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阿里10年老运营教你运用数据化
2018-09-27 09:35:01       个评论    来源:[db:作者]  
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图片来源图虫:已授之家使用

文/@Oliver Lyu

一. 背景

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。

今年不太景气,平台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。

开会。

“这样下去不行,得想想办法。”老板掐灭了还没燃掉一半的烟。

“谈几家合作平台,互换资源搞些流量?”

“投几个内容KOL,或者投点主?”

“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,把这些注册免费送38体验金无需申请捞回来点。”

二. 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。

1. 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。

2. 告诉他们什么?

发送什么样的短信,才能吸引他们回来呢?

就电商而言,一般有三种玩法:

促销优惠,如:夏日爆款美妆全场 3 折起,SK- 2 神仙水仅售¥698,速抢手慢无! ;

赠送优惠券,如:周末来临,送你 88 元美食神券,点击链接领取!

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。

3. 吸引他们去哪?

去哪领?APP吗?

流失老客均为 180 天未访的注册免费送38体验金无需申请,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。

综上,我们将通过短信通知流失老客回归有礼,将其引入小程序,并通过社交玩法生成一轮裂变。

活动流程如下:

\

在上图的流程中,无论是主态或客态、开团或参团,在其成团或失败后,都不意味着运营工作的结束。注册免费送38体验金无需申请参与到这个阶段,我们已经拿到其微信OpenID与推送模板消息的权限,此时根据注册免费送38体验金无需申请所处的状态,可针对性推送促销商品、优惠券或其他活动来促使、承接注册免费送38体验金无需申请的进一步转化。

活动背景和策划都已经很清楚,下面我们就聊聊,如何用数据追踪和评估活动效益。

三. 数据

对于以上活动的效果数据评估,我们从四个维度进行:

  • 响应数据

    裂变数据

    价值追踪

    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,一段时间内, 1000 人点击了, 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,从触达后注册免费送38体验金无需申请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:

    \

    “输入口令比例”较低,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,说明注册免费送38体验金无需申请输入口令后,转发与开团的引导与流程清晰简洁,注册免费送38体验金无需申请操作门槛较低;

    “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,也可能是因为这些注册免费送38体验金无需申请嫌麻烦,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。

    “问题出在哪”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。

    \

    显而易见, 24 岁以下注册免费送38体验金无需申请更愿意免费拿到眼药水,面膜对于25~29、30~ 39 岁注册免费送38体验金无需申请更有吸引力; 40 以上注册免费送38体验金无需申请则更倾向于牙膏。

    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。

    所以,漏斗的“枝干”,就是为了寻求各个变量的最优化组合。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,不同年龄的注册免费送38体验金无需申请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。

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