我们是一个电商APP,想完善下用户标签体系,个推智能运营能做吗?

客户经营数字化是企业经营理念的全新升级,从过去“以资源为中心,以流程驱动”升级成“以客户为中心,以数据驱动”。从市场核心逻辑来看,经历了以产品为中心、以流量为中心,以客户为中心的三个阶段,且每个阶段的发展均在一定程度上推动了数字化转型进程。尤其是进入“以客户为中心”的时代,客户的数据化和经营的数字化对于企业来说更为重要,通过实现从生产、采购、渠道、销售、运营等各个场景的客户数字化,打造从客户需求出发的各个场景链接是新时代的典型特征。此外,企业客户经营数字化厂商一直以来致力于将客户经营转化为企业效益,而要真正实现企业数字化能力的提升需要从内外两个维度入手,如何将行业体系沉淀下来,加大技术合作伙伴、业务合作伙伴 、渠道合作伙伴的三重建设,加大数字化能力的普及和落地,将是厂商必须关注的问题。

客户经营数字化范畴界定

打造客户经营数字化闭环,用数据资产驱动企业业务增长

客户经营是商业模式的全面创新,是从产品经营到客户经营的重大转型。客户经营数字化是企业经营理念的全新升级,从过去“以资源为中心,以流程驱动”升级成“以客户为中心,以数据驱动”。“以客户为中心”主要体现在围绕客户全旅程和全生命周期经营,提升客户服务体验;“以数据驱动”则体现在经营过程中通过对客户数据精准洞察和全旅程的数字运营迭代,提升客户服务体验和经营效率。从内容角度看,客户经营数字化相对于传统客户关系管理在前端获客阶段内容更为丰富,比如增加公域广告投放等,与在线Marketing工具比又多了交易、会员和导购等线下数字化工具。从能力角度看,客户经营数字化更加强调客户在整个旅程中的数据资产化,进而构建全域客户数据平台。尤其是增加了CDP、数据中台等新型工具的应用,实现数据的打通和精细化分析,帮助企业大幅提升客户价值和业务价值。

客户经营数字化系统分类及功能

以底层数据和分析平台为支撑,协同应用层提供高价值服务

企业数字化建设从以产品为中心的设计、生产和销售环节的建设延伸到以客户为中心的营销、运营和客户服务体验改进的数字化建设。以产品为中心,以协同和流程为驱动的代表为企业ERP系统;以客户为中心,以数据驱动的代表为客户经营系统。在满足企业经营数字化的过程中,需要提供多维度、不同应用场景的产品体系。在应用层,根据产品功能大致分为销售管理、交易管理、会员管理、广告管理、营销管理等模块。其中销售管理、交易管理、会员管理作为企业从线索获客到最后实现交易转化再到对粘性客户的运营形成完整的闭环体系,叠加广告管理和营销管理可以大幅提升客户满意度和转化率。在底层设施中,数据中台作为具备实时处理数据、提供数据服务平台、标签工厂、推荐平台的产品,和应用层协同帮助企业IT 从“支撑业务”走向“驱动业务”。而在中台之上搭建的客户数据平台和经营分析平台则作为企业重要的底层能力支撑,提供统一的客户画像和数据分析帮助企业实现精准营销,通过“数据驱动”助力企业提升业务价值。

客户经营数字化发展背景

客户为王时代来临,以数据为驱动进行客户全生命周期经营

从市场核心逻辑来看,经历了以产品为中心、以流量为中心,以客户为中心的三个阶段,且每个阶段的发展均在一定程度上推动了数字化转型进程。尤其是进入“以客户为中心”的时代,客户的数据化和经营的数字化对于企业来说更为重要,通过实现从生产、采购、渠道、销售、运营等各个场景的客户数字化,打造从客户需求出发的各个场景链接是新时代的典型特征。此外,经营过程中通过抓住全生命周期客户价值,建立客户数据评估体系,对客户全生命周期进行覆盖、运营,通过提高每一位客户的全生命周期价值来增加销售率和利润率,帮助企业与客户建立紧密联系,进一步扩大企业经营潜力。

客户经营数字化核心价值

优化升级路径,推进智能决策,提高企业竞争力

实现业务增长是企业经营数字化的主要诉求。在企业经营数字化进程中,由于客户经营数字化是服务于业务和客户的最前端,因此客户经营数字化在企业经营数字化中往往处于优先地位。首先,客户经营数字化转型,有效帮助企业优化升级路径。其次,以一套完整体系,打通从数据生产到商业增长的各环节,以数据驱动企业业务。最后,通过将服务重点从产品经营转变为客户经营,帮助企业在存量市场中提高客户粘性,增强企业竞争力。

选型关注要素及核心诉求

核心关注解决方案与业务匹配度,过往成功案例提升客户信任

在企业客户进行经营数字化转型过程中,如何选择适合自己的产品和厂商一直以来都是客户关注的问题。产品和厂商的选择一方面会影响企业后续业务流畅度,不适合的产品将会成为摆设,无法真正运转。另一方面会影响企业的维护成本,主流的技术架构,合理的模块搭配将会使后续产品出错率降低,缩减企业后期运维成本。通常来看,企业客户在选择产品时首要关注的依然是解决方案和公司业务的匹配度,是否能真正解决业务痛点和提升管理层效率,有的企业会通过设置终端客户试点,收集需求反馈来辅助决策。此外,客户经营数字化是一套以客户为中心的闭环体系,厂商全案服务能力可以有效避免客户经营体系分割为多烟囱系统,因此也是选型的重要考量。最后,在产品能够满足需求的基础上会进一步考察厂商的过往成功客户案例及在相关行业的经验积累,结合产品价格进行判断和选择。

客户经营数字化系统的数据驱动模式

打通企业内部全链路数据,多维度数据源驱动企业经营数字化

随着企业数字化意识提升和数字资产的积累,企业的核心驱动力由原来的资产驱动逐渐转向数据驱动。而在数据积累的过程中,企业的数据源也从原来单一的业务数据或者订单数据逐渐向一方、二方、三方等多维度数据源拓展。其中一方数据主要是通过打通企业内部各个部门和渠道的信息系统,消除数据孤岛,进行数据统一化管理。二方数据则是针对具备电商平台的客户所能获取的合作渠道的客户数据,通常需要跟平台对接获取。三方数据则是通过购买获得,比如腾讯、百度、字节跳动等互联网厂商,以及个推等专业的数据服务商。此外,线下数据的获取也将是未来扩充企业经营数字化的重要数据源之一,通过线上线下数据的打通,共同赋能企业经营分析过程,提升数据质量辅助企业决策。

客户经营数字化转型新变化

市场核心逻辑发生变化,企业以客户为中心来提升经营效益

从宏观层面来看,在生产力发展早期阶段,中国是一个资源型社会,具备较大的人口红利优势。但由于生产力与旺盛需求的不平衡,市场盈利多为将生产要素加工为产品的过程。随着整体工业水平提升带来的生产力爆发,供需关系发生变化,开始由原来的以资源作为生产要素生产产品转变为以客户需求为中心的买方模式。从微观来看,消费互联网高速发展为客户经营数字化提供了大量的人才储备,带动企业数字化转型。但随着消费互联网触顶之后,市场呈现出大量人才外溢的情况,这也会导致以客户为中心的互联网理念向传统企业辐射。综合来看,市场结构的变化和消费互联网的见顶都将以客户为中心的精细化运营带动到企业战略高度,未来能够聚集更多黏性客户的企业将具备更大竞争力水平。

从客户场景出发,实现全场景客户数据互通,重构营销流程

地产行业数字化营销策略构建主要以场景为中心,通过整理客户触达场景下客户需求,明确客户需求的共性和特性,进而将传统营销手段与客户全周期经营工具结合,帮助企业以数据为驱动,扭转在供需关系中的被动位置。其中,主要的营销手段包括:1)渠道分销:强化分销业务管控,提升渠道管控效率和风险预判能力;2)行销拓客:提升自拓业务全过程精细化管理水平,实时把控业绩动态,沉淀客户地图,指导拓客优化策略;3)智慧案场:接入IoT智能化设备,实现更多的营销业务在线管理,通过技术手段不断提高在客户运营、人效提升和高效管理方面的整体水平。

覆盖多业态多终端,适应多场景的数据中心,助力企业经营分析

有效的数据经营分析需要可靠的数据平台支持。首先,数据产品体系需要完整,在产品体系构建时,需统一标准,统一语言,统一业务及管理口径,连接从决策到执行,打通企业内部管理到外部业务拓展。其次,数据产品的适用性要广泛。其产品能力可以覆盖地产业务的各环节,将产品和服务的弹性和细粒度不断下沉,既可以匹配不同终端、不同场景、不同业务线特征,构建关键指标。又可以汇总各类海量数据,提供有效分析工具和直观、清晰的数据可视化能力,帮助地产企业实时、全面了解业务现状,并做决策支撑。

行业面临深刻变革期,数字化已成为众多企业的必然选择

在经济新常态的背景下,家居行业的高速发展期宣告结束,过去的粗放发展已经难以持续,行业增速也由高速转向中低速,利润大大下降。在零售端,家居行业也正面临“人、货、场”的全面重构:渠道变革大潮来袭,传统的家居建材卖场面临着客流严重枯竭的现状,同时门店成交率不容乐观。“获客难、客流少、成交难”成为行业内弥漫的普遍焦虑。家居企业若是单纯依靠二三十年以来所积累的经营思维,已经无法跟上时代。因此,面对“大洗牌”,数字化与家居产业不断加速融合,以实现资源优化配置和效率持续升级已经成为了行业的必然选择。家居行业的数字化改造,将助力企业的效率提升、服务能力提升和智能制造转型,真正做到用数字支撑企业决策,奠定企业在行业巨变、经济新常态背景下的硬核实力。

根据家居行业特点制定转型方案,实现企业全方位数字化变革

不同于传统零售行业,家居行业作为特殊的耐消品行业,具备一些行业独有特征:① 没有售后维保等过程,与终端客户联系更弱;② 由于供应链独有的属性因素,企业无法按需定制生产,且生产过程不能轻易停止;③生产过程中涉及化学过程较多,难以通过标准的数字化实现智能制造。因此,企业在进行数字化转型过程中,一方面,领导层要给予足够的重视,即使面对行业特性带来的挑战,也不应放弃数字化转型之路;另一方面,针对落地难的问题,企业可以从战略层面出发,将管理层和业务层结合进行决策,明确选型和业务需求、确定方案以及完善实施后评估体系建设。

客户服务及管理需要紧跟汽车行业数字化趋势加速部署

随着汽车市场进入存量时代,云数智工具陆续引入汽车行业,推动汽车产业加速数字化升级,以寻求新的突破。在新的市场背景下,汽车行业呈现如下特征:1)需求侧:市场进入买方市场,客户个性化、定制化需求提升;2)供给侧:车企更关注精耕细作,通过引入数字化工具,转变营销模式,以增强存量市场客户粘性,提高企业竞争力。当前,汽车行业企业仍以传统的ERP及CRM系统为核心进行业务管理和客户关系管理,但传统信息化工具并不适应流量平台影响力日渐提升,各平台小程序及终端应用程序日渐丰富的市场环境。因此,车企在客户经营领域,需要更能匹配业务需求及行业特征的数字化工具。

消费升级要求数字化营销产品及服务需紧随市场特征变化

数字化在汽车行业的渗透驱动汽车产业多方面的变化。从消费者角度,客户消费模式升级,对汽车产品定制化/个性化需求提升,对售前与售后服务内容也更灵活多样。从车企角度,传统车企更熟悉线下模式,但数字化发展正驱动车企经销/直销/直营混合模式升级,要求车企在销售过程中采用新的技术体系和平台,更好地实现线上、线下协同,传统与创新模式结合。快速变化的市场环境中需求特征的变化,让车企对信息技术从传统的IT服务提出新要求,让IT服务的内容也从仅关注产品和技术,逐步转变为协同业务、运营、技术等综合能力。

匹配汽车行业新四化特征,以数据赋能车企业务创新

汽车行业新四化(电动化、智能化、网联化、共享化)正推动传统车企加速数字化转型,信息技术服务厂商以成为汽车行业的主要参与者。数字化营销工具在汽车行业的应用,主要集中在汽车新零售领域,提供全域营销解决方案、客户全生命周期旅程管理、整车直销解决方案等。自下而上,通过底层坚实的业务中台和数据中台,支撑上层覆盖车企内外部业务、多终端的功能组件。通过完整体系,帮助车企打通公域和私域流量、提升潜在客户挖掘能力、优化购车服务体验、提高成单效率,最终将产品技术能力转化为商业价值创造力。

行业实践——泛零售行业

企业全渠道营销管理诉求增加,数字化赋能支撑企业弯道超车

随着市场环境、消费人群发生变化,数字化时代加速到来,企业经营向客户经营数字化升级的需求也越来越强烈,从供应链后端的生产,到供应链前端的C端经营,各个环节都需要高效、快速地响应市场业务需求及变化。但目前零售市场主要以经销商/分销商为主,以官网和一类电商做市场的试探。我们认为,弯道超车的关键在于C端客户的经营,企业应该建立一套“生产-经销-终端-消费者”的数字化营销平台,进而有效地支撑营销、生产、决策等流程的数据化。

数字化转型需要构建以客户为中心的零售新生态

移动互联网时代加速新零售发展趋势,为满足日益升级的消费需求,对于零售企业来说,实现数字化转型是接轨数字时代的第一步。但在当今“消费者为王”的时代,无论是传统零售,还是新零售,企业数字化转型都需要以客户为中心,通过研究客户需求,对客户有更精准的认识,才能制定更有针对性的策略,从而帮助企业实现精准决策、精准营销、提升其运营效率。企业应该基于“客户数字化+商品数字化+场景数字化”的核心驱动力,构建以客户为中心的零售新生态,推动实现会员管理、私域流量、客户分享和精准营销等数字化策略。

以数字化覆盖全域业务体系,形成数据驱动的业务发展模式

新零售时代的一大特点是使得“人—货—场”关系发生重构,这也为新零售行业的转型带来了四大痛点:1)无法跟客户建立连接,获客留存难;2)对客户缺乏了解,服务体验差;3)缺乏营销手段,客户复购率低;4)缺少数据驱动运营,组织迭代慢。为此,企业通过构建全域数字化运营平台业务体系,实现数字化赋能精准营销,进而覆盖从前端的连接触达到后端的客户运营的一整套消费者旅程,形成以大数据驱动的企业业务发展模式。

客户经营数字化转型建议——企业角度

企业选择客户经营数字化系统需结合行业特性和业务特征

企业在客户经营数字化转型过程中应先进行内部评估,熟悉其所在行业特征及自身业务特性。在选择客户经营数字化系统时,可适度参考友商的建设思路,并与服务提供商具体咨询。具体评估需关注如下内容:1)技术层面:企业当前信息化水平,信息技术工具应用情况。2)业务层面:不同业务部门数字化工具利用率,数字化工具应用需求及痛点。具体实施则需考虑协同性以及实践性:1)自上而下:成立独立的数字化转型负责部门,具体成员包括负责公司战略的高层领导及IT、业务部门的主要负责人,共同协商,共同制定,从而在方向上及策略上统一思路,明确目标。2)自下而上:收集基层业务部门同事的意见反馈,针对具体业务场景需求的共性及痛点,重点制定解决方案。

客户经营数字化转型建议——厂商角度

厂商需兼顾产品能力和服务体验,具备技术优势和行业理解

企业在选择客户经营数字化系统时,首先需要明确自身行业特征及业务需求。通过构建从下至上,从基础要求到能力要求的评估体系,通过产品检验技术能力、通过服务体验交付能力来全面的评估厂商提供的数字化产品。在基础能力上:厂商提供的数字化营销产品需要保证安全性,保证在复杂的业务环境下可以有效保障企业数据安全及客户隐私安全。在能力评估上,产品技术与企业业务的匹配程度、对业务的改善程度、对业务创新的支持性都需要进行谨慎评估。此外,数字化建设不是一蹴而就,在数字化转型过程中,产品提供商对行业的理解力,服务经验,以及对行业未来发展前瞻性的把握,也是企业考察产品能否长期持续适配企业发展的重要因素。

对内提升服务效率和产品创新,对外搭建生态普及数字化建设

企业客户经营数字化厂商一直以来致力于将客户经营转化为企业效益,而要真正实现企业数字化能力的提升需要从内外两个维度入手。对于厂商内部,一方面要在面对差异化需求的状况下提升自身服务效率,从而缩减服务时间和成本。另一方面要与行业深入结合,不同行业业务流程和履约形式差异较大,客户转化分析中的指标和经营分析体系均存在不同,如何将行业体系沉淀下来将是厂商必须关注的问题。对于厂商外部,则需要加大技术合作伙伴、业务合作伙伴、渠道合作伙伴的三重建设,提升订单来源的同时,加大数字化能力的普及和落地。

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简介:【友盟+】,全球领先的第三方全域大数据服务提供商,2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家国内顶尖的大数据公司合并而成。【友盟+】集三家公司优势于一身,通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据,打造全域数据平台。秉承独立第三方的数据服务理念,坚持诚信、公正、客观的数据信仰,为客户提供全业务链数据应用解决方案,包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等,帮助企业实现数据化运营和管理。

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随着流量红利的渐行渐远,APP能去哪里要用户增长?

有些APP选择从超级用户身上要转化;有些APP选择下沉市场获取更多的新流量;有些APP加大用户分享的激励筹码以此换来用户的裂变……但APP运营们的焦虑从未停止过,这些办法能维持增长多久?下一个用户运营的增长点又在哪里呢?

数据调查:大多数APP活跃用户占比仅27.8%

为了了解APP运营们的焦虑,我们对市面上资讯类、视频类、工具类等热门APP用户活跃情况进行大数据分析。分析结果显示,除了某些采用现金奖励进行用户裂变的APP月活用户占存量比例超过50%以外,三大主要类别APP月活用户占存量比例的平均值为27.8%。

换句话说,APP还有超过70%的用户资源还有待开发。

为什么APP不去挖掘这70%的用户价值呢?

在数据洞察的基础上,我们还对部分APP运营做了调研。调研发现,大部分APP因用户画像的能力不足,制约了精细化用户运营的开展。比如:这些APP里约60%老用户的画像偏好不全或失效,同时对新注册不活跃用户偏好又完全未知。也就是说APP们并非不想开采这70%的用户资源,而是他们对这些非活跃用户缺乏了解,且没有好的途径和好的办法去了解。

数据&技术壁垒,APP用户画像体系难以发挥作用

APP想要盘活用户就必须先真正了解用户。因此,用户画像是APP了解用户的重要的途径,也是精细化运营的必备工具。

APP通过用户画像可以发现用户的不同特征,为用户打上不同的标签,再根据标签的组合给用户分组,进而开展分组运营。目前,不少APP都开始关注用户画像的应用,一些大厂在自有用户画像体系的基础上还会借助第三方数据工具进行辅助,目的都是想通过精准的用户画像开展精细化运营。但是,APP想要用户画像足够精准,需要解决的问题还很多。

APP用户画像的优化是一个渐进的过程,需要时间沉淀、数据积累和算法模型精进等多个必备条件。

比如,APP无法准确了解新注册用户的偏好,其本质就在于和用户交互时间不够,依靠用户注册时填写的一些资料又不够精准。APP对于沉默用户的画像不全的问题在于APP对于非活跃用户的数据积累缺乏连续性和稳定性,无法了解用户需求的迁移变化。创业期的APP受到资金和人力上的制约,对于用户画像的开发力度不够,导致用户画像区分度不高,无法发挥作用。这些对于APP来说都不是一蹴而就的事情,也是目前的瓶颈所在。

用户画像创新玩法,盘活剩下70%的用户资源

APP想要解决用户画像精准的问题,一方面需要有耐心,能够持续不断的做好用户画像的迭代与更新;另一方面可以借助第三方数据服务商维度全、连续性好、稳定性强的数据优势,补全自有用户画像的短板,提高用户画像的精准度;最后,还需要结合App运营的使用场景,对自身用户画像的应用做出创新。

通过深入研究,结合使用场景上的痛点,总结了以下几种创新的用户画像应用方法:

用法一:新用户预测模型

APP运营为了做好新用户冷启动时常会用到第三方数据服务,但在使用时会发现第三方数据服务提供的标签与自己的用户标签匹配度很低,无法全量覆盖。

以消费水平标签为例,不同的APP对于用户消费水平标签的定义也不同。团购类APP消费300以上就算高消费人群,而汽车类APP里10万的车型属于低端车型。因此,APP对于第三方数据不能拿来直接使用,最好能够通过双方数据建模,生成与自己标签体系相匹配的定制化标签。

在某资讯类APP案例中,双方通过数据联合建模,输出了完整且定制的新画像标签,经过测试标签预测准确度达70%。在执行冷启动的过程中,该APP通过定制标签为新用户推荐感兴趣的内容,新用户次日留存率提升了18%。

用法二:沉默用户的画像补全

在流量红利枯竭的今天,APP激活一个沉默用户要比拉一个新用户更有价值。这么做不仅能节约增长成本,更有利于APP数据积累的连续性、稳定性,也为APP数据开发与应用提供有价值的数据。

APP要唤醒一个沉默用户,不能简单粗暴把用户找回来,而是需要区分用户流失的内因和外因,对应不同的用户和不同情况,做出不同的运营方法和解决方案。

内因可以从APP内部数据中寻找,但是对于用户沉默的外因则需要借助三方数据的能力,了解用户在沉默期内他们线上行为偏好的变化,圈选需要唤醒的用户。而对于这些需要唤醒的用户,仅仅用他们数日前在APP上留下的数据是不够,还需要结合外部数据,洞察用户需求和兴趣点的迁移变化,通过优选渠道和定制内容,让用户重新活回来。

用法三:自定义用户画像特征

在用户兴趣偏好不断挑战人类想象力的今天,APP对于用户画像精细度与构建成本之间很难找到平衡点。标签太粗,区分度就不够,无法精准定向用户。标签细化,需要更多的数据和更长的时间积累,成本无法控制。在这样两难的情况下,APP运营可以通过第三方数据服务商的数据建模能力,结合自己对于某领域的深入研究,实时创建和更新区分度高的特征,帮助用户画像的优化。

比如,对于篮球爱好者的标签,传统的区分特征是根据用户篮球类应用偏好程度来分。APP如果想要标签更加精准,可以结合用户观看比赛的特定行为,特定的线下场景来自定义特征,产生更精准的用户标签。

总之,移动互联网即将迈入向内增长的时代,APP对精细化运营的要求会越来越高,而用户画像在精细化运营中的助攻作用将会越来越凸显。APP只有做精做好用户画像,才能真正了解、把握住用户的需求,做好产品与服务,实现在转化好30%超级用户的同时,盘活剩余70%的用户资源。

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