電商CRM:用戶信息管理與場景應用
本文結合相關的產品與業務場景,分享電商CRM中的用戶信息管理與場景應用,為電商產品的精細化運營提供參考。
用戶信息管理是客戶關系管理的底層基礎。
用戶接觸一款新產品,從開始了解,深度使用,最后到流失,整個過程會產生大量的數據信息流動,通過對這些用戶信息的高效管理,可以指導用戶分群、個性化消息推送、生命周期管理和關聯推薦等一系列運營策略。用戶信息的最大化的合理利用,能夠更精細為用戶提供服務,有效的達成業務目標。
一、用戶信息管理
1. 用戶的基礎信息
基礎信息是描述客戶基本屬性的靜態數據,主要來源于用戶注冊和使用時錄入的信息。用戶基礎信息一般通過電商CRM系統的會員信息庫進行存儲和管理,會員信息庫就好比存放著平臺每一位用戶的名片夾。
用戶的基礎信息字段繁多,大致可以歸為六大類:
- 人口屬性信息:用戶的姓名、性別、年齡、生日、所在省市區街道、婚姻情況;
- 平臺屬性信息:昵稱、注冊時間、會員類型、會員等級;
- 聯系信息:手機號、郵箱、QQ、微信、微博、其他第三方關聯賬號;
- 收貨信息:默認與非默認收貨姓名、收貨地址、收貨電話;
- 卡與支付信息:會員卡信息、銀行卡信息;
- 認證信息:在校認證信息、營業執照認證信息、消費貸認證信息等。
當遇到特定的業務場景時,可以將用戶基礎信息進行關聯調用。
2. 用戶的行為信息
行為信息是用戶使用產品時產生的動態數據,主要來源于系統的事件埋點與后臺日志:
- 事件埋點對用戶的行為事件進行了全流程的記錄,再通過各種頁面來源(source)進行相互關聯,可以詳細記錄用戶的行為路徑。
- 后臺日志記錄了交易信息,包括訂單id、商品id、貨號、單價、顏色、尺碼等記錄、通過“時間戳”來證明發生時間。
通過用戶完整的行為信息,我們可以還原最完整、真實的交易場景:
- 用戶是誰:目標用戶、用戶畫像、是否源于其他用戶分享;
- 買了什么:商品品類、風格、件數、顏色、尺碼、價格、上市時段;
- 在哪發生:線上的模塊、頁面、路徑;線下的城市、商圈、地址、店名。
行為信息可以間接反映用戶的行為偏好和決策路徑,通過自建數據分析平臺或第三方分析工具進行系統化的管理,可以為具體業務方案提供可靠的數據依據,帶來可量化的指導。關于行為信息數據的分析可以參考之前的文章:《數據分析:三步搭建基礎分析框架》
二、在電商中的場景應用
1. 基于基礎信息的分群展示
用戶類型:不同類型的用戶對不同品類的需求度存在巨大差異。通過對全平臺用戶的基礎信息分析,可以了解平臺用戶的性別分布、年齡分布,清晰的掌握產品的用戶畫像,從而劃分不同的用戶類型,針對性的解決需求。
唯品會通過三類小程序:唯品男士、唯品會、唯品母嬰,分別針對男性用戶、年輕女性用戶以及寶媽用戶,幫助不同類型的用戶更快找到需求的商品,針對性地解決不同用戶類型對不同品類需求。
地區信息:城市用戶vs鄉村用戶、國內用戶vs國外用戶,不同地理位置的用戶對于購物消費的價值觀存在較大偏差。
淘寶根據用戶在個人中心錄入的地區信息,將用戶劃分城市地區、鄉村地區、國外地區,針對不同區域的用戶進行區分地區類型的分群展示,能夠有效地提高資源位的轉化。
2. 基于基礎信息的個性化推送
每天用戶的手機都會收到來自各個產品的消息推送,而用戶瀏覽內容的平均時間只有1~2秒,如何提高自家產品消息觸達的效率,以至于不被淹沒在茫茫的信息中。
在消息推送環節,通過自定義消息模板調用用戶基礎信息,在文案前呼喚用戶昵稱,可以大幅提高內容與用戶的相關性,在短時間內吸引用戶去瀏覽、了解消息內容,有效地提高營銷內容的轉化。
天貓、阿里巴巴、小紅書在短信或push營銷環節,通過調取用戶昵稱,實現基于基礎信息的個性化推送,對于用戶體量巨大的頭部平臺,細微的轉化提升都可以帶來可觀的業績增量。
3. 基于行為信息的生命周期管理
基于用戶在平臺的消費記錄,可以按照用戶是否使用過產品來劃分為新用戶與老用戶;老用戶還可以根據用戶使用產品的情況,按生命周期劃分為留存用戶、沉默用戶和流失用戶,舉一個簡單劃分方式:
- 未激活新客:注冊了產品之后,還沒有正式使用(如電商的首次下單)的用戶;
- 留存用戶:在指定一段時間周期(如30天)內有使用過產品的用戶;
- 沉默用戶:對使用產品的積極性下降,連續一段時間周期(如30~60天)未使用產品的用戶;
- 流失用戶:曾經使用過產品,現在已經連續很長一段時間(如61天以上)沒有再使用過產品的用戶。
用戶的價值會隨著用戶狀態發生遷移,對用戶的生命周期管理是CRM核心環節。選擇最適合的營銷渠道與優惠激勵,對不同狀態的用戶制定差異化的生命周期營銷策略:
- 通過自動化生命周期營銷工具,向用戶傳遞產品價值,促使新用戶開始使用產品,留存用戶持續使用產品;
- 建立沉默/流失預警模型,精細化的篩選高價值的沉默和流失用戶,通過營銷事件或大型活動定向挽回。
對用戶生命周期的精細化策略管理,能夠不斷激發用戶活躍,最大限度提升響應率和ROI,促進用戶回訪、復購、提升客單價,帶來業績的提升。
4. 基于行為信息的關聯推薦
推薦系統:電商平臺承載著大量的商品,但提供曝光的資源位是有限的,在商品信息過載中滿足各種各樣用戶的需求是我們要面對的問題。
長尾理論:用戶對商品大規模的需求會集中在頭部,而零散的小量的商品需求會在需求曲線上形成一條長長的“尾巴”。這些小需求是個性化的、其數量累加起來會形成一個巨大的市場。
基于用戶行為信息數據,通過千人千面的推薦系統,可以對這些零散的商品需求進行個性化的展示。
在電商產品中常見的“猜你喜歡”功能,通過推薦系統,將用戶的搜索、點擊、收藏、加購、購買等信息,通過機器學習模型匹配關聯的商品、品牌、內容,在頁面尾部呈現個性化推薦商品瀑布流展示,根據其不同用戶的商品偏好為其推薦個性化內容,有效的展示用戶可能需要的商品。
重購營銷:重購營銷是根據用戶交易信息,向歷史購買過某產品的用戶群體重復推薦相同產品。
當銷售某品牌牛奶時,選擇經常購買牛奶的用戶A,會比沒有購買過牛奶的用戶B轉化率更高。那么就可以向用戶A進行重購營銷,根據用戶購買的交易信息和交易周期,重復為其推薦相同的商品。
京東在“我的訂單”頁面展示”常購清單”入口,將用戶歷史購買過的快消品進行集合頁展示。個人護理用品、食品飲料、煙酒、保健品和OTC這類的快消品消費周期短,復購率更高,當用戶去“我的訂單”中查找歷史購買的商品的時候,通過常購清單集合頁,全面的展示了用戶可能需要復購的商品,引導用戶再次購買。
向上營銷:向上營銷是在銷售某產品時,同時向其銷售此產品的升級品、附加品、或其他用以加強其原有功能或者用途的產品或服務。
捆綁銷售與搭配銷售:如在京東購買電子產品時,在商詳頁內會為用戶推薦電子產品與配件的優惠套裝,以及熱賣的配件單品聚合頁,讓用戶在只想購買一件商品時,可以繼續在此購買與其配套的商品:
銷售增值服務:另外一種實現方式就是結合客戶需求,提供各種延伸增值服務,如在購買手機的時候,商家提供的屏幕保護、延長保修、電池換新等增值服務,目的就是就是刺激用戶做更多的消費。
三、總結
通過對用戶基礎信息、行為信息的高效管理,為具體的業務場景提供支持,才能更精細化的運營用戶。
以上就是關于電商CRM中的部分思考與總結,希望能幫到看完全文的你?;谟脩粜畔⒃陔娚藽RM還有很多的場景應用,我將在之后的文章繼續與大家探討,歡迎一起學習,共同進步。
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請教一下,文中提到的數據怎么獲取呢
坤總真是優秀到不行!瘋狂為你打call?。?!
多謝舒總支持??
加油,很棒!
謝謝您