电商：四大场景讲述精细化运营

精细化操作是流量红利结束后的生存法则，是面向ROI和细分策略的系统化操作方案。我们不妨用四组词来定义精细化操作，即量入为出，各取所需，物尽其用，伺机而动。图14组关键词定义精细操作量入为出:无论是操作效果还是交付效果，输出决定我们的投入。A/BTest确保在大规模投资运营活动之前，预测计划的质量。各取所需：根据用户群画像制定差异化操作策略，个性化推荐、个性化推送是常用的操作模式。物尽其用:投资资金和人力后，你所做的比其他事情更有价值吗？比如坑操作，优惠券，效果是否符合预期。伺机而动：一次运营活动不能让100%的用户实现转型，应找到合适的机会进行二次接触，直到其按照运营预期发展。四个场景讲述了精细操作注意事项：以下产品图片来自神策分析。为了避免商业秘密，图片中涉及的数据是虚拟的。场景1：超市小程序用户分析操作超市有一个小程序，他们希望通过小程序实现两个目的：一是提高活动，即根据客户购买记录，准确营销，让客户经常消费；二是提高购买转化率，如离线支付通常需要销售人员手动推荐商品，通过小程序选择商品可以直接看到相关推荐商品，从而提高客户单价。从操作的角度来看，就是通过ROI实现更高效的用户操作，提高用户访问频率和购买转化率。其运营分析主要分为两个步骤：第一步是确定北极星指标。运营团队根据拆解象限图的目的，将北极星指标定义为用户3月份的访问天数和用户的总消费量。利用两个北极星指标建立“用户四象限”，将北极星转化为用户标签，将用户分为高频高价值、低频高价值、高频低价值、低频低价值四组。图2基于北极星指标拆解象限图的第二步，对不同的用户群体采取不同的操作策略，明确操作目标。1.高频高价值:是企业的龙头客户，是研究对象和门店体验邀请对象的重点。2.低频高价值:该群体是潜在的高价值客户，而不是产品的忠实用户。为了建立品牌忠诚度，将品牌忠诚度转化为高频高价，是品牌宣传和交叉营销的重点对象。3.高频低价值:是最大的长尾群体，可以野蛮生长，但同时要做好预警机制。一旦发生大量迁移，应立即进行分析和操作干预。4.低频低价值:不做针对性操作，可以自生自灭。最终效果是在运营预算不变的情况下提高整体运营效果。整体用户活动增加10%，用户消费转化增加5%。此外，企业还可以根据用户的生命周期阶段进行分层操作，提高用户在增长通道中的流动性。图3精细操作流程图场景2：二手奢侈品电子商务的新用户流量运营。当二手奢侈品电子商务运营平台流量时，发现平台流量往往分阶段飙升，新用户流量运营是运营团队的核心运营目标。通过对渠道流量的分析，团队发现70%的新用户主要来自抖音和B站两个渠道。通过对用户群和漏斗的分析，发现抖音渠道的流量转换率和回购率较好；而B站则不是，虽然额外购买较多，但转换较少。图4 数据分析发现，B站渠道购买高，转换低(图片来源:神策分析)图5 数据分析发现，虽然两个渠道在效果上存在很大差异，但B站在流量效果上是一个重要的营销渠道，不能放弃。因此，运营商将重要精力集中在该渠道新流量的运营上。由于哔哩哔哩的渠道 0-17岁用户占37.55%，18-25岁用户占29.96%。因此，运营商判断渠道用户年轻，对奢侈品有需求，但经济购买能力有限。因此，通过内部沟通，平台上增加了快时尚品牌，为B站渠道用户制作了专门的登陆页面。渠道的用户转化率通过完美的内部承接迅速上升。甚至根据用户群的特点，企业也将产品定位从“奢侈品”转变为“时尚产品”，实现了数据驱动业务决策的变化。场景3：使用知识支付企业的优惠券效果评估优惠券是企业精细经营的常用手段。发放理想优惠券的效果是合理的补贴率(小于20%)、用户使用意愿高，销量高，使用方向多样化，效果长期持续，用户活跃，用户购买。由于影响优惠券发放活动效果的因素很多，运营商可以通过该指标系统来评估效果，如图所示。一家知识型付费企业经常向用户发放一些优惠券，经过分析发现“朋友邀请券”使用频率很高。朋友邀请券是由老用户发给朋友的，当朋友成为平台用户时，两人都会得到一张优惠券。然而，尽管该优惠券被高频使用，但转化率非常低，回购率仅为6%，远低于其他优惠券20-30%。通过用户路径分析和用户研究，运营团队发现“朋友邀请券”的发行者主要是KOL，他们会在开设新课程前给学生发放优惠券，以降低课程支付成本。在这种情况下，优惠券用户对平台几乎没有了解，回购率很低是合理的。图8 KOL使用了70%以上的邀请券，运营商不得不暂时关闭该券。那么，如何发放“好友邀请券”呢？运营团队尝试了两种方式:第一种方式:用户购买-提交订单-优惠券-成功支付。这样，优惠券链接是在用户提交订单之前，付款成功，经过小范围试验，发现最终效果不好，因为它极大地干扰了用户的购买过程：用户在付款前看到优惠券，需要转移给朋友，当朋友注册投入使用时，无疑延长了用户的购买时间。第二种方式:用户购买-提交订单-成功支付-优惠券。这样，老用户在付款后会得到优惠券。此时，他们可以共享优惠券。新用户可以在下次购买前注册新用户。因此，既然不会干扰购物过程，也可以督促老用户重新购买。最后，企业选择了第二种方式。数据监控后，优惠券的使用率下降了50%，但回购率和ROI都上升了50%。场景4：顾名思义，电子商务企业坑位的归因是将产品最终收入的功劳分配给转型路径中的不同坑位。坑的核心目的是“流量指导”。当流量流入在线产品（如电子商务、在线教育等）时，运营商需要指导其完成购买任务，以最大化流量价值。坑运行的第一个目标是促进转型。促进转化的因素包括坑设计、曝光、产品体验和材料吸引力。量化指标见下图。图9 某电商运营商希望充分了解各坑位的运营情况，从而找到优化的重点。不难发现，不同坑的贡献是非常不同的。具体发现：1。大型特殊页面导入用户流量高，但转化率相对较低，要么优化页面转化率，要么更合理地将用户流量导入其他页面。2.排名越高，贡献越高，不符合常见规律。坑位前30位的收入贡献仅占50.02%，低于其他常见客户的60-70%，有很大的改善空间。目前，在神策归因分析上线后，在神策分析设置参数后，主页各坑位的运行情况一目了然。通过归因分析，我们还可以对不同的优化点进行深入的钻孔分析，检查每个优化点对应的细分性能，如检查不同的“专项活动”，优化“专项活动”带来的贡献收入。1.通过各种坑点击次数和各种坑点击次数，了解当前产品中流量规模最大的坑类型。用户使用坑位的意愿应通过各种坑位的渗透率进行评估。2.不能简单地从点击次数来分析坑位置的人均点击次数和CTR用户使用坑位置的意愿，因为不同的坑位置由于页面和页面的位置不同而获得不同的曝光。因此，需要使用更科学的CTR进行评估。CTR=坑点击次数/坑曝光次数可以更好地表达用户看到坑后是否愿意尝试或使用。点击率越高，坑位和材料吸引用户的能力越强；人均日常使用次数越高，用户找到目标商品的重要途径就越多。3.归因分析成单贡献分析实际上是一种典型的归因分析，将订单交易归类为不同的坑，分析不同坑带来的贡献，即订单量或订单金额的比例分布。根据归因分析的结果，可以看到不同坑带来的订单量和GMV的绝对数量和比例分布，从而评估坑的订单贡献。比例越大，成单的绝对贡献越高。4.坑贡献原因分析将归因模型中的目标转化为浏览商品详细信息页面、添加购物车、提交订单和支付订单的详细信息，从而获得这些坑在流量着陆、意愿实现、有效订单促进和最终支付各个环节的贡献。在上述过程中，任何一步出现问题都可能导致坑位成单贡献不同，因此要定位问题，提高坑位效果。5.坑内容分析前面分析的所有指标都是对不同类型坑的分析。此外，还可以评估和分析某一类坑的具体内容材料，包括每个icon的点击次数和次数、每个icon的人均点击次数和点击率、每个icon带来的订单量和GMV。6.坑保留和全站保留分析坑的使用，可以了解各种坑的粘度，在一定程度上反映功能的友好性和有效性，是否能给用户带来良好的体验，包括是否能帮助他找到感兴趣的商品。涉及功能点：保留分析、日保留、周保留。以上是电子商务精细化的常见操作场景。精细操作可以帮助企业更好地了解用户、企业的交付效果和用户的销售。