詳解電商行業(yè)精細(xì)化運(yùn)營的四大場景

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隨著流量紅利的消失,企業(yè)為追求更高的 ROI,企業(yè)運(yùn)營重心已經(jīng)被迫從拉新流量轉(zhuǎn)移至存量用戶——對用戶進(jìn)行精細(xì)的分群,并配以細(xì)分的運(yùn)營策略,將合適的產(chǎn)品精準(zhǔn)推送給用戶。

精細(xì)化運(yùn)營是流量紅利結(jié)束后的生存法則,是面向 ROI 和細(xì)分策略的體系化運(yùn)營方案。我們不妨用四組詞來定義精細(xì)化運(yùn)營,分別是:量入為出、各取所需、物盡其用、伺機(jī)而動(dòng)。

圖 1 四組關(guān)鍵詞定義精細(xì)化運(yùn)營

量入為出:無論是運(yùn)營效果還是投放效果,產(chǎn)出情況決定我們的投入。A/B Test 保證運(yùn)營活動(dòng)在大范圍投入之前,預(yù)知方案的好壞。

各取所需:根據(jù)用戶群體畫像制定差異化的運(yùn)營策略,個(gè)性化推薦、個(gè)性化推送是常用的運(yùn)營方式。

物盡其用:在投入資金、人力后,所做的事情是否比其他事情更具有價(jià)值?比如坑位運(yùn)營、優(yōu)惠券,效果是否符合預(yù)期。

伺機(jī)而動(dòng):一次運(yùn)營活動(dòng)不可能讓 100% 的用戶實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化,應(yīng)該尋找合適機(jī)會(huì)對其進(jìn)行二次觸達(dá),直到其按照運(yùn)營的預(yù)期發(fā)展。

四大場景講述精細(xì)化運(yùn)營

注:以下產(chǎn)品配圖均來自神策分析,為避免商業(yè)機(jī)密,圖片所涉數(shù)據(jù)均為虛擬。

場景 1:某超商小程序的用戶分析運(yùn)營

某超商有一款進(jìn)店小程序,他們希望通過小程序?qū)崿F(xiàn)兩個(gè)目的:

一是提升活躍度,即根據(jù)顧客的購買商品的記錄,對其進(jìn)行精準(zhǔn)營銷,讓顧客能夠經(jīng)常消費(fèi);

二是提升購買轉(zhuǎn)化率,比如線下支付通常需要推銷員人工進(jìn)行商品推薦,而通過小程序挑選商品則可以直接看到相關(guān)推薦商品,從而提升客單價(jià)。

在運(yùn)營角度上,就是通過 ROI 實(shí)現(xiàn)更高效率的用戶運(yùn)營,提升用戶的訪問頻率和購買轉(zhuǎn)化率。其運(yùn)營分析主要分為兩個(gè)步驟:

第一步,確定北極星指標(biāo),基于指標(biāo)拆解象限圖

基于提升活躍度和購買轉(zhuǎn)化率的目的,運(yùn)營團(tuán)隊(duì)將北極星指標(biāo)定義為用戶 3 月訪問天數(shù)、用戶總消費(fèi)金額。

通過使用 2 個(gè)北極星指標(biāo)建立起“用戶四象限”,將北極星轉(zhuǎn)化為用戶標(biāo)簽,把用戶劃分成了 4 個(gè)群體,分別是高頻高價(jià)值、低頻高價(jià)值、高頻低價(jià)值、低頻低價(jià)值。

圖 2 基于北極星指標(biāo)拆解象限圖

第二步,對不同的用戶群體,采取不同的運(yùn)營策略,明確運(yùn)營目標(biāo)。

1. 高頻高價(jià)值:是企業(yè)的頭部客戶,是重點(diǎn)的用研對象和門店體驗(yàn)邀請對象。

2. 低頻高價(jià)值:該群體是潛在高價(jià)值客群,還不是產(chǎn)品的忠實(shí)用戶。因此是重點(diǎn)的品牌宣傳和交叉營銷對象,以期建立品牌忠誠度轉(zhuǎn)變?yōu)楦哳l高價(jià)。

3. 高頻低價(jià)值:是最龐大的長尾群體,可讓其野蠻生長,但同時(shí)做好預(yù)警機(jī)制,一旦發(fā)生大量遷移,立刻進(jìn)行分析,進(jìn)行運(yùn)營干預(yù)。

4. 低頻低價(jià)值:可讓其自生自滅,不做針對性運(yùn)營。

最終效果是——在運(yùn)營預(yù)算不變的情況下,提升了整體運(yùn)營效果。用戶活躍度整體提升 10%,用戶消費(fèi)轉(zhuǎn)化提升 5%。

除此之外,企業(yè)還可以根據(jù)用戶生命周期階段分層運(yùn)營,提升用戶在成長通道的流轉(zhuǎn)。

圖 3 精細(xì)化運(yùn)營流程圖

場景 2:某二手奢侈品電商的新用戶流量運(yùn)營

某二手奢侈品電商對平臺(tái)流量運(yùn)營時(shí)發(fā)現(xiàn),平臺(tái)經(jīng)常會(huì)有階段性的流量暴增,針對新用戶的流量運(yùn)營是運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的核心運(yùn)營目標(biāo)。

團(tuán)隊(duì)通過渠道流量分析后發(fā)現(xiàn),其 70% 的新用戶主要來源于兩個(gè)渠道:抖音和 B 站。

經(jīng)過用戶分群及漏斗分析對用戶群體進(jìn)行下鉆分析,發(fā)現(xiàn)抖音渠道的流量轉(zhuǎn)化率和復(fù)購率都比較好;而 B 站則不然,雖然加購較多但是轉(zhuǎn)化較少。

圖4 ?數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),B站渠道加購高,轉(zhuǎn)化低(圖片來源:神策分析)

圖5 ?數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),B站渠道加購高,轉(zhuǎn)化低(圖片來源:神策分析)

雖然兩個(gè)渠道從效果上有較大差異,但是從流量效果上來說,B 站是不能放棄的重要營銷渠道,因此運(yùn)營人員將重要精力放在此渠道的新流量的運(yùn)營上。

由于 B 站渠道?0-17 歲用戶占比達(dá) 37.55%,18-25 歲的用戶占比為 29.96%,因此運(yùn)營人員判斷該渠道用戶較為年輕,對奢侈品有需求,但經(jīng)濟(jì)購買能力有限。

于是經(jīng)過內(nèi)部溝通,在平臺(tái)上增加了快時(shí)尚品牌,針對 B 站渠道的用戶制作專門的落地頁。通過完美的內(nèi)部承接,渠道的用戶轉(zhuǎn)化率迅速上升。甚至該企業(yè)根據(jù)用戶群體的特點(diǎn),將產(chǎn)品定位從“奢侈品”改為“時(shí)尚品”,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)決策的改變。

場景 3:知識(shí)付費(fèi)企業(yè)的優(yōu)惠券效果評(píng)估

優(yōu)惠券的使用是企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營常用的手段。理想優(yōu)惠券發(fā)放帶來的效果是,合理的補(bǔ)貼率(小于 20%)、用戶較高的使用意愿、促成較高的銷售量、多元化的使用方向、效果長期——持續(xù)的用戶活躍和用戶購買。

圖 6 理想優(yōu)惠券發(fā)放的效果

因?yàn)橛绊憙?yōu)惠券的發(fā)放活動(dòng)效果的因素很多,運(yùn)營人員可以通過該指標(biāo)體系來評(píng)估效果,如圖。

圖 7 優(yōu)惠券運(yùn)營的指標(biāo)體系

一家知識(shí)型付費(fèi)企業(yè)經(jīng)常會(huì)給用戶發(fā)放一些優(yōu)惠券,經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)“好友邀請券”使用頻率非常高。

好友邀請券是由老用戶發(fā)給朋友,當(dāng)朋友成為平臺(tái)用戶后,兩人都會(huì)各得到一張券。然而,盡管該券被高頻使用,但是帶來轉(zhuǎn)化率非常低,復(fù)購率僅為 6%,遠(yuǎn)低于其余券 20-30% 的復(fù)購率。

運(yùn)營團(tuán)隊(duì)通過用戶路徑分析以及用戶調(diào)研,發(fā)現(xiàn)“好友邀請券”的發(fā)放者主要是 KOL,他們會(huì)在開新課之前給學(xué)員發(fā)券,讓學(xué)員減少課程支付成本。在這種場景下券的使用者對平臺(tái)幾乎沒有什么認(rèn)知,復(fù)購率很低也是情理之中了。

圖 8 ?70% 以上的邀請券由 KOL 使用

因此,運(yùn)營人員不得不暫時(shí)關(guān)閉了該券。那么,“好友邀請券”該如何發(fā)放?運(yùn)營團(tuán)隊(duì)嘗試了兩種方式:

第一種方式:用戶加購——提交訂單——給券——支付成功。

在這種方式中,給券的環(huán)節(jié)是在用戶提交訂單、支付成功之前,經(jīng)過小范圍內(nèi)試用,發(fā)現(xiàn)最終效果并不好,因?yàn)樗鼧O大干擾了用戶的購買流程:用戶在支付前看到優(yōu)惠券,需要轉(zhuǎn)給朋友并當(dāng)朋友注冊后才能投入使用,這樣無疑延長了用戶的購買時(shí)間。

第二種方式:用戶加購——提交訂單——支付成功——給券。

在這種方式中,老用戶在支付完成會(huì)拿到一張優(yōu)惠券,此時(shí)可進(jìn)行分享該券,新用戶在老用戶下次購買前注冊新用戶即可,如此既然不會(huì)干擾購物流程,同時(shí)還可以督促老用戶的復(fù)購。

最終企業(yè)選擇了第二種方式,經(jīng)過數(shù)據(jù)監(jiān)測,該券的使用量下降了 50%,但是復(fù)購率和 ROI 都提升了 50%。

場景 4:某電商企業(yè)的坑位運(yùn)營

坑位歸因,顧名思義,是將產(chǎn)品最終收益的功勞分配給轉(zhuǎn)化路徑中各個(gè)不同的坑位上。

坑位的核心目的是“流量引導(dǎo)”,當(dāng)流量流入在線產(chǎn)品(如電商、在線教育等)后,運(yùn)營人員需要引導(dǎo)其完成購買任務(wù),以實(shí)現(xiàn)流量價(jià)值最大化。

坑位運(yùn)營的第一目標(biāo)是促進(jìn)轉(zhuǎn)化。促進(jìn)轉(zhuǎn)化相關(guān)的因素包括坑位設(shè)計(jì)、曝光量、產(chǎn)品體驗(yàn)、素材吸引力。量化指標(biāo)見下圖。

圖 9 ?坑位運(yùn)營的相關(guān)衡量指標(biāo)

某電商運(yùn)營人員希望全面了解各坑位的運(yùn)營狀況,從而找到優(yōu)化重點(diǎn)。我們不難發(fā)現(xiàn),不同坑位的貢獻(xiàn)度差異很大,具體發(fā)現(xiàn):

1. 大專題頁面導(dǎo)入用戶流量高,但轉(zhuǎn)化率相對較低,要么優(yōu)化該頁面的轉(zhuǎn)化率,要么將用戶流量導(dǎo)向其它頁面更為合理。

2. 并非越排序靠前的位置,貢獻(xiàn)越高,不符合常見的規(guī)律。前 30 位的坑位收入貢獻(xiàn)占比只有 50.02%,低于另外常見客戶的 60-70% 的值,有較大提升空間。

目前,在神策歸因分析上線后,在神策分析進(jìn)行參數(shù)設(shè)置后,首頁各坑位的運(yùn)營情況一目了然。通過歸因分析還可以針對不同的優(yōu)化點(diǎn)進(jìn)行深度下鉆分析,查看每一個(gè)優(yōu)化點(diǎn)對應(yīng)的細(xì)分表現(xiàn),例如查看不同的“大專題活動(dòng)”,通過帶來的貢獻(xiàn)收入進(jìn)行“大專題活動(dòng)”的優(yōu)化等。

坑位運(yùn)營的分析思路

1. 坑位點(diǎn)擊次數(shù)、人數(shù)和滲透率

通過各類坑位的點(diǎn)擊次數(shù)、各類坑位的點(diǎn)擊人數(shù)知道當(dāng)前產(chǎn)品中流量規(guī)模最大坑位類型。通過各類坑位的滲透率,要評(píng)估用戶使用坑位的意愿。

2. 坑位人均點(diǎn)擊次數(shù)和 CTR

用戶對坑位的使用意愿,不能單純從點(diǎn)擊次數(shù)上分析,因?yàn)椴煌目游挥捎谒陧撁婧晚撁嫠幍奈恢貌煌?,得到的曝光量也不同。因此需要使用更科學(xué)的 CTR 進(jìn)行評(píng)估。

CTR = 坑位點(diǎn)擊次數(shù)/坑位曝光次數(shù),能夠更好的表達(dá)用戶在看到一個(gè)坑位后愿不愿意去嘗試或使用。

點(diǎn)擊率越高,表示坑位和素材吸引用戶的能力越強(qiáng);人均日使用次數(shù)越高,表示用戶有將該坑位作為尋找目標(biāo)商品的重要途徑。

3. 歸因分析

成單貢獻(xiàn)分析其實(shí)是一種典型的歸因分析,將訂單成交歸于不同的坑位,并分析不同坑位帶來的貢獻(xiàn),也就是訂單量或訂單金額的占比分布。

基于歸因分析的結(jié)果,能看出不同坑位帶來的訂單量和 GMV 的絕對數(shù)和占比分布,從而對坑位的成單貢獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估。占比越大,成單的絕對貢獻(xiàn)越高。

4. 坑位貢獻(xiàn)原因分析

將歸因模型中的目標(biāo)轉(zhuǎn)化,分別改為商品詳情頁瀏覽、加入購物車、提交訂單詳情、支付訂單詳情,就可以得到這些坑位在流量落地、意愿達(dá)成、促成有效訂單以及最終支付各環(huán)節(jié)的貢獻(xiàn)情況。

以上流程中,任意一步出現(xiàn)問題都可能導(dǎo)致坑位的成單貢獻(xiàn)不同,因此要定位問題所在,提升坑位效果。

5. 坑位內(nèi)容分析

前面分析的所有指標(biāo),都是對不同類型的坑位進(jìn)行的分析,除此此外,還可以對某一類坑位中的具體內(nèi)容素材進(jìn)行評(píng)估和分析,包括各 icon 的點(diǎn)擊人數(shù)、次數(shù),各 icon 的人均點(diǎn)擊次數(shù)、點(diǎn)擊率,各 icon 帶來的訂單量、GMV 等。

6. 坑位留存和全站留存

對坑位的使用進(jìn)行留存分析,能夠知道用戶對各類坑位使用的粘性,一定程度反映該功能的友好程度和有效性,是否能給用戶帶來良好的體驗(yàn),包括能否幫他找到感興趣的商品等。

涉及功能點(diǎn):留存分析、日留存、周留存。

以上是電商精細(xì)化常見的運(yùn)營場景,精細(xì)化運(yùn)營能夠幫助企業(yè)更了解用戶、了解企業(yè)的投放效果、了解用戶的銷售額。

 

作者:朱靜蕓,神策數(shù)據(jù)分析師。公眾號(hào):神策數(shù)據(jù)

本文由 @朱靜蕓 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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