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BigData時(shí)代-如何利用大數據技術(shù)讓“流量”變成“留量”

2020-04-05 10:44:55 編輯：永諾網(wǎng)絡(luò ) 來(lái)源：本站原創(chuàng )
    互聯(lián)網(wǎng)寒冬之下，流量紅利逐漸消失，獲客成本水漲船高，遍地是流量的時(shí)代一去不返。如何才能突出重圍，實(shí)現用戶(hù)和收入增長(cháng)？這個(gè)過(guò)程中，留存顯得至關(guān)重要。
    一、留存比拉新更重要
    根據哈佛商學(xué)院（HarvardBusinessSchool）一項研究發(fā)現，相比于留存現有用戶(hù)，獲取新客將要耗費5倍至25倍的成本，當用戶(hù)留存率每提升5%，公司的盈利將提升25%-95%！可見(jiàn)，“回頭客”直接影響我們的投資回報。
    這組數據背后表明：用戶(hù)留存的時(shí)間越長(cháng)，產(chǎn)生的價(jià)值也就越大，要想擴大產(chǎn)品的利潤，最好的辦法就是延長(cháng)用戶(hù)生命周期價(jià)值，提高用戶(hù)留存。也就是說(shuō)存量用戶(hù)資源是企業(yè)的沉默資本，如何將這些沉默資本盤(pán)活，激發(fā)再營(yíng)銷(xiāo)及交叉營(yíng)銷(xiāo)活力，是企業(yè)可持續化發(fā)展的重要前提。
    正因為此，越來(lái)越多的產(chǎn)品經(jīng)理、營(yíng)銷(xiāo)人員、運營(yíng)人員都將關(guān)注點(diǎn)轉移到深挖用戶(hù)價(jià)值上，如何提升用戶(hù)留存成為繼拉新之后的又一熱門(mén)話(huà)題。
    然而，很多企業(yè)在實(shí)際的操作過(guò)程中，很難把用戶(hù)留存策略全方位的實(shí)施，且一旦出現用戶(hù)流失的情況，還會(huì )產(chǎn)生多米諾效應，直接影響業(yè)務(wù)發(fā)展和財務(wù)情況。產(chǎn)生這一問(wèn)題的主要原因在于，企業(yè)產(chǎn)生的海量數據讓運營(yíng)人員無(wú)從下手。但伴隨著(zhù)大數據和人工智能的發(fā)展，數據對于用戶(hù)留存的重要性不言而喻，企業(yè)數據怎樣處理、怎樣分析，決定了留存決策的設置和留存效果。
    那么，基于目前大數據在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的應用，企業(yè)如何利用大數據技術(shù)改變傳統營(yíng)銷(xiāo)模式，同時(shí)，通過(guò)大數據驅動(dòng)用戶(hù)運營(yíng)，提升用戶(hù)留存率，挖掘更大的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值。
    二、用戶(hù)留存面臨的三大難題
    上文我們講到海量的數據讓運營(yíng)人員招架不住，由此也給用戶(hù)留存帶來(lái)三大難題：
    1、找不對人
    要提升留存，首先要找到目標用戶(hù)群體，避免因為廣告不匹配導致的流量流失。而在碎片化的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境下，用戶(hù)分散在各個(gè)場(chǎng)景中，企業(yè)主難以在海量群體中精確洞察用戶(hù)，企業(yè)數據資產(chǎn)依舊停留在“數據找人”階段。
    2、講不好故事
    千篇一律的文案推送正在慢慢失效，企業(yè)即使找到精準人群，但如果無(wú)法把握用戶(hù)的個(gè)性化特征，推送相契合的創(chuàng )意性?xún)热?，就無(wú)法提升廣告的吸引力和點(diǎn)擊率，達不到提升留存的目的。
    3、節奏難以把握
    如今，營(yíng)銷(xiāo)滿(mǎn)天飛，用戶(hù)每天都接收來(lái)自多個(gè)渠道的信息轟炸，所以過(guò)度的營(yíng)銷(xiāo)以及不合時(shí)宜的營(yíng)銷(xiāo)都會(huì )造成用戶(hù)的厭煩情緒，一旦誘發(fā)用戶(hù)對產(chǎn)品的負面評價(jià)，他們就會(huì )隨時(shí)離開(kāi)，不利于用戶(hù)留存。既要營(yíng)銷(xiāo)，又要讓用戶(hù)接受，這對企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)來(lái)說(shuō)也是一項巨大的挑戰。
    三、大數據如何破解留存難題
    而現在，大數據解決了用戶(hù)留存的難題，通過(guò)大數據技術(shù)的挖掘與精準分析，建立企業(yè)與用戶(hù)之間的溝通橋梁。
    1、多平臺數據整合，打造企業(yè)數據資產(chǎn)
    放眼當下市場(chǎng)，許多企業(yè)尤其是中小企業(yè)仍然停留在數據手動(dòng)收集，營(yíng)銷(xiāo)決策全靠市場(chǎng)經(jīng)驗的階段，眾多平臺數據分散不集中，數據重復，無(wú)效數據無(wú)法識別清洗，優(yōu)質(zhì)數據也得不到有效識別，導致資源浪費嚴重。
    借助大數據對多平臺數據進(jìn)行有效整合，將所有數據（包括APP、官網(wǎng)、微信、小程序、線(xiàn)上線(xiàn)下活動(dòng)、各類(lèi)表單等）匯集到一個(gè)數據池，形成企業(yè)自己的數據資產(chǎn)，并對數據進(jìn)行清洗，過(guò)濾無(wú)效、重復數據，打破各渠道數據孤島情況，實(shí)現全渠道數據連接。
BigData時(shí)代
    BigData時(shí)代，如何利用大數據技術(shù)讓“流量”變成“留量”？
    圖片來(lái)源：數商云MA
    2、建立標簽&評分體系，精準捕捉客群
    獲得用戶(hù)的第一步你需要了解你的用戶(hù)，最好的方式就是描繪用戶(hù)畫(huà)像，對現有用戶(hù)做特征描述，提煉這一群體的共性，說(shuō)白點(diǎn)就是給用戶(hù)打標簽并建立評分體系，刻畫(huà)360°全面清晰的用戶(hù)畫(huà)像。
    一般用戶(hù)標簽可以分為2大類(lèi)：顯性標簽和隱形標簽。
    顯性標簽主要為用戶(hù)群體可視化的特征描述。如目標用戶(hù)的年齡、性別、職業(yè)、地域、興趣愛(ài)好等特征。具體包含：
    基本信息：性別、年齡、學(xué)歷、婚姻狀況、家庭屬性、所在地等；
    資產(chǎn)屬性：收入情況、風(fēng)險敏感度、價(jià)格敏感度等；
    興趣偏好：吃貨、運動(dòng)、旅游、攝影、教育、愛(ài)美、服飾等。
BigData時(shí)代
    BigData時(shí)代，如何利用大數據技術(shù)讓“流量”變成“留量”？
    圖片來(lái)源：數商云MA
    隱性標簽為內在的深層次的特征描述，包含用戶(hù)的產(chǎn)品使用目的、產(chǎn)品偏好、用戶(hù)需求、產(chǎn)品的使用場(chǎng)景、產(chǎn)品的使用頻次等。
    用戶(hù)行為：登錄次數、登錄時(shí)長(cháng)、瀏覽、注冊、評論、點(diǎn)贊、分享等；
    用戶(hù)消費：固定時(shí)間段的消費金額、消費頻次、首次（末次）消費時(shí)間等。
    用戶(hù)標簽劃分還可以從人、貨、場(chǎng)三個(gè)維度來(lái)進(jìn)行劃分，但具體還要根據你的業(yè)務(wù)需求來(lái)劃分。以電商為例，其標簽體系由以下要素構成：基礎屬性、用戶(hù)屬性、消費特征、互動(dòng)數據、行為數據、消費產(chǎn)品偏好、信息渠道、購買(mǎi)渠道。
    至于如何獲取用戶(hù)信息，如何給用戶(hù)打標簽，這里就不贅述，感興趣的同學(xué)可以參考《都說(shuō)運營(yíng)要精細化，可是你知道如何建立用戶(hù)標簽體系嗎？》這篇文章，里面有詳細的說(shuō)明。
    3、洞察交互關(guān)鍵節點(diǎn)，個(gè)性化內容精準觸達
    有了標簽之后，下一步就要追蹤到用戶(hù)交互的每一個(gè)節點(diǎn)，并針對每一個(gè)關(guān)鍵節點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化的內容觸達。使每一個(gè)用戶(hù)根據你所備注的標簽，收到你不同的信息，實(shí)現精準運營(yíng)。
    我們應該如何判斷用戶(hù)的關(guān)鍵節點(diǎn)呢？可以通過(guò)大數據技術(shù)對用戶(hù)行為進(jìn)行分析，去捕捉用戶(hù)的內容、觸達渠道的喜好情況、甚至是地理位置，自動(dòng)為其推送合適的、相關(guān)的、可能感興趣的內容，將營(yíng)銷(xiāo)變得及時(shí)準確的同時(shí)，進(jìn)一步提升用戶(hù)的企業(yè)認知，最大可能的提高用戶(hù)留存的機率。比如：
    收到產(chǎn)品推送和服務(wù)短信，用戶(hù)的瀏覽情況（點(diǎn)開(kāi)/不點(diǎn)開(kāi)）；
    已下載企業(yè)相關(guān)APP的留存、活躍的用戶(hù)；
    正在尋找你公司相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的用戶(hù)；
    用戶(hù)日常關(guān)注企業(yè)的訪(fǎng)問(wèn)軌跡與內容；
    已有歷史訂單記錄的用戶(hù)；
    愿意向朋友圈推薦你企業(yè)服務(wù)的用戶(hù)；
    主動(dòng)向企業(yè)提出改進(jìn)建議的用戶(hù)。
    運營(yíng)人員對用戶(hù)屬性、行為、訂單，設備屬性的條件疊加、組合后，再執行留存營(yíng)銷(xiāo)策略，如禮品券、現金券等，對目標用戶(hù)進(jìn)行精準化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。
BigData時(shí)代
    BigData時(shí)代，如何利用大數據技術(shù)讓“流量”變成“留量”？
    圖片來(lái)源：數商云MA
    避免頻繁的推送煩擾用戶(hù)，讓用戶(hù)產(chǎn)生抵觸情緒，盡量向對企業(yè)內容有興趣的用戶(hù)發(fā)起互動(dòng)；此外，還應該設置冷卻時(shí)間（2次消息推送的最短時(shí)間間隔）。所以，企業(yè)需要對各個(gè)渠道的推廣效果和用戶(hù)轉化情況都了如指掌，才能策劃出有效轉化的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)觸達用戶(hù)，并提升轉化率。
    4、活動(dòng)激勵，引導用戶(hù)轉化
    美國管理學(xué)家Berelson和Steiner認為：一切內心要爭取的條件、希望、愿望、動(dòng)力都構成了對人的激勵。——它是人類(lèi)活動(dòng)的一種內心狀態(tài)。
    從這一理論可以看出，人們是會(huì )對激勵做出反應的，當收益和成本發(fā)生變化時(shí)，人們的行為也會(huì )發(fā)生變化。所以，運營(yíng)可以借助各種方法激勵用戶(hù)，使其做出符合運營(yíng)預期的行為，比如：活躍、發(fā)帖、互動(dòng)和消費等等。
    設置活動(dòng)激勵體系，一方面是可以引導新用戶(hù)產(chǎn)生關(guān)鍵行為，提高留存率；另一方面也可以衡量每個(gè)用戶(hù)在產(chǎn)品中的成長(cháng)過(guò)程和價(jià)值，便于用戶(hù)精細化運營(yíng)。
    常用方法是通過(guò)搭建用戶(hù)成長(cháng)體系來(lái)提高留存。比如：簽到系統、會(huì )員系統、任務(wù)系統、活動(dòng)系統、積分系統等。
BigData時(shí)代
    BigData時(shí)代，如何利用大數據技術(shù)讓“流量”變成“留量”？
    另外，在活動(dòng)設計上需要注意4點(diǎn)：
    （1）獎勵豐厚和有趣味
    想要吸引用戶(hù)去參與任務(wù)，一般要滿(mǎn)足2個(gè)條件：可預期的收益和趣味性。前者是為了刺激用戶(hù)參與活動(dòng)，后者則是要求活動(dòng)本身有趣、新奇，具有一定的可玩性。
    （2）規則簡(jiǎn)單易懂
    活動(dòng)規則越簡(jiǎn)單越好，要讓用戶(hù)一目了然。因為過(guò)多的層級和過(guò)于復雜的規則，很容易讓用戶(hù)失去耐心和探索的動(dòng)力。
    （3）調整及優(yōu)化
    “水因地而制流,兵因敵而制勝，兵無(wú)常勢,水無(wú)常形。”活動(dòng)是伴隨著(zhù)產(chǎn)品不斷成長(cháng)的，不同階段有不同的側重點(diǎn)，激勵活動(dòng)上線(xiàn)后也要因事態(tài)變化逐步調整和優(yōu)化。
    （4）最后，千萬(wàn)不要為了達到數值而去做激勵，關(guān)鍵要讓用戶(hù)體會(huì )到產(chǎn)品的價(jià)值。
    5、協(xié)同化運營(yíng)，打通全流程營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)
    企業(yè)面臨的挑戰是，管理多渠道的難度越來(lái)越多。當企業(yè)發(fā)現潛在用戶(hù)群體的時(shí)候，不僅需要選擇適合的渠道去觸達用戶(hù)、建立和保持溝通、還要推薦用戶(hù)感興趣的內容與服務(wù)，這令渠道間的協(xié)同變得越來(lái)越復雜。
    所以，全渠道數字化接觸的高效整合管理是最優(yōu)的選擇，例如以SaaS、PaaS等模式提供大數據服務(wù)的平臺，可把APP、微信公眾號、小程序、短信、Web、手機H5等推廣全渠道數據整合，利用內容營(yíng)銷(xiāo)引流，從陌生線(xiàn)索到最終的銷(xiāo)售轉化，形成全流程的營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)。
BigData時(shí)代
    BigData時(shí)代，如何利用大數據技術(shù)讓“流量”變成“留量”？
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    同時(shí)，通過(guò)對數據的分析和預測，對用戶(hù)信息的充分挖掘，高效協(xié)同化運營(yíng)，促進(jìn)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)效能全面進(jìn)階。
BigData時(shí)代
    BigData時(shí)代，如何利用大數據技術(shù)讓“流量”變成“留量”？
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    值得一提的是，實(shí)時(shí)判斷不同渠道、不同方式的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景觸達的有效性，能讓企業(yè)快速、及時(shí)的調整營(yíng)銷(xiāo)策略，提升營(yíng)銷(xiāo)效果。
    當企業(yè)掌握了實(shí)時(shí)互動(dòng)策略執行所產(chǎn)生的成功效果，只要一定時(shí)間周期范圍內不斷重復這一過(guò)程，往往能夠產(chǎn)生非常有效的訂單轉化成果。
    四、總結一下
    綜上，流量為王的時(shí)代已經(jīng)終結，目前已邁入“數據為王”的時(shí)代，過(guò)去單一的營(yíng)銷(xiāo)方式已然失去價(jià)值。
    所以對企業(yè)來(lái)說(shuō)，需要緊跟步伐，積極擁抱數字化轉型。通過(guò)大數據技術(shù)，將原本各渠道的、分散的數據進(jìn)行打通，聚攏，進(jìn)行精細化、更深層次的運營(yíng)，讓“流量”變成“留量”。
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