他们先讲好处,再举实际事例:
1)积累行业经验
初入两个行业不熟悉的情况下,事例回收是最快速摸清行业基本情况的策略,没有之一。从基本玩法/打法看起,再挖掘深度分析文章,迅速对行业建构初步的了解
2)保持对行业玩法的敏感度,提升网感
他们科学知识星球每个月都有事例回收训练营,通过事例回收训练营去回收行业的各类活动玩法,来保持他们对行业的敏感度。
营运人的标准职业习惯,就是看到好的活动会随手的是截图下来,然后整理成自己的事例回收库。
这么做的价值在于他们需要做活动/写文章/做方案/做策略的时候,首先就能从自己过往的库中进行检索。找出可参考的事例,挖掘他们做的好的地方,在他们基础上进行模仿、微创新,站在巨人肩膀上,可以起到事半功倍的效果
3)创新的能力
顺着第二点讲的,其实可以延展到李叫兽之前撷取的一句话「太阳底下没有新鲜事情,他们所谓的创新,其实只是所有旧事物的元素拆开了,重新组合在一起的产物。」
如果你没法做到先了解市面上现有的做法是怎么样的,你憋半天的方案和玩法可能只是闭门造车,早有人做的比你更好了。
先分析清楚市场上的做法,才更清楚应该怎么结合自己的用户群体需求,去重新设计组合、创造出更适合自己业务模型的的玩法/打法
4)解决问题的能力
回收的能力,可以用另外两个视角来看,其实就是解决问题的能力,通过问题回收、路径回收的方式,找到问题的核心影响因素,然后一一解决。
说完理论,回到他们的实际事例:
在他们进行私域事例操盘初期,经常遇到的两个问题是:GMV 效果不理想,但不知道怎么解决。
围绕问题,他们需要将影响 GMV 产出的因素一一回收出来:
假设你的现状是每月产出 1w 的 GMV,公司给你的新指标是要每月产出 10w 的 GMV。
在抱怨问题不合理之前,他们还是该静下心思考下要怎么去做才能达到目标期望的效果。
他们首先要回收一下GMV是有哪些要素构成的,这时就可以去市面上搜索和 GMV 相关的公式。然后以电商中最常见的事例以常见的一种来回收讲解:
GMV = UV * 转化率 * 客单价 * 购买频次
从 UV 开始进一步拆分:UV由哪些因素组成?分别代表甚么?
很多人可能会用百度上面的 UV (Unique Visitor)理解为独立 IP 访问人数。从这个角度,他们就没甚么可拆的,也不适用于私域中。
但是换个思路做类比,你把它看成用户的网络流量来源,他也是成立的。后续就可以区分出:当前UV增长是存量用户的访问?还是增量用户的访问?是精准用户的访问?还是泛用户的访问?类比后可以回收,回收后就能发现真正的影响因素,找出对应解决方案。
进一步延展例子:现状是 1w 的 GMV 要做到10万,中间空缺的是9万。
假设每 1000 人的购买转化率10%,客单价是 100块钱,单月复购频次是 1 次。这种情况我要提升到 10 万,就会有多种控制变量、单点迭代的策略。
他们这里以购买转化率、客单价、复购频次不变为前提出发,只从网络流量的维度去入手。1000 的 UV,从哪里来的?是存量用户还是增量用户?各自占比多少?
假设我的存量和增量都是 500,他们就进一步围绕存量用户,回收他们的来源。
社会公众号、包裹卡、AI 外呼、线下门店引流,都是存量的来源。把我现在所有存量用户的渠道一一罗列后,会发现社会公众号里面来了300人,包裹卡来了100人,AI电话又来了100人。
继续细拆,社会公众号的300个人从社会公众号哪个位置进来的?菜单栏占比多少?推文banner占比多少?模板消息占比多少?各自的引流转化率是多少?
假设其中推文 banner 的引流率是10%,我想要把它提高到20%,对应的策略和抓手是甚么?是用户阅读路径?还是落地页的文案引导?是引流的诱饵?还是页面设计的重点位置?对应的输出影响的因素和解决方案是甚么?
这样一一盘点出来,找到关键因素,进行AB测试。而面对增量、购买转化率、客单价、复购频次等节点,同样可以这样逐级回收,然后单点击破、逐个优化调整。
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