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提高5倍工作效率,4个事例JalgaonTRAP私域数据挖掘方式

2022-05-20 351 小Q

引爆看法:

私域营运是如前所述文本与使用者交互、信赖亲密关系的营运,因此B2C产品销售的统计数据统计统计数据数学模型并不适用于于私域统计数据挖掘。责任编辑以事例TRAP的形式,撷取私域统计数据挖掘形式。

——引爆品牌私域

品牌化深度营运私域使用者

为企业重塑品牌价值

作者 |Uncle.Q

随着大家对私域营运重视程度的提高,很多品牌已经有意识的建立起独立的私域营运团队,但这些团队的人员大部分情况下都是从原来的B2C产品销售团队抽调过来。

于是在平时的工作中会不自觉的套用回B2C卖货的统计数据统计统计数据数学模型,具体表现为特别重视流量、产品销售额、客单价这些直观统计数据,最后变成以收割变现为导向去指导私域的营运工作,导致社群被做成白菜群,老客被做成淘客。

这是一种比较短视的私域营运模式,不具有可持续发展的生命力,这与私域使用者沉淀为品牌的核心战略资源方向相悖。

如何跳出B2C卖货的固化思维,用统计数据挖掘的手段去修正和优化私域营运工作,让私域使用者源源不断的产生价值,今天我们就通过几个实际事例进行讲解。

1

跳出误区,找对方向

【卖货只是结果,私域重视的是过程,你得关注过程的统计数据】

为什么一开始先讲这个,因为观念必须先扭转过来,做B2C营运的人重视产品销售统计数据很好理解,一个客户在B2C平台上浏览你商品的时间平均也就几十秒,然后就去看竞争对手的商品,你必须短时间内促成交易,否则机会就错过了,因此必须连哄带骗的跟客户闪婚,什么相互了解、循序渐进都是扯淡,要的就是秒杀、限量、前一小时半价。

但是在私域这边刚好反过来,一个新使用者加粉后,你越是急于收割,越是难以奏效,简而言之欲速则不达。

目前我们所对接过的项目中,只有某国字号通讯营运商和一家专门做特卖的网站是每天在社群里面不断的发促销活动,这些都是由于他们比较特殊的业务特点决定的,并不适用于于大部分常规品牌营运方。因此,把统计数据挖掘的重点放在私域营运的过程上,而不是只盯着产品销售额,是一个很中肯的建议。

那么,私域营运过程中有哪些值得关注和需要分析的统计数据呢?我们还是直接拿事例来说话:

事例1:转粉率

首先说一下转粉率,做私域营运,第一步你得先把人加过来吧,转粉率在这里就很重要,牵涉到你对已有渠道使用者的利用率,这个指标很多人都会去统计统计数据,但是却做不了分析,或者做出的分析非常浮于表面统计数据。

我们经常看到不少品牌方做的加粉日报表统计统计数据的是:今天加粉率4%,昨天5%,下跌幅度20%,说不出为什么下跌,也不知道如何改进。

这就是一个没有灵魂的统计数据统计统计数据,要利用统计数据做出分析,则需要对同个统计数据指标变换不同的参数,作出不同维度的统计统计数据,然后进行比较,找到更优的一种加粉方案,这就解决了如何改进的问题。

以国内某知名洗发水项目为例,引爆的营运团队在进行统计数据统计统计数据时,会统计统计数据不同的加粉话术,这就是拆分参数的一种形式,把每种主动加粉的验证申请话术加粉率做一个对比。

就很容易发现其中存在的问题,很明显第二种话术的平均加粉率要大幅低于第一种,这样就找到了提高加粉率的方向,立刻把平均加粉率从2-3%提高至4-6%,在加粉量大的时候,多出的粉丝数量相当可观。

事例2:进群率

人加过来之后怎么办?一般来说,做企业微信的私域营运,更偏向于把客户引导进群,因为企业微信的朋友圈是有很大限制的,每天只能向使用者推送一条,这样就没法承载太多的信息,而且很容易被其他好友发出的朋友圈文本给淹没,难以触达使用者。

而粉丝群能够实现多次触达的同时,还可以利用群里水军的配合炒热气氛,引导交互,除了某些容易产生负面评价或者因人定价的产品不适合建群,其他大部分情况下都建议先引导使用者进群再进行变现。

还是拿统计数据说话:

这是一个食品项目的年货节大礼包活动统计数据,由于项目成立的时间不长,还有不少新加过来的粉丝尚未进群,因此活动采用了两种不同的触达形式,对已经加群的粉丝通过群公告+群话题的形式进行活动宣传,而对未进群粉丝则通过企微自带的群发功能进行活动通知。

最后分别统计统计数据这两种形式的活动效果统计数据,可以很容易发现引导加群的好处。当然这是个新开始的项目,进群率也不高,不过通过上面的分析已经可以说明问题,进群率确实是一个营运过程中非常值得关注的统计数据,只要这个统计数据不低,后面变现的结果就不会太差。

事例3:使用者活跃度

很多人不明白使用者活跃度要统计统计数据哪些统计数据,甚至都不怎么关注活跃度这个统计数据,其实这个统计数据就有点像B2C营运指标中的收藏、加购、问大家、页面停留时间、页面访问深度等多个指标综合起来,代表了一个访客对这个商品以及店铺感兴趣的程度。

虽然它不直接产生产品销售,但是却又实实在在的跟产品销售有很大关联,在私域领域,使用者活跃度也是这么一个看似不产生产品销售但又非常影响营销活动效果的指标。

那为什么说使用者活跃度是多个指标的综合?因为我们在实际的统计数据统计统计数据分析工作中,这个指标是被拆分成很多子项目的,而且并没有一个统一的标准去界定活跃度具体包含哪些指标,这里引爆营运团队给到大家一个参考:

话不多说,上事例:

这里我们分析的是一个新成立的群,跟踪它的私聊、群聊的人数和消息数,以及进群人数、打卡人数、晒图人数、群话题交互人数、使用者打卡次数分布、积分分布这些指标。

因为活跃度广义上来说是一个比较综合的指标,它关注的是跟使用者的交互程度,因此统计统计数据这些统计数据的就可以从多个维度了解使用者跟社群、活动的交互情况。

而且这些指标都是跟使用者对品牌和商品的好感、信赖呈正向相关的亲密关系,那么这个群是否已经养熟,是否可以开始变现以及发展裂变,一目了然。

2

转变思维,转换角度

【要从货品的统计数据营运转到对人品的统计数据营运】

这里再给出我们的第二个看法,也是原来做B2C营运的人经常会走进的怪圈,一般B2C的业务大都按品类划分,核心还是零售卖货的思路,就是产品销售额=流量 X 转化率 X 客单价

不同品类营运主要的差异在于产品的属性,而操盘形式大同小异,但是在私域这边,货品的营运是次要的,关注的是对人的营运。

为什么这么说?举个简单的例子,按货品营运的逻辑,关注的统计数据指标一般是产品销售量、流量、订单量、库存、毛利率、推广占比这些,但是这些对帮助你做好私域其实没多大帮助,如果你转变视角,把关注的指标放到跟人相关的维度上,就会发现一片新大陆。

拿使用者画像来说,相信大部分B2C营运也会做使用者画像,一般采用的是什么统计数据呢?不外乎:性别、年龄、职业、收入水平、消费偏好、月网购次数、平均客单价、最近收藏加购的商品这些,不是说这些统计数据没用,对商品零售来说是非常有用的,但知道了这些,只能算入门。

一个有灵魂的私域使用者画像是怎么做的呢?老规矩,摆事例:

我们在某个玛咖酒新项目的使用者加粉福利流程中增加了一个使用者调研的环节,填调查问卷福利翻倍,这样就会有一些使用者参与到问卷调查当中,然后通过软件把使用者选择的答案作为标签进行自动打标,就可以得到一个很清晰的使用者画像:

然后我们又把一部分复购的老客户做了定向调研,发现这部分复购使用者的画像是这样的:

两个不同维度的使用者一对比,就可以找到一些差异点和共同点,这时候分析结果就很有参考价值了:

例如分析差异:复购使用者使用华为手机的占比非常高,而未复购使用者里面则是苹果略高,像巨量引擎这种投放引流平台是可以把手机品牌作为投放的定向条件,那么我们在后面进行投放的时候是不是就可以增加一个华为手机的条件去提高使用者的精准度?以此类推。

再说分析共同点:都是平时只在朋友圈进行撷取的已婚男士,还基本都是在超市买酒,那么我们给到品牌方的吸粉策略就已经出来了——在超市安排一个美女导购员,引导加粉并拍照撷取朋友圈,立刻加送赠品小酒一支。

那么我们都调研了哪些统计数据呢?大家可以参考下面的设计思路:

这些统计数据如何使用?我们后面可以专门另开一篇文章告诉大家。

有兴趣的朋友也可以参加引爆私域的训练营,我们手上还有大量的相关事例会在训练营期间由各个项目的操盘人员进行撷取,都是实战经验,干货满满!相信经过训练营的帮助,大家也可以做出真正有灵魂的统计数据挖掘:

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做到真正有灵魂

的统计数据挖掘

为什么选择引爆

业界翘楚:如前所述企业微信完整落地品牌私域营运的公司

值得信赖:服务知名品牌中国移动、中国电信、阿道夫、舒客、海尔母婴、无穷、港荣、天草等100+品牌

粉丝庞大:全盘营运3000W+粉丝量

言传身教:3天2晚培训+实战,手把手带领学员掌握私域营运技能

课前福利:7天线上140min私域营销增长变现课,带你提前熟悉私域

课后跟进:助教一对一进行在线辅导及跟进学习进度30天,确保学后无忧

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