在神策數據近日發(fā)布的《營銷云價值解讀與場景實踐》中,將企業(yè)營銷趨勢總結為移動化、數字化和智能化,這是疫情影響之下,企業(yè)通過新的營銷與服務延長生命力的重要表現,也是5G、大數據、人工智能等新技術快速發(fā)展背景下企業(yè)營銷的派生趨勢。
營銷云是基于全觸點數據構建全域標簽體系,助力企業(yè)在自營平臺、微信生態(tài)等全渠道上精準觸達用戶,自動化營銷互動,實時反饋效果,真正實現營銷數字化、智能化的平臺。
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結合神策數據在營銷科技領域的實踐與洞察,本文將為大家詳細介紹營銷云的十大核心玩法攻略,一探營銷云的奧秘。
攻略一:基于用戶標簽畫像,驅動企業(yè)營銷決策
用戶標簽通常是指對用戶的某個維度特征的描述,其對企業(yè)的營銷價值主要表現在用戶洞察、數據分析、精細化運營、數據產品應用四方面。營銷云平臺要能夠支持全觸點數據采集和打通,ID-Mapping 識別唯一用戶,全域標簽賦能營銷和運營。
某電商平臺嘗試通過活動營銷,提升購買環(huán)節(jié)的轉化率。那么,該如何利用用戶標簽體系賦能轉化率增長呢?
首先,明確業(yè)務應用用戶畫像的三個基礎問題:目標人群是誰?目標喜歡什么?怎么執(zhí)行策略?然后,基于漏斗分析,選擇購買環(huán)節(jié)的流失用戶,查看漏斗流失用戶群畫像,完整了解這部分用戶的價值分層、行為偏好、生命周期以及營銷偏好標簽分布。
接下來,將流失用戶畫像與付費購買用戶畫像進行對比,其差別所在就是企業(yè)的增長機會點。
最后,該電商平臺通過對用戶畫像的洞察分析,得到了這樣的營銷方案:通過短信發(fā)送帶有秒殺提醒關鍵詞的營銷信息,選擇運動鞋作為活動類目,集中選擇 100 元以下商品展示提高瀏覽量,選擇主體用戶活躍的時間段推送。
攻略二:借力裂變,為公眾號吸引更多私域流量
某在線職業(yè)教育公眾號的運營者,計劃在微信公眾號上發(fā)起一場裂變活動拉新,當公眾號粉絲分享活動海報并成功拉來 3 個新注冊的用戶,即可獲得全套資料大禮包,拉來 10 個新注冊用戶時,即可獲得一節(jié)免費課程。
和過去做活動需要研發(fā)、設計雙重支持不同,現在營銷人員可以借助營銷云的微信生態(tài)相關功能,直接在后臺上傳海報或在素材庫中選擇,同時設置展示個性化粉絲昵稱和姓名,通過公眾號下發(fā)給粉絲時,自動生成一張帶有可追蹤二維碼的裂變海報,一個人便可搞定一場萬人裂變活動。
攻略三:基于精準營銷和服務,提升用戶的活躍和留存
隨著企業(yè)微信能力的不斷延展,越來越多的企業(yè)開始選擇企業(yè)微信來沉淀流量、進行營銷觸達以及促活促留存。然而在實際業(yè)務中,沒有建立對用戶的全面認知,會使得營銷人員為用戶推送的消息和他的需求相差十萬八千里,比如給已婚人士推送婚禮優(yōu)惠,邀請籃球愛好者參加游泳活動等。
營銷云的企業(yè)微信客情卡,可通過 ID-Mapping 識別唯一用戶,提供全域的用戶標簽畫像。在企業(yè)微信側邊欄,導購可輕松查看單個用戶的標簽及行為序列,精確把握該用戶的社會屬性(常駐城市、首單時間等)、消費能力(消費次數、金額等)、消費偏好(品類、外形等)、活躍情況(7 天活躍、30 天活躍等)、決策標簽(消費能力評級、活動參與積極性、用戶生命周期等)等一系列特征,為其量身定制營銷活動或者產品服務。例如,在某客戶積分快過期的時候,貼心提醒客戶兌換禮品截止日期,并推薦其偏好的活動禮品,同時借機向其推送 VIP 商品信息。
從此,營銷人員便可以告別消息的盲目發(fā)送,減少被用戶拉黑或刪除的尷尬處境,從而提升用戶的活躍和留存。
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攻略四:巧用彈窗,推動小程序中的流量變現
小程序作為微信生態(tài)中承接流量轉化的重要構成,需要營銷人員重點關注。而小程序輕量級的特征,并不適合做太多復雜的引導內容。彈窗作為一種在線營銷服務,能夠達到毫秒級響應,搶占用戶注意力,快速引導用戶達成營銷目標。因此,營銷人員可以巧用小程序彈窗,促成用戶的轉化。
尤其是把握 618 和雙 11 大促的時機,在營銷云后臺設置“紅包雨”和“天降紅包”的小程序彈窗,用于大促活動的預熱。針對互動性強的用戶,觸發(fā)“紅包雨”彈窗,讓用戶在一次次的紅包點擊中,既能獲得游戲的快樂,又能獲得紅包的獎勵;針對互動性弱的用戶,則直接觸發(fā)“天降紅包”,讓用戶只需點擊一下,便可將紅包收入囊中,還可通過配置不同的紅包封面、下發(fā)金額等,實現個性化紅包發(fā)放,為大促活動的 GMV 沖刺加碼。
攻略五:App + Webhook + 短信,解鎖跨渠道用戶體驗升級
營銷云能夠統一管理 App、Webhook、短信等觸達渠道,給用戶提供一致性的體驗,提升用戶滿意度,助力業(yè)績增長。
某 App 的運營人員為了增加日活,在 App 中設計了“每日簽到”的彈窗,除了日常簽到送積分,只有根據用戶特點和偏好,設置不同的簽到激勵政策,才能讓用戶堅持簽到。例如,同樣是連續(xù)簽到 7 天的用戶,未開通 VIP 的就送 VIP 體驗卡,未轉化的就送無門檻優(yōu)惠券,用戶粘性顯著提升。
與此同時,可以通過 Webhook 發(fā)送站內信,給獲得 VIP 體驗卡的用戶,推薦 VIP 專享商品;給獲得無門檻優(yōu)惠券的用戶,推薦其屢次瀏覽加購的商品,引導用戶下一步的行為。
針對沒有堅持簽到的、瀕臨流失的用戶,則進一步采取短信觸達,直接根據用戶偏好贈送 VIP 體驗卡或者無門檻優(yōu)惠券,促使用戶重新回到 App 進行體驗和消費,完成瀕臨流失用戶的成功召回。
攻略六:營銷活動 A/B 測試,助力策略的高效驗證和迭代
優(yōu)惠券運營已經成為常見的運營手段之一,相比于花哨的玩法,優(yōu)惠券背后的營銷策略更值得摸索嘗試。很多營銷人員在策劃優(yōu)惠券活動時,會吐槽“發(fā)了這么多券,消費提升并不明顯”。其實,優(yōu)惠券作為營銷手段本身并無優(yōu)劣,系統有效的優(yōu)惠券發(fā)放策略、活動才決定了它是否能發(fā)揮最大價值。
某電商平臺的營銷人員想通過發(fā)券提升高價值用戶的轉化率,卻不知道什么樣類型的券才能投其所好。此時便可以通過營銷云進行 A/B 測試:圈選鉆石 VIP 會員為目標用戶,分別設置對照組、實驗組 1 和實驗組 2 ,對應組的發(fā)券策略分別是:不觸達、無門檻 8 折券及滿 300 減 30 ,最后發(fā)現,實驗組 1 發(fā)放無門檻 8 折券的策略對鉆石 VIP 會員效果最好,嘗到甜頭后,營銷人員還可以繼續(xù)探索針對其他等級會員用戶的優(yōu)惠券觸達策略。
除此之外,文案也是決定用戶是否點擊的關鍵要素,哪種文案最吸引平臺用戶,只憑經驗和感覺遠遠不夠,最終還需要從真實數據表現中尋找答案。
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攻略七:行為觸發(fā)型營銷,自動化實現實時精準觸達
根據營銷的觸發(fā)方式,營銷云的自動化營銷場景分為工作流型營銷和行為觸發(fā)型營銷兩類。其中,工作流型營銷受到固化的觸發(fā)模式影響,與“用戶為中心”的營銷場景可能存在脫節(jié);行為觸發(fā)型營銷基于用戶行為進行觸發(fā),形成“人、貨、場”三要素之間的有效互動。
某社交電商平臺的營銷人員希望挖掘裂變 KOC 的活動,以此達到老帶新的目的,獲取增量用戶。初步判定分享商品超過 10 次的用戶,有成為裂變 KOC 的潛力,因此針對這類用戶觸發(fā)“分享有禮”的營銷活動,通過贈送禮品/優(yōu)惠券/返利等方式,激勵這類有分享潛力的用戶繼續(xù)裂變拉新。這樣,既提升了活動的針對性和參與率,又不會過度打擾到沒有分享意愿的用戶。
攻略八:借助流程畫布,打造 4s 店試駕場景的個性化用戶旅程
營銷云的流程畫布,能夠提供邏輯清晰的流程串聯營銷策略,自動化傳遞用戶的所需、所想、所要,打造用戶生命周期的個性化旅程,實現存量用戶的高效增長。
通過“流程畫布”功能,能夠避免營銷人員出現遺失用戶關鍵動作、忽略用戶互動反饋、各類活動雜亂且孤立的局面,完成把用戶從“訪客”向“忠誠用戶”的身份遷移。
某 4S 店的客戶經理希望能抓住“試駕”這一每日發(fā)生的場景,進行流程體系上的優(yōu)化,不斷提高門店品牌在用戶中的口碑。他既想讓更多的用戶進入“試駕”這一體驗環(huán)節(jié),同時也希望客服人員不再胡子眉毛一把抓,總是用奪命連環(huán) call 嚇退客戶。
于是,該客戶經理借助流程畫布,對預約試駕用戶進行全流程引導跟蹤,力求提高服務效果和滿意度,策略如下:
(1)在用戶預約試駕時間的前一天對用戶進行到店提醒;
(2)如果第二天用戶按時到店,則發(fā)送歡迎短信,以及投訴和維權電話等信息;
(3)如果用戶第二天未按時到店,則推送用戶信息到外呼,由客服人員聯系用戶,了解用戶爽約原因,并進行二次邀約;
(4)對于到店試駕的用戶,于到店后第二天,對用戶進行觸達,結合預約試駕的車輛信息及具體情況,調整話術,引導用戶對服務進行評分;
(5)如果評分大于等于 7 分,則發(fā)送感謝短信。如果評分低于 7 分,則發(fā)送抱歉短信,并通知該用戶預約試駕的經銷商負責人,負責人持續(xù)跟進用戶不滿意的原因。
按照以上流程,關鍵節(jié)點的運營動作都能輕松地被自動觸發(fā),把業(yè)務人員從單一且雜亂的運營活動中解放出來,變成真正指點江山的軍師,不斷為 4S 門店的預約試駕流程增光添彩。
攻略九:引入智能推薦欄,基于用戶閱讀偏好進行定制化內容推薦
某網絡文學平臺最近發(fā)現,平臺用戶在讀完一本書之后,會有大量的用戶流失現象。分析原因有,當用戶讀完一本書之后,如果無法快速找到感興趣到的第二本書、第三本書,用戶就會放棄平臺,而當前的人工推薦集中在固定的 Top N,更新頻率低且無法適應所有用戶的個性化需求。
基于此,該平臺首先梳理了目前產品已有的推薦位,明確應用智能推薦的場景,使推薦目標和推薦基礎規(guī)則更清晰。
然后,結合目前的運營數據分析,先不改動之前的運營位推薦邏輯,而是考慮在書架頂部和書籍章節(jié)尾頁增加兩個新的位置,來嘗試智能推薦。一方面,不改動原有的推薦位而是新增推薦位,在一定程度上更有利于產品的穩(wěn)定性;另一方面,書城位置入口較深,流量規(guī)模遠遠低于書架位置和章節(jié)末尾的流量。
因為推薦算法依賴對用戶行為的計算和預測產出推薦結果,所以該平臺開始著手準備和采集數據,主要包括用戶行為數據、用戶屬性特征、書籍信息三大類,最終實現了基于用戶閱讀偏好的內容推薦,并大大降低了用戶流失。
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攻略十:用戶分群,實現規(guī)則邏輯下的理財產品推薦
理財產品的推薦,可以通過制定分群策略來實現。比如,新客優(yōu)享策略,可以選擇 30 天內首次訪問的新客作為目標人群,向他們展示點擊量較高的新手理財產品,按照點擊量和成交量的加權進行排序展示;
對于老客,則可以推薦下單量高且符合用戶價格偏好的產品進行推薦,按照成交率加權進行排序展示。
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