久久久久久久视色,久久电影免费精品,中文亚洲欧美乱码在线观看,在线免费播放AV片

<center id="vfaef"><input id="vfaef"><table id="vfaef"></table></input></center>

    <p id="vfaef"><kbd id="vfaef"></kbd></p>

    
    
    <pre id="vfaef"><u id="vfaef"></u></pre>

      <thead id="vfaef"><input id="vfaef"></input></thead>

    1. 站長(zhǎng)資訊網(wǎng)
      最全最豐富的資訊網(wǎng)站

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略


      進(jìn)入存量時(shí)期后,用戶增長(zhǎng)成了所有人關(guān)心的話題;而在零售業(yè)中,為了達(dá)成用戶增長(zhǎng)的效果,我們可以通過(guò)優(yōu)惠券的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。具體的方法見正文哦~

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      優(yōu)惠券誰(shuí)不喜歡,能省錢啊,誰(shuí)和錢有仇,省一分是一分。今天聊一下用戶分層分群下的紅包發(fā)放策略。

      一、新用戶

      牽手禮,美好的邂逅怎能不俗氣點(diǎn),既然來(lái)了就領(lǐng)點(diǎn)優(yōu)惠券吧。如下圖京東優(yōu)惠券為例:

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      (圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò))

      優(yōu)惠券種類統(tǒng)計(jì)和分析如下圖:

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      知識(shí)點(diǎn):

      1. 第一次總是羞澀的,成本總是高的,總是謹(jǐn)慎的。所以使用率最高的小額破冰紅包給出了15%的成本,隨著客單價(jià)的提升優(yōu)惠額度也是少了很多,當(dāng)然這些紅包可能會(huì)用在第2345次支付中。
      2. 服飾單品的優(yōu)惠券優(yōu)惠力度最多為21%,有可能是品類大促,也有可能是根據(jù)用戶畫像猜測(cè)用戶喜好。
      3. 600減30和600減35猜測(cè)600是客單價(jià)中比較集中的一檔,第一次達(dá)到這個(gè)客單價(jià)獎(jiǎng)勵(lì)比較高第二次達(dá)到后優(yōu)惠會(huì)減少。
      4. 300減15和350減10猜測(cè)300是一個(gè)集中客單價(jià)區(qū)域第一次達(dá)到獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)大一些,350-400之間是相當(dāng)集中的,不費(fèi)吹灰之力就能達(dá)到,隨意沒(méi)必要浪費(fèi)太多營(yíng)銷費(fèi)用。(沒(méi)有太多數(shù)據(jù)確實(shí)很難猜測(cè))。
      5. 400減12和450減25客單價(jià)提升了50成本卻增加了一倍多,可能這個(gè)階段的客單價(jià)是一個(gè)瓶頸,需要大力度促銷提升。

      實(shí)戰(zhàn)中的數(shù)據(jù)分析

      建立如下的漏斗分析模型:

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      策略優(yōu)化思路:

      1. 注冊(cè)1170人,只有255人領(lǐng)取了優(yōu)惠券,問(wèn)題出在哪里,假設(shè)如下:

      (1)產(chǎn)品BUG:新人紅包禮窗口沒(méi)有彈出,按照APP、小程序、機(jī)型、版本等分析數(shù)據(jù),找出問(wèn)題,解決掉BUG。

      (2)產(chǎn)品邏輯:用戶關(guān)閉紅包窗口后是特定時(shí)間內(nèi)沒(méi)有重新彈出,分析用戶主動(dòng)關(guān)閉紅包窗口的數(shù)據(jù)是否支持,若支持則優(yōu)化2、3、4等多次彈出策略及頻次。

      2. 247人加入了購(gòu)物車只有10人提交了訂單,轉(zhuǎn)化率很低:

      (1)打鐵趁熱,必須快速讓用戶成交第一單,不然流失率很高。

      (2)分析用戶加入購(gòu)物車商品是什么、有多少個(gè)、還瀏覽了那些品類。

      (3)推送精準(zhǔn)紅包,促進(jìn)用戶支付。

      (4)推送可供對(duì)比的商品,幫助用戶對(duì)比,促進(jìn)用戶支付。

      (5)push推送,提醒用戶支付,設(shè)定時(shí)間限制。

      (6)推送周邊產(chǎn)品,制定拼單活動(dòng),提供優(yōu)惠。

      (7)提交訂單又可以拆分出更細(xì)的漏斗,選擇支付方式,填寫地址,驗(yàn)證短信等,是否有產(chǎn)品問(wèn)題?

      以上策略及分析比較簡(jiǎn)單,只是提供一種思路,具體工作當(dāng)中要分析大量的數(shù)據(jù)更復(fù)雜的數(shù)據(jù),找出問(wèn)題所在并解決掉。

      新手禮可以依據(jù)渠道、興趣選擇、地區(qū)、性別、行為數(shù)據(jù)等通過(guò)數(shù)據(jù)制定模塊化的前后臺(tái)產(chǎn)品策略流程,建立起人工智能的數(shù)據(jù)中臺(tái),AI代替人工,運(yùn)營(yíng)小伙伴慌得一批,哈哈哈。不過(guò)這肯定是未來(lái),一個(gè)人分析數(shù)據(jù)調(diào)參數(shù) ,一個(gè)人策劃具體的活動(dòng)足夠了。阿里的魯班除了擼能做活動(dòng)了怎么辦?

      二、激活用戶

      定義:某段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買1-5次的用戶。5次這個(gè)數(shù)依具體產(chǎn)品及實(shí)際情況變化而變化,就是用戶處在不穩(wěn)定留存狀態(tài)下的那個(gè)階段,只要在某段時(shí)間內(nèi)達(dá)到了某一個(gè)魔法數(shù)字留存率會(huì)提高很多。

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      如圖所示,這是支付小于5次一個(gè)用戶的分布狀態(tài),分層分類制定發(fā)放策略。

      1. 清空購(gòu)物車的優(yōu)惠券,特定時(shí)間支付立減。
      2. 依托瀏覽數(shù)據(jù)的發(fā)放優(yōu)惠券,品類、單品、滿減等。
      3. 連續(xù)購(gòu)買返現(xiàn)金優(yōu)惠券
      4. 回歸大禮包
      5. 爆款優(yōu)惠券

      三、忠誠(chéng)用戶

      以RFM對(duì)用戶進(jìn)行分類,選取3673000條用戶數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)出各指標(biāo)的分布情況。

      頻次:分布圖如下。頻次主要集中在三個(gè)區(qū)間范圍內(nèi),選取5-10次、11-16次、17-22次三個(gè)區(qū)間。

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      金額:分布圖如下。金額主要集中在6000-1100、12000-1700、18000-25000三個(gè)區(qū)間。

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      間隔:分布圖如下。11-18天、19-24天、25-30天。

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      因此,按照下圖分類,把用戶三個(gè)維度打出標(biāo)簽來(lái)。

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      則用戶可以分為3*3*3=27種組合,如果劃分5個(gè)檔次就有5*5*5=125種組合,為了講解方便,那么我們羅列一下2*2*2=8種組合的分布數(shù)列如下:

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      策略:

      1類用戶:產(chǎn)品的核心價(jià)值,給與特殊權(quán)利下的優(yōu)待紅包,比如核心用戶專享超大金額,高級(jí)會(huì)員紅包大禮物,總之就是一定要留住他們。

      2類用戶:頻次有些低,那就給與連續(xù)購(gòu)買獎(jiǎng)勵(lì)紅包,發(fā)紅包的頻次提高,促使其交易頻次提高。

      ……以此類推,然后在每一類用戶當(dāng)中可以依據(jù)用戶屬性數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)在進(jìn)行細(xì)分,這樣優(yōu)惠券的發(fā)放會(huì)更精準(zhǔn)更高效。

      四、衰落用戶

      衰落用戶是我自己的定義,因?yàn)槔锩娉30瑑刹糠殖聊脩?流失用戶。俗話說(shuō)的好,不在沉默中爆發(fā)就在沉默中滅亡,但是用戶爆發(fā)的概率太小了,既然沉默了那再不采取辦法最終還是會(huì)走向滅亡的。

      1. 流失原因

      (1)客戶主動(dòng)流失——客戶主動(dòng)地改變了當(dāng)前的行為模式,比如瀏覽次數(shù)下降、交易下降等;

      (2)客戶被動(dòng)流失 ——被產(chǎn)品傷害到了,比如流失前有過(guò)投訴、有過(guò)退貨等。

      2. 流失程度

      (1)完全流失——用戶發(fā)生關(guān)閉所有與企業(yè)服務(wù)相關(guān)帳戶和交易等不可恢復(fù)或者很難恢復(fù)的行為;

      (2)部分流失——用戶例如在產(chǎn)品使用場(chǎng)景下用戶使用頻率突降了60%等等。

      3. 流失去向

      (1)外部——用戶去了其它競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手;

      (2)內(nèi)部——用戶還在只是降低了使用度,有可能是用戶生活方式改變了也有可能是用戶正在共用其他競(jìng)品。

      可見,對(duì)于流失的理解可以是多方位的,需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求。這里我們只簡(jiǎn)化考慮用戶在某項(xiàng)業(yè)務(wù)主動(dòng)部分流失的情況。

      沉默和流失之間會(huì)有一個(gè)臨界點(diǎn),怎么分析出這個(gè)臨界點(diǎn)?

      我們鎖定一批用戶,觀察其在后續(xù)業(yè)務(wù)使用方面的持續(xù)沉默天數(shù),滾動(dòng)考察用戶持續(xù)沉默環(huán)比。我們發(fā)現(xiàn),當(dāng)用戶在該業(yè)務(wù)持續(xù)沉默天數(shù)超過(guò)兩周后,持續(xù)沉默環(huán)比高于X%且后續(xù)趨勢(shì)平穩(wěn)。因此我們發(fā)現(xiàn)了14這個(gè)數(shù)字,也就是14天很有可能是沉默與流失的臨界點(diǎn)。

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      (來(lái)源于網(wǎng)絡(luò))

      所以我們策略的臨界點(diǎn)以及預(yù)警點(diǎn)就在14這個(gè)魔法數(shù)字上。

      流失用戶的召回核心考慮的還是一個(gè)成本問(wèn)題,如果召回的成本高于拉新了,那我們?yōu)槭裁床焕履兀?/p>

      按照用戶生命周期貢獻(xiàn)價(jià)值來(lái)分配召回用戶成本:

      召回成本=用戶生命周期貢獻(xiàn)價(jià)值-市場(chǎng)成本-運(yùn)營(yíng)成本

      據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),獲取一個(gè)新用戶的成本是維護(hù)老用戶成本的5倍,換而言之,維護(hù)老用戶的成本是新用戶的1/5,這是成本下限。

      根據(jù)流失用戶的流失時(shí)長(zhǎng),一些流失時(shí)間比較長(zhǎng)的用戶,換種思路其實(shí)就等于新增用戶,所以上限成本等于新增用戶的獲客成本。假設(shè)新增成本為20元一個(gè)則召回成本為4<X<20。

      召回體系的增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)開始前的成本區(qū)間初步定下來(lái)了,至于在區(qū)間內(nèi)多少錢合理,在召回率和成本之間如何平衡,根據(jù)后期實(shí)驗(yàn)和復(fù)盤分析不斷改進(jìn)完善,找到召回最優(yōu)成本:

      精細(xì)化用戶增長(zhǎng)案例(3):高頻低客單快決策下的零售優(yōu)惠券發(fā)放策略

      五、總結(jié)

      優(yōu)惠券、紅包體系在交易類的產(chǎn)品中是一個(gè)很重的模塊,怎么發(fā)放最重要的其實(shí)就是考慮成本問(wèn)題和轉(zhuǎn)化率問(wèn)題。

      在這個(gè)流量越來(lái)越貴,越來(lái)越集中的后紅利時(shí)代,大家都是練內(nèi)功的時(shí)候,不要總想著哪里還有流量洼地,哪里還能偷偷搞點(diǎn)流量來(lái),注重留存才是王道,所以現(xiàn)在用戶運(yùn)營(yíng)的人越來(lái)越來(lái)越值錢,各大公司都在尋找精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的高手。

      本文中涉及到了用戶分層分群、用戶生命周期價(jià)值、留存率、漏斗模型、分布分析等概念,每個(gè)概念都可以拿出來(lái)講很多案例,希望小伙伴們多多系統(tǒng)性地學(xué)習(xí),不同的產(chǎn)品不同的用戶會(huì)遇到不同的問(wèn)題,問(wèn)題千奇百怪,但是方法論是不會(huì)過(guò)時(shí)的。

       

      作者:白高粱;公眾號(hào):白高粱

      贊(0)
      分享到: 更多 (0)
      網(wǎng)站地圖   滬ICP備18035694號(hào)-2    滬公網(wǎng)安備31011702889846號(hào)