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基于大数据的会员任务营销,该怎么玩?

会员营销的核心大法就是减少流失率、提升用户忠诚度。消费者通过会员任务,获得有价值的奖励。通过挖掘、刺激用户的兴趣点,培养其忠诚度。

电商已从流量时代到了客户运营时代,外界的变化驱动着每个进场的电商玩家,不得不关注哪些是他们需要重点关注和运营的人群。会员营销则是一种可以刺激消费,促活的方法。一般来说,会员营销首先需要将消费者进行分群标签化,然后再进行相应的营销策略的触达。不过,可以明显的看到的是,电商平台的站外的拉新引流成本极高,所以,站内拉新和维护老用户,成为了重中之重。

我有那么多用户,怎么分群打标签?

每个进入电商网站的消费者都有自己人物画像,包括身份画像和行为画像。他在什么时间浏览或收藏过哪些商品,搜索过什么关键词,点击了哪个按钮,消费过哪些东西,基本上所有消费者的兴趣爱好,消费能力,都可以完美的通过各种标签勾勒出来。通过各种行为数据,可以360度精细化的标记每个消费者。

消费者的生命周期有不同的阶段,从了解到有兴趣,到下单购买,再到重复购买,结合其在网站的动态行为,多种信息的分类聚合,能够生成了一个虚拟的“身份证”。

一般的核心用户可划分为:

兴趣用户:最近N天(天数根据具体业务、品类确定)发生过加购物车或收藏商品行为,且在此期间没有购买或者收藏商品的客户

新客户人群:N年内只成交过一次,且此次成交在最近N天内。

复购人群:买过品牌或店铺内复购率高商品,且该用户仍然处于回购周期。

如果电商产品仍然处于初中级阶段,需要更好的维护那些价值相对较高的高质用户,提高这类用户的忠诚度,毕竟很多用户的价值相对少一些。但往往越高价值的用户所占的比例就越小,我们通过客户综合价值模型建模,甄选出我们需要着力发展的客户。

当然,上述的分析方法还不能有效的用户分群,还需要更高级的模型,去探索更多有效的信息。用RFM模型进行分群,则可以更好的实现精细化运营,定位营销人群,客户关系管理。RFM分别代表:

R:Recency,表示上一次消费时间

F:Frequency ,消费频率

M:Money,表示客户在统计时间内购买的金额

通常,我们会将这3个指标分为8类,其实最多能到125类,不过确实没必要划分的那么详细。

重要价值客户:最近消费时间很近,消费水平高,消费频次高,没毛病的高质用户,重点培养和关注

重要发展客户:最近消费时间很近,消费水平高,消费频次略低些,同样是高质用户,需要重点拉升他的消费频次,提高忠诚度

重要保持客户:最近消费时间很久远,但是消费水平和消费频次都很高,这类客户是曾经的价值用户,需要通过手段保持的客户,提高忠诚度

重要挽留客户:最近消费时间很久远,但是消费水平很高,但是消费频次较低,这类客户是很有可能已经流失

一般价值客户:不详细赘述,度娘吧

一般发展客户:不详细赘述,度娘吧

一般保持客户:不详细赘述,度娘吧

一般挽留客户:不详细赘述,度娘吧

之前亚马逊有个经典的案例:

亚马逊内部发起了人工智能的风暴,内部有个团队专门负责大数据预测,工作内容是评估某个地区,在某个时间点都可能最需要哪些商品。经过一段时间的运算和算法模型的打磨,终于预测到了相应的数据,然后把数据反馈给各地区的仓储人员,他们再去根据数据去配货。并且将货物运送到具体的地点,一旦有客户下单,会及时响应,能够做到30分钟内完成交易。

进行人群细分是非常有必要的,无论你负责的是电商,还是内容产品亦或是IM产品,都可以根据以上的各种模型和方法,进行用户的详细分群,那么在这之后又该做些什么呢?当然是精准营销了,通过人为干预或者人工智能的手段,制定针对不同生命周期的营销策略,目的就是提前知道客户想要什么,预知他的下一步操作。

具体有哪些可以实现的任务

不难发现,越来越多的产品都在重视会员营销和用户培养。各大APP都在接入积分商城,试想通过积分商城来增加用户粘性,例如UC浏览器。在uc的个人中里内,有签到领积分,抽奖等任务,积分可以兑换券,也可以兑换流量,用任务的形式,培养用户习惯,留住用户

会员营销任务不仅限于签到,抽奖还有更多的玩法,结合市面上的竞品,笔者将其归为几类:

引流型任务

引流型任务一般为长期的任务用户能够一直玩下去,一般是随着时间越长,他的奖励会越高。这类型的任务一般用于引导用户参与已有奖励机制的任务形式,主要用于引流,任务完成会有虚拟内容形式奖励,如:一则笑话。

应用场景可以是:

每日签到,如百度贴吧的签到得经验值,京东的签到拿京豆

领取礼包,每日礼包领取

抽奖,用虚拟货币抽奖,一定概率赢取价值更高的商品

通过引流型任务,可以对活动和店铺引流,并结合精准筛选人群后,为业务带来更加优质的核心人群,重点营销。

激励型任务

激励型任务一般为短期的一次性的任务和奖励,该任务用于引导用户完成指定任务,在约定的时间内获得奖励的形式。市面上这类任务的应用场景最多,有真实奖励,如优惠券、实物、商品。

应用场景可以是:

引导用户购买会员,获得奖励,如购买京东会员plus,得京豆和优惠券

引导用户完善资料,获得奖励,获得奖励,例如各个网站的实名资料填写得金币等

引导用户下载app,获得奖励,如前几天的下载KFC APP,得全家桶半价券。

引导用户申请信用卡,获得实物奖励。如申请花旗银行引用卡,可以拿到200元京东E卡

引导用户浏览某活动页,获得优惠券奖励

激励型任务一般为一锥子买卖,通过有吸引力的奖励来吸引用户去做任务,通过这种类型的任务能够给自身带来更好的价值,如用户详细资料,拉新用户等等

分享型任务

分享型任务一般是用于引导用户自传播的分享形式,主要应用于社交媒体化,任务完成会对于任务传播者和带来新用户匹配不同奖励,奖励形式为真实奖励,如京豆、优惠券、商品等

应用场景可以是:

分享商品/活动后,获得奖励

通过分享邀请好友购买会员,完成任务获得奖励,同时好友也会获得奖励

针对单一商品,用户通过任务分享,有多个个朋友点击,则实现商品降价

分享任务依赖于社交媒体,主要为微信,微博等,它是在社交媒体的基础上,从里往外延伸,通过用户本身点对点的传播方式。

如果各个产品需要做相应的任务模块,首先应该明确自己的产品属性和产品定位,再结合用户的特征来做适合自身的个性化任务。还应该明确的是,你要投入多大的预算。无论是实物还是虚拟产品,都需要相应资源支撑。当然,也要注重产品的体验,需要在各自的业务体系内,做相应任务的提示,给用户一个明确的指导,规则需要写清楚,从头到尾的连贯提醒。

用户为什么会去做任务

前文详细的说明了各种各样的任务类型,但并不是说每个任务都会有人去做,都能带来很好的效果。由于每款产品的气质不同,适合他的任务模型也会大相径庭。我们最应考虑的事情是站在用户的角度去思考理解这个问题。深入的了解用户心理,比用户自己还懂他。时时都要明确的是这个任务真实的能给他带来什么好处?是什么能驱动用户去做任务

对奖励价值的认可

从心理学角度,财富、收入或者商品的不断增加是人们获得更多福利或幸福的前提。对一般人来讲,能够拿到更多的收入,赚更多的钱,才能提升他们的幸福指数。钱就是大家认为有价值的东西。同样,如果用户对于任务奖励价值的认可程度越高,那么对它的期待就越高,就会吸引更多的人去通过各自的手段获取奖励。以淘宝的淘气值为例,

淘宝在去年的时候推出了淘气值,它是根据会员近一年来在淘宝,天猫,飞猪以及淘票票上的“购买金额、购买频次、互动和信誉”等行为,而综合算出的会员价值分。淘气值的多少能够反映该用户的信用评级,高级会员可以得到相应的权利。例如,获得一些代金券或者红包。淘宝的产品策略比较人性化,首先明确了淘气值的定义,来源和属性,紧接着,在界面下方又说明了淘气值能够干什么用,在哪里用,例如通过400积分能够得到价值60元的红包,或者是能够兑换全国的流量。它通过其他商品的价值来体现淘气值的价值,让用户感知到淘气值是具有真金白银性质的虚拟货币,能够交易到自己需要的物品。通过对其价值的认可,不知不觉的吸引别人去做相应的任务

带来的影响和意义更重要

蚂蚁森林是支付宝推出,以环境保护为切入点,打造了一款基于社交的公益性质的产品。一年共吸引2.3亿用户,种下1000万棵真树。它率先引入了“碳账户”的概念,通过行走,骑行而减少碳排量,通过在线支付等无纸化生活方式保护大自然不受侵害。它的任务形式比较简单,当天行走的步数可以得到相应的能量值,当天通过在线支付操作也可以或者能量值。每个类型的能量都有成熟期,在第二天七点收取能量。能量越多,树苗越大,等能量积累到一定程度时,就可以在沙漠地区将你养的树苗种植,绿化沙漠。

我们所获得的能量可以看成是通过一些任务而得到的奖励,不过它区别于电商的奖励,是一种偏公益性质的奖励。这类玩法像极了当年人人网和qq空间的开心农场,戏路完全一致。同样是收获果实或者树苗,为什么支付宝能够成功?原因就在于,它抓住了人性,让每个参与进来的用户能够深深的感知到,能够通过力所能及的方式,为社会做出些许贡献,认为是一件非常有意义的事情。

社交以及身份的象征,让人趋之若鹜

如果有一款产品,它可以把你以前很多不怎么联系的朋友,甚至完全不认识的人变的更加亲密,友好,而且你还能从中得到乐趣,你愿意吗?我想,大多数人会愿意的。这款产品就是最近一直霸榜的moba类游戏-王者荣耀。以王者农药为例,他的成功可以归功于,简易的操作,贴心的引导,较快的节奏耳熟能详的英雄以及社交的快捷性。游戏内有每日任务,每周任务,师徒任务,社交任务,战队任务等,能够得到大量的金币和铭文碎片奖励。

这些奖励能够购买合适的英雄角色和5级铭文,铭文越优秀,对战局内英雄的发育越有利,赢得比赛的几率就越大。排位赛如果赢得比赛,就可以提高自己段位。王者荣耀也是基于QQ或微信账户体系开发的游戏,游戏内可以查看好友的段位排名,排名越高,在朋友中的声望就越高。由于以上的因果层层关联,驱使着用户通过做各种任务,得到奖励,然后提升铭文等级,最终升级段位,以达到提升名望的目的。

基于用户群体的任务营销

从上文的叙述,你应该了解了怎么把一箩筐的用户群体,根据各个指标进行分群,也知道了市面上流行的各种任务类型,同时也能够大体明白用户的心理模型。那么接下来,需要把这些东西串联起来并加以利用,就要把这些已经分群的用户进行精准营销和精细化运营。这里我列举部分方向,仅作抛砖,各位有精力再去思索更多的业务方向。

千人千面起初是淘宝率先推出的一个算法,从阿里系海量数据中抓取各种特征数据,通过算法模型模拟出消费者的兴趣偏好,再根据其兴趣推荐对应的商品。同理,会员任务也是根据这个模型,结合消费者消费倾向和消费能力,通过做任务送奖励的形式,实现千人千面。我们结合阿里的模型,来简要的讨论一下。

主要有以下步骤

360度人群分级

用户是用各种特征去标记的,淘宝是根据标签,交易金额/时间/笔数,会员级别,地区等条件进行搜索,从数据库中检索出对应标签的用户list。当然用户分群的方法我们在上述已经说明过,此处就不再赘述了。这里输出的是用户的pin包(账号),你可以通过调节不同的参数,创建各种计划,提取不同维度用户账号,并进行精准营销。

当然,可以使用同样的方法来筛选需要推送不同任务的人群,例如创建一个任务拉新模型:

品类A是拉新品类,品类B示相关性品类

筛选出,在平台上未购买过品类A的所有用户

筛选出,在平台上未购买过品类A但有过收藏,加购,搜索等行为的所有用户

筛选出,在平台上购买过品类A但未支付的所有用户

这些筛选出来的用户群,再起初的时候,先用各种任务形式去使用,(1)(2)(3)的人群推送不同的任务实验,结果比对,直到达到自己满意的结果。有人会问,什么才是满意的结果?这里可以是拉升GMV,打开率,使用率,拉升率等,具体业务,具体分析。

营销方式

人群确定后,还需要选择合适的任务营销方式。首先最应考虑的是做营销的目的,为什么做?提升GMV,提升流量?都可以!还是以上述创建的拉新模型为例,由模型的名称就可以了解到,是为了拉新用户,让新用户来购买。那么只要是在某段时间内,没有购买过品类A的用户,都算作是这个品类的新用户,只要这些客户购买了,我们的KPI就算完成。以一个简单的任务实例做说明,

牛奶品类最近销量降低,老客户的购买仍然在稳定的周期性复购,但新用户却增速缓慢,新用户销售额占比降低。为了获取更多的用户,牛奶品类做了一个拉新模型(上述已说明),通过购买任务的形式,拉升了GMV。

所谓的购买任务,简单来讲就是对高ROI人群投放任务,如向牛奶品类新用户投放,做完任务,拿到奖励。一般来说,购买任务可以这么玩

3个月内,购买牛奶品类10件指定商品,送一件商品或优惠券

3个月内,购买牛奶品类指定商品金额达到XXX,送一件商品或优惠券

3个月内,购买牛奶品类指定商品10次,送一件商品或优惠券

通过购买任务的方式,能够一定程度上达到拉新的目的。

触达方式

筛选出用户包才是万里长征第一步,既然是天选之人,我们必须得去通知他啊,咳咳,去告诉他,你现在被上帝选中了,你是散落在大地上帝的私生子,快去他那里亮出你的身份,这样就可以位列仙班了。那该如何通知他呢?以淘宝为例。

(1)短信通知

淘宝通过内部优质的短信渠道,申请短信资源,再通过算法模型筛选不同标签的用户进行短信营销推送,

并对对触达人群进行全链路的监控,识别哪些人进行回店浏览、加购、收藏及成交。其短信通道限制了发送数量,避免造成体验问题,待创建了短信任务模板,点击发送,就可以进行相应的短信营销了。是不是很简单。。。

(2)定向海报

根据之前设置人群策略,触达不同海报,对不同的人群在店铺首页展示个性的内容(如优惠券、商品图等),并提升访客转化率的目的。定向海报可以能够千人千面,支持定向分发不同人群策略,向不同的人说不同的话。

(3)EDM

EDM营销(Email Direct Marketing)也叫:Email营销、电子邮件营销。是指企业向目标客户发送EDM邮件,建立同目标顾客的沟通渠道,向其直接传达相关信息,用来促进销售的一种营销手段。(来源百度百科)简单的将就是通过发送邮件的方式,给ROI高的用户群体触达。不过,市场上这种方法太过于浮躁,各种垃圾邮件满天飞,也导致这类触达方式的效果并不是很让人满意

(4)媒体

媒体指指消费者跟品牌内容接触的触点。包括:覆盖了以淘宝、天猫、聚划算、口碑为代表的电商消费类媒体;以优酷土豆为代表的视频媒体;以新浪微博、陌陌、钉钉为代表的信息流媒体; 以UC、高德为代表的移动信息流与搜索引擎媒体等。

还要很多很多的触达方式,这里不一一赘述,不过上述方式,能充分利用短信的渠道,也会有很好的效果

最后想说的

上述内容是笔者近期做的相关项目,整理了竞品的数据,为大家提供一些产品思路,如果有什么疑问可以在下方留言交流。

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