頁、購物車轉化。
(3)關鍵點分析內容及后續(xù)迭代方向
不同關鍵點可以分析的內容及后續(xù)迭代方向如圖所示:
3、完善活動埋點設計
為了保證活動效果能被準確追蹤,并且未來復盤時,能清晰回溯到前面拆解的活動發(fā)力點是否做好,應該在此時引入數據分析師同學評估需要監(jiān)控的過程指標是否已經完成了相應埋點。
(1)根據活動流程或用戶的關鍵行為設計事件
(2)根據活動需求完善埋點設計
最后,當618大促活動結束后,可以對每個環(huán)節(jié)內容進行深度復盤,將發(fā)現的問題結論沉淀記錄下來,迭代精準營銷方案,為后續(xù)活動策劃做準備。
神策服務團隊同時也為有需求的客戶提供活動分析和陪跑服務。歡迎關注神策數據公眾號,咨詢在線客戶立即獲得支持!
相關稿件