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推薦4大場景 電商行業如何精細化運營？

小知識精細化運營

隨著流量紅利的消失 ， 企業為追求更高的 ROI ， 企業運營重心已經被迫從拉新流量轉移至存量用戶——對用戶進行精細的分群 ， 并配以細分的運營策略 ， 將合適的產品精準推送給用戶 。
精細化運營是流量紅利結束后的生存法則 ， 是面向 ROI 和細分策略的體系化運營方案 。 我們不妨用四組詞來定義精細化運營 ， 分別是：量入為出、各取所需、物盡其用、伺機而動 。
圖 1 四組關鍵詞定義精細化運營
量入為出：無論是運營效果還是投放效果 ， 產出情況決定我們的投入 。 A/B Test 保證運營活動在大范圍投入之前 ， 預知方案的好壞 。
各取所需：根據用戶群體畫像制定差異化的運營策略 ， 個性化推薦、個性化推送是常用的運營方式 。
物盡其用：在投入資金、人力后 ， 所做的事情是否比其他事情更具有價值？比如坑位運營、優惠券 ， 效果是否符合預期 。
伺機而動：一次運營活動不可能讓 100% 的用戶實現轉化 ， 應該尋找合適機會對其進行二次觸達 ， 直到其按照運營的預期發展 。
四大場景講述精細化運營注：以下產品配圖均來自神策分析 ， 為避免商業機密 ， 圖片所涉數據均為虛擬 。
場景 1：某超商小程序的用戶分析運營某超商有一款進店小程序 ， 他們希望通過小程序實現兩個目的：
一是提升活躍度 ， 即根據顧客的購買商品的記錄 ， 對其進行精準營銷 ， 讓顧客能夠經常消費；
二是提升購買轉化率 ， 比如線下支付通常需要推銷員人工進行商品推薦 ， 而通過小程序挑選商品則可以直接看到相關推薦商品 ， 從而提升客單價 。
在運營角度上 ， 就是通過 ROI 實現更高效率的用戶運營 ， 提升用戶的訪問頻率和購買轉化率 。 其運營分析主要分為兩個步驟：
第一步 ， 確定北極星指標 ， 基于指標拆解象限圖
基于提升活躍度和購買轉化率的目的 ， 運營團隊將北極星指標定義為用戶 3 月訪問天數、用戶總消費金額 。
通過使用 2 個北極星指標建立起“用戶四象限” ， 將北極星轉化為用戶標簽 ， 把用戶劃分成了 4 個群體 ， 分別是高頻高價值、低頻高價值、高頻低價值、低頻低價值 。
圖 2 基于北極星指標拆解象限圖
第二步 ， 對不同的用戶群體 ， 采取不同的運營策略 ， 明確運營目標 。
1. 高頻高價值：是企業的頭部客戶 ， 是重點的用研對象和門店體驗邀請對象 。
2. 低頻高價值：該群體是潛在高價值客群 ， 還不是產品的忠實用戶 。 因此是重點的品牌宣傳和交叉營銷對象 ， 以期建立品牌忠誠度轉變為高頻高價 。
3. 高頻低價值：是最龐大的長尾群體 ， 可讓其野蠻生長 ， 但同時做好預警機制 ， 一旦發生大量遷移 ， 立刻進行分析 ， 進行運營干預 。
4. 低頻低價值：可讓其自生自滅 ， 不做針對性運營 。
最終效果是——在運營預算不變的情況下 ， 提升了整體運營效果 。 用戶活躍度整體提升 10% ， 用戶消費轉化提升 5% 。
除此之外 ， 企業還可以根據用戶生命周期階段分層運營 ， 提升用戶在成長通道的流轉 。
圖 3 精細化運營流程圖
場景 2：某二手奢侈品電商的新用戶流量運營某二手奢侈品電商對平臺流量運營時發現 ， 平臺經常會有階段性的流量暴增 ， 針對新用戶的流量運營是運營團隊的核心運營目標 。
團隊通過渠道流量分析后發現 ， 其 70% 的新用戶主要來源于兩個渠道：抖音和 B 站 。
經過用戶分群及漏斗分析對用戶群體進行下鉆分析 ， 發現抖音渠道的流量轉化率和復購率都比較好；而 B 站則不然 ， 雖然加購較多但是轉化較少 。
圖4 數據分析發現 ， B站渠道加購高 ， 轉化低（圖片來源：神策分析）
圖5 數據分析發現 ， B站渠道加購高 ， 轉化低（圖片來源：神策分析）
雖然兩個渠道從效果上有較大差異 ， 但是從流量效果上來說 ， B 站是不能放棄的重要營銷渠道 ， 因此運營人員將重要精力放在此渠道的新流量的運營上 。
由于 B 站渠道 0-17 歲用戶占比達 37.55% ， 18-25 歲的用戶占比為 29.96% ， 因此運營人員判斷該渠道用戶較為年輕 ， 對奢侈品有需求 ， 但經濟購買能力有限 。
于是經過內部溝通 ， 在平臺上增加了快時尚品牌 ， 針對 B 站渠道的用戶制作專門的落地頁 。 通過完美的內部承接 ， 渠道的用戶轉化率迅速上升 。 甚至該企業根據用戶群體的特點 ， 將產品定位從“奢侈品”改為“時尚品” ， 實現了數據驅動商業決策的改變 。

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