千人千面精準營銷,引爆用戶增長
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移動互聯網走到下半場,大家明顯感覺後勁乏力。互聯網流量越來越貴,質量越來差,後面進場的互聯網初創企業再也不能像滴滴那樣燒錢獲客了。即便是阿里和騰訊兩大巨頭,也紛紛走向線下獲取流量。未來互聯網市場運營有2大趨勢走向:1是通過布局線下,互聯網產品業務和線下場景結合,獲取更多流量資源,獲得更加緊密的線下線上合作。2是強用戶運營時代到來。用戶運營將會提高到一個前所未有的重要地位,基於「人」的運營將會替代基於「訂單」或者產品的運營。這在傳統大牌企業中表現的尤為明顯,我們熟知的麥當勞、幫寶適、大眾汽車,以前只是重視把產品做好,把渠道建設維護好,反而沒有重視用戶體系的建立。用戶用完即走,用戶粘性不高,品牌方做營銷十分被動。最近我發現這些傳統的品牌也開始重視用戶運營,開始建立用戶運營系統,在後台給用戶貼標籤,逐步增加用戶互動。
加強用戶運營,提高用戶粘性,已經成為傳統品牌商和互聯網企業的共識。今天我們就來講下用戶運營中最重要的一個環節:用戶分層和用戶標籤。用戶群體不是一個簡單純粹的整體,所以運營的同學們不能一刀切的粗暴運營。用戶分層和貼標籤都是為了用戶精細化管理,根據不同用戶屬性給予不同分層和分群,實現千人千面的營銷目的。千人千面運營做的最好的非淘寶莫屬,淘寶物品千千萬,全部羅列下來頁面可以繞地球一周了。所以淘寶在用戶運營上下了很多功夫。現在我們每個人看到的淘寶都是不一樣的,推薦下來的物品也因人而異。經常淘寶的你肯定會發現,淘寶首頁的banner圖幾乎都是你曾經想買,或者即將要的物品。偶爾來個優惠券,必定能把你召回某個頁面。猜你喜歡欄目,幾乎每次都能猜中你喜歡的物品。好像真的馬雲很關心你,整個淘寶就是為你而設定的。呵呵,這就是用戶分層營銷的具體運用,千人千面,滴水不漏。
用戶分層在前台表現得滴水不漏,背後是後台運營人員精心設置了一個用戶分層體系。我經常開玩笑說,一個P2P系統的價值多少,先看看他後台是否有用戶分層體系。在P2P行業,點融網、有利網的後台就很牛逼,用戶分層數據分析到位;而團某網等主打市場流量和品牌的企業,用戶分層的能力相對較弱。
用戶分層不僅可以實現營銷的千人千面,還可以實現優質資源和定製服務向高價值用戶傾斜。大家知道,企業的資源永遠是有限的,而用戶的需求是無限的。有限的企業資源不可能匹配全部用戶的所有需求,所以有限的企業資源必須傾斜到對企業最有價值的用戶群體上。二八原則告訴我們,80%的企業利潤往往是由20%的用戶創造的。用戶分層可以有效篩選出對企業最有價值的20%用戶,實現優勢資源差異化營銷。普通用戶撥打銀行客服電話,需要經歷漫長的等待,忍受傻瓜式的機器人回復。而VIP用戶撥打銀行客服電話,很快就有聲音甜美的客服特別服務,客戶需求迅速得到回復。
用戶分層不僅僅針對老用戶做差異化營銷,更大功用是針對老用戶做口碑營銷,帶來新用戶。在互聯網流量越來越貴的今天,用戶分層營銷帶來的新用戶質量高、成本低,深受市場運營人員青睞。深度挖掘用戶價值,已經成為互聯網運營人員的共識。
用戶分層對於千人千面營銷和加群用戶粘性、帶來新用戶等方面有實用價值。但是具體如何操作,卻是一個傷腦筋的事情。我查了許多資料,還特點買了幾個大牛KOL的書來看。因為行業差異甚大,沒有找到適合互聯網金融用戶分層的具體操作路徑。查閱的文章對於分層語焉不詳,剩餘的就是講究用戶分層的大道理。懂得了運營的所有道理,依然做不好運營。
以下我嘗試從實操層面談下,如何做用戶分層。
分層沒有固定的方式,只能根據產品形態設立因地制宜的體系。不過它有一個中心思想:根據可量化核心指標劃分。因為指標是一種可明確衡量的標準,遠優於運營人員的經驗直覺。比如遊戲行業的核心指標是充值、在線時長,於是可以這樣簡單給用戶分層:
用戶分層是上下結構,可是用戶群體並不能只以上下結構作為完全概括。比如同為土豪玩家,有些土豪天天來、一擲千金。有些土豪3個月前來過,之後就銷聲匿跡。因此,在同一層用戶結構中,還可以根據時間、消費金額、消費頻率等要素切分為更細的顆粒,於是用戶分群組也就應運而生。用戶分層是基於大方向的劃分,目的希望用戶朝什麼核心目標努力,而用戶群組的劃分,則是將他們切分更細的粒度以提高效果。用戶分層是上下結構,用戶分群是水平結構。下面我以某互聯網金融公司為例,示例用戶分層和分群組的設置:
用戶分層示例:
每個分層下的新增分群組
分層下的群組類型
用戶分層按照可量化指標區分,一般不重疊。用戶分群可以有重疊部分。運用環節,注意用戶的去重。分群過程中,涉及交易用戶,通常會使用RFM模型給用戶分群。RFM是客戶管理的傳統方法,它用以衡量消費用戶的價值和創利能力。RFM依託收費的三個核心指標:消費金額、消費頻率和最近一次消費時間,以此來構建消費模型。RFM分群在網路上有很多資料可以參考,詳情大家可以從各大網站摘錄:
- 消費金額Monetary:消費金額是營銷的黃金指標,二八法則指出,企業80%的收入來自20%的用戶,該指標直接反應用戶的對企業利潤的貢獻。
- 消費頻率Frequency:消費頻率是用戶在限定的期間內購買的次數,最常購買的用戶,忠誠度也越高。
- 最近一次消費時間Recency:衡量用戶的流失,消費時間越接近當前的用戶,越容易維繫與其的關係。1年前消費的用戶價值肯定不如一個月才消費的用戶。
圖中不同象限區域,對應不同群組的交易人群,運營人員要根據企業發展的不同的階段,有所針對性的對某群組人群做相應的營銷活動。如果重要價值用戶最近一次消費時間距今比較久遠,沒有再消費了,他就變成重要挽留用戶。這個群體的用戶曾經很有價值,我們不希望用戶流失,所以運營人員和市場人員可以專門針對這一類人群喚回。喚回方式可以設置有針對性的活動,通過Push、簡訊、站內信和客服等方式促達這個群體的用戶。
分層和分群都是為了精細化運營,其前提是對用戶做出不同維度的篩選,這裡需要用到用戶篩選器。篩選器對用戶整體進行不同維度切割,切割後進行不同層級和群組的歸類。篩選器的設置是基礎工作,也是燒腦的事情。做過的同學能體會到(灬? ?灬)
小結:在互聯網流量越來越貴的今天,做好用戶分層可以明顯降低獲客成本。用戶分層能幫助我們把用戶分成各個層次和群體,然後我們根據各個層次和群體的不同,才能有的放矢的制定出更精準、更有針對性的運營策略。
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