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本文給大家一個(gè)結(jié)合用戶生命周期算法、用戶來(lái)源以及價(jià)值貢獻(xiàn)三者結(jié)合起來(lái)的一整套銷售預(yù)測(cè)與活動(dòng)測(cè)算邏輯。Enjoy~

大家注意了沒(méi)有：我在用戶生命周期種，一直沒(méi)有提到RFM模型種的M值，也就是用戶消費(fèi)金額。

為什么?

因?yàn)橛脩羯芷?，只和用戶消費(fèi)行為有關(guān)，和用戶價(jià)值貢獻(xiàn)無(wú)關(guān)，而M值的運(yùn)用則需要在運(yùn)營(yíng)測(cè)算種體現(xiàn)出來(lái)。

下面我可以給大家一個(gè)結(jié)合用戶生命周期算法、用戶來(lái)源以及價(jià)值貢獻(xiàn)三者結(jié)合起來(lái)的一整套銷售預(yù)測(cè)與活動(dòng)測(cè)算邏輯。

月度銷售預(yù)測(cè)與營(yíng)銷邏輯

首先我們先來(lái)看一個(gè)銷售預(yù)測(cè)的邏輯：我們將用戶從時(shí)間維度的劃分結(jié)合歷史值，推算出預(yù)估業(yè)績(jī)，再分解到各項(xiàng)具體的業(yè)務(wù)指標(biāo)來(lái)找到營(yíng)銷策略：一個(gè)美妝企業(yè)覆蓋全國(guó)市場(chǎng)500家門店，2018年1—8月份月均銷售額為3000萬(wàn)元/月，9月份開(kāi)始計(jì)劃做雙十一大促，目標(biāo)銷售要提升到當(dāng)月6000萬(wàn)元，提升率達(dá)到 200%，在新店不增加數(shù)量，老店不關(guān)店的前提下，站在用戶運(yùn)營(yíng)的角度該思考哪些點(diǎn)呢?

我們必須要理解，如果站在CRM運(yùn)營(yíng)的思考維度是將用戶分類——我們每個(gè)月的銷售額，由哪些人帶來(lái)的？每部分人分別貢獻(xiàn)多少？每部分人是怎么來(lái)的？如何連接到她們？用什么手段去影響她們？

不管全國(guó)多少家店，每個(gè)月銷售額是幾百萬(wàn)或者是幾個(gè)億，用戶分類都可以用大范圍的時(shí)間去框定——年度新用戶在當(dāng)月返店、當(dāng)月新增用戶、年度老用戶返店以及無(wú)法識(shí)別用戶(無(wú)注冊(cè)信息)四部分人。

講白了，每個(gè)月的消費(fèi)人群都是由該月新增加的用戶、今年前幾個(gè)月消費(fèi)再回頭的用戶，以及上一年 度返店用戶，以及無(wú)法識(shí)別身份的四部分用戶組成的。

所以在這個(gè)時(shí)候，會(huì)有一個(gè)歷史消費(fèi)模型來(lái)告訴你之前每個(gè)月的3000萬(wàn)銷售額，這部分人分別占多少，是如何構(gòu)成的。這一步非常重要，因?yàn)橛辛嘶A(chǔ)，才可以做推算。

先解釋一下上述【銷售預(yù)估表】里每一項(xiàng)的邏輯來(lái)源：

1—8月份新用戶數(shù)可以直接從后臺(tái)拉出數(shù)據(jù)，9%的9月返店預(yù)估是基于2017年的歷史數(shù)據(jù)（2016年在2017年的返店概率直接拿過(guò)來(lái)），人均1.1次消費(fèi)次數(shù)也是本年度新用戶的參數(shù)，新用戶每月單數(shù)/新用戶每月消費(fèi)人數(shù)，330的客單價(jià)是1—8月份這部分人群的平均值。

9月當(dāng)月新增用戶，是在新店不增加，老店不關(guān)閉的情況下，根據(jù)1—8月的平均值計(jì)算出來(lái)的， 這部分用戶的歷史值參考不用去年的同比，而是用今年的環(huán)比趨勢(shì)，相對(duì)其他幾個(gè)維度更為確定一些。

2017年老用戶在2018年9月當(dāng)月的返店概率，則是拿2017年的消費(fèi)用戶總數(shù)，乘以9月預(yù)估消費(fèi) 的返店概率得出來(lái)的。

值得一提的是：上一年度的用戶在本年度再消費(fèi)的人，只占少部分，大約為35%左右，而正是這35%的人會(huì)在2018年12個(gè)月當(dāng)中消費(fèi)，并且消費(fèi)概率不是平均分配，每個(gè)月的消費(fèi)返店概率是按照去年的趨勢(shì)來(lái)定的，而且是逐月降序分布，基本上到了9月份老用戶返店人數(shù)已經(jīng)不多了。

無(wú)識(shí)別用戶，有2種計(jì)算取值的方式：第一種是每個(gè)月有消費(fèi)的總單數(shù)，減去有注冊(cè)信息用戶消費(fèi)的單數(shù)得出來(lái)的1—8月份平均值；第二種方式是固定占比，基于往年無(wú)識(shí)別用戶這一數(shù)量極少的群體在總銷售額眾的占比來(lái)進(jìn)行推算，一般此類用戶占10%的銷售額。

無(wú)識(shí)別用戶因?yàn)闆](méi)有連接信息(手機(jī)號(hào)、ID 等)，所以不做營(yíng)銷需求，算是自然增量。

以上是基于用戶經(jīng)營(yíng)調(diào)度合思考邏輯做銷售策略之前的預(yù)估，從表格的數(shù)據(jù)來(lái)看：什么都不做的話預(yù)計(jì)銷售額為24446666元，就算是2400萬(wàn)，舉例公司9月銷售目標(biāo) 3000 萬(wàn)，差值達(dá)到 600 萬(wàn)，這就是重點(diǎn)了。

第一步在于我們要知道目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的難度，第二步才需要知道怎么做才能達(dá)到目標(biāo)，所以要做下 一輪的營(yíng)銷分解。

用戶運(yùn)營(yíng)眾考慮的三個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)：

1. 用戶數(shù)
2. 返店(復(fù)購(gòu)率)
3. 人均消費(fèi)

這三個(gè)值構(gòu)成了整體的銷售額，同時(shí)影響這三個(gè)值的因素就是我們的營(yíng)銷手段。

但是你需要考慮的是，600萬(wàn)整體銷售目標(biāo)的差距：

1. 哪一部分的會(huì)員是主力目標(biāo)？
2. 提升這些主力目標(biāo)的過(guò)程動(dòng)作是什么？(用戶數(shù)、復(fù)購(gòu)率、 人均消費(fèi))
3. 需要提升多少？難度大不大？

那么我為大家一一剖析，算是模擬一遍：

首先是目標(biāo)主力，打個(gè)比方，基于你們公司的市場(chǎng)情況和業(yè)務(wù)模式，你要評(píng)估究竟是做新用戶容易一點(diǎn)，還是做老用戶方便一些？

結(jié)果你發(fā)現(xiàn)：每月的新增用戶的增長(zhǎng)很慢，即便投入了營(yíng)銷資源也很難帶來(lái)質(zhì)的變化，于是將目標(biāo)鎖定到當(dāng)年度1—8月份的用戶以及去年的老用戶返店上面。

其次你又發(fā)現(xiàn)：根據(jù)你們公司的產(chǎn)品品類，客單價(jià)提升幅度有點(diǎn)難，但是可以稍微沖刺一下，分別提個(gè) 10%和 20%左右最多了。所以，在提升人數(shù)和單客價(jià)的方向上定下來(lái)了。

接下來(lái)就是營(yíng)銷的動(dòng)作，可以看一下第二張表:

這一張測(cè)算表，里面加了公式，可以通過(guò)剛才的策略分析，將目標(biāo)消費(fèi)用戶的“返店率”和“客單價(jià)”連個(gè)指標(biāo)進(jìn)行提升來(lái)實(shí)現(xiàn)銷售目標(biāo)的達(dá)成。

切記，表格是做演算用的，是給我們做運(yùn)營(yíng)的人員心里一個(gè)有根據(jù)的參考，最大的目的和意義在于：你要為了這些指標(biāo)的達(dá)成所選擇的營(yíng)銷手段。不然就只是空談，只是做數(shù)學(xué)游戲。

所以這張表其實(shí)最有價(jià)值的部分是在右下角的影響因素和營(yíng)銷動(dòng)作，而且還可以再繼續(xù)細(xì)分，例如：需要完成這樣的返店率的話，投入什么樣的資源？數(shù)量是多少？單價(jià)成本是多少等等； 最后就能匯總出來(lái)一個(gè)總的營(yíng)銷成本，此時(shí)就可以向財(cái)務(wù)和董事長(zhǎng)要資源要武器了，我就不一一舉例了。

更為精細(xì)的活動(dòng)預(yù)測(cè)與營(yíng)銷邏輯:其實(shí)思路只要能想明白的話，業(yè)務(wù)邏輯再?gòu)?fù)雜一點(diǎn)也沒(méi)關(guān)系。甚至可以結(jié)合前面的會(huì)員生命周期、線上線下的渠道來(lái)源，以及用戶貢獻(xiàn)價(jià)值等級(jí)來(lái)做銷售預(yù)測(cè)以及營(yíng)銷規(guī)劃。

給大家再看一個(gè)例子:

這張表看起來(lái)很復(fù)雜，其實(shí)運(yùn)營(yíng)邏輯和之前的例子是一樣的，就是將用戶分類做的再細(xì)致一些，不單 單按照財(cái)年維度進(jìn)行，而是直接結(jié)合用戶的生命周期展開(kāi)，不同階段的用戶，都在系統(tǒng)當(dāng)中有比較詳細(xì)的交易數(shù)據(jù)：包括人數(shù)、客單價(jià)、轉(zhuǎn)化率。

上述這張表左邊的是歷史測(cè)算，右邊的才是營(yíng)銷決策，雖然我在右邊的沒(méi)有去寫(xiě)，但是那才是最重要的部分。

需要提醒的是:

1. 左邊黑色部分的用戶人數(shù)是現(xiàn)在的，轉(zhuǎn)化率指標(biāo)一定是參考的往期參數(shù)，所以用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)乘以往期 參數(shù)，就可以得到預(yù)估銷售額;
2. 右邊黃色部分，其實(shí)重點(diǎn)調(diào)整的是轉(zhuǎn)化率(返店率)和客單價(jià)，營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率的因素根據(jù)用戶來(lái)源渠道的不同而有所區(qū)別（電商部分的復(fù)雜一點(diǎn)），影響客單價(jià)的因素和產(chǎn)品定價(jià)、促銷檔位以及銷售人員都有關(guān)系。這些都屬于目標(biāo)達(dá)成中的過(guò)程指標(biāo)，而圍繞著這些過(guò)程指標(biāo)的調(diào)整就是營(yíng)銷手段和動(dòng)作 了。

以上的運(yùn)營(yíng)測(cè)算的例子非常簡(jiǎn)單，形式并不是唯一的，表格設(shè)計(jì)與計(jì)算維度也可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和場(chǎng)景自定義，因?yàn)榘婷嬗邢?，其?shí)前面的測(cè)算之后，還可以再銜接“卡券”、“郵件”、“短信”等一系列刺激回購(gòu)的動(dòng)作，以往期的歷史值作為參數(shù)進(jìn)行比對(duì)。

大家有注意的話，能發(fā)現(xiàn)我在各項(xiàng)表單里面都提到了RFM參數(shù)，這是CRM運(yùn)營(yíng)專業(yè)中非常常見(jiàn)的一個(gè)概念，是用于評(píng)估用戶多維度行為的價(jià)值判斷邏輯。有區(qū)別于傳統(tǒng)的客戶分類ABC法則，比較有意思。

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