阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就…

2019-02-20 00:48:31来源:爱运营 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?

电商平台A,成立近10年,算不上行业TOP,但在细分领域也算有些头脸。

今年不景气,APP日活从年初50万一路下跌,到现在,运营死乞白赖地拽着40万的底裤,老板绞尽脑汁地哄着投资人

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“投几个内容KOL,或者投点广告主?”

“加做几场促销吧,配合Push能涨点日活”

BD、市场、运营建言献策,老板沉默不语。

18年移动端不景气,行业都在保存量,没人敢真金白金地大量做投放。促销或许可以止损,但要彻底解决问题,必须有新流量的进入。

沉默了好一会儿,老板问:“这么些年在平台下过单的流失老客,大概有多少?”

“八九百万吧。”

“想想办法,把这些用户捞回来点。”

 


< 方法 >

老板是对的,从经验看,流失老客召回一定比拉新成本更低,更精准,流量质量更好。

  • 用什么触达?

八九百万的老客,曾经在注册、下单过程中留下了他们的手机号、姓名、地址等信息,触达他们并不难,最简单、高效、低成本的方式应该是短信

  • 告诉他们什么?

发送什么样的短信,才能吸引他们回来呢?

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2. 赠送优惠券,如:周末来临,送你88元美食神券,点击链接领取!

3. 商品领取,如:你太久不来,老板说我失职,送你价值59元ray面膜,快来领取!

 

第一种方法成本较低(仅需短信费用),但响应较差,一般用来配合促销活动,不适合老客召回。第二、三种方法在短信或Push中响应一般都不错。但作为非自营平台,优惠券意味着1:1的高补贴成本,同时,对于购买需求不明朗的流失老客,优惠券非刚需,吸引力有限。相对来说,“爆款商品免费拿”不仅通用性强,大规模采购的成本也更低。

 

所以,我们采用第三种方法:短信通知这些流失老客,回归免费领礼品。

  • 吸引他们去哪?

去哪领?APP吗?

流失老客均为180天未访的用户,绝大多数已卸载APP,重新激活APP行为成本太高,不切实际。

不去APP,去哪?

在电商行业,“免费领”活动一般伴随着拼团、分享、砍价等社交玩法,通过裂变拉新进一步缓冲成本,如拼多多的助力砍价,每日优鲜的0元吃水果等。而社交裂变最好的温床,无疑就是小程序。A平台小程序作为在微信生态内的延伸,功能轻量齐全,作为承接老客回归的第一个据点,再合适不过。

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活动流程如下:

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对于以上活动的效果数据评估,我们从四个维度进行:

  1. 响应数据
  2. 裂变数据
  3. 价值追踪
  4. 成本评估

这四个维度也基本适合用来评估所有微观运营活动

下面我们逐一展开,并以前文活动为基础举例说明。鉴于商业规则,数据会有合理范围的修整。

1. 响应数据

响应数据,就是我们常说的“漏斗”

假设我们在今日头条投放了一则广告,一段时间内,1000人点击了广告,200人点击后进行了注册,50人注册后根据提示下载了APP,最后只有10人在APP完成了消费转化。

在这里,从1000到10,就是一个简单的漏斗。任何一个活动,从触达后用户的首个特定动作发生到最终的转化,就是一个漏斗漏斗展示了一次活动的直接成效,并将成效分解到各个步骤,为结果提供每个层次的归因

下面是本次老客召回活动的转化漏斗:

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?,可能是因为短信文案不够锋利,商品选得不够诱人

“分享链接人数”和“开团人数”两个环节比例都还不错,说明用户输入口令后,转发与开团的引导与流程清晰简洁,用户操作门槛较低

“成团率”综合为7.79%,低于行业水平。猜测可能是因为3人成团人数较多,难度太大,也可能是因为这些用户嫌麻烦,或是不愿意滥用自己的社交价值

通过漏斗,我们既可以看出活动整体转化水平,也可以细究每一环节的数据表现,问题出在哪,一目了然

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?只是漏斗解决的第一个问题,更重要的是“如何解决”。以上是漏斗的“主干”,下面介绍漏斗的“枝干”

对于“输入口令较低”的问题,我们猜测可能与文案、选品、发送时间等有关。选品为例,为了对比测试,我们在活动前为每组人群设置少量人数(5000人)的对照组,推送短信来验证对这个人群来讲,什么样的商品更有吸引力

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我们发现,以上的表格包括的不仅是“选品”这一个变量,而是“年龄分层”和“选品”两个变量的交叉。在活动中,影响某一环节结果的变量往往数量繁多、相互纠缠,本活动为例,影响“输入口令比例”的因素,与其说是单个变量,不如说是“年龄与选品”、“年龄与文案”这样的变量组合,甚至是“年龄”、“选品”、“文案”、“发送时间”等所有相关变量的最优化组合

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?。实操过程中,变量组合后会产生指数级增长,三五个变量就可能组合出上百种情况,一一测试是不切实际的。所以,变量最优化一定要建立在业务判断的基础上,比如该例,从业务经验出发,不同年龄的用户商品需求应该不一样,所以我们做了“年龄”与“选品”的变量测试;同样,我们认为“选品”和“短信发送时间”并无明确关联,所以就把“短信发送时间”作为单独测试的变量。无论是猜想的验证,还是洞见的挖掘,数据都一定只是业务的工具,而非业务本身

2. 裂变数据

在一次运营活动策划中,如果你没有把裂变作为整个活动的出发点,那起码也要把它作为一个关键的价值环节。

无论是饿了么式的红包分享、拼多多式的助力砍价,还是每日优鲜的0元吃水果、携程的助力抢车票,亦或是近期朋友圈现象级的网易荣格心理测试、连咖啡的“我的咖啡店”,这些教科书级的活动或玩法,不论转化导向或传播导向,都是围绕“社交”这个价值点展开的。哪怕是微信生态以外的活动,如支付宝的春节集五福,社交性极强的“赠送福字”也是其活动参与转化的最核心来源。

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说了这么多,无非是想论证,在运营活动越来越社交化的当下,“裂变数据”的追踪分析绝不是可有可无,逐渐成为评估活动成效的重要数据指标。

下面回归到我们的案例中。

从活动SOP图中可以看出,这次活动的裂变方式主要有2种:

    • 主态裂变:用户为了0元拿到商品,将活动分享到3个不同的群。群中成员看到链接,亦可分享3次获得0元开团机会,成为新的主态。
    • 客态裂变:主态用户开团后邀请新用户参团,邀请成功则完成一个客态裂

      变。

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?后续裂变活动链接被短信推送用户分享到39859个群后,引发的不可控裂变。由于活动页埋点原因,后续裂变无法继续分层追踪,虽然这很有必要(不同年龄用户转发到的群很可能完全质量不同)。

分享次数和后续裂变中的开团数代表了主态裂变;参团人数代表客态裂变

  • 从表格看,首轮+后续裂变共计分享到39859+13477=53336个群,然而,点开链接的仅有11211人,平均每个群仅有0.21人次点击,这是个非常低的数字,说明我们链接的表现形式、利益点都很可能存在大的问题
  • 后续裂变相对于首轮裂变,在人均分享次数、参团人数比例、成团率上都有较大下降,一方面是因为两拨用户接触到的信息不同,另一方面是因为接收到短信的本就是A平台的老客,较为精准,而裂变产生的用户参差不齐无法定向,精准度较差
  • 成团率低、参团人数少的问题,我们在前文也有分析。

综上,这次活动的裂变并不理想,分享环节的展示、选品、文案等方面都需要优化,如优化后依然不理想,可能整个活动的逻辑都要重新考虑

3. 价值追踪

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每一个用户的转化都意味着真金白银的成本和补贴,必须由后续购买所带来的利润填平。如果活动所带来的用户复购和活跃都极差,那么无论转化率多高,这个活动都是失败的。因为你的活动招来了一群让运营界闻风丧胆的人——羊毛党

强调一下,所谓的“转化”,并非只有完成了开团成团才算,在分享、注册、参团等任何环节蹦失的用户,只要与我们发生关系,都算转化,只是转化程度不同。

为了提高用户转化后的后续表现,运营们通常会用push或短信的手段进一步激励。如该例中,对于开团成功、开团失败、参团成功、参团失败以及分享链接不足3次等用户,我们会根据其基于转化程度的行为倾向性在24小时内为其个性化推送优惠券、优惠商品、活动链接等,为的就是促进后续转化,尽力承接住这些用户。

价值追踪数据较为复杂,基于用户分层、时间分层、行为分层等,可以形成一个庞大的价值追踪体系。篇幅考虑,笔者为本例价值追踪做了简化,分以下两部分:

(1)关键价值追踪

 

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?,除了短信推送的年龄分层,还要纳入转化程度的分层,这样才可以追踪到不同转化程度的用户间的价值差异

如上表,我们可以看到“开团成团用户”相对于“开团未成团用户”有更高的复购频次;裂变用户各项价值均逊于推送人群

2)追多久

 

根据产品使用频率、用户生命周期来定。一般电商追踪至90天或180天,如因活动优化迫切需要结论数据支撑,可提供短期追踪数据。

3) 追什么

 

一定是追踪用户之于产品最关键的几个价值指标。对于自媒体可能是点击、转发、打赏;对于游戏可能是活跃、付费;而对于电商平台,自然就是GMV、订单数、客单价这些交易数据了。

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?。通过这些利润,我们一方面可以直观判断出不同分层用户价值,另一方面可以通过与成本的对比,判断活动的效益,决定活动是否可以产品化或规模复制

在产品相对简单,活动规模较小的情况下,以上价值追踪基本可以证明活动价值。但是如果产品生态复杂,用户消费行为多样,那就有必要对用户行为做分层追踪

(2)行为分层追踪

在同一个产品中,不同用户基于不同的行为,为平台贡献了不同的价值,共同构建一个完整的生态。

 

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电商生态中,并不是只有“买”和“卖”那么简单。搜索购买型用户贡献了大部分GMV,是平台生存的基础;喜欢“逛”的用户热衷于发现式购物,除了贡献可观的GMV之外,还通过点击、停留等行为反馈了不同主题banner、模块以及商品的热度,从而为运营工作指明方向;那些热衷于拼团和助力砍价的用户,聚集在微信中通过传播劳动换取平台的优惠,为平台不断引入新的流量;甚至目前大多数电商平台,都引入了攻略、评测等内容子生态,而喜欢写评测心得的用户就是这个子生态的核心支撑。

因此,我们不能仅根据购买力判断用户价值,也就是说,不能因为活动吸引来的用户买得不够多,就定性活动失败。因为这些用户,很可能贡献着其他重要的生态价值。

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?方面比较突出,说明用户多聚集在微信小程序中,有着不错的传播价值,猜测可能是由于活动玩法为拼团,所以带来的流量或多或少有点羊毛属性,这也降低了我们对其复购价值的期望。这些用户更适合在小程序中为平台进行外围传播

4. 成本数据

阿里10年老兵都在用的数据活动运营方法,竟然就这么简单?,流失老客触达短信约为0.03元/条;

  • 免费商品补贴成本,所有开团成团订单,都需要付出约20元的商品成本;
  • 后续激励补贴;用户转化后,我们可能会推送些优惠券促进复购,优惠券是这个过程中的主要成本。
  • 在第三步我们追踪到复购总GMV,乘平台费率得出利润,再减掉以上三条成本之和,得到的就是活动利润。

    成本数据逻辑简单,唯一值得注意的是是否要分层。不同分层的用户价值不同,所消耗的成本也不一样,如果用同样的分层追踪价值和成本,就可以计算不同分层的ROI,找出盈亏平衡点,选择性推送以提高整个活动的收益。但多数时候,基于用户名单有限、数据埋点等限制,基于分层ROI优化很难实现。所以,分不分层,视业务情况而定。

    最后,奉上思维导图:

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