隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能手機(jī)普及率的提高，網(wǎng)民規(guī)模與移動(dòng)端網(wǎng)民規(guī)模增速均放緩。艾瑞咨詢分析， 2016 年手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了 6.6 億人，市場(chǎng)增量空間減少，移動(dòng)端流量紅利消失。而對(duì)于企業(yè)而言，用戶增量獲取越來(lái)越難了，獲取成本也越來(lái)越高。而存量用戶如果做不好，又會(huì)遭到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的搶奪。所以，對(duì)于企業(yè)而言，從粗放式運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)到以精細(xì)化運(yùn)營(yíng)則更顯得十分重要。而精細(xì)化營(yíng)銷應(yīng)該又如何做呢?

個(gè)人覺(jué)得，精細(xì)化營(yíng)銷需要一套比較規(guī)范的指導(dǎo)體系，同時(shí)利用數(shù)據(jù)在每個(gè)環(huán)節(jié)中起到?jīng)Q策的作用，快速幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷。如圖 1 所示，而精細(xì)化營(yíng)銷可以歸納為幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

圖 1 閉環(huán)精細(xì)化營(yíng)銷體系

1. 用戶細(xì)分：分析目前用戶特征，對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分，劃分好不同的用戶群。

2. 營(yíng)銷策劃：結(jié)合不同的用戶群特征，使用最合適的渠道給用戶群推送最想要的東西。

3. 跟蹤挖掘：結(jié)合關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)營(yíng)銷過(guò)程。

4. 滾動(dòng)優(yōu)化：階段性評(píng)估，滾動(dòng)優(yōu)化營(yíng)銷策略。

后面，我們圍繞著閉環(huán)的精細(xì)化營(yíng)銷流程，仔細(xì)去看看每一個(gè)步驟應(yīng)該怎樣做?需要做些什么事情?

第一、用戶細(xì)分

首先，我們要明確為什么需要對(duì)用戶細(xì)分呢?從用戶生命周期角度來(lái)看，新用戶與老用戶是有區(qū)別的，所采取的營(yíng)銷方式是不一樣的。而消費(fèi)水平高的用戶與消費(fèi)水平低的用戶也是有區(qū)別的，采取的營(yíng)銷方式也是不一樣的 …… 如果單純對(duì)所有用戶采取用一種方式進(jìn)行營(yíng)銷，推送的東西不一定是用戶所需求的，不僅騷擾了用戶，還導(dǎo)致?tīng)I(yíng)銷轉(zhuǎn)化率不高，營(yíng)銷成本增加。所以，要獲得好的營(yíng)銷效果，必須對(duì)相應(yīng)的用戶群進(jìn)行劃分。

那么，又應(yīng)該做好用戶細(xì)分呢?如果需要獲得更好的用戶細(xì)分效果，可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘(如聚類分析)、用戶畫(huà)像體系、用戶標(biāo)簽等一系列標(biāo)準(zhǔn)化流程，可以更好地進(jìn)行用戶細(xì)分。然而，這些標(biāo)準(zhǔn)化的工作，需要很長(zhǎng)的一段時(shí)間，企業(yè)的數(shù)據(jù)部門(mén)才能做出來(lái)。對(duì)于大部分的企業(yè)，建議還是結(jié)合自己業(yè)務(wù)出發(fā)，選取最有效的數(shù)據(jù)變量進(jìn)行快速用戶細(xì)分。一般可以從以下行為、用戶基礎(chǔ)屬性、時(shí)間指標(biāo)、偏好渠道等這些能夠快速結(jié)合業(yè)務(wù)的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分。如圖 2 所示：

圖 2 結(jié)合業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)快速進(jìn)行用戶細(xì)分

舉個(gè)與大家貼切的日常例子：現(xiàn)在基本每個(gè)人都會(huì)擁有一臺(tái)智能手機(jī)，都會(huì)經(jīng)常使用手機(jī)進(jìn)行上網(wǎng)，都需要每天關(guān)注自己的手機(jī)流量。我們都知道，當(dāng)我們的手機(jī)流量用得差不多的時(shí)候，移動(dòng)公司就會(huì)發(fā)一條相關(guān)短信過(guò)來(lái)，提醒我們目前使用手機(jī)流量有多少?還剩下多少流量?同時(shí)也會(huì)馬上推薦你可以辦理多少檔次流量包? 這種情況下，如果你流量用得差不多了，平時(shí)也會(huì)經(jīng)常上哪些耗費(fèi)流量比較大的網(wǎng)站或者 APP ，那么你就會(huì)毫不猶豫地下訂一個(gè)符合自己流量使用的流量包。從這個(gè)流程來(lái)看，我們?nèi)プ匪菀幌乱苿?dòng)公司又是怎樣快速進(jìn)行流量精細(xì)化營(yíng)銷的呢?

首先，如圖 3 所示，移動(dòng)公司會(huì)根據(jù)用戶的消費(fèi)層次(實(shí)際上網(wǎng)流量、套餐流量、流量包的流量、用戶 ARPU 值、使用終端檔次等信息)及用戶上網(wǎng)偏好等信息，明確好相應(yīng)的用戶細(xì)分方向。

圖 3 基于消費(fèi)及偏好指標(biāo)快速鎖定目標(biāo)用戶群

其次，如表 1 所示，移動(dòng)公司結(jié)合這些細(xì)分維度，對(duì)不同的用戶群進(jìn)行用戶細(xì)分，然后對(duì)這些用戶群進(jìn)行精細(xì)化營(yíng)銷。

表 1 某移動(dòng)流量指標(biāo)快速細(xì)分樣例

所以，通過(guò)業(yè)務(wù)指標(biāo)的快速進(jìn)行細(xì)分，已經(jīng)可以鎖定了用戶流量需求及用戶使用偏好，為下一步營(yíng)銷執(zhí)行提供了最好的彈藥。

第二、營(yíng)銷策劃

對(duì)于營(yíng)銷策劃，最經(jīng)典的應(yīng)用就是基于 CPC 理論模型(如圖 4 所示)為基礎(chǔ)的營(yíng)銷策劃，主要是通過(guò)大數(shù)據(jù)尋找出客戶( Customer )、產(chǎn)品( Product )、渠道( Channel )之間的最佳適配關(guān)系，依托數(shù)據(jù)分析、策略設(shè)置、場(chǎng)景設(shè)計(jì)等服務(wù)手段，將合適的產(chǎn)品及服務(wù)在合適的時(shí)機(jī)提供給合適的客戶，從而達(dá)成滿足客戶需求、提高營(yíng)銷幾率、提高轉(zhuǎn)化率的精益運(yùn)營(yíng)效果，實(shí)現(xiàn)用戶接觸價(jià)值最大化。

圖 4 CPC 模型

在營(yíng)銷策劃的過(guò)程中，業(yè)務(wù)人員必須要結(jié)合不同的用戶群，利用用戶粘性相對(duì)較強(qiáng)的接觸渠道，設(shè)計(jì)相應(yīng)的產(chǎn)品營(yíng)銷內(nèi)容，并結(jié)合用戶生命周期所處于的階段，然后有節(jié)奏推出相應(yīng)的營(yíng)銷活動(dòng)。一般這種情況下，業(yè)務(wù)人員可借用相應(yīng)的精細(xì)化營(yíng)銷列表(如表 2 所示)作為輔助，快速針對(duì)不同的目標(biāo)用戶群開(kāi)展相應(yīng)的營(yíng)銷方案。

表 2 某紙尿褲電商的營(yíng)銷策劃列表樣例

同時(shí)，需要匹配用戶最偏好的渠道進(jìn)行營(yíng)銷推廣，確保營(yíng)銷推廣信息能夠最大可能到達(dá)用戶的接觸點(diǎn)。

另外，對(duì)于推送的營(yíng)銷腳本，也需要相關(guān)的營(yíng)銷人員進(jìn)行合理設(shè)計(jì)，確保推廣給用戶的營(yíng)銷內(nèi)容是客戶最想看的，確保營(yíng)銷的產(chǎn)品是用戶最想要的。

只有做到將客戶最想要的產(chǎn)品通過(guò)最合適的渠道推廣給最想要的客戶，才能確保用戶的轉(zhuǎn)化率達(dá)到不錯(cuò)的效果。

第三、跟蹤挖掘

在營(yíng)銷活動(dòng)開(kāi)始執(zhí)行的時(shí)候，需要設(shè)計(jì)科學(xué)的實(shí)施流程，并更好地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，保障營(yíng)銷方案更好地落地。而針對(duì)精細(xì)化營(yíng)銷跟蹤挖掘，怎樣做，才能做得更好呢?結(jié)合個(gè)人以前所參與的精細(xì)化營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)，可以歸納為以下幾點(diǎn)：

第一點(diǎn)，需要結(jié)合跟蹤指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)三大類準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

1. 日?qǐng)?bào)：通過(guò)監(jiān)控每日銷售指標(biāo)，通過(guò)其波動(dòng)發(fā)現(xiàn)三次系統(tǒng)故障;分解各類商品銷售量波動(dòng)，結(jié)合地域、時(shí)段及精推任務(wù)上線情況等指標(biāo)，定位銷售量波動(dòng)原因。

2. 周報(bào)：重點(diǎn)關(guān)注分析推送的轉(zhuǎn)化率，通過(guò)推送類型、推送到達(dá)率，成功率，轉(zhuǎn)化率等維度監(jiān)控上行量、服務(wù)量、業(yè)務(wù)辦理量、銷售量及各個(gè)環(huán)節(jié)之間轉(zhuǎn)化率波動(dòng)，分析推送效果及波動(dòng)原因，及時(shí)調(diào)整推送腳本及發(fā)送時(shí)間。

3. 月報(bào)：老、新用戶推送效果，綜合用戶貢獻(xiàn)度分析購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品目標(biāo)客戶群質(zhì)量，明確下一步運(yùn)營(yíng)目標(biāo)及舉措。

第二點(diǎn)，利用漏斗分析(如圖 5 )可以針對(duì)用戶每一步的轉(zhuǎn)化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過(guò)漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的比較，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說(shuō)明問(wèn)題所在。

圖 5 漏斗分析示例

第三點(diǎn)，根據(jù)“ AIDA ”(注： A -Attention 引發(fā)注意 ， I - Interest 提起興趣， D-Desire 提升欲望， A-Action 建議行動(dòng))原則持續(xù)迭代優(yōu)化推送腳本，持續(xù)提升用戶轉(zhuǎn)化率。這個(gè)階段，可以針對(duì)不同的營(yíng)銷腳本進(jìn)行 A/B 測(cè)試，尋找推送最佳的營(yíng)銷腳本。

第四點(diǎn)，針對(duì)不同的營(yíng)銷推送時(shí)間進(jìn)行比較，選擇轉(zhuǎn)化率最高的時(shí)間段，作為營(yíng)銷的關(guān)鍵推送時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

第五點(diǎn)，可以結(jié)合不同的營(yíng)銷渠道進(jìn)行多波次營(yíng)銷。

第四、評(píng)估優(yōu)化

針對(duì)每一個(gè)精細(xì)化營(yíng)銷活動(dòng)，都需要做好相應(yīng)的營(yíng)銷效果評(píng)估，及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略，滾動(dòng)優(yōu)化營(yíng)銷方案。所以針對(duì)每一個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)，需要做好相應(yīng)的營(yíng)銷評(píng)估的話，如圖 6 所示，例如電商行業(yè)的營(yíng)銷活動(dòng)評(píng)估優(yōu)化，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行考慮：

圖 6 基于人貨場(chǎng)的營(yíng)銷評(píng)估指標(biāo)

1 、人：這次活動(dòng)發(fā)送了多少營(yíng)銷推廣信息?最終有多少用戶響應(yīng)的?最終購(gòu)買(mǎi)的有多少?用戶轉(zhuǎn)化率情況是怎樣的?另外，有多少是新用戶?有多少是老用戶?新用戶貢獻(xiàn)了多少錢(qián)?老用戶貢獻(xiàn)了多少錢(qián)?用戶對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)的評(píng)價(jià)是怎樣的?滿不滿意?

2 、貨：哪些商品是銷售額最大的?哪些商品是銷售量最好的?哪些商品是沒(méi)人關(guān)注的?哪些組合套裝是最好買(mǎi)的 …

3 、渠道：哪些渠道貢獻(xiàn)最大的流量?哪些推廣渠道是最好的? ROI 最好?

通過(guò)對(duì)每一次營(yíng)銷活動(dòng)的效果進(jìn)行評(píng)估復(fù)盤(pán)，為下一次精細(xì)化營(yíng)銷活動(dòng)開(kāi)展做好相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)積累。

附：為了更好地幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，我們數(shù)果智能結(jié)合多年分析及挖掘經(jīng)驗(yàn)，從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)多維分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用出發(fā)，全流程打造了一套數(shù)果智能產(chǎn)品，更好地讓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支撐企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

我們的產(chǎn)品特點(diǎn)(如圖 7 ) ：

圖 7 數(shù)果智能產(chǎn)品功能特點(diǎn)

我們的實(shí)時(shí)分析利器(如圖 8 所示)

圖 8 數(shù)果智能產(chǎn)品功能明細(xì)

本文作者：林盤(pán)生，目前為數(shù)果智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理， 10 年互聯(lián)網(wǎng)、零售及電信的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，從數(shù)據(jù)角度更好地幫助企業(yè)運(yùn)營(yíng)。