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四大步驟手把手教你做數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)營銷

 2019-07-19 16:08  來源: TalkingData   我來投稿 撤稿糾錯

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隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,越來越多的行業(yè)都在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域逐漸摸索到適合自己的運營與傳播方式,金融行業(yè)也在逐步調(diào)整自身的營銷戰(zhàn)略。傳統(tǒng)的粗放式營銷模式缺乏場景化和針對性,不僅浪費成本,也會增加對用戶的打擾。尤其信用卡客戶,不當(dāng)?shù)臓I銷策略甚至?xí)鹂蛻舴锤小a槍I(yè)務(wù)和活動信息,投其所好的精準(zhǔn)營銷,才能受到用戶的青睞。

精準(zhǔn)營銷的核心方法是對數(shù)據(jù)的分析洞察。通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析,精準(zhǔn)定位目標(biāo)用戶群、在哪里、做過什么、想要什么。對客戶有了全方位的了解之后,才能制定差異化、個性化的營銷手段。

通過精準(zhǔn)營銷,可以提升獲客質(zhì)量?;诟鱾€環(huán)節(jié)的效果分析,反向指導(dǎo)用戶篩選、模型優(yōu)化、預(yù)算分配、資源采購、活動設(shè)計、渠道使用、觸點優(yōu)化等。在有限資源的情況下,可實現(xiàn)最大化客戶轉(zhuǎn)化,主動避開粗放式營銷帶來的羊毛黨客戶群。通過精準(zhǔn)營銷,還可以提升用戶的活躍留存,提升業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化和提高營收,促進產(chǎn)品功能的迭代優(yōu)化,實現(xiàn)用戶生命周期價值的最大化。

如何尋找用戶:收集數(shù)據(jù)-搭建用戶全維度指標(biāo)體系-用戶分層-用戶分群-用戶行為預(yù)測模型

如何執(zhí)行營銷:精準(zhǔn)客群-適宜渠道-恰當(dāng)時機-差異化內(nèi)容-合適形式

如何評估效果:目標(biāo)導(dǎo)向評估效果-超鏈接添加UTM參數(shù)

如何打造閉環(huán):營銷效果分析-指導(dǎo)下一輪精準(zhǔn)營銷

一、尋找用戶

在進行用戶分群之前,首先要進行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整合、建立用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,常見呈現(xiàn)形式是搭建用戶層級寬表。這一環(huán)節(jié),在數(shù)據(jù)存儲環(huán)境支持的情況下需要豐富底層數(shù)據(jù),因后面的應(yīng)用場景都需要依托于上述數(shù)據(jù)進行計算、分析、建模。所以在搭建用戶層級寬表時需要考慮更全面,也需要在應(yīng)用的過程中不斷進行豐富和迭代。

根據(jù)前述底層數(shù)據(jù),集成了一份龐大的用戶層級寬表。進而,我們需要把用戶標(biāo)簽更為具象化,進行用戶分群,為精準(zhǔn)營銷提供客群篩選??梢酝ㄟ^以下三個步驟進行用戶分群:用戶分層、用戶分群、用戶價值分群模型。

1、用戶分層

分層維度沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),可以按照 App 產(chǎn)品用戶旅程 AARRR 為分層邏輯,也可以按照信用卡辦卡、分期等核心業(yè)務(wù)流程為分層邏輯。如下圖示例:

舉例:在信用卡 App 營銷過程中,基于信用卡用戶生命周期的分層,可對應(yīng)營銷的內(nèi)容。

2、用戶分群

用戶分群是精細化運營的核心,它是基于用戶分層的基礎(chǔ)上,從每一層級用戶的橫向再細分,篩選出共性用戶群體。

通常根據(jù)以下幾類數(shù)據(jù)再進行細分:

一方數(shù)據(jù) - 企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù);二方數(shù)據(jù) - 廣告投放數(shù)據(jù);三方數(shù)據(jù) - 行業(yè)數(shù)據(jù)、第三方標(biāo)簽、POI 數(shù)據(jù)、黑白名單等。

在信用卡行業(yè)實際運營過程中,一方數(shù)據(jù)易獲取且準(zhǔn)確度、關(guān)聯(lián)度高,使用率較高。最常使用的數(shù)據(jù)有:人口屬性、積分數(shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)、App 行為數(shù)據(jù)、營銷響應(yīng)數(shù)據(jù)等。App 用戶行為數(shù)據(jù)也有很大價值,分析用戶的行為數(shù)據(jù),幫助設(shè)計和完善 App 產(chǎn)品;分析用戶的潛在行為數(shù)據(jù),幫助建立模型挖掘,找到營銷方向。

信用卡 App 行為數(shù)據(jù),主要關(guān)注是否綁卡、是否使用激活、積分兌換,實現(xiàn)其自助渠道緩解人工渠道服務(wù)壓力的價值。以及用戶在 App 上是否進行了消費、分期、申卡等對信用卡主要指標(biāo)貢獻度較高的操作。App 行為數(shù)據(jù)的核心維度分別是時間、頻次、結(jié)果:

時間指某特定行為發(fā)生時間及持續(xù)時間,頻次指發(fā)生某特定行為的次數(shù)和趨勢,結(jié)果是指是否完成體驗或交易。不同客群會呈現(xiàn)不一樣的特征,可基于業(yè)務(wù)需求和行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,進行場景化行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽的搭建。

在一方標(biāo)簽數(shù)據(jù)建立不完善的情況下,為了在營銷過程中為進一步提高精準(zhǔn)度和營銷效果,通常會引入三方數(shù)據(jù)進行補充。例如,在營銷資源與用戶進行匹配的環(huán)節(jié),為了確認用戶偏好,可引入三方的標(biāo)簽數(shù)據(jù),針對不同群體分別匹配不同獎勵的營銷資源。以及,當(dāng)涉及到適用商戶的電子券,在營銷過程中可引入三方的 POI 數(shù)據(jù),匹配更精準(zhǔn)的用戶群。

基于以上多方數(shù)據(jù),結(jié)合常見業(yè)務(wù)和活動,在用戶分層的基礎(chǔ)上,運用機器學(xué)習(xí)聚類模型、RFM模型等對信用卡存量客戶畫像進行多維度分析,如拆分為:分期、跨境、積分、優(yōu)惠券、還款、額度等多類客群,便于營銷資源調(diào)配及客群精準(zhǔn)營銷。

3、用戶行為預(yù)測模型

充分利用前期精準(zhǔn)營銷結(jié)果數(shù)據(jù)、活動參與數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等,以此為種子,結(jié)合用戶標(biāo)簽,借助有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測用戶行為,建立 A/B test 對比傳統(tǒng)營銷方式與機器學(xué)習(xí)預(yù)測效果,并根據(jù)實驗結(jié)果不斷迭代優(yōu)化模型,提高客群精準(zhǔn)度及精準(zhǔn)營銷響應(yīng)率。

舉例:某商業(yè)銀行用戶十一假期后分期預(yù)測模型。

二、執(zhí)行精準(zhǔn)營銷

經(jīng)過上一輪的客群分析之后,篩選出精準(zhǔn)客群,為執(zhí)行營銷奠定了基礎(chǔ)。再進一步選擇推送渠道,在適當(dāng)?shù)臅r機,將合適的內(nèi)容推送出去。下圖是營銷流程的簡單示例:

在信用卡 App 營銷過程中,營銷資源不僅指獎勵利益,App 功能也可作為營銷抓手。在這個過程中,同一特征客群,可能感興趣的資源有多個;而同一營銷內(nèi)容,也可能有多組不同特征客群感興趣。不同客群與不同營銷內(nèi)容之間,可進行交叉營銷。

以跨境消費客群為例,可營銷的內(nèi)容有:跨境消費返現(xiàn)、跨境消費送積分、積分兌換送里程、貴賓出行專區(qū)體驗等。而以跨境消費送積分活動為例,可營銷的客群有:跨境消費客群、商旅卡客群、積分兌換客群等。

在執(zhí)行營銷之前,可結(jié)合信用卡營銷資源規(guī)劃表、App 功能上線規(guī)劃表、時事熱點、公關(guān)日歷表等,做年度、月度營銷的精準(zhǔn)營銷計劃表。

值得一提的是,A/B 測試是執(zhí)行精準(zhǔn)營銷過程中的常用策略。不管是客群、資源、渠道、發(fā)送時機,除了基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)分析出的規(guī)律以外,還可以通過 A/B 測試進行驗證。經(jīng)過幾輪驗證之后,探索出最合適的組合方式,多次驗證結(jié)果均理想的情況下,便可設(shè)置為自動化的常態(tài)化營銷模式。

例如:針對跨行還款功能,數(shù)據(jù)研究結(jié)果顯示是還款日前幾天 App 注冊率高。為進一步驗證和確切條件,其他篩選條件一致且樣本量控制一致的情況下,進行距離還款日不同天數(shù)的發(fā)送,結(jié)果是還款日前5天響應(yīng)率最高。針對該結(jié)果,可再多做幾輪測試,如結(jié)果仍能夠不斷得到驗證,則該結(jié)果成立,可設(shè)定自動化短信,長期觸達。

三、評估營銷效果

1、目標(biāo)導(dǎo)向的歸因分析

每次進行精準(zhǔn)營銷,都有個業(yè)務(wù)目標(biāo)。因此,分析營銷效果需基于不同的目標(biāo)導(dǎo)向。若目標(biāo)是促注冊 App,那就需要明確注冊客戶來源及精準(zhǔn)營銷帶動注冊客戶的比例。目標(biāo)是促 App 分期業(yè)務(wù)辦理,那就需要明確營銷及響應(yīng)周期內(nèi)營銷帶動與非營銷帶動的比例。

舉例,在促信用卡 App 注冊的精準(zhǔn)營銷過程中,在數(shù)據(jù)收集不完善的時候,可進行基礎(chǔ)維度的監(jiān)測數(shù)據(jù):安排發(fā)送量-注冊量-綁卡量-參與活動或辦理業(yè)務(wù)量。

可進行全流程維度的監(jiān)測數(shù)據(jù)有:安排發(fā)送量-成功發(fā)送量-短鏈訪問量-應(yīng)用商店訪問量-安裝量-注冊量-綁卡量-參與活動或辦理業(yè)務(wù)量。

全流程各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)監(jiān)控更精準(zhǔn),前提是需完成埋點和數(shù)據(jù)收集。這期間,整條路徑用戶信息數(shù)據(jù)的打通是個關(guān)鍵工作。通過移動廣告效果監(jiān)測平臺 Ad Tracking,基于終端信息、環(huán)境信息生成點擊數(shù)據(jù)、激活時設(shè)備數(shù)據(jù),即可實現(xiàn)應(yīng)用安裝前后用戶信息匹配。

監(jiān)控周期可設(shè)定為7或14天,不同營銷活動的各個批次之間采用統(tǒng)一口徑即可對比營銷效果。依據(jù)經(jīng)驗,通常注冊響應(yīng)率不到1%的營銷活動,需要再反向從營銷資源、渠道、客群、時機、觸點進行調(diào)優(yōu)。

2、渠道效果監(jiān)控

精準(zhǔn)營銷附加的超鏈接,可添加 UTM 參數(shù),通過埋點追蹤 UTM 訪問數(shù)據(jù)。UTM 常用的參數(shù)有:渠道、媒介、名稱、內(nèi)容、關(guān)鍵字。

通過這5個可添加到鏈接中的參數(shù),即可通過細分層級,明確用戶是從哪一個渠道、媒介(微信/短信/EDM等)、名稱、內(nèi)容、關(guān)鍵字過來的。通過不同渠道的訪問-下載-注冊-參與/付費數(shù)據(jù),可分析不同渠道的質(zhì)量。通過名稱、內(nèi)容、關(guān)鍵字,可分析出客戶對哪類活動感興趣,這部分數(shù)據(jù)也是用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的重要來源之一。

下圖為基礎(chǔ)的渠道監(jiān)控表:

四、搭建營銷閉環(huán)

在精準(zhǔn)營銷過程中,從最初的篩選精準(zhǔn)客群,到選擇適宜渠道、恰當(dāng)時機、差異化內(nèi)容、合適形式進行投放,再到最后的營銷效果監(jiān)測,數(shù)據(jù)分析是貫穿始終的基礎(chǔ)工作。

精準(zhǔn)營銷需實現(xiàn)如上圖所示的營銷閉環(huán)。對精準(zhǔn)營銷效果進行復(fù)盤分析,可指導(dǎo)下一輪的精準(zhǔn)營銷。這對客群標(biāo)簽沉淀、客群模型調(diào)優(yōu)、營銷方案迭代、App產(chǎn)品迭代優(yōu)化、渠道拓展及觸點優(yōu)化、發(fā)送時機選擇、標(biāo)準(zhǔn)的自動化營銷體系的逐步建設(shè),都起著至關(guān)重要的作用。

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