Monthly Archives: 12月 2020

喜报|Linkflow签约DR钻戒(Darry Ring),数据加持引领珠宝行业营销新风向

近日,DR钻戒(Darry Ring)与Linkflow成功达成合作。

珠宝首饰品牌DR母公司迪阿股份,迪阿股份拥有线下直营门店360多家,线上自营官网、小程序商城,运营微信公众号、抖音企业号、天猫、京东等多个第三方平台。其对线上线下全渠道触点整合营销、全链路打通等方面有着急迫的需求。

Linkflow从全渠道客户数据整合精细化运营、数据赋能一线门店、全链路客户行为追踪三个方面着手,为其打造客户数据平台+营销自动化系统,连接10+渠道,汇聚自有渠道触点、第三方平台触点上的千万级别客户数据,实现全渠道客户图景。

关于DR钻戒(Darry Ring)

品牌故事

无论时代如何变化,每个人在内心深处依然渴望一生一世的真爱,DR钻戒品牌凝聚最虔诚、最有态度的真爱信仰,希望通过自身力量让爱情变得更美好,让坚信真爱的人都能找到一生唯一真爱。把真爱信仰传播到世界的各个角落,这是DR创建的初衷,也是品牌一直以来的追求。

DR钻戒(Darry Ring)男士凭身份证一生仅能定制一枚,赠予此生唯一挚爱的女士,寓意“一生•唯一•真爱”,双方签署真爱协议,承诺此生真爱不变。迪阿股份以营销见长,“男士一生仅能定制一枚”算是行业内首屈一指的营销概念,成为公司创业不到10年跻身至珠宝首饰第一梯队的关键。
品牌成就

  • 2018.9入选亚洲品牌500强

第13届亚洲品牌盛典于2018年8月29日在香港盛大举行,一直以来虔诚践行“一生•唯一•真爱“品牌理念的DR钻戒入选品牌500强,这是DR钻戒继2017年再次入选。

  • 2018.10 DR钻戒入驻巴黎卢浮宫

巴黎卢浮宫金字塔的正下方,是DR首家巴黎真爱体验店所在之处。在卢浮宫博物馆法国巴黎里沃利街99号卢浮宫卡鲁塞尔厅,DR钻戒以典藏珠宝,致敬浪漫之都,用艺术格调见证永恒真爱。

  • 2019.12 获年度杰出珠宝设计奖

在BAZAAR Jewelry极品珠宝夜宴暨高级珠宝,年度设计大赏上,DR钻戒连续3年斩获“年度杰出珠宝设计”。

关于Linkflow

Linkflow是一款低代码客户数据平台(CDP),无需编程即可让数据流动起来。通过连接内外部数据源,打通营销触点,为企业市场及运营部门提供从消费者数据采集、分析到执行的一体化消费者运营闭环,最终帮助企业通过数据驱动业务增长。通过使用Linkflow,可以大幅度降低数字营销项目的开发成本,缩短实施周期。
初创团队来自SAP,有深厚的技术背景。同时已经获得金沙江创投,光速资本,真格基金的投资。现已服务包括平安、宝马、雅培在内的50+顶级企业。

Linkflow CEO盛马丁受邀参加4A创意节,让数据赋能消费者体验

2020年12月19日最后一个广告圈盛典“中国·4A创意节”在上海开幕。Linkflow受邀参加以“冲出圈”为主题的4A创意节,创始人&CEO盛马丁出席中国创意视野论坛,共同讨论数据赋能消费者体验。

回顾即将过去的2020年,广告行业有很多大事件打破了圈层,引起了圈内圈外的广泛传播。无论是B站三部曲《后浪》《入海》《喜相逢》,还是在广告圈内引起“地震式讨论”的《不要做广告》,都在告诉我们:无论是作品还是行业,都要不断的打破自己的极限,做到“出圈”。

打破圈层,围绕内部的向心力、外部的影响力、品牌的年轻化、沟通的多圈层化等维度,结合当下行业一体,冲出广告人的自我圈,冲出自以为是的圈。并邀请国内外业界精英,分享讨论前沿顶尖的行业干货。如“广告人眼里的出圈”、“国际视野谈创意出圈”、“疫情后的消费者行为趋势”等。

现场回顾

我们来看一下Linkflow盛马丁在圆桌上的精彩发言吧~

我非常喜欢今年的主题“冲出圈”, 对于我来说是入圈的行为,我们公司Linkflow是一家由金沙江和光速投资的技术创新公司,专注在第一方数据的CDP,目前为止已经帮助很多的500强企业管理其第一方的数据。

今天和大家分享的主题是:如何从流量为王到数据为王,以及技术来赋能整个消费者体验。过去的一两年里,最常听到的一句话就是流量红利的消失。流量红利消失直接导致的是甲方更加关注的是一些精细化运营以及技术的赋能,疫情之前,很多甲方认为数字化转型是可做可不做的事情,如今发现线上行为变得越来越重要,那么数字化转型就变成了一个必须做的事情。
我认为大家应该迅速的从流量思维向流量池思维或者数据思维转变,在流量思维的时候,更多的是如何去获取新的流量来满足我们的营销需求。在数据思维的时候,重点在于如何通过数据和技术来更好的服务我们的老客户。
最近很火的一个词叫做“私域流量”, 所有的流量运营都需要一个数据基础和强有力的技术平台支撑。如图所示是私域流量的整个架构,在我们服务了很多企业并助力其数字化转型后,会发现许多行业对于整个流量平台的运用其实是大同小异的。基本上都符合一个非常明显的特征,首先通过内容平台去做种草,或者是通过传统广告把流量吸引过来,然后通过自己的线下或者线上天猫、京东来进行成交,最后让微信和企业微信来承载这个流程。
在整个过程当中,需要非常多的技术支撑,比如说需要数据中台也需要内容中台。Linkflow主要是专注在数据中台或客户数据中台,我们从这张图会发现一个词叫做公域流量,也就是头条、天猫、淘宝、京东是平台方的,不是自己的流量。但是在私域流量的时候,又会发现被分成了广义的私域和狭义的私域。广义的私域就是小红书、抖音、微博、B站、快手这一系列的种草平台。但是不足是缺少端到端的体系。而狭义私域,就是像微信、企业微信或者自己的APP等等,把这些流量可以完全的留存下来。所以这样一个架构中你的数据是非常分散的,不同的部门用各种不同的系统的时候,其客户数据存在不同的Excel里面,这些Excel如果没有办法去进行有效的整合成一个完整的数据库的时候,是很难进行一个有效的数据化运营的,这就是技术产生作用的地方。

我们Linkflow在开始之初,就专注在做两件事情上,一个是Link,也就是把第一方数据能够以一种标准化的格式,Link到平台里面去。那么这些第一方数据会包含体验数据、客户的行为轨迹以及在社交媒体上的动作,以及Operational data就是运营数据,比如订单、工单、表单等等。有了这些数据后将数据进行处理,比如:数据清洗、数据标签、数据建模。另一个是Flow,我们Linkflow的Slogan是让数据流动起来,那我们如何将数据流动呢?首先它可以流动到广告平台,到DMP去做数据上传,来帮助企业更好的了解到整个运营的后链路数据,提升广告的投放效果。还可以流动到你的微信或企业微信里面,这就是一个营销自动化的场景。这些数据也可以流动到企业的数据湖里面。Linkflow能帮助4A公司解决什么问题?传统的市场部主要有几个功能,比如新媒体主要运营社交媒体,微信、微博等等。数据部和投放部每个部门都有自己适用的工具系统,大家在各自用自己不同的数据。那么如图所示,我们将各个部门比作小朋友,各个小朋友有不同的业务功能,那Linkflow就相当于卖了一张桌子,把所有的数据整合起来形成一个基础的平台,让企业在消费数据的时候,是基于一个同一个基础的,从产品的角度来讲,底层来看是一个强大的CDP,可以对接很多的数据平台,上层有营销自动化的功能、广告平台支撑的功能、大数据的功能,最终支持整个日常运营的需求。

总结来讲,数据和技术的融合在未来十年来说是一个非常大的趋势。在整个digital领域里面,我们看到越来越多的新面孔,很多IT人士开始进入新的领域。所以数据和技术的融合在为客户提升价值方面起到了非常大的作用。

Linkflow受邀参加ECI国际数字创新节,被授予“ECI 艾奇奖”

2020 ECI FESTIVAL国际数字创新节于12月16在上海隆重举办。以“Futureis Now/未来已来”为主题。通过线上线下互动新模式,研讨后疫情时代数字经济新态势,解读 科技创新趋势、阐述品牌创新方法、发现投资创新模式,发布行业创新白皮书,颁发年度 创新作品、创新机构、创新人物奖。ECI 创新节是中国联合 26 个国家和地区创新界专家共同发起,以“Define the Future/定义未来”为创新理念,是集创意、创业、创投、创新为一体的数字经济博览会。

Linkflow受邀参加ECI国际数字创新节,并凭借卓越的表现获得“2020 ECI Awards国际数字创新奖”。

ECI Awards 国际数字创新奖,简称 ECI 艾奇奖。由 IECIA/国际数字创新协会于 2014 年在 美国创立。是全球第一个使用“创新的有效性”作为评价标准的数字经济创新的国际奖项。它表彰在商业模式、产品、服务、技术、营销和管理类别中,以及个人和组织取得的最有创新性的成就,以鼓励和激励世界各地在商业和创意产业的创新应用。

现场回顾

我们来回顾一下Linkflow CEO盛马丁在圆桌讨论发言的精彩内容吧!

Q1:首先请马丁简单介绍一下Linkflow。

Linkflow是一款客户数据平台(CDP),我们主要做的事情就是将各种各样的第一方数据,比如:广告媒体、社交媒体、CRM客户系统等可以让他流动起来。通过连接内外部数据源,打通营销触点,为企业市场及运营部门提供从客户数据采集、分析到营销执行的一体化客户运营闭环,最终帮助企业通过数据驱动业务增长。目前为止我们已经成立将近4年,也服务了很多一线的品牌,包括许多500强公司,以及包括像平安、上汽、安联等一线公司。

Q2:您服务过这么多的大客户,相信您有很多观察和经验,可以给大家分享一下吗?并且CDP是以什么样的角色嵌套在企业的整个marketing活动当中的呢?

首先部署CDP是每一个企业都应该去做的事情,越快做越好。从我们自己实施的经验上来看,效果比较好的是在汽车行业,还有消费品行业,如今CDP为什么会突然间变得那么火?主要在疫情之后,在数字化转型的驱动因素下有了动力,所以CDP作为整个数字化转型的一个基建工程,会变得越来越重要。

大概在三四年前说CDP的时候,市场上也就仅有几家公司,但是今年我们可以发现各种各样的新朋友老朋友越来越多,很多本来从DMP、CRM或者是用户行为轨迹追踪的厂商都在往CDP的方向去发展,这个市场一下子就变得非常热闹。由此可见CDP背后的价值是很大的。

大企业的数字化转型主要分成几个步骤,首先要能够把整个客户旅程梳理出来,比如像埃森哲这种公司。那么在客户旅程梳理完以后会有很多高价值的应用会构建在这个系统之上,CDP则是建立高价值应用的基础,这些高价值应用可以是marketing的mission、一个广告追踪系统或者一个企业微商的应用等等。

我们的建议是在构建第一个应用的时候考虑部署CDP,如果从一开始你的数据就进行一种规整化、业务化的处理,后面建立每一个应用的时候成本就会越来越低,CDP在整个IT的建设投入上会有一个很大的特点,就是在做第一个数字化转型项目的时候,构建CDP的整个成本相对而言比单独做一个应用高很多,但是随着不断的构建应用自动化转型的时候,这种投入成本会急剧下降,而ROI会提升上来。

Q3:从我的理解上来看,CDP接下来会变成一种标准的基建项目,是整个marketing的过程当中的标配,那么对于数据打通的方面,是如何将数据收进来、流出去的呢?

我们公司的创立之初,就是要做两件事情Link和Flow,CDP的三大特征就是数据能收进来(Link)、数据能够流出去(Flow)以及业务驱动。首先我们可以拿到的数据是有限的,是企业的第一方数据。

在数据流进来的时候首先会注重的是CRM或者是客服系统、广告媒体渠道、社交媒体渠道、电商平台等。当这些数据进来的时候强调的是一种统一化的标准格式。同时要做的就是数据的业务化。比如:微信关注动作里面有一个性别属性是0和1,但对于后端是不可用的,所以我们会把她改成男和女,这对于后端来说就是可用的了。

那么在数据流出去的时候其实是有几个方向的,第一个方向是到广告平台的DMP里面去做数据上传、数据补全,在DMP中其实是有很多方式可以大致的猜测这个人是同一个人,因为投放不要求那么精准。第二个流动方向是从触点或CRM到微信千人千面的推送。第三个流动的方向是流到数据仓数据湖里面,所以说CDP其实是去进行一个补充数据的定位。

现在我们看到的大的趋势是无论是微信、抖音、小红书最后都会形成一个闭环,从微信中我可以看到它有公众号、企业微信、小程序,最近又新增了视频号,从私域流量到公域流量的自闭环是完全形成的。我相信慢慢的各个平台也会逐渐的跟进。

总体来讲,我们企业要尽早要把数据最终汇总在自己的私域里面去,比如:CRM、CDP或者数据仓中。

Q4:对广告主来说,如今有很多的黑科技,那如何应用这些黑科技让营销更有效率?

我认为现在公、私域的结合是非常有意义的,本身公域更侧重于广告投放而私域更侧重于社交媒体、CRM。公域和私域两边数据的融合是能够直接给广告主带来更大的价值。在之前我们都了解RTB,运用第三方的数据来进行验证。那么现在更多的是用RTA,运用第一方数据来进行广告的验证投放,那么这些场景都是让人值得期待的。

Q5:如今数据技术越来越强,质量越来越高,那么对数据的安全也越来越敏感,担心数据外泄,在此方面您可以给大家一些建议吗?

数据的灵活应用和数据的隐私看上去是矛盾的,但实际上也并不是那么矛盾。从我们这种数据公司角度来讲,数据对我们来说不是一个资产,更多的是一种负债,我们需要更好的管理它。而如今已经出现很多关于数据安全方面的功能和措施。

Linkflow的五大核心功能

全渠道客户对接数据:越来越垂直细分的工具和系统,在给运营工作带来便利的同时,也产生着各自孤立的数据,企业往往需要进行大量的对接和导入导出。Linkflow目前集成50+第三方运营工具,如微信等社交工具、金数据等表单工具、百度推广等广告平台、微吼等直播工具,市场运营过程中会使用到的主流运营工具都已对接或正在对接中,运营人员通过账号授权即可获得相应工具中的客户数据,为数据化运营提供数据基础。
更完整的消费者画像:碎片化甚至粉末化的消费者触点,让企业难以看清客户全貌洞察需求。Linkflow连接企业全渠道触点,通过ID mapping整合跨平台客户数据,构建完整、统一地客户视图。基于采集的客户数据,Linkflow可根据不同的业务规则灵活地为客户创建标签及分群。Linkflow支持手工批量打标签、自动化规则标签、模型计算标签等不同的标签生成方式,最终完整客户数据的捕获和标签洞察,为企业沉淀第一方的客户数据资产,提升企业的核心竞争力。
更个性化的客户体验:在各种标签和客户洞察的基础上,企业就可以针对不同类型、偏好的客户建立智能营销、事件营销、节日营销、社交营销、裂变营销等营销机制,持续不断地跟客户互动,培养客户粘性和忠诚度。Linkflow客户旅程白板,支持业务人员0代码可视化搭建营销流程并自动执行,在客户培育、激活、唤醒、召回等客户全生命周期的不同阶段,为客户提供及时、个性化的互动体验,实现客户的精细化运营。
更全面的数据洞察:精细化运营的闭环步骤是进行数据分析与策略调整。Linkflow充分利用整合的数据,帮助运营人员实现及时的营销效果分析、客户群体画像分析等不同运营环节的分析洞察。运营人员可根据自己关注的核心指标,灵活搭建仪表盘。同时漏斗报表、事件报表、群体分析、地域/时域分析等丰富的报表形式,均为0代码可视化配置,满足运营人员即席分析的需求。帮助企业运营部门针对具体事件或群体进行深度探索,优化运营策略。
更灵活的未来拓展:传统的集成供应商通常具有很高的转换成本,但Linkflow灵活的对接能力可以让企业随着业务的发展随时随地、随心随意构建自己的营销工具栈,满足随市场变化的营销需求。

关于Linkflow

Linkflow是国内领先的营销科技公司。

从2011年起,Linkflow团队就开始深耕数字营销领域,从App运营到全渠道零售软件、营销自动化都有非常深的理解。

2017年3月,Linkflow正式成立,主要成员来自于SAP,微软,爱立信,中国电信等大型企业,拥有丰富的创业经验和强大的SaaS开发实力。

2017年6月,获得了第一个500强付费客户,并成立南京和广州分公司。

2017年11月,获得光速中国与真格基金联合天使投资。

2018年1月,南京研发中心入选南京321人才计划。

2018年8月,获得金沙江创投的百万美元A轮融资。

2019年5月,在CSIC 2019年度SaaS领域的权威创新评选中,荣获“年度最具创新SaaS产品”奖项。

2019年9月,入选微软加速器2019秋季班。

2019年10月,荣获「国家高新技术企业」认证。

2020年1月 荣获2019中国零售创新峰会“年度最佳数字中台技术创新奖”。

2020年7月 Linkflow作为优秀数据驱动类产品经典案例入选艾瑞最新研究报告。

截至目前,Linkflow已服务包括平安、安联、雅培在内的50+顶级企业。

私域运营进阶课|私域流量链路构成及转化方式

今天和大家分享的主题是关于私域流量的链路构成以及转化的方式。

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在整个的分享当中的主要括了三个板块的内容。
(一)关于私域流量的构成解读
(二)是关于社交流量微信生态的转化路径,在私域当中大家所认为的微信的链路的转化方式
(三)关于整个私域在流量转化、变现的过程当中的变现方式和方法。

私域流量的构成解读

相信大家从去年开始对于私域流量这个词汇就已经觉得非常的不陌生了,因为都在提私域流量。很多人认为私欲流量就是在微信生态里面的,这个观点相对来说比较片面,今天我们来讲讲私域流量到底该如何进行解读。

公域流量和私域流量的定义区别

从这张图当中可以发现,公域流量池里面用户我们把它当做流量,这里的用户比较难以去留存。每一次对于用户的触达,必须通过广告的方式来计算ROI,每一次都要通过投放或者是推广来进行获客。而如今流量是不可控的,流量的多少取决于是否精准的投放,以及你的推广的方式,以此为代表的像某些平台,比如说天猫、淘宝、京东或者是类似的百度等等的一些直播的的机构,用户不在于你的手上而在于平台方的手上。我们把这一类的都称为公域流量,也就是你无法去获取到的用户信息、用户数据或者是用户的行为习惯,这些都把它叫做公域。

相对于公域来看,私域一个很直观的问题,首先用户是企业自己的,用户在企业的用户池里面,所以我们可以去触达他,只是要把触达的方式要重新的做盘点和优化,要考虑用哪一种的触达方式对消费者来说最有效。

另外私域有一个最大的特征,在首次我们去做私域管理的时候,其实我们已经付过一次费了,所以后面关于私域的所有的用户的付费情况是免费的,你可以无限的对用户进行相应的触达和提醒,也可以反复的去利用。

在私域当中我们更注重的是用户的复购情况,我们在这个角度当中就可以发现,用户在私域一定是有留存的渠道,留存的渠道是可以去跟用户产生关联的重要因素。由此发现微信公众号是可以获取到用户信息的。在今年疫情期间,大家把它当做很好的收割工具,像微信的社群,还有像小红书或者是微博这些用户,最终都是沉淀在于企业中,我们可以用不同的方式去触达它。

另外,品牌方会在自建商城以及像快手、抖音这些粉丝,比如快手、抖音这些平台只要你们互相关注了之后,可以对他有私信沟通的动作,这些动作都把它叫做大私域的方式,在微信生态当中把它再细分为小私域,私域的概念笼统的来说是可以被识别、被触达的,你可以被触达就意味着你的营运是有效的。

公域流量和私域流量的运营区别

在做整个的全域会员部署的时候,私域流量和公域流量没有绝对的说法,而是两个相对的概念,某些情况下的私域流量当中也有着公域的成分,在公域流量中的某些场景下也有私域的成分,所以私域和公域不是一个绝对的概念,而是一个相对的概念,更多的是基于我们在不同的场景下面来对于用户的不同的行为习惯来做不同的区分度。
私域和公域运营的策略完全不同,是两种不同的运营的策略和方法论,私域中更多的偏向于利润,因为用户跟我们之间是有很好的关系链的,所以在私域里面基本上是不会用牺牲毛利的策略去做整个私域的维护。私域的前提是保利润,公域更多的是走规模,对于互联网企业来说规模能做到多大是无穷的。对于额外的渠道天猫、京东、唯品会等等的这些平台,这些都是属于品牌方自己的增量渠道,在增量的部分中,对于公域来说,更多的关注到的是平台方,以及整个平台当中的用户是否有非常充足的DAU(用户的日活情况)来攻整个商业化。

私域是对公域的有效补充,也是公域流量的细分化市场

比如说像最近很火的社区团购,所有做社区团购的像美团或者是京东、滴滴,会发现在整个首页的优化上,都会需要你去做很多的任务类型以此来提高日活情况。所以公域会把整个规模做得很大,用户数据会做得很漂亮,粉丝的基数会做得很高,这两年的电商大家都在打价格战,这就会让我们的规模越做越大而空间利润越做越薄。这个情况下更多的需要私域来补充。

公域当中每有一波的红利流量的时候,要尽可能抓住它,以此来扩大粉丝基数。但是在私域的角度当中,怎么样去保我的流量,同时获得用户更高深度的资产。由此可见私域角度下有效的用户基数越大越好。所以对于公域来说更多的看重于平台所获取到的红利的基础逻辑。对于私域来说看重于如何对流量更好的精细化运营。

在私域要想用户留存的持久,内容也是一个非常关键的因素。所以如今视频号,抖音、快手或者小红书,这些内容营销的平台就流行了起来。用户与品牌除了是生意上的买卖关系以外,还希望品牌方能够输送给消费者更多符合消费者关注的内容,但是消费者关注了哪些内容就需要通过精细化的数据分析来获取。公域做任何的活动之前一定会去计算ROI,我每做一次投放、在淘宝上面开一次车、做一次转载,都要去计算到底是赚了还是赔了,所以整个的体系化的建设的操作形式是非常工业化的。

公域流量如何转化成私域流量

公域非常典型的特征是通过覆盖的方式,是一个向下的漏洞。不管你做任何的ROI投放首先要有高的展现量,才会产生点击的动作。点击浏览了所有的页面后就会产生咨询。咨询后就会购买以至于后续的复购。这是比较明显的工艺特征,就是整个效果的漏斗。

像淘宝、小红书、微博、百度这些平台都是公域的流量,用户首次对他认知的时候,一定是被他的营销活动或者被他展现给你的内容所吸引到的。

公域的这些流量都已经在逐渐的萎缩或者越来越贵的时候,我们就要对私域流量精细化的运营,对有过购买行为的用户,获取到他留存的数据信息,让他做更好的分享扩散或者裂变以及转介绍等一些形式,以此来扩大我们的私欲流量池。所以其实把公域的内容转化到私域要用正确的方式。

各平台流量模式及特点

如今有几个平台是可以完全承载在整个大私域的内容。比如快手、抖音、微博、微商城或者是整个微信生态的链路,每个平台有不同的运营方式,我们从两个维度来分析,第一个维度是通过阶层的流动性,第二个维度是通过中心化的程度。
所谓的中心化的程度就是所有都以内容为中心的方式进行传播。整个流量中心化的程度以及阶层流动的维度空间当中,中心化的程度越低,粉丝的价值就越高。比如说像微信和快手,微信更多的是通过触点的方式来完成人和人之间的链接动作,它不是以强势的平台方作为我自己的主导流量方向。越是中心化程度低的这些平台,粉丝的价值就越高。这些流量可以更好的跟用户之间去产生互动关系,所以是可以有效的运营整个粉丝流量。

我们会发现阶层的流动性越低,粉丝的价值也会越高。阶层的流动性在这个角度当中,在淘宝、天猫这样的平台内容的电商程度里面,人群的区分度是相对来说比较高的,淘宝当中经常买什么价位段的这些用户,他的整个的购物的行为和购物的链路是相对固定的。很难去做更好的挖崛。

举个例子,在一个天猫的购物逻辑当中,本身就是平均客单价在200左右的用户,你很难再去把它的客单价提高。实际上不管做什么类型的活动,客单价的连带率提升在公域流量里面本身就是有很大的困难度。因为用户的阶层相对来说已经非常的固定,而它的流动性是没有这么高、品牌的归属感也没有这么强。所以通过这个维度分析就会发现比较好做私域运营的平台有整个微信的生态、快手的生态以及抖音和小红书等等。

各平台私域流量构成及运营逻辑

首先是淘宝,阿里系的生态的特点,是一个相对比较闭塞的一个生态类型,用户基于搜索行为寻找商品,跟用户和品牌之间的关联度不强。平台拥有对流量的绝对掌控权力,这个时候除非是用户对你的店铺有了收藏,用户在他的收藏列表里面去直接搜索你的店铺,或者他本身就对于你的品牌的认知程度相对来说比较高。现在淘宝也在逐渐的希望能够做私域的运营,因为可以对用户的行为做更好的深挖动作。

这两年非常关注的就是直播,淘宝直播是非常强调于关注和采用瀑布流的推广方式。会发现只要你在淘宝直播里面关注了某个主播,关注了之后是可以对你进行有效的触达的。

第二个是关于抖音平台,抖音本身也是一个年轻人非常喜欢聚集的平台,这个平台中有一个非常典型的特征是它是一个非常强的媒体,但是社区属性非常弱。抖音在整个字节跳动的生态里面,更多的是基于算法,然后对你进行相应的推荐,推荐之后的精准度更高了,你就会对它进行关注,所以它整个的中心化是非常聚焦的。抖音这个平台只对互相关注的用户提供群聊,抖音本身有它自己的电商体系,所以你要去获取到的一些信息或者是获取用户的情况,也只能是通过收货后对于DM单的一个夹放的方式。

第三个是快手,快手有非常强的社区的特性,它的社区化属性是非常明确的。社区化属性就是我们相同类型的人是比较容易聚焦在一起的,快手有三种用户的沟通方式,可以通过比如发现、关注以及同城来进行交互。抖音是基于算法,而快手更多的是把推荐当做了一个关注。所以快手带有很大的社交属性在里面,快手的群聊功能与QQ相似,它不会去限制你用户当中跟你是什么样的关系,并且快手直播入口在关注Tab下首行,用户与主播之间联系非常便捷。快手本身的私域建设已和有赞等SaaS产品战略合作,所以在用户留存方面是比较好的。

第四是微博,其实它更多的属性是在于一个所谓的广场平台。大家都聚在一起,然后这个时候他忽然发一声广播,然后大家都会去看你广播上的内容,就是所谓的热搜。我们首先就已经关注到了整个广场平台上的信息和内容了。

对于微博的整个私域化的建设,可以发现微博会和你的新闻客户端,你的电商、等通过微博广告来对你进行相应的用户处理,可以到达品牌资产里面去做相应的沉淀,最后还可以通过微博的一些链路的方式,把你的链接在阿里的平台当中实现二次的一个触达。微博更多的私域的方式是通过微博的主要的载体和其他的功能端来实现。它的操作方式要去沉淀,更多的是需要达人来帮你做整个品牌的介绍和背书,因为达人本身是自带流量的,我们会发现微博本身也是一个明星的真谛,所以微博对于一些头部的品牌或者是预算比较高的一些品牌做品牌背书和介绍是非常有效的。

另外就是小红书,其实对于女性用户来说一定是不陌生的,小红书它本身的平台的特点是一定是带有真实美好,更多的去感受到博主或者种草文。通过它来做整个攻略的类型,通过图文或者视频对他的整个生活方式是有一个很好的标记,进而产生有集成的口碑,能够去吸引到大家所相同类型的人,对于口碑的一个传播方式是比较明显的。所以对于小红书来说,更好的去自建自己的品牌号,打通小红书当中的整个交易的环节是关键。

总结私域流量构成

链接用户

在不同的私域里面去连接用户,更好的通过私域的平台或者是内容,用技术手段来支持整个交易的类型,然后把内容作为支撑的平台体系,以微信群为支撑的社群平台体系,私域流量不是一种方式,而是多种链接手段产生的组合矩阵,用客户数字化体系去有效激发客户消费潜力。

线上服务

品牌人格化,人格IP化, IP本身就是私域流量池,因为它自带流量。品牌和IP所带来的流星,属于心流,即人心的流动,这是最真实的流量,但难以量化,不过一旦发现就会觉得很精准,粘性也很高。

沉淀数据

企业与客户连接的各个触点往往分散在不同的业务部门,用户体验碎片化,要打通各部门的系统数据库,一个个烟囱似的功能系统,只会形成信息孤岛,使数据无法合为一体,不能合体就很难挖掘数据价值。

激励裂变

企业经营的目标是盈利,私域流量运营的目的自然是变现、复购、老客户转介绍新客户、变现、复购。

总的来说私域做的更多的是在做链接,而公域做的更多的是在做投放,所以两者是不同的但是互相结合运用效果更佳。

社交流量-微信生态转化路径

如今整个微信的转化链路,更多的回归到以人为本,让品牌可以直接跟用户之间产生链接。
从这三张图可以看出,过去品牌的属性更多的是一个品牌通过门店去做展现,通过计算你的人流或者计算评效,以此来推算你的零售的业务或者零售的业绩表现情况,并且线下的客流非常的单一,客户是否具有购买力需要导购的认知和判断。到了第二个阶段,电商的兴起,用货找人。比如在一个品牌当中,通过品牌和用户以及货品打爆款或打促销的一些形式,让用户比较明确的在电商买单。所以在电商刚刚兴起的时候,典型的特征就是线上的客群和线下的客群有所差异。一些中高端品牌就会非常质疑,我们的品牌到底适不适合在天猫来做自己的旗舰店。从这个角度来看品牌是很被动的,然后慢慢就发展到第三个阶段,通过链接和触点的方式,在社交的属性和多触点的链接的链路方向里,品牌来跟不同的渠道类型或者不同触点的方式融通。将线上和线下的用户共同打通,也就是OTO模式。

这个模式到了今年才真正的把所谓的OTO的整套的模型整理完整。零售行业是永远摆脱不了人货场的,不管是电商还是线下,人货场一定都是零售业的核心的思路和方式。这就形成了多方位的触点,比如:线上触点、线下触点、社交触点、商业触点。

微信生态内单触点运营到多触点联动

所谓的线上的触点比如说公众号模板消息或者微信的会员卡服务通知,支付后的关注发券。这些都属于提醒消息,并且它不是通过导购去提醒你,所以我们把这种方式叫做线上触点。

线下触点很直观,要么消费者就直接通过扫码的形式扫码购,优衣库相对来说做的比较好,用户可以通过在小程序上面或者在互动大屏上面来进行下单,同时能够在收银台或者是在某个地方来完成一些提货的动作,其实都是属于商家在触点上的一些优化。

社交触点,是通过导购跟顾客之间产生一对一的交互和沟通。有专属的导购或者是专属的微信群,能够跟顾客之间是能够形成互动。

商业触点,比如说你像一些社交广告IP化的内容,在社群当中去找人帮我们带货,或者是KOL、KOC种草这些方式,这些需要付费的都属于商业触点。

在整个触点当中,首先对于微信的平台的入口就有很多,比如说通过任务栏、通过发现通过安卓的桌面还有小程序的互跳、客服消息。对话框分享、群分享、图片分享及朋友圈,微信支付的支付凭证等等。前几种是平台本身自有的流量,真正需要去做的是我们如何能够去运营流量。通过精细化的数据运营,使用户留存。公众号的阅读率正在逐年下滑,但是对于用户留存来说,公众号依旧是一个不可或缺的蓄水池。现在企业微信就是一个非常强有力的连接用户的最好的工具,所以这些都是需要被运营的。至于广告这部分,更多的属于商业流量,要通过专业的形式去做腾讯广告属性和内容。

私域流量触点增长模型

私域流量的这些触点的方式可以通过渠道来做追踪。从数据维度中会知道流量是从哪里来的。我们可以计算哪个渠道对于品牌来说最有效。整个投入的成本在不同的渠道里面这些获客获得的方式最终要在哪里转化,实际上用户的转化需要商城加解决方案,用户所有的转化都在微商城里面转化,通过公众号的精准触达、导购的社交表现,社群当中的群用户跟你的互动性程度。另外就是多门店的云仓,要链接到云仓或者是企业自己在部署的OMS的模型等等。基于整个数据的分析,分析公众号的三率、导购的三率,公众号的三率比如打开率、阅读率、分享率、导购三率也是登录率等等。

转化了之后最终还是需要沉淀用户,将用户沉淀在企业微信、微商城、公众号等并且将用户打上相应的标签,对于他的人口属性、行为数据、订单数据等等这些东西都要有标签分类,标签化之后就会成为你的用户的画像。整个私域当中首先通过触点来获客,同时在商城里面完成转化的路径和动作,然后用户沉淀在公众号商城或者是企业微信,之后通过标签的维度或者是标签的数据和方向,再对用户进行后面的传播,以及后面的相关联的商品的推送或者是内容的推送,这是整条链路的增长模型。

微信生态运营阵地及抓手

获取了用户之后,你要对用户有个触达,触达的方式就是公众号、导购和社群,触达了之后对沉淀下来的用户做细分,,区分了用户的购买周期,区分了用户的购买金额和购买属性,然后针对不同的用户的购买属性和购买的链路重新去设计,对于会员来说,我们可能通过不同的积分属性、特权属性或者券的属性来做更好的转化,那么最终的层面才会在整个裂变的属性当中,会通过我们SNS的裂变计划、培育,以及整个客单的提升的策略和规划的方式,来进行相应的策略属性或者是策略内容的转化方向。

SCRM关系链建立

对于现在的微信生态里面,整个CRM的建设部分,更多的是通过微信的电子会员卡和公众号,另外通过会员的数据沉淀,更好的达到一个个性化的触达的能力。最终的一个关系,是通过用户关注公众号同时绑定会员卡,这个时候就是可以获取到用户的手机号,这样OpenID跟用户有一个对应的绑定关系。这就属于整个的社交的SCRCM的整个关系链路的建立。

超级导购—终端管理任务体系

对于导购来说一定是需要有一个工具的,那就是我们所指的导购助手,它可以帮助我们跟用户建立一对一的绑定关系。这个时候对于导购助手的使用的场景来说,其实更多的就是个人名片的推送,然后商品还有朋友圈的营销,企业微信群的营销等等,打破了我们原有公众号48小时以内就再也无法再去做细分的处罚的形式。另外对于导购来说,其实也需要一个比较明确任务体系,这套任务体系对于导购的积分,导购有没有做这个事情,然后这东西是否跟导购的业绩有关联,导购的晋升或者他的升级机制,导购的工作激情和工作的内容,是不是能够通过任务体系的方式去帮助导购更好的赋能。

社群的搭建和运营

社群的群用户的管理以及群分层。群用户的管理就是整个 Sop入群,企业微信里面自动通过之后的欢迎语,然后邀请入群以及用户入群之后的欢迎方式,对于这些群会做很多分层运营的方法论。对于社群来说,在搭建的过程当中,整个社群的sop的内容、它的转化的路径,以及社群当中我们需要做哪些方式让用户去做留存都是需要有计划的。
社群也会分为几大抓手,群的流量从哪里来,群该怎么去管理,群活动该如何去做,大概是这样的几个路径和维度。

群流量也会做线上和线下的区分。比如在线下买完单加了我的微信的好友,这本身就是入群的一种方式,另外在活动物料上面,或者是很多的活动方式上面都会有群。

对于线上来说,好友邀请入群,已在社群用户可直接邀请好友入群享受社群福利和促销活动。也可在活动页面扫码,线上通过推广活动页告知社群福利,浏览活动页用户课扫码添加小管家账号,小管家手动将用户拉入对应社群。以及现在的腾讯广告,也可以通过群投放的方式,让别人去加我们的个人号,再去加我们的社群裂变的一些号。最终用户所获得的质量或者是速度都有所差异。

社群运营分为几大类,整个的流程里面更多的就是关键词的回复、群列表,这个可以对应多个群的分组,更好的做一个相应的管理类型。群欢迎语或者是智能群公告以及多群的群发,这些都属于在操作的层面上面的东西。从这些可以发现,其实做群一定是比较明确的,不同类型的群一定是有不同的功能的,不是简简单单的把人拉群就可以了,只有把群做分类的运营,才可能去提高群的活跃度或者是留存率。
对于商城来说,整个的流量来源是比较多的,这些流量我们都可以把它做不同的分类,在线下会有很多的玩法,比如说门店连WiFi或者智慧门店人脸支付,这些它都属于加分运营。企业一定要首先清楚你自己的业务属性和业务逻辑以及你自身的团队的特点,去匹配到在不同的阶段里面流量的运营,企业要明确目前处于哪一个流量的阶段,在免费流量可以被大量使用的时候,肯定是先把免费的流量用到极致,然后再去做后期的投入,以此来把我们的用户的价值发挥到最大。

微商城流量转化方式

企业在首次做私域布局的时候,先把免费的流量摸得很透和很熟的时候,再去做后面的这些付费的形式,这样才可以做的更好的事半功倍。当你的流量来源清晰了之后,一定会有个转化、变现,这个时候变现的方式把它分为几大类,对于微信来说,整个流量可以把它分为消息类,在你的公众号里面,你可以把它有效的用起来。公众号的推文里面,你可以在每一个推文的内容、图片当中直接列入你的内部小程序,或者是商品的卡片,获取到商城的流量入口,关键看你的图文怎么做规划。

公众号的菜单栏,子菜单也是一个变现的路径,以及就是服务通知、模板消息,通过在设计的环节当中,你的预约、你的支付、发货、配送、订单退款,每一个环节其实都是可以插入到营销动作在里面的。

举个例子,比如像发货这个场景,当你发货时你的物流信息触发了模板信息,用户都会收到一条模板信息,这个时候你的商品已经发货了。在微信生态里面,每一个环节都是可以被设计的,每一个环节之间都有关联度的,所以整个私域的市场非常庞大的。只是说怎么样把所有的流量让他成为不同的矩阵,像发动机一样的通过中台的方式去推动整个业务的发展和变化,这个是关键。

社群也是一个很重要的工具,比如说还有在系统层面中,任务栏的下拉,支付的凭证,支付的关注,这些都是属于可以直接转化的方式。线下流量,比如说像导购、地推、Dm单,这些都是属于线下的流量,实际上整个的变现的环节当中,一定要去设置你的专区,这是很多人在前面两个步骤里面都做了,但是后面的商城里面的专区是没有设的。

专区可以把它设成主推栏目,主推栏目里面一定要有的比如说每周新品、必产件货、产品系列等,其实很多品牌可能直接做了一个分类页。所以对于主推栏目来说是非常关键的,因为用户首先到了你的首页之后,他一定要清楚的看到你本周的主推商品是什么,你的尖货是什么,或者是你的整个产品系列是什么,而不是说我们的页面永远都只是停留在单款的大片。

在微信的整个的生态的转化链路里面,把它总结下来的话,就是要先熟悉的链路,同时我们也知道了整个链路里面是通过了导购,社群,然后通过商城来做承载,共同去完成的整个的链路的逻辑。

私域流量转化方法论

日常私域流量会员拉新方法论-目标导向

当我们知道私域链路逻辑后,要有一些方法去变现,第一个变现的方式就是做用户的拉新,拉新方式简单的定义为日常的拉新。企业要做多少销售业绩是知道的,但是要做多少会员是未知的。所以我们需要对人进行拆解,最直观的是可以把目标的人数做拆分,这个公式就是你的订单数目标乘以你的老会员的占比,等于新会员的数量目标,用这个目标再乘以1.3,其实基本等于你的会员数量目标。新会员如果不发展成为老会员的话这个会员就流失了。所以日常的这种拉新的方法论,叫做目标导向。

私域裂变-裂变的两大类运营逻辑

私域裂变的两大类运营逻辑,首先第一种裂变方式叫做种子用户的裂变,裂变一定是需要现存的用户帮助你去发起活动。所以当你在设计裂变属性的时候,一定要涉及到裂变活动的这个场景值以及价值,以终为始的设计场景。由原始的种子用户发起邀请好友的这些动作,一定是对双方都有价值,如果是单方面的发起的话,利益点要足够的吸引,以此增强他的分享的意愿,让他的好友去入会的一种方式。

第二种裂变就是游戏的助力裂变,这个类型裂变在提升我们用户本身的日活情况的时候,同时又能够带有一定的拉新属性。小游戏本身你就有一个分享的场景,用户可以分享给一定数量的好友,通过好友的助力,同时可以获得就是游戏相关的额外的生命值,让用户的停留时长做的更长。比如说美团或者天猫里面经常都会有这样的一些互动的游戏,通过这些互动的方式让你去转发裂变,同时让你无限的助力复活整个的游戏的生命值。

举一个例子,这个是一个教育行业的案例,首先的做法是要设计一个带有利益点的海报,通过转发进入到公众号,引导添加企业微信号的文案和二维码,用户通过添加了你的企业微信之后,收到活动的规则,同时又可以获得专属的海报,专属的海报重新通过助力的分享来完成整个邀请任务,以此来获得奖励。下级的用户可以继续收到活动的规则,并完成他整个裂变的动作,所以这种对于教育行业来说非常的常用。

用户留存四大体系方法论

用户的留存其实对于我们做私域的人来说,是一个非常关键的节点。我们所有的营运的活动都是为了做用户留存的,但是如何把用户留下来,让用户愿意跟你产生互动,是有四大体系来做支撑的。第一种是完整的售后链路,第二个是有序且直观的积分互动的留存体系。还有社群和商城以及符合用户特征的用户利益点。

01售后服务体系
第一种留存的形式,就是售后服务体系,售后服务体系目前来说很多实体都有在做,做的好的很好,做的差的非常差,没有任何的解释标准,实际上我们会发现新会员和老会员其实是有不同的维护策略的,那么大家是否要按照这个方式来维护,首先对于系统化层面来说,要把整个系统化的链路想清楚。比如说在一个设计的链路当中,我们用户在首次关注公众号以后的整个的链路,就是关注公众号之后,他可能就马上给你弹券,接着又给你弹相应的产品。好,在你买单或者支付场景结束了后,又给你推出支付成功的通知,支付第几天之后又会重新给你有相应的话术提醒,售后期结束以后又会有积分的一些提醒,这些都属于对用户的售后体系里面给到用户的温暖和关怀。

对于导购维度来说,通过导购的任务体系,用系统化的工具来建,对于我们自己的系统化的建设或者是工具层面,要把整个链路想清,通过链路的方式跟用户之间形成相应的售后服务体系。

02积分互动留存
第二种体系是积分的互动留存。很多品牌都有积分,但是大家的整个积分其实看上去是非常模糊的,整套积分的留存体系也是非常的不健全的。这个时候你要重新去审视一下你的整个积分互动的留存体系它是否完整。不同级别的会员营销的动作和节点是不同的,比如说对于新会员或者普通会员来说,就是入门级的会员,这个时候在你的积分体系设计的过程里面,更多的是要考虑的是用户的一些消费习惯。

首先在你刚刚入会的时候,先把你的用户行为习惯培养起来,让你能够去适应它平台的规则、服务内容。对于银牌会员金牌会员来说,更多的是提升会员的消费总额。因为对于这两种级别类型的会员来说,金额是有提升空间的,只是说提升的高与低的问题。对于钻石会员来说,本身钻石会员他自身的购买的实力就是比较高的,所以在你的策略里面一定是提升他的消费次数。不同的策略,一定要有不同的目的,目的要明确,策略才能精准。

积分商城的整个留存形式,要把其获得方式尽量的多元化,同时消耗的渠道也需要多元化,积分商城对于很多用户来说,用户不知道他的积分能够干什么,或者他不清楚积分我有这么多的实际用途的,我们在营运的操作里面,就需要做比较多的传播,一定要把你的积分的属性做好。一定要让你的用户能够更好的与积分产生互动。

你可以让他邀请他完成几个任务,比如说他邀请一个好友、参与一次打卡。这些动作是用户跟你产生互动的行为,所以你完全可以用这种方式去促活,或者去唤醒你原有的用户的积分属性。在这个时候对于积分的使用场景就多起来了。

03商城资讯传播互动体系
第三种是通过社群传播和内容来作为留存的方式,很多人都觉得社群对于留存来说其实没有太多的意义,其实并不是。社群更多的是要做规划的,你要把整个的触点想得很清楚,所以这个时候你一定要有一个多流量的流量池,把个人号和企微号、公众号、朋友圈互相结合来使用的,也可以用第三方的企微工具,让企微带有很多的个人号的属性,以此来增加触达的频率。

04符合用户特征的用户利益点留存体系
还有一个策略,属于符合用户特征和用户利益点的留存,这一套体系是最复杂的,也是最难去实现的,在这里它更多的是基于一个模型,这个模型叫做IF模型,基于用户的购买的时间频率和频次金额来决定整个模型的属性,在不同的用户的属性当中,更多的需要做评级评定,从而用不同的策略对用户产生不同的吸引方式。

我们会发现在运营的时候,对于粉丝更多的用来做维护,防止流失。另外队友付费用户,更多的是向上销售,挖掘他的核心价值,对于核心用户活跃的用户,就是让他试用促销,所以这套体系更复杂,要基于整个的模型的方向去运算整个留存方式和留存体系。

在这个过程当中,其实我们是需要去建立标签属性,把标签属性建立起来之后,用户当中就有一些数据标签或者是行为标签,通过后台的数据自动的把用户做分类和归类。在这些数据当中我们就会发现不同的用户模型属性是不同的,所以不同的用户的触达的方式也完全不同。对用户来说的触发场景,就通过社群、公众号、导购这些渠道。但是通过什么方式做触达以及对应的话术,这个场景要理清楚。要做智能化的营销,用户购买时间,提醒复购,未支付提醒,这些都是我们要考虑的。

总结来说,在私域流量中流量的转化和留存是至关重要,我们要有清晰的思路更多的回归到以人为本,让品牌可以直接跟用户之间产生链接。并且将流量和数据精细化运营,企业才可以事半功倍。

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私域运营05|给还在考虑启用企业微信的你

这是关于私域流量运营的系列专题文章。(篇五)

企业微信今年的更新速度已经打破了月更新的记录,这样频繁的功能新增、升级动作下可以看到:企业微信在快速反应企业的需求;而对企业微信有需求的企业数量在增大。这些现象的背后离不开如今的流量风口:私域流量。

部署企业微信与私域矩阵搭建紧密相关,但是在部署企业微信之前我们需要知道几个前提信息。为何企业需要拥有自己的微信?企业微信的营销价值在哪里?在私域运营过程中,企业微信的运营模板是怎样的?

本期文章大纲

1、部署企业微信的几点价值
2、企微私域运营4件套:联系人+社群+朋友圈+小程序
3、Linkflow+企业微信助力精准运营

01部署企微的价值

  • 降低客户数据流失,提升品牌形象

客户数据对于一个企业来说是重要的无形资产,一些企业为了防止数据流失会拿出预算去建立自己的用户系统。但是往往因为不同部门之间使用的系统不同,这些数据最终仍旧会流入到部门员工的微信个人号中去,导致客户数据难以统一管理运营、流失率高。企业微信3.0版本中,企业能够添加微信联系人,可以通过扫描客户微信二维码或者客户使用微信扫描企业员工的企业微信二维码完成联系人添加。这样客户数据就沉淀到了企业自己的微信当中,设置不同的职位管理权限即可以对用户进行管理,在功能上类似于CRM系统。在这一点上对于一些小微企业来说是十分友好的,省去了购买客户管理系统的预算。

除了能够解决客户数据流失的问题之外,企业微信在建立客户联系人时所使用的二维码页面以及员工与客户的沟通窗口均会有公司信息的展示。这些信息均是由公司统一设置,员工无权更改,企业的形象即可在第一时间统一对外展示,这对于提升企业的品牌形象十分重要。同时,企业可以利用企业微信搭建社群,设置统一的欢迎话术、活动消息等等统一话术,让用户感受到更加专业的服务,企业也能第一时间将自己的消息完整地传达至客户。

  • 让企业拥有自己的微信

企业微信3.0版本是在『让企业拥有自己的微信』的核心理念中诞生的,在营销方面的价值点也可以由这句话来概括。这是企业微信的野心,它顺应流量时代的变化,选择助力企业搭建私域流量池。微信本身作为一款个人社交软件产品大家都是知道的,但是企业微信让企业去直接面对客户,这本身会拉近企业与客户之间的距离,与当下客户的消费习惯十分契合。同时,因为打通了与微信个人号之间的壁垒所以企业此刻容易被客户拟人化,如果此时借助企业头像、话术风格等就可以快速建立企业IP。

企业作为主体时,它应该与企业中的员工都分隔开,这主要是站在客户数据沉淀、管理方面来说的。在当下的后流量时代中,做好客户数据沉淀、精细化运营是运营关键,所以从企业微信作为小的CRM系统与助力私域运营两个方面来说是值得推荐的。

02私域运营『4件套』

企业微信在功能设计上围绕私域流量矩阵展开:联系人+社群+朋友圈+小程序。

私域运营矩阵的搭建大家都知道需要以微信生态为主,但是因为个人微信与企业微信之间的壁垒是打通的,所以部署企业微信做私域的运营有哪些好处呢?搭建的步骤又是怎样的?

  • 联系人

业务部门可以使用企业微信二维码对外作为活动的入口,或者使用企业微信添加客户联系人,将微信客户沉淀至企业微信中去。客户添加企业微信之后就能通过聊天框、联系人详情查看到企业信息。

  • 社群

运营人员可以根据不同的社群运营方案搭建包含微信用户的社群,与微信用户群聊人数最高可高达200人。企业可统一查看和管理社群成员,除此之外也可以依据企业职位的不同来开设社群管理权限,例如企业管理层即可查看多个社群的运营情况,社群人数的增长、活跃度、运营效果等。负责运营社群的人员可以配置入群欢迎语,当新成员进群时,即可收到自动发送的欢迎消息。使用快捷回复快速响应客户,还能把常用的应用页面配置到聊天侧边栏,当群成员在群里聊天时,能够辅助成员了解群内消息。帮助社群运营人员在日常运营或者活动期间节省时间、提高效率。

  • 朋友圈

企业微信支持每天1条朋友圈内容展示,可选择图片、文字、视频的形式定向发送给标签组用户,实现精准触达。尽管每天只能发送一条内容,对于一些运营计划来说存在一些局限,但是这是微信在尽量保证用户在朋友圈的体验感不下降所作出的限制条件。

  • 小程序

企业可以在企业微信中关联小程序,给内部员工使用的同时还能将工作台中的小程序发送给添加的微信用户。在聊天窗口中添加小程序至聊天附件栏中在聊天过程中快捷将其发送给客户,完成转化环节。

私域”4件套”案例:

创立于深圳的本土披萨品牌乐凯撒,从今年三月份以来通过”企业微信私域4件套”模式,积累客户30万,3个月内的复购频次从1.3次提升到了1.5次,复购率更是从19.1%提升到了29.4%,客单价从98.9元提高到了104.3元。下面一起来拆分企业微信的”4件套”私域玩法。

第一步,通过小程序或者其它场景引导添加企业微信号(由企业设置的IP形象),引导主要是由运营人员根据用户特征设置相关福利条件。

第二步,添加联系人成功之后,企业微信号会自动推送进去社群的链接以及进入社群的福利消息给用户。此处的福利跟上面引导添加企业微信联系人的福利是同一个,只是运营策划的一个环节。要实现福利的兑换就是需要用户留存在社群,例如乐凯撒就是设置的”周二福利日”。

第三步,就是后期通过企业微信号给用户私发、社群运营、朋友圈分享方式来完成私域中的反复触达。例如瑞幸则是个人号按照3天、7天的节奏来完成个人私信触达,社群则是按照用户的消费时间点来设置每日多次触达的频率。具体的运营节奏则是需要根据用户与产品的特点来把控。

第四步,则是整个运营环节中的最后环节:转化。因为企业微信打通了与小程序的之间的壁垒,所以很好的支持了最后的转化环节。可以通过发送消息内容时发送小程序链接,直接完成转化。这对低客单、复购率高的产品来说是十分合适的,乐凯撒在这一点上与瑞幸是统一的,所以两者用企业微信所做的私域运营玩法是大致相同的。

03Linkflow+企微助力精准运营

Linkflow与企业微信实现对接后,当客户添加员工企业微信时,企业微信会自动将新创建的客户信息同步至Linkflow,并在Linkflow系统中创建一个来自企业微信渠道的客户。

如果该客户已经关注过企业的微信公众号、小程序,又或是在企业官网上提交过注册信息,Linkflow会通过Union ID自动将微信公众号、小程序的渠道账号与企业微信渠道账号合并,通过唯一识别ID,还能和官网等更多触点上的客户数据进行合并,生成完整的客户视图,并且企业与客户的双向互动都将呈现在行为时间轴中。

Flow:完整客户画像回传企业微信,让企业员工实现更精准沟通

Linkflow中最全的客户数据,可以有选择地展示在企业微信聊天窗口的辅助栏中。让通过企业微信维护客户的员工,第一时间了解客户近况,拟订沟通策略。

如果一位曾在其他渠道上出现过的老客户添加了员工的企业微信,员工可以马上看到该客户是否提交过注册,又或是该客户在小程序商城上的积分情况和消费倾向,根据客户的喜好、生命周期阶段选择更精准更个性的语言与客户沟通,实现真正“有温度的专业服务”。

企微导购助手,赋能业务终端

Linkflow新增『企业微信导购助手』功能,企业可以通过linkflow设置一系列触发事件,形成任务。并将任务下发,即可让需要联系的客户以及相关事件呈现在『看板』中,这些触发事件一般是由总部根据用户画像提前、统一设置的。然后形成任务,提醒终端的业务人员进行处理,例如可以设置”客户生日事件””老客户关怀”等任务。所以从本质上来看能够让企业更好赋能业务终端。

在『素材』页面中,我们还能够添加需要推送的图文消息,使业务部门人员更快捷方便使用,同时还能去检测到每一篇文章推送后用户的打开率以及阅读数,更好地把控内容质量以及用户的活跃度。

一篇文章带你从0到1掌握用户画像知识体系

00.引言

前段时间上了一个用户画像的课程,授课老师是《用户画像:方法论与工程化解决方案》的作者赵宏田老师;另外也研读了一些讲述用户画像的文章。

基于对上述学习内容的理解,同时结合工作实践,通过本文和大家分享下有关用户画像的认知、建设方法、产品化和应用。

01.初识用户画像

1.1用户画像

随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。

提到用户画像的概念,我们区分下用户角色(Persona)和用户画像(Profile):

1.1.1  用户角色(Persona)

用户角色本质是一个用以沟通的工具,当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候,为了避免在目标用户理解上的分歧,用户角色应运而生。用户角色建立在对真实用户深刻理解,及高精准相关数据的概括之上,虚构的包含典型用户特征的人物形象。如下是一个典型的用户角色:

1.1.2  用户画像(Profile)

用户画像更多被运营和数据分析师使用,精准营销、经营分析、个性化推荐都是基于用户画像的应用。用户画像是各类描述用户数据的变量集合,能够准确描述任何一个真实用户。如下是一个简化的用户画像:

{  “ID”: 123456,

“姓名”: “张建国”,

“性别”: “男”,

“出生年月”: 631123200,

“籍贯”: “北京”,

“居住地”: “北京”,

“教育背景”:

{  “学校”:”北京大学”,

“专业”: “CS”,

“入学年月”:1220198400

}

}

1.2  用户标签和用户画像

1.2.1  用户标签

用户标签,即对用户某个维度属性的描述,具有相互独立、可枚举穷尽的特点。采集业务、日志、埋点等数据后,经过不同统计方式计算出用户属性、用户行为、用户消费、风险控制、社交等维度标签。例如:性别、年龄、近30日访问次数、购买水平、经常活跃时间段等。有关用户标签体系建设的详细描述,见「2 建设标签和标签体系」章节。

1.2.2  用户画像

构建用户画像,就是给用户打上各种维度的标签。从业务价值来说,标签和画像是类似中间层的系统模块,为数据驱动运营奠定了基础,可以帮助大数据“走出”数据仓库,针对用户进行个性化推荐、精准营销等多样化服务。有关用户画像系统、落地应用的详细描述,见「3 用户画像产品化」「4 用户画像应用」「5 用户画像实践案例」章节。

1.3  用户群组和用户标签

用户标签和用户群组是两个容易混淆、具有迷惑的概念,下面尝试区分:

1.3.1  用户群组

需要用户属性和行为组合,才能圈选出全面的目标群体。只有行为数据,只能看到这个人做过什么事,但这个人是男是女、年龄多大、注册多久 、购买能力如何等信息都不知道,这样圈选出的用户群是有缺陷的,一般不会直接应用于精准营销场景。

1.3.2  用户标签

建立用户标签,不用非要组合用户属性和行为事件,单用用户属性可以,单用行为事件也可以。基于用户属性、行为事件计算出的用户标签,本质也是用户属性,或者说用户属性本身就是标签。

1.3.3  群组是标签的一种应用方式

标签作为一个中间层系统模块,在精准营销场景,往往不会只使用一个标签进行推送,更多情况下需要组合多个标签来满足业务上对人群的定义,见下图:

Linkflow系统后台

这里通过一个场景来介绍基于用户标签圈选用户群组的应用。某女装大促活动期间,渠道运营人员需要筛选出平台上的优质用户,并通过短信、邮件、Push等渠道进行营销。

第1步:通过圈选“浏览”“收藏”“加购”“购买”“搜索”与该女装相关品类的标签来筛选出可能对该女装感兴趣的潜在用户

第2步:组合其他标签(如“性别”“消费金额”“活跃度”等)筛选出对应的高质量用户群,推送到对应渠道。因此,将用户属性、行为事件数据抽象成标签后,可通过组合标签方式找到目标潜在用户人群。从这个角度理解,用户群组是用户标签应用的一种方式。

02.建设标签和标签体系

2.1  标签的分类

标签本身会有很多分类方式,但从标签的实现规则来看,大致可以分为以下3种类型:① 统计类标签、② 规则类标签、③ 机器学习挖掘类标签。

2.1.1 统计类标签这类标签

是最为基础也最为常见的标签类型,例如,对于某个用户来说,其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。

2.1.2  规则类标签

该类标签基于用户行为、用户属性和确定的规则产生。例如,对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中,由于运营人员对业务更为熟悉,而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉,因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定。

2.1.3  机器学习挖掘类标签

该类标签通过机器学习挖掘产生,用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如,根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。

在项目工程实践中,一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求,在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景,如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地,机器学习标签开发周期较长,开发成本较高,因此其开发所占比例较小。

事实上,最终标签体系中是以用户视角定义的,需要结合具体的业务。比如某电商业务标签分类,用户属性维度标签、用户行为维度标签、用户消费维度标签、风险控制维度标签、社交属性维度标签。

2.2  标签建设流程

下图是一个标签建设流程,会侧重产品经理视角,主要描述需求的分析过程和产出文档,同时对标签的开发原理进行简单总结。

2.2.1  需求收集与分析

在需求收集与分析环节,可以按还原业务流程——明确商业目的——从策略推标签——汇聚标签的步骤开展。
某服装零售商,通过布局线上商城和线下实体店来扩大经营。线上的话,主要是通过微信公众号引流到小程序,然后在小程序完成交易。下面通过该服装零售案例,具体描述下,如何进行标签需求的收集与分析:

1、识别分析业务流程和业务场景触点

用户画像是基于业务的,因此,构建标签的第一个步骤就是识别与分析用户的决策流程和业务场景,以便快速熟悉业务。参考下方案例业务流程的还原:首先是通过各种场景被吸引来的微信用户关注公众号成为了粉丝,然后公众号运营人员会给微信粉丝推送图文消息进行粉丝运营,同时把粉丝引流到小程序商城,公众号粉丝最终会在小程序商城成交转化。在整个过程中,公众号运营人员会持续进行微信粉丝的维护和流失粉丝的挽回等运营工作。

此处推荐:

a.《有效需求分析》中详细需求篇业务功能支持主线需求分析方法

2、明确每个业务场景触点的商业目的这一步基于之前对业务流程的梳理,洞察业务问题,明确想要达到什么商业目的,并对商业目的进行拆分。参考下方案例从明确整体商业目标,到商业目标拆解和量化的过程:

O:假设该服装零售商线上的布局已经比较完善,现阶段的首要商业目的就是提升销售金额,因此“提升销售金额”就是该零售电商的北极星指标,那么提升流量、提升转化率、提升客单价、提升复购率就是拆解后的核心指标。

S:此处假设想要提升进入小程序商城的流量,可以采取的策略也很多。比如,通过扫码关注后推送优惠券方式吸引更多的微信用户关注成为粉丝;再比如,产出更高质量微信图文,更好的运营微信私域流量。

M:紧接上一步,针对推送优惠券吸引用户关注公众号这个策略,我们可以重点关注通过扫码方式关注公众号比率、取关的比率,新旧粉丝的比率。

此处推荐:

a.OSM模型(Objective、Strategy、Measurement)

b.销售公式=流量*转化率*客单价*复购率

3、从商业目的导向运营策略设计及用户标签需求针对不同商业目的,对标签体系的建设也是不一样的,因此要从运营策略推导出标签。比如业务部门要做个性化推荐,做关于物或者人的兴趣、偏好的标签会比较有价值;但是如果要做精细化运营,关于用户的留存、活跃标签会更有价值。参考下方用户标签选用的案例:

把提升扫码方式关注率作为量化的目标,选用的运营策略是通过推送优惠券方式吸引微信用户扫码,新粉丝扫码关注后推送100元优惠券,老粉丝扫码后推送50元优惠券,那么执行运营策略过程中需要用到“是否新粉丝”这个标签。

在此阶段,可以准备一个简单的记录沟通内容的Excel模板,列表头包括标签名、标签规则、使用场景等,和业务方一起把沟通内容记录下来。

4、组织标签关于组织标签,需要基于对业务和策略的理解,以用户视角进行分类管理。下面是一个参考框架:

(1)用户属性类标签:性别、年龄、省份、城市、注册日期、手机号码等

(2)用户行为类标签:近30日访问次数、近30日客单价、近30日活跃天数、近30日访问时长、平均访问深度等

(3)用户消费类标签:收入状况、购买力水平、已购商品、购买渠道偏好、最后购买时间、购买频次等(4)商品品类类标签:高跟鞋、靴子、衬衫、法式连衣裙、牛仔裤等

(5)社交属性类标签:经常活跃的时间段、活跃地点、单身、评价次数、好评度等

2.2.2  产出标签需求文档

经过前面的需求收集与分析,已明确了业务方的标签需求。为了顺利交付研发,接下来还需要:撰写标签体系文档——根据标签规则确定埋点——撰写数据需求文档。

1、撰写标签体系文档

在此环节,数据产品经理需要根据前期和业务方的沟通内容,产出具体的标签体系文档:

(1)标签ID:例如, ATTRITUBE_U_01_001, 其中“ATTRITUBE”为人口属性主题,“_”后面的”U”为userid维度,“_”后面“01”为一级归类,最后面的“001”为该一级标签下的标签明细

(2)标签名称:英文格式名称,例如,famale

(3)标签汉语:女

(4)标签主题:描述标签所属的主题,例如,用户属性维度标签、用户行为维度标签、用户消费维度标签(5)标签层级ID:标签所属的层级,一般会分为2级(6)名称:与ID对应的名称

(7)标签类型:统计类标签、规则类标签、机器学习算法类标签

(8)更新频率:实时更新、离线T+1更新、单次计算(9)标签算法规则:

a.需要描述选择哪张数据表中的具体哪个字段,若需要多张表做关联,还需要说明通过什么字段进行join

b.具体的算法逻辑和统计周期,比如“近7天支付次数”,就是需要统计近7天支付的总次数。

(10)使用场景描述

(11)排期

(12)开发人

(13)需求方

(14)优先级

2、根据标签规则确定埋点

前面已经明确了标签的算法规则,接下来要进一步确定应该埋哪些点来采集所需的数据,下面是一个具体

案例:

针对“购买商品品类偏好”这个标签,会用到点击下单按钮事件数据,以及商品名称、商品分类等事件属性数据,那么就需要对点击下单按钮事件进行埋点。

3、撰写数据需求文档

埋点取哪些数据已经确定了,就需要产出具体的数据需求文档,交付负责埋点的开发同事进行埋点取数了。在数据需求文档,应该明确以下内容:

(1)埋点名:click_order

(2)埋点显示名:点击下单按钮

(3)上报时机:根据实际情况,选择是何时进行上报。比如对于点击下单事件,可以选择点击了下单按钮时就进行上报

(4)埋点形式:根据实际情况,选择是客户端埋点,还是服务端埋点。比如“购买商品品类偏好”标签的下单按钮点击事件,因为只是想判断用户对购买商品的偏好,用户点击按钮后已经能说明是否有偏好了,不需要等服务端返回是否成功的提醒,因此适合采用客户端埋点形式

(5)属性名:事件属性的名称,比如点击下单按钮事件的商品名称属性

(6)属性值:比如衬衫

(7)备注

实际工作中,撰写标签体系文档、根据标签规则确定埋点、撰写数据需求文档,会是一个互相完善补充的过程。

2.2.3  标签的开发

在整个工程化方案中,系统依赖的基础设施包括Spark、Hive、HBase、Airflow、MySQL、Redis、Elasticsearch。除去基础设施外,系统主体还包括ETL作业、用户画像主题建模、标签结果数据在应用端的存储3个重要组成部分。如图所示是用户画像数仓架构图,下面对其进行简单介绍。

1、Hive数据仓库ETL作业

下方虚线框中为常见的数据仓库ETL加工流程,也就是将每日的业务数据、日志数据、埋点数据等经过ETL过程,加工到数据仓库对应的ODS层、DW层、DM层中。

2、Hive数据仓库用户画像主题建模

中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节,会对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相关数据进行二次建模加工。

3、标签结果数据在应用端的存储

在用户画像主题建模过程中,会将用户标签计算结果写入Hive,由于不同数据库有不同的应用场景,下面分别进行描述:

(1)MySQL

作为关系型数据库,在用户画像中可用于元数据管理、监控预警数据、结果集存储等应用中。下面详细介绍这3个应用场景:

a.元数据管理:MySQL具有更快的读写速度,平台标签视图中(Web端产品)的标签元数据可以维护在MySQL关系数据库中,便于标签的编辑、查询和管理。

b.监控预警数据:在对画像的数据监控中,调度流每跑完相应的模块,就将该模块的监控数据插入MySQL中,当校验任务判断达到触发告警阈值时,就触发告警。

c.结果集存储:存储多维透视分析用的标签、圈人服务用的用户标签、当日记录各标签数量等。

(2)HBase

与Hive不同的是,HBase能够在数据库上实时运行,而不是跑MapReduce任务,适合进行大数据的实时查询。下面通过一个案例来介绍HBase在画像系统中的应用场景和工程化实现方式:某渠道运营人员为促进未注册的新安装用户注册、下单,计划通过App首页弹窗发放红包或优惠券的方式进行引导。每天画像系统的ETL调度完成后对应人群数据就被推送到广告系统(HBase数据库进行存储)。满足条件的新用户来访App时,由在线接口读取HBase数据库,在查询到该用户时为其推送该弹窗。

(3)Elasticsearch

是一个开源的分布式全文检索引擎,可以近乎实时地存储、检索数据。对于用户标签查询、用户人群计算、用户群多维透视分析这类对响应时间要求较高的场景,也可以考虑选用Elasticsearch进行存储。

2.2.4  标签发布与效果追踪

通过开发测试,上线后需要持续追踪标签应用效果及业务方反馈,调整优化模型及相关权重配置。

03.用户画像产品化

从业务价值来说,标签和画像类似一个为前台服务提供数据支持的中间层系统模块。开发完画像标签数据,如果只是“躺在”数据仓库中,并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能以标准方式提升数据处理链路上各个环节的效率,同时也更便于业务方使用。下面分别从产品化后涵盖的标签生产架构和功能模块两个角度进行总结:

3.1  用户画像产品系统架构

下图是一个用户画像产品系统的结构图,数据是从左到右的,主要包括数据采集、数据接入、数据整合/标签计算、标签应用4个层级。下面尝试对其进行简单描述:

3.1.1  数据采集

在数据采集模块,主要通过客户端/服务端SDK、导入、对接第三方应用3种埋点方式进行日志数据、业务数据、第三方数据的采集。

1、SDK

(1)客户端SDK:通过客户端SDK埋点,可以采集iOS、Android、小程序、网站等各种客户端的用户行为数据和用户属性信息。

(2)服务端SDK:若数据已经存在数据库、数据仓库,比如订单信息,可以使用对应开发语言的服务端SDK进行数据的采集。

2、Importer

可以根据运行环境、源数据格式、导入数据量的大小等影响因素,选择不同大导入方式,把历史文件数据导进用户画像产品系统。

3、Link针对不同第三方产品OpenAPI的特点,采用接收事件消息推送、或主动轮询方式采集用户在不同第三方应用系统的个人属性和行为事件数据。

3.1.2  数据接入

埋点数据先大量进入Kafka,然后慢慢消费接入后续的数据整合存储系统。

3.1.3  数据整合/标签计算

在用户画像系统中,主要使用Hive作为数据仓库,进行ETL处理,开发相应的用户属性表和用户行为表,以及标签的计算。

1、数据整合

各种渠道接进来的数据,存在孤立、空值、格式不对应、超过极限范围等数据质量问题,因此需要进行脏数据清洗、格式转换、用户识别与合并等整合工作:

(1)Clean/Transform

a.Clean:比如,某个用户的出生年月时间是未来的某个日期时刻,因此就需要把这类脏数据给过滤掉

b.Transform:比如,通过某个第三方应用API获取到的所有用户的地区信息是IPB标准编码形式,为了能和其他渠道的信息一起进行分析,就需要根据IPB标准编码转换成标准的省、市格式

(2)Id Mapping

a.各个渠道接进来的用户属性数据、行为事件数据等都是孤立的,为了能计算用户的全方位的综合标签,就需要做用户的识别合并,比如通过unionID,识别合并绑定在同一微信开放平台的公众号、小程序、网站的同一个用户的信息。

经过数据整合处理,数据会进入下面的数据模型中:

2、标签计算

在用户画像系统,会做一套批量离线的标签处理引擎,依赖的是底层比较稳定的数据结构。这个标签引擎一边读事件数据,一边读用户的属性数据,再配合上特定的标签规则,做一个批量计算,最后生成用户标签。

3.1.4  标签应用

标签的应用主要分为前端画像展示、通过API接入其他系统两大类应用方式,通过下面的「3.2 用户画像产品化功能模块」章节具体描述。

3.2  用户画像产品功能模块

3.2.1  系统看板

通常用户画像系统的数据看板,以可视化形式展示企业的核心用户数据资产情况或者重点关注的人群数据。旨在建立和统一使用者对企业数据资产或者核心人群数据的基础认知,主要分成以下几类:

1、用户量级及变化趋势:不同设备类型ID量级、不同类型用户量级(如注册与非注册用户、付费与非付费用户等);

2、标签资产:按主要类目统计标签个数等;

3、核心用户标签:展示固有或自定义人群的关键标签画像数据等;

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3.2.2  标签管理

供业务人员进行标签的增、删、改、查等操作,包含:标签分类、新建标签、标签审核、标签上下架、标签覆盖人数监控等。

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基于用户行为数据、用户属性数据,通过设置标签规则创建标签:

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3.2.3  单用户画像

主要能力包含通过输入用户ID,来查看单用户画像的详情数据,如用户的属性信息、用户行为等数据。

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3.2.4  用户分群和用户群画像

1、用户分群

用户分群功能主要是面向业务人员使用。产品经理、运营、客服等业务人员在应用标签时,可能不仅仅只查看某一个标签对应的人群情况,更多地可能需要组合多个标签来满足其在业务上对人群的定义。例如:组合“过去7天领取优惠券次数大于1次”、“活动活跃度等于高和极高”、“女性”用户这3个标签定义目标人群,查看该类人群覆盖的用户量。

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2、用户群画像

和用户分群功能相似,用户群画像功能首先也需要组合标签圈定用户群体,不同之处在于用户群画像功能支持从多个维度去分析圈定用户群体的特征,而用户分群功能侧重的是将筛选出来的用户群推送到各业务系统中,提供服务支持。

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3.2.5  BI分析

BI平台和这些数据打通后,可以丰富数据的维度,支持通过多种分析模型进行更加丰富和深层的分析及对比。

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3.2.6   OpenAPI

OpenAPI能够保障画像系统数据与各系统之间打通,如push推送系统、营销系统、广告系统、推荐系统、BI等平台,并且保证各系统数据的实时更新,避免同源不同数的问题。

04.用户画像应用

前面提到过用户画像主要有:经营分析、精准营销、个性化推荐与服务3个方面的应用。具体又可以分为:

4.1  经营分析

用户画像系统的标签数据通过API进入分析系统后,可以丰富分析数据的维度,支持进行多种业务对象的经营分析。下面总结的是一些市场、运营、产品人员分析时会关注的指标:

4.1.1  流量分析

1、流量来源

2、流量数量:UV、PV

3、流量质量:浏览深度(UV、PV)、停留时长、来源转化、ROI(投资回报率,return on investment)

4.1.2  用户分析

1、用户数量:新用户数、老用户数、新/老用户数量比

2、用户质量:新增用户数(App启动)、活跃用户数(App启动)、用户留存(App启动-App启动)、用户参与度、沉睡、客单价

4.1.3  商品分析

1、商品动销:GMV、客单价、下单人数、取消购买人数、退货人数、各端复购率、购买频次分布、运营位购买转化

2、商品品类:支付订单情况(次数、人数、趋势、复购)、访购情况、申请退货情况、取消订单情况、关注情况

4.1.4  订单分析

1、订单指标:总订单量、退款订单量、订单应付金额、订单实付金额、下单人数

2、转化率指标:新增订单/访问UV、有效订单/访问UV

4.1.5  渠道分析

1、用户活跃

(1)活跃用户:UV、PV

(2)新增用户:注册量、注册同环比

2、用户质量

(1)留存:次日/7日/30日留存率

3、渠道收入

(1)订单:订单量、日均订单量、订单同环比

(2)营收:付费金额、日均付费金额、金额同环比(3)用户:人均订单量、人均订单金额

4.1.6  产品分析

1、搜索功能:搜索人数/次数、搜索功能渗透率、搜索关键词

2、关键路径漏斗等产品功能设计分析

4.2  精准营销

4.2.1  短信/邮件/push营销

日常生活中我们经常会从许多渠道接收到营销来的信息。一条关于红包到账的短信消息推送可能会促使用户打开已经很久没访问的App,一条关于心愿单里面图书降价的邮件消息推送可能会刺激用户打开推送链接直接下单购买。具体有哪些类型的营销方式呢?大致可以分为以下4类:

1、基于行为营销:产品浏览、加入购物车、门店扫码、订单取消、订单退货等

2、基于位置营销:周边门店、周边活动、常去区域等3、基于节日营销:生日、春节、双十一、双十二、圣诞等

4、基于会员营销:欢迎入会、卡券提醒、积分变更、等级变化、会员礼遇等

4.2.2  客服话术

当我们在向某平台的客服部门投诉、咨询或反馈意见时,客服人员可以准确的说出我们在平台的购买情况,上一次咨询问题的处理结果等信息,针对性的提出解决方法,对于高价值用户提供VIP客服通道等专项服务。

4.3  个性化推荐与服务

应用的运营者,可以通过个推用户画像中的性别、年龄段、兴趣爱好、浏览购买行为等标签,给用户推荐不同的内容。如今日头条上的个性化文章内容推荐、抖音上基于用户画像做的个性化视频内容推荐、淘宝上基于用户浏览行为等画像数据做的个性化商品推荐等。

05.用户画像实践案例

基于画像系统去做多方面的数据分析、触达用户的运营方案,可以快速地将标签数据应用到服务层(T+1、实时应用),通过效果分析得到用户反馈后,帮助迭代营销策略或产品设计。下面通过一些实践案例来场景化复现用户画像的应用点和应用方式。

5.1  A/B人群效果测试

5.1.1  案例背景

某零食类快消商品为在大促活动期间获得较好的销量,计划通过消息推送的方式种草新上市产品、产品的保健功能等系列文章,为大促活动造势,激发销量转化。为了精准定位目标人群流量,渠道运营人员现在计划做两个A/B人群效果测试:

1、不同内容标题对流量的影响;

2、精准推送相比普通推送带来的流量提升。

5.1.2  用户画像切入点

整个项目中需要梳理清楚如何切分AB组流量,如何设计好AB组人群规则和效果监测。下面分步骤介绍画像系统如何切入AB人群测试中。

1、对AB组用户做切分 为了做A/B组测试,首先需要做好流量的切分,可以使用A/B分配随机分流的形式,将用户划分为A/B人群。

2、测试文案标题对流量影响的方案 某平台渠道运营人员为在大促活动期间召回更多用户来访App,计划在活动预热期选取少量用户做一版文案标题的AB效果测试。

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在该测试方案中,控制组A选取了A路径、近x天来访过,且近x天内浏览/收藏/加购过该零食的用户群,给该批用户推送零售文案A;对照组B选取了B路径、近x天来访过,且近x天内浏览/收藏/加购过该零食的用户群,给该批用户推送零食文案B。控制组和对照组的用户量相同,但文案不同,后续监控两组人群的点击率大小,进而分析不同文案对用户点击的影响。 例如,通过用户群组功能圈选出A组的用户,见下图:

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3、精准推送相比普通推送带来的流量提升的测试方案

在使用画像系统精细化推送人群前,某平台对用户采用无差别推送消息的形式进行推送。为了测试精细化运营人群相比无差别运营带来的流量提升,渠道运营人员决定在近期重点运营的零食营销会场做一个AB效果测试。

该测试方案中,控制组A选取了A路径、近x天来访过,近x天内浏览/收藏/加购过该零食的用户群;对照组B选取了B路径、近x天来访过,且没有类目偏好的用户群。对AB组用户群都消息推送相同的文案,后续监控两组人群的点击率大小,进而分析精准营销推送带来的增长点大小。

5.1.3  效果分析

在AB组人群消息推送上线后,后续需要搭建监控报表来监测控制组和测试组的流量和转化情况,主要关注下方列表中的指标:

例如,使用事件分析模型搭建的AB人群的GMV对比报表,见下图:

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5.2  女神节定向营销

5.2.1  案例背景

某主打女士商品的品牌商,计划在女神节对不同品类偏好的女神进行定向营销。营销信息会分两次推送,首次是在当天的10:00推送促销信息,第二次是在当天晚上的10:00再统一来一波促销提醒。最后通过追踪目标受众的当日支付订单完成率来评估营销效果。

5.2.2  实现逻辑

首先基于用户性别标签、年龄标签圈选出18~40岁,女性的用户。然后统一延时至2020-03-08 上午 10:00,根据用户品类偏好标签定向推送不同的营销内容,比如给品类偏好=彩妆护肤的人群推送春日美妆节类的营销信息。第二波推送会延时至2020-03-08 下午 10:00 进行推送,推送信息为统一的促销提醒。

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5.3  新安装未注册用户实时营销

5.3.1  案例背景

某零食商城App运营人员为促进未注册的新安装用户注册、下单,制定了运营规则:新安装未注册用户打开App时,通过App弹窗方式为其推送优惠券进行营销。比如,用户安装App后未进行注册,用户改天打开后立马对其推送App弹窗优惠券,以更好地引导用户完成注册、下单。

5.3.2  用户画像切入点

渠道运营人员通过组合用户标签(如“未注册用户”和“安装距今天数”小于××天)筛选出对应的用户群,然后选择将对应人群推送到“广告系统”。这样每天画像系统的ETL调度完成后对应人群数据就被推送到HBase数据库进行存储。满足条件的新用户来访App时,由在线接口读取HBase数据库,在查询到该用户时为其推送该弹窗。

5.4  某电商再营销广告

5.4.1  案例背景

某电商App的商品运营团队欲提升电子产品的老客复购率、新客下单率,于是选择了和头条合作投放再营销广告。比如,某用户在该电商App看了vivo手机,第二天刷今日头条的时候,就看到了对应手机的广告信息。

5.4.2  实现逻辑

首先需要保证该电商App和今日头条的API已经打通,然后基于用户在App内行为(浏览、收藏、加购、搜索等)进行算法挖掘产生用户商品偏好的标签。当今日头条捕获用户设备信息后,就会向该电商发送一个请求,询问是否需要对这个用户展示广告。这个时候电商平台会判断该用户是否是自己的用户,如果是自己用户,就会对今日头条返回一个推荐结果,那么用户就会在今日头条看到之前浏览过的商品信息了,点击后就可以跳转到电商App内的商品详情页了。

06.总结

1、首先,描述了有关用户画像、用户标签、用户群组的认知性概念;

2、然后,阐述了标签体系的分类、标签建设的流程和方法;

3、为了说明如何让“躺在”数据仓库中的画像标签数据发挥更大的业务价值,接下来从系统架构、应用层功能两个角度简单总结了用户画像系统的建设;

4、最后,从经营分析、精准营销、个性化推荐3个角度总结了用户画像的应用,并在实践案例部分列举几个用户画像实际应用的案例。
参考资料:

[1]  赵宏田,《用户画像:方法论与工程化解决方案》

[2]  小风老师,21天埋点训练营

[3]  草帽小子,如何从0-1构建用户画像体系

[4]  酒仙桥@道明学长,从0搭建用户画像系统系列文章

[5]  秦路,什么是用户画像,一般用户画像的作用是什么

[6]  蔡晴晴,如何创建一个有效的用户画像(Persona)

[7]  赵宏田,《数据化运营:系统方法与实践案例》[8]  刘振华,《电商数据分析与数据化运营》