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【產品動態】萬米牛年發布數謀產品,為商家提供精準營銷和數據中臺利器

  • 萬米商云
  • 2022-02-23 17:51:22
  • 圖標 3796

01

 流量精細化運營時代 ,實現精準營銷閉環

流量紅利期已經過去,入口越來越多元和碎片化🌳,企業已經生存在一個流量叢林之中,必須建立自己的叢林生存法則。

 

以付費流量為例,從各個行業的縱向對比來看流量購買成本有增無減。 比如電商的 CPA、CPL、CPS 都在𓃲年年攀升,但這些指標們是溢價后的產物,CPM 反而表現溫和,因為企業都想從流量里掘金,歸根結底還是對“營收”的渴望。但企業與流量出賣方的“掘金”能力不對等,所以導致了溢價甚至是“偽 流量”。

 

這里還有很長的路要走,也有一些企業覺得購買流量或投放廣告就可以一勞永逸。 其實恰恰相反,從 ROI 的角度講,花錢買的東西不更得物盡其用嗎?嚴格講,購買流量只是買了一個入口、解決了“流量獲取”的問題,后面還有“流量轉化”這個更大的𓄧功課要做。 

 

02

用戶信息采集、分層分群、畫像生成

1、 收集用戶基礎信息

收集用戶的性別、年齡、入會時間、所在地區、會員等級、會員成長值、會員積分、會員余額等基礎信息。

 

 

 2、收集用戶行為信息

不斷地沉淀每個用戶各個維度行為的數據,追蹤到行為的時間,次數,金額等行為細節。

 

 

3、 自定義標簽規則,自動化打標

匯總用戶歷史數據、基于運營人員定義的標簽規則,給符合條件的用戶打標,并保持不斷更新。

 

 4、智能分群

——會員生命周期分群

基于用戶的基礎信息和行為數據,按照分群模型,將用戶按生命周期進行劃分。

 

——會員價值分群

利用會員價值分群,可以衡量客戶價值和客戶創利能力。

 

——自定義人群

依據基礎信息、行為數據、標簽數據設置分群規則,細分出人群。

5、用戶畫像生成

集中🐼展示會員的基礎信息、標簽、所屬分群、交易明、優惠券、成長值、積分、余額明細等數據,建立對用戶全貌的理解。

 

 

 

03

在電商中的場景應用

1、精細運營

——自動化人群運營

 

 

step1:選取目標人群,指定活動時間

 

 

step2:設置觸發執行的條件

 

step3:設置積分、優惠券等權益

step4:通過魔方建站設置精美落地頁用來轉化用戶

 

 

step5:設置短信、push 等通知

 

 

step6:在活動進行中和結束后查看效果數據

 

 

主動執行

在一段時間內,直接給目標人群發放權益,并通過短信、push等通知到用戶。

自動觸發

在一段時間內,在目標人群觸發事件時執行,設置了觸發條件的活動往往效果更好,覆蓋人群響應率更高。

 

按照會員生命周期細分運營

選擇合適的工具和策略運營不同階段的用戶,精細化管理

 

引入期:以新會員獲取、新會員首次付款轉化為目標

· 以新人專享券、注冊贈券、老帶新邀新獎勵、拼團營銷、限時秒殺等工具吸引新用戶注冊

· 以限時大額低門檻優惠券、限時秒殺等為工具吸引用戶的首次付款轉化

成長期:以會員活躍度提升、價值提升為目標

· 以簽到有獎、購物有獎、分享有獎、評論有獎為工具刺激會員訪問與互動

·♔ 以智能推薦、減折贈營銷、打包一口價、第二件半價、加價購、組合購、周期購等為工具提高消費頻次和客單價,實現會員價值的提升

成熟期:以會員忠誠度提升、價值提升為目標

· 以成長值管理、等級管理、積分管理、權益管理等工具提升會員的忠誠度和滿意度

· 以智能推薦、減折贈營銷、打包一口價、第二件半價、加價購、組合購、♏周期購等為工具提高消費頻次和客單價,實現會🍌員價值的提升

衰退期:以延長會員留存時間為目標

· 以流失預警機制、短信防流失溝通為工具實現衰退期會員的關懷和挽留

流失期:以流失會員的再次訪問或付款為目標

· 以年度總結、短信召回為工具實現流失會員的回歸

 

按照會員價值細分運營

在成本和精力有限的情況下,可將核心資源向重要人群轉移,獲得更高的回報。

重要價值人群:適合投入更多運營和營銷資源,重點運營

重要價值人群:定向發送差異品類產品以及促銷信息

重要價值人群:傳遞新品,品牌上新,最新活動,優秀文章等,需要綜合關懷維護

重要價值人群:大型活動、大型營銷及力度及專業性比較高的內容的推薦和推送

一般價值人群:以促銷信息為基礎,多突出平臺的各種服務及商品,多維度激活會員潛力

一般價值人群:以促銷信息為主要推動力,結合其他有優勢的服務和產品進行轉化

一般價值人群:維持常規優惠、商品等信息的推送,頻次不需要太高,不作為重點

一般價值人群:在運營和營銷資源有限的情況下,建議不做維護

 

2、精準營銷

智能推薦

深挖客戶需求,發掘銷售機遇,提高訂單量;

推🐻薦搭配商品,推薦用戶感興趣的商品,營造消費場景,刺激消費需求,提升長尾商品的曝光和銷售機會,提升連帶銷售與客單價。

——商品相關性推薦

訂單數據挖掘,智能分析商品關聯關系,發現高連帶商品并向用戶推薦關聯商品。

 

 

——基于用戶興趣推送

基于用戶興趣標簽給商品評分,并在多個消費場景向用戶推薦評分高的商品。

 

 

推薦系統配置中心

推薦商品/類目管理:禁推商品/類目或者手動干預排序。

過濾規則設置:動態過濾已經展示過、點擊過、購買過的商品

商品關聯分析/模型調參:

推薦坑位設置:結合業務場景靈活配置坑位標題和采用的推薦策略、啟用或關閉推薦功能

 

 

——魔方推薦插件

魔方頁面可插入推薦流

 

 
——用戶端各個消費場景下的推薦

 
 

04

數謀產品亮點

  • 智能分析 簡單易用

智能分析 智能運營 自動推薦

  • 持續采集 實時推薦

持續追蹤用戶歷史數據,實時分析與推薦

  • 自定義配置 靈活迭代

運營可自行進行策略配置與算法調整,無需開發介入,快速滿足業務變化

  • 與 SBC 商城系統無縫對接

商城與推薦系統強強聯合,事半功倍

  • 微服務架構+大數據應用

高性能+高擴展性

  • 私有化部署

確保核心數據安全

 

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