本文筆者將通過運用數(shù)據(jù)的CPCT策略的四個維度——Customer、Predict、Channel、Time,來講述:如何做存量用戶的精細化服務(wù)?
早在2016年,大家基本都達成共識,互聯(lián)網(wǎng)開始由增量市場轉(zhuǎn)向存量市場。只不過下沉流量的挖掘延緩了這一過程,在2018年全民社交電商之后,流量獲取再次遇到瓶頸,加之最近微信生態(tài)對營銷的強監(jiān)管,存量用戶再次被提上日程。
最近互聯(lián)網(wǎng)比較火三個概念大概就是:私域流量、流量變現(xiàn)、會員制。
在我看來,這三個概念本質(zhì)都是存量用戶的精細化服務(wù),存量用戶精細化服務(wù)目的在于放大單個用戶的商業(yè)價值。
如何做精細化服務(wù)?本文提出運用數(shù)據(jù)的CPCT策略(Customer、Predict、Channel、Time):對合適的客戶在合適的時機,通過合適的渠道推薦合適的產(chǎn)品。下面從Customer、Predict、Channel、Time四個維度去展開具體的實施方案。
一、客戶Customer
1. 怎么做客戶細分:RFM模型+AI
第一步:先用RFM模型去人工分類,給客戶打標簽。
第二步:然后基于人工智能(機器學習)分類算法進行自我訓練,實現(xiàn)智能標簽劃分。
RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率,以及花了多少錢,三項指標來描述該客戶的價值狀況。
根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究:客戶數(shù)據(jù)庫中有三個要素:R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary)。
因為有三個變量,所以要使用三維坐標系進行展示——X軸表示Recency,Y 軸表示Frequency,Z軸表示Monetary,坐標系的8個象限分別表示8類用戶。
根據(jù)上表中的分類,可以用如下圖形進行描述:
通過圖表很直觀的發(fā)現(xiàn),我們把客戶分為了2的三次方也就是8個群體。
RFM的評分方法這里不贅述,可以根據(jù)用戶一年內(nèi)的購買行為(消費頻次和消費金額)進行分檔,將R、F、M三項對應(yīng)到單個顧客,最終每個顧客將出現(xiàn)一個由三個數(shù)字組成的數(shù)組;將每個顧客對應(yīng)的三位數(shù)相加,作為顧客價值得分,最后決定客戶的等級。
那么,隨著存量用戶的不斷增加,如果通過人工進行客戶等級的區(qū)分,是個工作量很大的事情,這時候就需要用AI技術(shù)來解決了。
隨機森林、SVM、樸素貝葉斯等算法都可以進行分類模型的訓練和預(yù)測,機器學習分類的簡單描述如下:
(1)準備訓練集
{(X1,X2,X3,…,Xm),Y1}
{(X11,X21,X31,…,Xm1),Y2}
……
{(X1n,X2n,X3n,…,Xmn),YN}
(2)訓練模型,生產(chǎn)分類器D
(3)預(yù)測分類
(X1p,X2p, X3p,…,Xmp)輸入到分類器D 預(yù)測分類Yp
這里面的X是一系列的特征變量,Y是分類值。
2. 客戶分群服務(wù)
不同細分客戶群服務(wù)重點有所不同。高價值用戶要用“鋼筋捆綁”,付出一定的營銷成本、定制化服務(wù)換取客戶忠誠度;中價值用戶要用“粘性捆綁”,使用各種粘性因子業(yè)務(wù),如體驗金、權(quán)益獎勵等層層捆綁;低價值用戶要用低成本維護,小恩小惠常常就能留住用戶。
二、預(yù)測Predict
拋棄傳統(tǒng)的人口屬性標簽,根據(jù)消費者具體的購買行為,預(yù)測用戶未來的需求,精準匹配產(chǎn)品。
不需要關(guān)注顧客的年齡、職業(yè)、性別、收入等固有屬性,而是顧客反映出要購買的動機。比如:一個80歲的老太太也可以買高達模型。
NES模型+新4P+AI=智能化預(yù)測
1. 分析用戶行為模型——NES模型
NES模型根據(jù)消費者個人購物周期,分為:首次購買的新顧客(New Customer)、支撐主要營收來源的既有顧客(Existing Customer)和回購率低于10%的沉睡顧客(Sleeping Customer)。而既有顧客又可分為E0主力顧客、S1瞌睡顧客和S2半睡顧客。
2. 從舊4P到新4P,預(yù)測下次購買時間
舊4P:產(chǎn)品、價格、渠道、促銷
新4P:消費者、成效、步驟、預(yù)測
消費者(people):根據(jù)顧客構(gòu)建NES模型,首先要定義每個S用戶,意義在于可以在成本最小的時機,去喚醒S消費者。
成效(performance):根據(jù)NES模型,結(jié)合自己的實際情況,分析數(shù)據(jù),來確定我們當下的目標是什么。
步驟(process):找出優(yōu)先項,優(yōu)先處理危急問題——三個變量(NES)出現(xiàn)問題時,應(yīng)該采取什么樣的戰(zhàn)略,去解決問題?比如,在E0階段提升顧客忠誠度計劃,在S1,S2,S3不同的停滯階段,設(shè)計喚醒方案
預(yù)測(prediction):觀測每一個環(huán)節(jié),看如果出現(xiàn)異常,提前發(fā)現(xiàn),給予關(guān)懷和提醒?!爸悄芸刂啤笨梢宰龅綄崟r觀測、零時差溝通和個性化信息,這是整個大數(shù)據(jù)營銷的精髓。
3. 預(yù)測建模
根據(jù)用戶的消費行為,如何做預(yù)測呢?這里面要基于深度學習、NLP相關(guān)技術(shù),做智能推薦。
我們把推薦問題建模成一個“超大規(guī)模多分類”問題——即在時刻t,為用戶U(上下文信息C)在產(chǎn)品庫V中精準的預(yù)測出產(chǎn)品i的類別(每個具體的視頻視為一個類別,i即為一個類別)。
用數(shù)學公式表達如下:
具體實現(xiàn),可以參考下面的目前通用的深度學習DNN模型架構(gòu):
整個模型架構(gòu)是包含三個隱層的DNN結(jié)構(gòu)。輸入是用戶購買歷史、用戶的基本屬性信息、產(chǎn)品信息和其余上下文信息concat成的輸入向量;輸出分線上和離線訓練兩個部分。
三、渠道Channel
隨著線上、線下渠道的不斷豐富,客戶觸點的增多,全渠道營銷已成趨勢。從AARRR模型來看整體的運營,從你獲取用戶a,到用戶活躍,再到用戶留存,再到付費轉(zhuǎn)化,到最后的自傳播,這是一個完整的運營體系。
如下圖,在做AARRR模型的時候,每一層對應(yīng)的運營指標,可以理解為他是一個銷售漏斗。當然,這每一層我們可通過不同的策略去做轉(zhuǎn)化,而每條營銷策略部署都需要花大量時間、人力去實現(xiàn)。
所以,通過自動化營銷系統(tǒng)自動完成基礎(chǔ)的運營工作,讓系統(tǒng)根據(jù)運營者規(guī)劃好的運營框架,執(zhí)行運營策略,實時分析數(shù)據(jù),是未來運營效率進步的方向。
自動化營銷模型可以理解為“一橫一縱”??v向的模型就是AARRR,從流量一直支撐到你最終的收入,而裂變橫向就是每一個渠道,通過打通用戶oneid打破各渠道數(shù)據(jù)孤島情況,實現(xiàn)全渠道數(shù)據(jù)連接。
“一橫”代表,我們現(xiàn)在凡是提到運營,一定不是單一渠道運營,比如有APP、公眾號、短信,甚至包含社群和小程序,這全是渠道。然而,渠道之間的數(shù)據(jù)相對來說是獨立的,所以渠道數(shù)據(jù)難點在于無法快速匯總,就無法形成是更豐富的用戶畫像,沒有更豐富的用戶畫像,你就沒有辦法去精準的觸達用戶。
“一縱”代表,每一個渠道都有一個AARRR轉(zhuǎn)化漏斗,比如我們說微信號、小程序等等,都是從新用戶到活躍到傳播層層轉(zhuǎn)化。
所以,不論是互金產(chǎn)品,或者放大說金融行業(yè),再放大說互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品都需要這樣“一橫一縱”的模型。
而自動化營銷系統(tǒng),就可以把“一橫一縱”的營銷模型快速實現(xiàn)。如下圖展示的模型策略,通過不同的執(zhí)行組件組合,針對每一個渠道,根據(jù)“if……then……else……”的邏輯做用戶觸達。
首先,給用戶一個首貸福利活動的APP推送,然后可以判斷用戶是否打開了我的推送,如果用戶沒有打開,系統(tǒng)會在兩天后,給用戶做多一次推送,再判斷用戶有沒有打開。
當多次觸達,用戶都沒打開,我可以再通過短信、微信等等渠道去觸達。全部渠道觸達后,用戶如果在微信上打開了活動,那系統(tǒng)就給他打一個標簽,比如:界定為用戶就是對微信推送敏感度高的,就把他歸到“微信習慣用戶”組上。然后,在下次的做活動時,首選用“微信渠道”來觸達激活這類用戶。
另外,如果用戶對本次策略中的活動都沒有興趣打開,我可以把這部分用戶打上“流失用戶”的標簽,再把用戶送到另一條“登錄促活”的自動化策略中,嘗試再次激活。
四、時機Time
時機也是精細化運營的關(guān)鍵因素。在客戶全生命周期管理中,關(guān)鍵時刻營銷及服務(wù)往往能得到事半功倍的效果。關(guān)鍵時刻客戶行為往往也會發(fā)生變化,能夠從數(shù)據(jù)上進行識別。
關(guān)鍵時刻包括:第一時刻、異動時刻、特殊時刻、免打擾時刻。
第一時刻是指:第一次開通某類業(yè)務(wù)或者體驗?zāi)愁惙?wù),這時營銷互補類業(yè)務(wù)客戶比較容易接受。
異動時刻是指:客戶使用過程出現(xiàn)異常情況影響客戶正常使用或客戶利益,可能導致客戶流失的時刻,這時要根據(jù)客戶異動情況及原因提供相應(yīng)的服務(wù)。
特殊時刻是指:客戶生日、節(jié)日等時候,借用節(jié)日營銷,進行生日關(guān)懷能提升客戶滿意度,降低對營銷的反感。
免打擾時刻是指:在客戶不方便或不接受服務(wù)的時刻,營銷活動一般都會剔除免打擾用戶。
對關(guān)鍵時刻進行梳理,識別符合關(guān)鍵時刻特征的用戶,制定相應(yīng)的服務(wù)流程和標準,提升客戶滿意度,降低客戶流失,是把握時機的重點。
五、總結(jié)
運用數(shù)據(jù)的CPCT策略中,Customer實現(xiàn)了宏觀層面的客戶細分,可以反向指導產(chǎn)品的分類與分層;Predict 是微觀層面one-one精準跟蹤用戶的行為,預(yù)知用戶的需求,占領(lǐng)用戶的心智;Channel自動化營銷是精細化服務(wù)的智能化手段,根據(jù)“if……then……else……”的邏輯做用戶觸達,提升效率;Time 掌握時機的精細化服務(wù)可以事半功倍。