三招教你提高用戶復(fù)購率，實(shí)現(xiàn)業(yè)績?cè)鲩L!

企業(yè)實(shí)現(xiàn)營銷增長的方法只有兩個(gè)：持續(xù)獲新客和讓老用戶不斷創(chuàng)造價(jià)值。據(jù)統(tǒng)計(jì)，獲新客的成本是創(chuàng)造老客戶復(fù)購的5倍，那么想辦法留住老用戶，深挖老用戶全生命周期價(jià)值，成為了企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)績?cè)鲩L、ROI最大化的“必選項(xiàng)”。

因此，用戶全生命周期價(jià)值，是企業(yè)一個(gè)非常重要的指標(biāo)，而直接影響這個(gè)指標(biāo)的就是復(fù)購率。企業(yè)要實(shí)現(xiàn)復(fù)購率的提升，就必須基于用戶的全生命周期做好用戶的精細(xì)化運(yùn)營。

如何做好用戶精細(xì)化運(yùn)營?要從以下三個(gè)方面入手

1、用戶分層，根據(jù)用戶全生命周期做好用戶分層是精細(xì)化運(yùn)營的基礎(chǔ)

2、觸達(dá)用戶，選擇最有效、最合適的渠道觸達(dá)目標(biāo)用戶

3、用戶權(quán)益，挑選最合適的權(quán)益吸引用戶

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用戶分層，根據(jù)用戶全生命周期做好用戶分層是精細(xì)化運(yùn)營的基礎(chǔ)

為什么要做用戶分層?

用戶分層是精細(xì)化運(yùn)營的基礎(chǔ)，當(dāng)用戶規(guī)模較小的時(shí)候，企業(yè)運(yùn)營人員可以憑借經(jīng)驗(yàn)來維護(hù)用戶，但隨著用戶規(guī)模的不斷擴(kuò)大，就必須對(duì)用戶進(jìn)行分層管理，以提高運(yùn)營效率。

同時(shí)，隨著用戶基數(shù)的不斷增長，用戶的標(biāo)簽和狀態(tài)也會(huì)出現(xiàn)差別，這個(gè)時(shí)候就不能采取一刀切的運(yùn)營手段來做運(yùn)營，而是需要根據(jù)不同人群針對(duì)性的運(yùn)營，滿足差異化的用戶需求。

因此越來越多的企業(yè)希望搭建一套用戶全生命周期智能體系，這套體系可以對(duì)用戶進(jìn)行分層，還可以讓企業(yè)更好的捕捉到用戶所處的生命周期狀態(tài)，對(duì)不同周期的用戶群，制定不同的運(yùn)營策略，通過精細(xì)化的運(yùn)營，幫助企業(yè)形成一套標(biāo)準(zhǔn)化的“人群—策略—觸達(dá)—反饋—優(yōu)化”的運(yùn)營流程。

什么是用戶分層?

用戶分層和用戶畫像息息相關(guān)，一般企業(yè)根據(jù)用戶的基礎(chǔ)屬性、行為屬性、消費(fèi)特征等屬性來分層，但更科學(xué)方法是圍繞用戶生命周期體系進(jìn)行用戶分層分級(jí)。

不同行業(yè)、企業(yè)按照不同的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)戶生命周期體系的要求不同，但目的是相同的。主要是通過新增、活躍、留存、沉睡、流失等各種階段的狀態(tài)，或者高價(jià)值、中價(jià)值、低價(jià)值等價(jià)值度體現(xiàn)來對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分，并針對(duì)性的制定出精準(zhǔn)、有效的運(yùn)營策略，用更少的資源和成本挖掘用戶更大的價(jià)值。

現(xiàn)在有些企業(yè)會(huì)把用戶分層和用戶分群混為一談!用戶分層和用戶分群有著非常明顯的區(qū)別。用戶分群是并列或平行的邏輯關(guān)系，比如基于男女性別、省份地域、用戶偏好等所做的人群劃分。這也就是為什么很多品牌主或者企業(yè)建立了很多“社群”，運(yùn)營效果卻不是很好的原因。

如何做好用戶分層?

首先用全生命周期的框架來指導(dǎo)用戶分層，當(dāng)然根據(jù)不同行業(yè)特點(diǎn)，各個(gè)行業(yè)用戶分層邏輯也不太一樣。通常情況下，根據(jù)用戶生命周期階段將用戶分為：潛在用戶、新用戶、成長用戶、成熟用戶、衰退用戶、流失用戶等階段。

其次，做好用戶分層必須對(duì)企業(yè)核心業(yè)務(wù)進(jìn)行了解，基于業(yè)務(wù)情況以及企業(yè)的運(yùn)營目標(biāo)，幫助企業(yè)從紛繁的數(shù)據(jù)指標(biāo)中，找到影響用戶轉(zhuǎn)化漏斗的關(guān)鍵指標(biāo)，根據(jù)關(guān)鍵指標(biāo)對(duì)用戶進(jìn)行分層、分階段運(yùn)營。

如何基于用戶分層來開展精細(xì)化運(yùn)營?

根據(jù)用戶分層，先要明確各人群的總體運(yùn)營目標(biāo)，再制訂和落地對(duì)應(yīng)的運(yùn)營策略，逐步構(gòu)建系統(tǒng)化的運(yùn)營體系。同時(shí)在此過程中控制好運(yùn)營成本、權(quán)益的力度和投產(chǎn)比，這就是一個(gè)粗略的基于用戶分層的精細(xì)化運(yùn)營“作戰(zhàn)地圖”。 用戶分層中每一個(gè)層級(jí)的用戶可能隨時(shí)都會(huì)發(fā)生用戶狀態(tài)的變化，這就需要對(duì)用戶狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并形成可監(jiān)測、可診斷、可預(yù)警、可視化的管理。

實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶狀態(tài)無法依靠人員經(jīng)驗(yàn)去完成，必須有科學(xué)的方法論做指導(dǎo)，并搭建針對(duì)用戶全生命周期的完善運(yùn)營體系和模型，幫助企業(yè)隨時(shí)捕捉用戶狀態(tài)的變化，提供合適的運(yùn)營策略。

Datattist畫龍科技為頭部某券商搭建的用戶全生命周期智能運(yùn)營體系和商業(yè)AI用戶全生命周期模型，包含54個(gè)子模型，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測到用戶各個(gè)階段的全生命周期狀態(tài)，并根據(jù)不同的狀態(tài)對(duì)用戶進(jìn)行運(yùn)營從而達(dá)到促活和價(jià)值度提升的運(yùn)營目標(biāo)。

我們還可以幫助企業(yè)通過用戶生命周期模型中的用戶價(jià)值模型來診斷用戶價(jià)值度。用戶價(jià)值度的診斷，也是為了更深入的認(rèn)識(shí)客戶，并提供針對(duì)性的產(chǎn)品和服務(wù)。比如通過推薦什么產(chǎn)品、什么渠道、什么樣的內(nèi)容可以刺激低價(jià)值用戶和中價(jià)值用戶不斷轉(zhuǎn)化為高價(jià)值用戶;什么樣的運(yùn)營方式可以對(duì)高價(jià)值用戶延長其用戶生命周期，為企業(yè)不斷產(chǎn)生價(jià)值。

02

觸達(dá)用戶，選擇最有效、最合適的渠道觸達(dá)目標(biāo)用戶

不論是在推廣拉新、活動(dòng)促銷、提升活躍/留存、流失用戶召回等各環(huán)節(jié)，都需要對(duì)用戶進(jìn)行不斷的觸達(dá)，接下來就講怎樣更有效、精準(zhǔn)的觸達(dá)用戶，這不僅能提高轉(zhuǎn)化，降低成本，同時(shí)也是運(yùn)營策略的體現(xiàn)。

短信、APPpush、微信等都是常見的觸達(dá)用戶的方式，但如果用戶同時(shí)收到以上渠道的推送消息，會(huì)極大影響用戶的體驗(yàn)，造成嚴(yán)重打擾。我們常說要找到最合適的戶觸達(dá)渠道也就是指在不傷害戶體驗(yàn)的前提下，觸達(dá)轉(zhuǎn)化率最優(yōu)的渠道。

打一套完美的“組合拳”無疑是每個(gè)企業(yè)的目標(biāo)，其中觸達(dá)用戶最好、最直接的方式就是短信，短信觸達(dá)能夠直達(dá)用戶手機(jī)終端，“一對(duì)一”傳遞信息、送達(dá)率高、成本低，特別是在一些營銷活動(dòng)來臨時(shí)，每逢大促，必發(fā)短信，由此可見短信觸達(dá)的作用和帶來的效果愈發(fā)明顯。

但是，仍然會(huì)有一些品牌主或者企業(yè)會(huì)說，他們的短信群發(fā)的打開率很低，轉(zhuǎn)化率并不好!這其中重要的原因，可能是因?yàn)闆]有圈選到合適的用戶!

如何圈選合適的用戶?

多數(shù)企業(yè)根據(jù)用戶標(biāo)簽、用戶行為等條件，通過交叉、合并、排除的方式進(jìn)行用戶圈選，確定初步受眾人群。這種情況下，通常會(huì)缺失一部分潛在的目標(biāo)人群，因?yàn)橥ㄟ^標(biāo)簽篩選人群的方式，沒有考慮到影響商品成交的隱性特征。

比如你是賣珠寶的品牌主，圈選人群時(shí)，往往會(huì)根據(jù)商品屬性選擇標(biāo)簽為女性用戶，其實(shí)有些男性也會(huì)購買珠寶，所以按照用戶標(biāo)簽篩選就缺失了一部分潛在目標(biāo)人群。

更智能、高效、準(zhǔn)確的方式，應(yīng)該是通過模型進(jìn)行人群圈選。我們會(huì)通過自主研發(fā)的商業(yè)AI模型，輸入商品的交易數(shù)據(jù)，就會(huì)直接輸出高潛用戶人群包，然后對(duì)這部分人群進(jìn)行觸達(dá)轉(zhuǎn)化，這個(gè)時(shí)候觸達(dá)的效果就是事半功倍。

所以在圈選人群時(shí)，采用模型圈選比采用標(biāo)簽圈選，轉(zhuǎn)化率更高。那是因?yàn)橐粋�(gè)成熟、有效的模型，是由具備豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的模型專家設(shè)計(jì)，采用混合算法、并經(jīng)過了大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，包含了影響轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵特征，所以才能精準(zhǔn)預(yù)測出人群。

以某次運(yùn)營活動(dòng)為例，我們通過商業(yè)AI模型和營銷自動(dòng)化工具為企業(yè)的直播活動(dòng)圈選合適人群，幫助企業(yè)精準(zhǔn)觸達(dá)。在其中某場直播活動(dòng)中，我們用A/B test方法，在其他營銷要素同等的情況下，分別采用商業(yè)AI模型圈選用戶和通過經(jīng)驗(yàn)圈選用戶，同時(shí)發(fā)出活動(dòng)邀請(qǐng)。

最終該場直播活動(dòng)中，通過AI模型圈選的人群銷售額達(dá)到5千萬，通過經(jīng)驗(yàn)圈選人群銷售額為800多萬，僅單場活動(dòng)新增近4200萬的收益，活動(dòng)轉(zhuǎn)化率為6.62%，是經(jīng)驗(yàn)圈選用戶組轉(zhuǎn)化率的3.9倍，是同行水平的13.2倍，比經(jīng)驗(yàn)圈選用戶獲客成本(23.5元/人)降低74.5%。

至此，在觸達(dá)用戶方面至關(guān)重要的一點(diǎn)，是根據(jù)不同的運(yùn)營活動(dòng)精準(zhǔn)圈選高價(jià)值人群，只有人群選對(duì)了，才會(huì)大大提升了短信觸達(dá)時(shí)打開率和轉(zhuǎn)化率。

另外，要說明的一點(diǎn)是，在Datatist畫龍科技現(xiàn)有的銀行、保險(xiǎn)、證券、零售等客戶中，針對(duì)不同業(yè)務(wù)場景都有各行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的專家模型，模型具備自動(dòng)優(yōu)化、全局優(yōu)化、循環(huán)優(yōu)化的特點(diǎn)。

03

用戶權(quán)益，挑選最合適的權(quán)益吸引用戶

影響觸達(dá)時(shí)的打開率和轉(zhuǎn)化率的另外一個(gè)重要原因是，推送的內(nèi)容和權(quán)益用戶是否感興趣!這也就是為什么有些企業(yè)或者品牌主推送的信息被用戶忽略，有些信息會(huì)快速的帶來轉(zhuǎn)化。

權(quán)益是用戶精細(xì)化運(yùn)營中另一個(gè)重要的因素。什么人群適合什么權(quán)益，同樣可以用模型來進(jìn)行優(yōu)化。

大數(shù)據(jù)殺熟是常常被詬病的一種互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營手段，它的主要做法是對(duì)新客發(fā)放較高的權(quán)益，對(duì)老客發(fā)放較低的權(quán)益，這種方式看似降低了企業(yè)的運(yùn)營成本，但是卻給用戶帶來了極差的體驗(yàn)，容易造成用戶的流失，得不償失。

科學(xué)的方法應(yīng)該是通過模型針對(duì)不同人群進(jìn)行權(quán)益的優(yōu)化。我們的權(quán)益模型會(huì)根據(jù)對(duì)用戶歷史權(quán)益發(fā)放的數(shù)據(jù)和不同的用戶狀態(tài)，預(yù)測出適合不同人群的權(quán)益額度，這樣可以幫助企業(yè)通過最小的權(quán)益成本，實(shí)現(xiàn)最大化的運(yùn)營收益。

來源：大數(shù)據(jù)家

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