精准营销的应用场景(解读机器学习实例应用)
精准营销的定义是指在充分了解顾客信息的基础上,针对客户喜好,有针对性地进行产品营销,在掌握一定的顾客信息和市场信息后,将直复营销与数据库营销结合起来的营销新趋势。
在互联网行业,利用用户历史数据和机器学习等大数据技术,精准预测哪些人会成为该产品潜在用户的可能性高并对其进行商品的个性化推荐,以此来提高营销转化率。所以,不管是拉新还是是留存,精准营销都是十分重要的用户维系方式。
精准营销的流程如下图,精准营销是人群+策略+工具产品化三块合作的成功,下面我们来细分看下如何高效的做好精准营销。
一、营销对象
精准营销的第一步,找到目标用户。很多运营伙伴在日常的运营工作中,都会涉及到给用户推短信和push,推送的人群有时候也会没有章法,或者从未思考过整个推送的逻辑。这里我是以目标出发,将用户运营分为了4个阶段,分阶段去维系各阶段的人群,以此完成整个用户运营的线性生态,达到业务目标。
1、拉新
拉新是运营早期很重要的一个命题,贯穿整个产品生命周期,那么以拉新为目标的精准营销该如何实施呢?首先我们要找到新用户,通过铺设商务渠道、市场推广、老带新、甚至一些比较大的平台的某个业务线可以利用平台内的数据资源等,有了这些数据,此时就可以利用现有的老客作为训练样本,建立模型,然后将外部数据灌入模型求得评分,这样就找到了纯新用户中高潜在用户。
2、转化
产品上线后会面临拼死拼活拉进首页内的用户转化率低的情况,一方面我们要思考下是不是产品体验上除了问题,另外一方面,运营可以做的事刺激这部分尽快转化。此处精准营销的原理相同,我们需要找到那群初步表达过对产品感兴趣的用户,如注册未转化、进入首页未转化、多次深度访问页面未转化、领券后未转化、打开过活动页面、报名参与过活动、首单下单后取消、登录页面跳出等多种被定义为用户表达过下单意愿但最终未成功转化的用户,再通过精准营销触达这部分表达过意愿的高潜在用户刺激转化。
3、促活
在完成了一定量新用户的累积后,老用户的留存也需要着重规划起来,每款产品在管理用户时都会搭建用户生命周期模型,那么,这个模型很大程度上可以让我们看清用户的结构是否健康是否可持续发展,同时以成熟用户的成长路径来反推验证如何最快的促进新用户成长为成熟用户。此时,运营需要做的是结合用户生命周期模型不断的促活,促使用户朝着下一个阶段跃进。那么,精准营销模型要做的就是找到用户最可能下单的场景,在最合适的时机刺激他们再次下单,以此提高活跃度。
4、留存
这里的留存主要是流失用户挽回,让其依然留下来继续使用产品。早期流失用户的占比过高反映了产品的体验肯定出了问题,同时需要去分析用户流失的原因,是因为优惠不够多,还是用户体验不佳。
此时需要关注各用户反馈渠道,应用商店评论、投诉页面描述、社交平台负面言论,到了成熟期流失的用户也需要特别的关注,如果一边不断拉新,一边流失又很严重,这样产品的发展是不健康的,未来令人堪忧。流失用户的挽回主要从流失原因入口,如优惠敏感用户下完首单觉得没有更大的优惠就流失了,那么我们可以给用户发高额二购券、三购券、辅助用户按成到达成熟期的转化,同时用户习惯已经被培养,则用户的留存的可能性就很高了,平时我们就在这样一次次的被蒙进了优惠券的圈套。
另外,还有投诉过的用户,订单未被满足的用户,按分别给予不同的挽回策略,流失预警模型判断的流失用户是需要关注其特征,并针对这部分特征采取相对应的运营策略,比如易到用车的流失用户中大部分账户余额用完了,那么这时候就该搞一场轰轰烈烈的充返活动,再次刺激这部分用户回到平台使用产品。最理想的情况是针对这部分人展示大额充返优惠,以完成对其的精准营销。
二、营销场景
针对以上四种目标下的用户进行营销是需要分别结合其使用场景,如纯新用户,可给用户推荐一些新手福利活动,转化用户则在用户最有可能下单的时机去刺激。
例如,下雨天用户正愁着中午怎么吃的时候收到一条高额外卖券,毫不犹豫就下了一单。生命周期内的用户,对产品已轻车熟路,平台对这部分用户的喜好也有所了解,根据用户偏好推荐相似的活动和产品功能,已刺激用户走上铺设好的下一步路径。流失用户挽回可投放大额的优惠券,彰显专属特权的权益,市场类品牌宣传的活动、利用好友关系诱导、卖萌撒娇恶搞自嘲类道歉信
。以上均可以根据具体业务场景发挥运营对用户的维系价值。充分利用业务场景,之前一篇文章《场景化运营: 不可或缺的运营宝地》也提到过的场景化运营,判断用户所处的场景,例如用户夜晚叫快车没有应答,及时给予专车升级且不加价,那么品牌形象瞬间被记住,给用户制造惊喜,远大于用户的期望值,那么口碑传播即可完成,用户忠诚度也得以提高。
三、营销方式
说了那么多如何精准营销,那么问题来了,让运营伙伴们最困扰的问题是发个短信或push都那么费劲,更何况对成百上千种分类用户做不同的运营策略,执行成大难题。所以,精准营销必须解决营销工具产品化,让系统可以自动完成这一系列策略的同时保留运营干预的能力。
首先,我们可以梳理下触达用户的方式有哪些,除了最常规且用的最多的短信和PUSH,还有基于LBS触发、服务号通知、场景触发如天气、温度等、信息条通知如券到期提醒、订单流程页弹窗如京东订单退出时提示是否去意已决、评价后返红包落地页投放。其中部分需要定制化开发一套产品机制,比如今日头条的个性化推荐。
就拿常用的短信和push而言,需要系统自动化提取用户、发券、推消息,对于营销后的用户需要有分层过滤机制,已转化的用户进入下一级路径,未转化的用户进行多次轰炸,顽固用户可能真的不是目标用户没有需求则可以放弃了。