数据驱动的理论和实务(数据驱动下的私域战略和应用)
编辑导语:随着市场背景、用户消费习惯等因素的变化,企业如何破除当前用户增长困局的这一需求便尤为突出。在这一背景下,我们可以结合数据分析、精准抓取用户,并进一步提高私域用户体验,从而为用户增长困难的问题提供解决思路。
站在以用户为中心、数据驱动的战略高度上,如何规划企业和品牌的私域运营战略,特别是基于此的数据战略。而真正实现以用户为中心、数据驱动私域战略的成功,最关键的是,能不能让每个人都将传统的流量思维转变为留量思维,将之前的推广思维转变为用户思维。
这是营销从reach走向engage再到experience的过程。
最近几年,企业和品牌无不发现,获取用户是越来越难,比如:
- 不管是CPM/CPA还是oCPM,线上公域流量越来越贵;
- 随着线上业态的迅猛发展,线下门店流量锐减,线下获客也越来越难;
- 花了大价钱,好不容易拉进来,随着用户选择多样性的日益丰富,用户忠诚度越来越低,没多久就流失了;
- 后疫情时代新常态:新冠疫情彻底改变了用户的消费习惯……
所有这些都在说明:跑马圈地拉流量的时代已过,存量精益运营的时代来临。
Why customer-centric model matters?
以亚马逊、孩子王为例。
从曾供职的几家公司来看,都在2013年左右,提出了对应的方法论,去应对即将来临的用户体验时代,比如奥美的DAVE(Data-inspired, Always-on, Value-exchanged Experience),比如Sapient 的Storyscaping (故事场景摩天楼): Stop creating ads Start creating worlds.
大家都相信,以用户为中心,基于客户关系管理(CRM)变革升级的客户体验管理(CXM)会成为未来的确定趋势。中国落成了私域。
以用户为中心、数据驱动的私域战略和运营,是一项CEO工程。
一、以用户为中心的组织重构或整合发现,市场上大部分做的非常成功的私域项目,都是由CEO推动的、基于该战略的组织重构去驱动的。
我们也看到,在很多公司,私域运营是由品牌部门、CRM部门和Trade Marketing部门合作一起运营的。
二、以用户为中心的生意视角驱动——双轴
如果从我们的用户提供给企业和品牌的价值(不止是交易价值)和时间这两个维度来看,在两条轴刻度线上,最大化用户量、单个用户的价值和单个用户与我们保持关系的时间,就能够站在“以用户为中心”的战略高度支点上,无限扩展我们的“单客生意疆域”,也就是用户价值面积。
思维模式上我认为,任何战略在组织中实施,其成功与否,最重要的,是能否真正让组织里的每个个体、他们的思维模式(Mindset),能够转变到与战略相同的方向上。
而要真正实现以用户为中心、数据驱动私域战略的成功,最关键的是,能不能让每个人都将传统的流量思维转变为留量思维,将之前的推广思维转变为用户思维,将CRM的关系思维升级到体验思维。
站在一方私域的角度,做好用户数据的存、盘、用,则将必定成功。
三、接受现实——盘活存量——ID体系——数据地图(比例、偏后端)基于品牌详细的用户体验框架,我们开始从数据贯通的角度,绘制品牌的用户体验数据地图(Brand Consumer Experience Data Map)。
绘制的基本逻辑是在每一个触点上,主要确定两个数据情况:
- 该触点上用户的唯一标识(或者称主键标识)是什么?
- 该触点上,对于用户产生的数据信号(Data Signals)有哪些,数据信号我们可以简单理解为数据点(Data Fields)。
基于第一点,在各个触点上的用户唯一标识们,我们尝试和评估各个触点之间数据贯通的可能性。
在我们做的很多数据地图项目中,国内的现实是,由于各个生态帝国之间的围栏高耸等等原因,尝试直接打通各个生态里触点的用户唯一标识,是几乎不可能的!
但是如前文问题一里给出的解决方案,我们可以通过“业务驱动”的方式,推动用户授权去创造一个“祖ID”,拉通在他各个触点、各个生态上的唯一标识(“子ID”)们,这是在接受现实的情况下,最完美的数字解决方案。
现在,我们以用户为中心,绘制出了基于用户体验框架下的用户数据地图。
我们通过数据的角度,可以看到或者找到,我们的用户都在哪里,或者去哪里找我们的用户;同时,我们也看看到数据在用户旅程各个触点上的流动情况,并且找到了那些需要我们通过业务手段去拉通的数据断点(Data Gaps),数据层面上的用户在哪里(Where)这个问题就解决的差不多了。
在绘制数据地图,打通数据断点的过程中,笔者想分享几个站在私域战略视角上重要的经验:
- 品牌应该尽量让数据地图上,自己拥有的一方数据比例超过地图面积的一半以上,为什么?数据所有权这玩意儿就跟股权一样,大股东说了算。
- 如果从用户周期,比如购买周期的角度来看,如果不能全盘拥有自己用户在所有生态里的数据,品牌应该尽量争取去拥有,用户旅程周期(或者转化漏斗)里各个阶段的偏后端(或底端——lower funnel),比如从用户购买开始的所有数据,应该尽量保留在品牌自己一方的手里。这个也不难理解,核心阶段的数据一定得存在自己手里。
- 品牌需要接受现实,尽量尝试吃透一个生态。在一个生态里,根据生态帝国里的规则,找到生态里增长和生态话语权的平衡点,这个不宜讲的过深,大家自己体会。
我在各个企业的数据咨询和运营项目里都发现,很多企业和品牌,对于每年要驱动多少的财务数字指标非常清楚,但是,却对于每年有多少存量用户和新增用户要去经营,没有特别准确的数字概念。
因此,站在整个“以用户为中心”的数据策略上,首先就要确立,在留存到自己手里(一手的才是相对可靠的)和搞清楚到底有多少用户这两个层面上,用什么样的逻辑来解决。
比如多销售通路和渠道的企业,就需要建立一套,建立用户唯一标识的ID图谱体系,用一个“超级ID”(笔者喜欢称之为“祖ID”)去管理一个真实用户在各个通路和平台上的“平台ID”们(笔者喜欢称之为“子ID”)。
这个主键(Primary Key)离真实用户的标识距离越近,向下覆盖的次主键(Secondary Primary Key)越多,则数字体温越真实,越能真正代表用户,以用户为中心,贯通全局。
那怎么样去构造这个ID图谱体系呢?
在笔者认为,一定要优先使用“业务驱动”的模式流程去建设,而不是一上来,就开始计划如何使用炫酷的技术和数据模型来建设。而大多数企业在尝试做自己的ID图谱体系时,都犯了这个错误,最后导致项目失败。
用一个例子,让大家来感受下为什么这么说。
回到好几年前,各大互联网巨头“All In Mobile”的时候,大部分都是用的“业务驱动”快速打通PC和移动端用户ID统一标识体系。
大家都应该还记得,当时用PC端账号去“联合登录”移动APP端的账号,京东和天猫给大家直接发钱的历史吧。
先不论这样的方式是不是太简单粗暴了(互联网就是这样,野蛮并且茁壮地成长)。大家可以想一想,拼IT和程序员资源,中国有哪个企业可以和这些互联网巨头比?但是即使是这样,这些巨头在拉通自己的PC端和移动端用户ID体系时,依然优先使用了“业务驱动”的模式。
而站在品牌的角度,笔者会比较建议这样的“业务驱动”模式。
如前文提到贝索斯描述的他对于为什么亚马逊要做“以用户为中心”模式的理解,即,如果我们是一个聚会的主人,我们希望提供给聚会客人什么样的体验?
品牌和企业在建设自己的用户唯一标识体系的时候,也可以借鉴这样的思考。
如果我们向用户许诺(promise):一旦用户授权我们更清楚地去认知和标识你的唯一性时,我们才能站在这样的基础上,提供给用户唯一且独特的品牌和产品体验。这样的体验,因为有了用户授权“唯一性”的价值交换(value-exchange)保证,将会是随叫随到(Always-on)的,将会是宾至如归的个性化体验。
只有这样的“以用户为中心”的体验许诺,才能从“业务拉通”的角度,让我们的用户放心地把她在我们的“布达佩斯大饭店”钥匙(主键-Primary Key)交给我们保管。
四、用户价值管理、用户个性化体验、用户洞察和用户旅程1. 用户价值管理
我最好的用户是哪些人?如何奖励他们?
Who are my best customers?……How to reward them?
二八效应具有广泛的普适性,在我们的社会生活是这样,在企业和品牌的用户群体也表现出这样的普适性。
头部20%的用户贡献企业和品牌80%的商业价值。
二八定律,在我做过的很多行业用户价值分析里,都看到了这样的普适性。
肯定会有同学问:快消行业(FMCG)也适用品牌用户的二八原则么?
当然,大家都知道,快消行业是个商品低卷入度(简单说就是购买决策耗费的时间和智力较小)的行业,用户走到货架前,拿上就走。
但是在笔者做过的某个全球快消最大品牌之一的客户案例里,也能看到二八原则的体现。
品牌以用户为中心的私域战略里,最核心的问题就是,这20%的高价值用户(谁是我们最好的客户?),我们知道他们都是谁吗?他们给咱们品牌提供了80%的商业价值,但是在我们的用户花费里,我们又给了他们多少?占比多少?他们有被我们充分地感激(appreciate)和回馈(reward),还是我们在杀熟?
再反过来想一想:第一,我们维护好这头部20%价值的用户,我们大部分的销售就能够得到保障;第二,这些20%的头部价值用户,是不是更容易在我们品牌身上花的更多?
将精力、时间、金钱和好脾气花在爱你的人身上,总没有错的!
2. 如何提升单客价值?
How to grow customer value?
对用户进行价值分级,识别最重要的高价值用户,这点在以用户为中心的私域数据策略里,非常重要。
对用户进行价值分级有很多种方式,比较普遍的,是用金字塔架构去进行分级(Value Pyramid),从下往上,分别根据单个用户的价值量,从低到高排序。比如:低价值用户、中价值用户、高价值用户、VIP钻石用户等等。
基于不同价值的用户,在提升单客价值的方向上,就会有如下问题:
- 怎么去留住我们的VIP钻石用户,不让他们流失?
- 怎样将高价值等级的用户,培养成VIP钻石用户?
- 怎么发展中等价值用户,向上流动?
- 怎样能激活低价值或者沉睡用户的活跃和动力?……
通过用户价值分级,驱动针对不同类型的用户群,进行价值成长的数据应用方式有很多,大家听的比较多的比如:
通过RFM模型切分:
通过聚类分群(Clustering)切分:
购物篮交叉:
买了又买,看了又看:
等等。
2020年是私域业态发展的元年,但是其真实内核,却是以一方用户为中心、数据驱动型的体验管理,数据战略是决定品牌私域建设能站在多高、走的多远的核心关键因素。
跑马圈地拉流量的时代已过,存量精益运营的时代来临。
整理了十大核心问题,十个可以每天用来拷问自己,是否战略性地走在私域运营、特别是以用户为中心运营的正确道路上的问题。
通过回答这些问题,也可以帮助企业和品牌,更好地去整理和规划,自己的私域运营和数字化战略(包括数据策略),以及在这样的战略引导下,可以创造最大化的用户价值、企业价值以及社会价值的方向。
十大核心问题:
- Why : 为什么以用户为中心如此重要?
- How Many : 我手里有多少用户?
- Where : 我的用户都在哪里出现?
- When : 用户体验的关键时刻?
- Who : 我的用户长啥样?
- What : 我的用户需要什么?
- The Focus : 我最好的用户是哪些人?
- How to : 如何提升单客价值?
- Re-examine : 一个用户的真实价值是多少?
- Efficiency : 人工智能的时代,如何让私域用户体验管理更高效?
以用户为中心的品牌私域战略,就是特别要从数据层面、避免品牌对于每个用户的脸盲症。
避免品牌对于用户脸盲症的方式,需要通过建设一套能够针对品牌用户(最好是能细粒度到每个单一用户)的特定用户(数据)描述体系,或者我们称之为品牌定制化的用户标签体系。
自己的用户,还是自己来描摹,最懂得,最真切。
搭建一套“基业长青”的企业一方用户标签体系,是个非常能体现企业数据 业务整合驱动能力的项目。这也是笔者跟团队在搭建标签体系的时候,反复强调的,一条标签规划之前,要反复拷问自己,为什么非要生产这条标签?这条标签可以直接拿去给业务用吗?等等。
好的标签体系,一定是有具体的业务指向、有深刻的业务涵义和有明确目标的业务商业价值的。
五、标签类型:事实标签、规则标签和模型标签一个用户的真实价值是多少?
How much is the real value of one customer?
在一个“去中心化”的世界,每个独立的个体都有真实的用户,都拥有推荐的力量。 ——《超级连接:用户驱动的零售新增长》
计算一个用户的真实价值,主要分三个层次:
- 用户的交易购买价值(transactional value);
- 用户的时间和生命周期价值(lifetime value);
- 用户的社交网络价值(network value)。
私域业态相较于传统业态,尤其在零售领域,最大的区别有三点:
- 流量:传统业态流量多以三方为主,自身并不留存;私域业态主要将流量转成一方控制;
- 终身价值:私域业态可以很好地沿着用户的整个生命周期,在每个重要的节点,发展其商业价值;而传统业态很难做到这点;
- 裂变率,我也喜欢称之为推荐价值:私域业态区别于传统业态,可以很有效地通过在一方的环境下,驱动种子用户发挥自己的社交网络价值(六度空间理论),指数级裂变新用户增长,“星星之火,可以燎原”。当然,如果我们把导购、社群和直播等角色放到裂变链条里,这个推荐价值的计算范围就会很广。总结起来,就是从把1件商品卖给100个用户,到让1个用户买给100件商品,或者让1个人推荐,100个用户来买。
从计算一个用户的真实价值的角度,发现品牌最重要的关键意见顾客(KOC: key opinion leader)是很核心的问题,特别是这些真实的关键传播用户被品牌自己主动招募的KOL/KOC的光芒挡住,隐藏在用户裂变路径里面。
因此,识别用户裂变路径里的这些关键传播节点(关键传播用户),对于我们更好地发掘用户网络价值、扩展用户裂变范围,至关重要。
除了计算归属在单个用户节点下的所有用户关系的数量之外,还可以通过SNA(社交网络分析模型)建模去识别用户裂变关键节点、识别裂变模式以及最重要的,哪些用户拥有特别大的社交网络(裂变)价值。
用户数据平台 Martech / Salestech平台组件 消费终端数据运营管理。
六、AI在营销是下一个重要赛道1. 人工智能的时代,如何让私域用户体验管理更高效?
人工智能的发展,对于人类社会、各行各业的改变是方方面面的,这样的改变前所未有。
我经常跟组里的同学讲,虽然现在数据行业炙手可热,可是随着人工智能的发展,有很多现在天天做的数据处理、数据分析以及数据挖掘的工作,都可以被机器取代,到那时,我们的定位是什么?我们的价值又是什么?
技术和生态的发展,让自动化、智能化技术开始普遍应用于营销领域,特别是以用户为中心、数据驱动的用户体验管理上。
虽然美国营销技术之父Scott Brinker早在2008年就提出了MarTech(营销技术)这个概念,但是营销技术在中国的真正落地到遍地开花,还要归结于私域业态的发展,让营销技术不只是一个飘在空中的战略概念。
2. 私域用户个性化体验的自动化
实际上,在单客价值巨高、购买决策时间巨长、购买决策和影响者巨多的B2B行业,营销自动化应用由来已久,并且应该非常广泛,也产生了很多巨头,比如Salesforce等等。
私域生态的成长,让品牌可以去复用这些在B2B行业已经广泛使用的自动化方法论和应用场景,比如用户旅程自定义设计(Journey Builder)。
3. 私域用户个性化体验的智能化
到2025年,多达95%的用户互动将通过人工智能(AI)技术支持的渠道进行 。——微软
人工智能可以成功地应用于在用户旅程中的任何时刻,提供智能、方便和充分理解用户自身情况的体验。这给了我们重新想象用户体验和端到端的用户旅程的机会,这些体验是集成的、更加个性化的,因此对用户来说更加自然、更加“丝滑”。
人工智能现在普遍应用于用户体验当中,主要有以下三个方面:
- 智能用户服务:比如聊天机器人;比如虚拟助手;
- 个性化体验预测,或基于预测结果提供的个性化体验:智能预测和定制将使用户感觉,每一个产品或品牌体验,都是为他们量身定做的;
- 人工智能驱动的用户体验提升机会发现:使用传统的分析方法和工具,在数十亿次独特的客户旅程中挖掘见解是一个费劲而缓慢的过程。
人工智能驱动的客户旅程分析功能,其强大之处在于,它可以在一个更大、更复杂的数据空间中进行筛选,从而发现更多的商业机会,甚至是我们没有意识到,应该寻找的机会。
因此,我们可以将时间花在对这些见解进行优先级排序上,而不是被海量的底层行为数据暴击。
人工智能驱动的客户旅程分析,可以发现数据中存在的每一个关系(没有明确人工指向)。它可以高精度地预测未来行为的可能性,同时发现用户价值增长的驱动因素和阻碍因素。
总体来讲,企业站在一方私域的角度,做好用户数据的存、盘、用,则将必定成功。
大家共勉之!
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