神策数据:2021 「营销云」攻略合集.pdf

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在神策数据近日发布的《营销云价值解读与场景实践》中,将企业营销趋势总结为移动化、数字化和智能化,这是疫情影响之下,企业通过新的营销与服务延长生命力的重要表现,也是5G、大数据、人工智能等新技术快速发展背景下企业营销的派生趋势。

营销云是基于全触点数据构建全域标签体系,助力企业在自营平台、微信生态等全渠道上精准触达用户,自动化营销互动,实时反馈效果,真正实现营销数字化、智能化的平台。

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图 营销云核心功能组件一览

结合神策数据在营销科技领域的实践与洞察,本文将为大家详细介绍营销云的十大核心玩法攻略,一探营销云的奥秘。

攻略一:基于用户标签画像,驱动企业营销决策


用户标签通常是指对用户的某个维度特征的描述,其对企业的营销价值主要表现在用户洞察、数据分析、精细化运营、数据产品应用四方面。营销云平台要能够支持全触点数据采集和打通,ID-Mapping 识别唯一用户,全域标签赋能营销和运营。

某电商平台尝试通过活动营销,提升购买环节的转化率。那么,该如何利用用户标签体系赋能转化率增长呢?

首先,明确业务应用用户画像的三个基础问题:目标人群是谁?目标喜欢什么?怎么执行策略?然后,基于漏斗分析,选择购买环节的流失用户,查看漏斗流失用户群画像,完整了解这部分用户的价值分层、行为偏好、生命周期以及营销偏好标签分布。

接下来,将流失用户画像与付费购买用户画像进行对比,其差别所在就是企业的增长机会点。

最后,该电商平台通过对用户画像的洞察分析,得到了这样的营销方案:通过短信发送带有秒杀提醒关键词的营销信息,选择运动鞋作为活动类目,集中选择 100 元以下商品展示提高浏览量,选择主体用户活跃的时间段推送。

攻略二:借力裂变,为公众号吸引更多私域流量


某在线职业教育公众号的运营者,计划在微信公众号上发起一场裂变活动拉新,当公众号粉丝分享活动海报并成功拉来 3 个新注册的用户,即可获得全套资料大礼包,拉来 10 个新注册用户时,即可获得一节免费课程。

和过去做活动需要研发、设计双重支持不同,现在营销人员可以借助营销云的微信生态相关功能,直接在后台上传海报或在素材库中选择,同时设置展示个性化粉丝昵称和姓名,通过公众号下发给粉丝时,自动生成一张带有可追踪二维码的裂变海报,一个人便可搞定一场万人裂变活动

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图 营销云裂变活动海报配置


攻略三:基于精准营销和服务,提升用户的活跃和留存


随着企业微信能力的不断延展,越来越多的企业开始选择企业微信来沉淀流量、进行营销触达以及促活促留存。然而在实际业务中,没有建立对用户的全面认知,会使得营销人员为用户推送的消息和他的需求相差十万八千里,比如给已婚人士推送婚礼优惠,邀请篮球爱好者参加游泳活动等。

营销云的企业微信客情卡,可通过 ID-Mapping 识别唯一用户,提供全域的用户标签画像。在企业微信侧边栏,导购可轻松查看单个用户的标签及行为序列,精确把握该用户的社会属性(常驻城市、首单时间等)、消费能力(消费次数、金额等)、消费偏好(品类、外形等)、活跃情况(7 天活跃、30 天活跃等)、决策标签(消费能力评级、活动参与积极性、用户生命周期等)等一系列特征,为其量身定制营销活动或者产品服务。例如,在某客户积分快过期的时候,贴心提醒客户兑换礼品截止日期,并推荐其偏好的活动礼品,同时借机向其推送 VIP 商品信息。

从此,营销人员便可以告别消息的盲目发送,减少被用户拉黑或删除的尴尬处境,从而提升用户的活跃和留存。

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图 企业微信客情卡示意


攻略四:巧用弹窗,推动小程序中的流量变现


小程序作为微信生态中承接流量转化的重要构成,需要营销人员重点关注。而小程序轻量级的特征,并不适合做太多复杂的引导内容。弹窗作为一种在线营销服务,能够达到毫秒级响应,抢占用户注意力,快速引导用户达成营销目标。因此,营销人员可以巧用小程序弹窗,促成用户的转化。

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图 小程序弹窗配置界面

尤其是把握 618 和双 11 大促的时机,在营销云后台设置“红包雨”和“天降红包”的小程序弹窗,用于大促活动的预热。针对互动性强的用户,触发“红包雨”弹窗,让用户在一次次的红包点击中,既能获得游戏的快乐,又能获得红包的奖励;针对互动性弱的用户,则直接触发“天降红包”,让用户只需点击一下,便可将红包收入囊中,还可通过配置不同的红包封面、下发金额等,实现个性化红包发放,为大促活动的 GMV 冲刺加码。

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图 左为“红包雨”弹窗,右为“天降红包”弹窗


攻略五:App + Webhook + 短信,解锁跨渠道用户体验升级


营销云能够统一管理 App、Webhook、短信等触达渠道,给用户提供一致性的体验,提升用户满意度,助力业绩增长

某 App 的运营人员为了增加日活,在 App 中设计了“每日签到”的弹窗,除了日常签到送积分,只有根据用户特点和偏好,设置不同的签到激励政策,才能让用户坚持签到。例如,同样是连续签到 7 天的用户,未开通 VIP 的就送 VIP 体验卡,未转化的就送无门槛优惠券,用户粘性显著提升。

与此同时,可以通过 Webhook 发送站内信,给获得 VIP 体验卡的用户,推荐 VIP 专享商品;给获得无门槛优惠券的用户,推荐其屡次浏览加购的商品,引导用户下一步的行为。

针对没有坚持签到的、濒临流失的用户,则进一步采取短信触达,直接根据用户偏好赠送 VIP 体验卡或者无门槛优惠券,促使用户重新回到 App 进行体验和消费,完成濒临流失用户的成功召回。

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图 短信推送的效果展示


攻略六:营销活动 A/B 测试,助力策略的高效验证和迭代


优惠券运营已经成为常见的运营手段之一,相比于花哨的玩法,优惠券背后的营销策略更值得摸索尝试。很多营销人员在策划优惠券活动时,会吐槽“发了这么多券,消费提升并不明显”。其实,优惠券作为营销手段本身并无优劣,系统有效的优惠券发放策略、活动才决定了它是否能发挥最大价值。

某电商平台的营销人员想通过发券提升高价值用户的转化率,却不知道什么样类型的券才能投其所好。此时便可以通过营销云进行 A/B 测试:圈选钻石 VIP 会员为目标用户,分别设置对照组、实验组 1 和实验组 2 ,对应组的发券策略分别是:不触达、无门槛 8 折券及满 300减30 ,最后发现,实验组 1 发放无门槛 8 折券的策略对钻石 VIP 会员效果最好,尝到甜头后,营销人员还可以继续探索针对其他等级会员用户的优惠券触达策略。

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图 营销活动 A/B 测试后台设置

除此之外,文案也是决定用户是否点击的关键要素,哪种文案最吸引平台用户,只凭经验和感觉远远不够,最终还需要从真实数据表现中寻找答案

攻略七:行为触发型营销,自动化实现实时精准触达


根据营销的触发方式,营销云的自动化营销场景分为工作流型营销行为触发型营销两类。其中,工作流型营销受到固化的触发模式影响,与“用户为中心”的营销场景可能存在脱节;行为触发型营销基于用户行为进行触发,形成“人、货、场”三要素之间的有效互动。

某社交电商平台的营销人员希望挖掘裂变 KOC 的活动,以此达到老带新的目的,获取增量用户。初步判定分享商品超过 10 次的用户,有成为裂变 KOC 的潜力,因此针对这类用户触发“分享有礼”的营销活动,通过赠送礼品/优惠券/返利等方式,激励这类有分享潜力的用户继续裂变拉新。这样,既提升了活动的针对性和参与率,又不会过度打扰到没有分享意愿的用户。

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图 行为触发型营销后台配置界面


攻略八:借助流程画布,打造 4s 店试驾场景的个性化用户旅程


营销云的流程画布,能够提供逻辑清晰的流程串联营销策略,自动化传递用户的所需、所想、所要,打造用户生命周期的个性化旅程,实现存量用户的高效增长。

通过“流程画布”功能,能够避免营销人员出现遗失用户关键动作、忽略用户互动反馈、各类活动杂乱且孤立的局面,完成把用户从“访客”向“忠诚用户”的身份迁移

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图 用户全生命周期运营

某 4S 店的客户经理希望能抓住“试驾”这一每日发生的场景,进行流程体系上的优化,不断提高门店品牌在用户中的口碑。他既想让更多的用户进入“试驾”这一体验环节,同时也希望客服人员不再胡子眉毛一把抓,总是用夺命连环 call 吓退客户。

于是,该客户经理借助流程画布,对预约试驾用户进行全流程引导跟踪,力求提高服务效果和满意度,策略如下:

(1)在用户预约试驾时间的前一天对用户进行到店提醒;

(2)如果第二天用户按时到店,则发送欢迎短信,以及投诉和维权电话等信息;

(3)如果用户第二天未按时到店,则推送用户信息到外呼,由客服人员联系用户,了解用户爽约原因,并进行二次邀约;

(4)对于到店试驾的用户,于到店后第二天,对用户进行触达,结合预约试驾的车辆信息及具体情况,调整话术,引导用户对服务进行评分;

(5)如果评分大于等于 7 分,则发送感谢短信。如果评分低于 7 分,则发送抱歉短信,并通知该用户预约试驾的经销商负责人,负责人持续跟进用户不满意的原因。

按照以上流程,关键节点的运营动作都能轻松地被自动触发,把业务人员从单一且杂乱的运营活动中解放出来,变成真正指点江山的军师,不断为 4S 门店的预约试驾流程增光添彩。

攻略九:引入智能推荐栏,基于用户阅读偏好进行定制化内容推荐


某网络文学平台最近发现,平台用户在读完一本书之后,会有大量的用户流失现象。分析原因有,当用户读完一本书之后,如果无法快速找到感兴趣到的第二本书、第三本书,用户就会放弃平台,而当前的人工推荐集中在固定的 Top N,更新频率低且无法适应所有用户的个性化需求。

基于此,该平台首先梳理了目前产品已有的推荐位,明确应用智能推荐的场景,使推荐目标和推荐基础规则更清晰。

然后,结合目前的运营数据分析,先不改动之前的运营位推荐逻辑,而是考虑在书架顶部和书籍章节尾页增加两个新的位置,来尝试智能推荐。一方面,不改动原有的推荐位而是新增推荐位,在一定程度上更有利于产品的稳定性;另一方面,书城位置入口较深,流量规模远远低于书架位置和章节末尾的流量。

因为推荐算法依赖对用户行为的计算和预测产出推荐结果,所以该平台开始着手准备和采集数据,主要包括用户行为数据、用户属性特征、书籍信息三大类,最终实现了基于用户阅读偏好的内容推荐,并大大降低了用户流失。

攻略十:用户分群,实现规则逻辑下的理财产品推荐


理财产品的推荐,可以通过制定分群策略来实现。比如,新客优享策略,可以选择 30 天内首次访问的新客作为目标人群,向他们展示点击量较高的新手理财产品,按照点击量和成交量的加权进行排序展示;

对于老客,则可以推荐下单量高且符合用户价格偏好的产品进行推荐,按照成交率加权进行排序展示。

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