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一、互聯網活動的目標與分級
從淺層目標來看,活動的目標多聚焦在短期刺激、品牌宣傳、用戶粘性、清庫存、檢驗團隊能力。而從深層次來講,通常包含以下三個方面:
首先,用營銷聚集流量。互聯網流量增長趨于平緩,成本增高,要保證 GMV 的持續(xù)增長,就需要更低成本的流量獲取方式以及更高效的流量利用手法。對于電商來說,其較優(yōu)解就是做運營活動。相對于高額的市場營銷費用,低成本的社交活動玩法可以更快速有效地觸達目標用戶,而且精細化投放的活動也可以高效對用戶實現導流。
其次,用強需求促進活躍。在產品發(fā)展的疲軟間隙,活動可以刺激用戶短期內的活躍行動,對于電商活動來說,實質性的核心是促銷。促銷從價格優(yōu)惠的時效性出發(fā),刺激用戶內心做購買決策時虛幻的“性價比”天平,產生“剁手”沖動。用戶自身的確有周期性的購物需求,但活動能讓用戶在弱周期產生強需求。
最后,用手段刺激轉化。用戶在產品自然狀態(tài)下的轉化行為相對理性,而活動打破了用戶的常規(guī)購買心態(tài),旨在創(chuàng)造用戶理智分析狀態(tài)下的非理性決策,比如“囤”,而活動生命期短暫,直擊用戶的大殺器就是“時限性”。
一般情況下,可以將活動分為 4 個等級:S 級、A 級、B 級、C 級,詳見下圖:
S 級即全網聲量較大的活動,屬戰(zhàn)略級別,如“雙十一”“618”以及平臺自己的等,幾乎需要把所有可利用資源全都投入平臺中,且全品類參與,整個活動周期會涉及多種活動玩法,活動準備期通常需要 2-3 個月。
A 級活動大多與“送禮物”相關,比如年貨節(jié)、情人節(jié)、兒童節(jié)等,這類活動通常調動的是平臺的核心資源,活動的準備周期約 1 個月。
B 級活動如元宵節(jié)、踏青季等,這類活動通常只需常規(guī)資源支持,可由類目線靈活安排。
而類似于會員日、會員專屬等活動則歸為 C 級活動。
但在實際情況中,并非所有平臺都會開展這 4 級活動,比如一些生鮮電商平臺不一定會策劃 S、A、B 級活動, 但對 C 級活動特別重視,往往利用會員專屬等活動穩(wěn)定用戶的購買頻次與區(qū)間。
綜合上述活動分級,可總結出促銷活動的設計原則。
第一,借勢。
冷啟動一個購物節(jié)成本極高且難度極大,需要進行大規(guī)模的宣傳來打造消費者認知,且還需要提供專門的促銷品或特殊折扣,溝通成本和代價也較高。而在“618”“雙十一”等活動期間,消費者基本帶著 “不買會虧幾個億”的心態(tài)到處逛,此時的流量十分旺盛,借勢是大勢所趨。
第二,根據季節(jié)性和節(jié)日策劃主題。
如母嬰產業(yè)一定要做兒童節(jié)、母親節(jié);美妝、飾品行業(yè)一定要做婦女節(jié)、情人節(jié);商超快消品行業(yè)必須重視年貨節(jié);食品生鮮則需要把握中秋、端午這些傳統(tǒng)節(jié)日;文具、服飾要重視開學季和春秋的換裝時節(jié)。
第三,抓住計劃外的重點。
如敏銳捕捉熱點,對突發(fā)事件快速響應。
第四,類目專場活動。
如緊緊抓住類目特有旺季或對口節(jié)日。
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二、如何用數據實現活動精細化運營?
從數據角度出發(fā),我們可把大促活動拆分為活動前、活動中、活動后三個階段;顒忧靶枰贫繕恕⒎峙漕A算,并且做好用戶和品類以及流量和渠道的計劃;活動中需要實時洞察數據,并調整策略,以及精細化運營觸達;活動后需要尋找增長驅動引子,并且對用戶特征進行洞察,以及對運營策略評估優(yōu)化。
活 動 前
1、活動目標制定
大促目標基本可分為 4 類:營收與盈利、平臺影響力提升、獲客及品類滲透率、精細化運營。
這些目標如何選擇、如何定義優(yōu)先級,本質是戰(zhàn)略層面的問題。對于一個處于快速增長期的平臺來說,一般營收的重要性大于盈利,影響力提升與獲客的重要性大于營收;對于增長趨緩、發(fā)展進入瓶頸的平臺,人群與品類滲透率的提升則非常關鍵,利用大促撕開戰(zhàn)略品類和人群方向的缺口,是業(yè)務突破瓶頸的關鍵;而對于一些穩(wěn)定的大型平臺,開辟全新獲客渠道(如下沉市場、線下市場、海外市場)和顧客精細化運營(如 AIPL)非常關鍵。
接下來,我們一起分析下營收目標制定的方法。
通過業(yè)績增量的方法。一年中要做的大促銷量規(guī)劃,基本均在年初敲定,通常情況下,“618”“雙十一”幾乎占掉了全年營收的三分之一或二分之一,我們可以利用同期營收乘以預期增長率的方式,計算出業(yè)績增量。
通過產品矩陣的方法。比如先對銷售時段進行預估(如判斷淡旺季),然后把促銷的業(yè)績相加,從整體的商品品類上進行預估。
通過爆發(fā)系數的方法。即用今年的日均銷售額,乘以平臺流量的爆發(fā)系數。該爆發(fā)系數的產生,需要參考之前活動的流量均值。
通過流量效率的方法。該方法需要計算出總流量、平均轉化率,以及客單價,然后相乘得出流量效率。
通過加購釋放率的方法。該方法需要關注各商品的加購量、加購釋放率、商品售價這三類指標。
通過顧客成交計劃的方法。該類方法較容易理解,即通過會員營收、非會員營收的總和,或者是新老客戶的營收總和。
2、圍繞關鍵指標科學分配預算
我們在大促活動中,需要拆解目標,并分配預算。
第一,GMV 目標拆解。
首先可以將 GMV 按不同的客戶類型分,比如分為 C 類客戶、小 B 類客戶、大 B 類客戶,然后規(guī)劃出各類應當承擔的銷售業(yè)績,再按照訂單數、客單價向下拆分?蛦蝺r又可根據平常時段、大促時段等差異分開考慮。我們可以先預估一個相應客戶的客單價,然后算出需要的訂單量,再將訂單量向下拆解,同時根據歷史數據得出下單頻次,通過下單頻次與下單會員的數據大致推斷出所需要的用戶數量,再將用戶數按照新老會員的比例拆解,根據登錄 UV 和會員轉化率,再拆解到訪問 UV 與訪問轉化率。
第二,品類業(yè)績目標拆解。
將 GMV 拆解完之后,我們學習如何按品類業(yè)績目標拆解。首先要將商品的一級、二級、三級分類拆分到最小單元,然后按照過往每一個品類在整個過程中的貢獻,根據銷售額去回推單品的品類結構,然后再拆解預計此次活動中每個單品的數量,從而指導返利與庫存。
3、活動計劃目標拆解
用戶和促銷。我們可以根據新老客戶的客單價、購買頻次等預計出此次活動中的銷售收入,反推出所需要的新老客戶數量。
渠道和流量。常見的內容流量渠道如抖音、快手、小紅書等,在內容創(chuàng)作的模式下,這部分流量基本免費。但在百度、廣點通等流量的推廣與合作上則需要支付一定費用。我們可以根據合作模式與合作方敲定流量轉化率,此時,可以將一次活動所需的推廣流量進行拆分,然后對引流、買量、物料、宣傳等總費用進行預估。在神策廣告分析平臺,可以清楚地看到每一個廣告渠道、廣告計劃、廣告素材等對應的費用、轉化率等情況,以便更好地進行拆解。
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活 動 中
在活動中,我們需要關注這幾類指標:渠道指標(各渠道流量大小、付費渠道 ROI、各渠道貢獻占比)、性能指標(服務器崩潰、產品前端報錯、接口返回時長)、作弊指標(異常波動監(jiān)控、異常維度監(jiān)控、異常單用戶監(jiān)控)、營收指標(流量訪問數據、實時銷售轉化數據、付費金額以及人數和客單價)。
1、指標預警與異常識別
關注數據的異常情況在活動中非常重要,比如通過數據突降、突增,或與去年同期產生較大差異等情況,去分析造成此類局面的背后原因,然后迅速做出調整。
場景一:基于實時監(jiān)測數據的風控模型,識別“羊毛黨”,保障品牌權益
某電商平臺在進行“滿 399 減 150”活動時,通過神策后臺發(fā)現某數據突增,團隊成員通過分析洞察確定此異常是“羊毛黨”所致,隨后將此 IP 加入黑名單,阻止灰產刷單。具體過程可分為以下四個步驟:
創(chuàng)建活動預警指標。在進行優(yōu)惠券推廣前,建立相關預警指標,并以小時為單位,以防活動出現異常造成公司損失。
收到異常預警消息。在推廣活動進行 3 小時后,郵箱收到異常數據信息。
快速定位異常用戶。查看具體異常情況,深度分析異常用戶領取優(yōu)惠券次數、支付訂單次數、總支付金額等。
調整活動策略。對現有活動策略進行調整與優(yōu)化,比如限制領取次數為 1 次,不給“羊毛黨”可乘之機。
場景二:賦能媒介策略調優(yōu),提升營銷雙效(效果與效率)
某在線教育公司,在某渠道投放了免費課程,引導用戶下載后再付費。根據渠道數據反饋,發(fā)現曝光 1-3 次時,用戶點擊率較高,曝光 4 次以上則點擊率低于 1%,這意味著該公司需要把廣告曝光次數控制在 4 次以內,才能“雙效”化。
2、營銷活動的場景化獲客與精細化溝通
我們提煉總結了關于場景化、精細化、個性化三層要素:
場景化。在什么時機觸達用戶?是定時 9 點發(fā)送活動通知?還是在用戶啟動 App 后立即通知?或者在用戶提交訂單未支付時給其推送優(yōu)惠券促轉化?
精細化。我們要給什么樣的用戶發(fā)送怎樣的內容?對用戶做何種標簽化分層?是對女性用戶推送美妝?還是對男性用戶推送機械鍵盤優(yōu)惠券?
個性化。讓用戶感受到通知是為他個人發(fā)送的,比如親愛的 XX(調用昵稱),今天是你 XX(調用年齡)歲生日,送你最喜歡的 XX(調用消費頻次商品)優(yōu)惠券。
場景三:場景化溝通,精細化運營
某健身平臺會在用戶生日時送上生日祝福,利用優(yōu)惠大禮包引導用戶購買,但發(fā)現效果并不好。在引入神策之后,利用用戶的訪問時段、屬性等個性化標簽,推送與用戶本人更加貼合的生日祝福信息,用戶的完美體驗感增強了許多。
活 動 后
在一場大促活動結束后,我們通常會對 GMV、用戶數量、流量等指標進行復盤,但其實,我們或許可以從尋找增長驅動因子、用戶特征洞察、運營策略評估優(yōu)化等等方面,進行更加深入化地觸達。
我們可以從兩方面來初步判斷活動運營的質量:生意達成情況、流量大盤情況。從這兩個方面定位問題后,再結合人貨場下各種分析模型進行原因下鉆。
生意達成情況。將同比 GMV 增量分攤到購買人數、復購(包括購買頻次和單次購買量)、平均價格三個數據的增量,來識別生意增長因子。從圖中可以看到該活動中的增量貢獻來自平均價格(驅動因子)、購買人數,而復購指標下降(阻力點),說明用戶購買頻次有所降低或單次購買量減少。
流量大盤情況。流量大盤拆分不同流量類型,同比去年數據看 UV 和 CTR。從圖可知推廣流量是平臺主要的流量來源,且 CVR 較高(同比增長顯著),說明本次活動的推廣流量質量較高。
1、人群下鉆
我們按照 AIPL 模型對用戶進行拆解,若“活動期新增 AIPL”人群基數超標達成,說明在活動周期中,新增人群做得非常不錯。但如果購買轉化率的達成率低,導致最終購買占比未達預期,那么我們便可以對活動期新增 AIPL 人群的活躍深度等進行分析,去發(fā)現存在活躍深度較歷史表現下降的問題。同時,還可以根據本次活動期新增 AIPL 最終購買的人群畫像,得到“未來在對活動期人群做活躍加深時,要強調活動優(yōu)惠利益點,以及符合年輕人群心智的商品營銷”等優(yōu)化指導。
2、場景下鉆
我們可以從三個方面來進行分析:流量類型對比、活動坑位分析、活動玩法效率總結。
流量類型對比:可以拆解平臺流量類型,分析 UV、CVR 指標的同比、環(huán)比情況;對于推廣流量可以進一步分析 ROI 和費用數據,綜合判斷推廣流量的實際效益。
活動坑位分析:可從瀏覽轉化率、瀏覽量占比兩個維度進行分析。瀏覽轉化率可以對比去年同期以及平臺整體水平;可從瀏覽量占比看到該坑位的流量占比(單個坑位瀏覽量 / 坑位加總瀏覽量)。
活動玩法效率總結:對于平臺核心的玩法可以進行關鍵指標總結,比如會員、短信等。
接下來通過直播效果、會員玩法兩個重點場景進行說明。
第一,直播效果評估。
我們常常會分析一場直播活動中 KOL 的帶貨能力,因此,對于直播效率評估可以從直播人群畫像、直播三力價值進行分析,目的是量化直播效率,從而在選擇 KOL 時能做到更精準的人貨匹配。
直播購買人群畫像。首先可以拆分為新、老用戶兩個維度來看直播轉化的情況,到底是新用戶偏多,還是老用戶偏多。其次可從人群基礎屬性、商業(yè)價值等明確該人群主要特征的角度進行分析,從而在后續(xù)做商品營銷時更明確人群心智。
直播三力效率。直播三力包括引流力、購買力、吸粉力。引流力是用瀏覽商品用戶的人數除以觀看直播的總人數;購買力是用購買商品的人數除以瀏覽商品的人數;吸粉力是用瀏覽商品的會員,除以瀏覽商品的人數,從這些方面分析一場直播中 KOL 的效果如何。
第二,會員玩法評估。
會員招募玩法效果評估。我們可以繪制會員招募象限,通過“AIPL”與“是否是會員”兩個維度拆解人群,分析各個分層人群的招募效率,發(fā)現 0 人群、I 非會員人群入會率高,說明新會員玩法較能吸引人群入會,而 PL 非會員人群入會率低,說明老用戶入會利益點需要優(yōu)化。另外,我們也可以通過會員招募玩法氣泡圖進行分析,從費用、入會人數來評估各個玩法的效率,發(fā)現“新會員禮包”是效率的入會玩法,同時也驗證了會員招募象限里的結論。
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會員轉化玩法效果評估。同理,我們可以繪制會員轉化象限,從標紅的數據中可以看到 I 會員、PL 會員的購買轉化,說明入會能顯著提升購買轉化率。
3、商品下鉆
商品下鉆意味著要將多個商品、品類等進行交叉分析,此時我們可以采用“兩步走”的戰(zhàn)略。
第一步,分析各類商品購買人數貢獻,識別成熟單品、趨勢爆品。
從上半部分的柱狀圖中可看到:同比 2020 年,平臺在 2021 年的整體購買人數增長顯著;整體購買以新客貢獻為主。
而且,從品類購買貢獻拆解來看,品類 B 的購買人數貢獻,說明品類 B 是必需品,活動時需要保證庫存;后續(xù)要做商品組合購買時,也可以將其他商品與品類 B 中的商品進行組合銷售。同時,在品類 B 中又可以分析高貢獻、高增長的商品,即平臺的成熟單品、趨勢爆品等,可以考慮在活動中增加這些熱銷產品的露出,提高消費者點擊、購買的意愿。
第二步,以平臺整體作為 Benchmark,明確拉新、復購優(yōu)勢商品,迭代未來人貨匹配策略。
每個品類、商品有不同的人群運營優(yōu)勢,識別核心品的運營優(yōu)勢,可以更好地制定人貨策略,以平臺整體的新老客占比作為 Benchmark,明確各品類及核心商品在拉新、復購上的優(yōu)勢。
在實際工作中,總少不了一些 IP 聯名合作、明星代言等形式,那么該如何考察 IP 聯名單品的效果如何呢?
從搜索量級來看,IP 聯名單品 A 和 IP 聯名單品 B 的搜索量均較高,其中 IP 聯名單品 A 在活動前期達到峰值,而 IP 聯名單品 B 在活動中后期有增長趨勢。同時,從轉化率來看,IP 聯名單品 B 和明星代言單品 B 的轉化都相對較高。
在價值評估矩陣中,我們可以發(fā)現:
IP 聯名單品 B 屬于高價值單品可以持續(xù)運營
IP 聯名單品 A 屬于高聲量單品,適合活動前期營銷預熱,吸引流量進入平臺
明星代言單品 B 屬于高轉化單品,但是否是明星帶來的效益需要進一步評估
明星代言單品 A 則屬于低價值單品,可以考慮淘汰
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