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线上消费的普及使得电商行业新服务形态快速成长起来,据数据显示,2020年前三季度的电商促销呈多频化发展态势,实物商品的线上零售额同比增速达15.3%,占社会消费品零售总额的比重为24.3%。
目前我国互联网的渗透率已接近饱和状态,随着互联网人口红利殆尽,电商销售增速也呈放缓趋势,进入了存量争夺的竞争阶段。
在这样的流量瓶颈之下,传统电商的自然增量驱缓,获客成本的持续攀升推动着电商行业开拓新领域、低成本流量入口的进程。
面对这种现状,电商行业的探索方向也逐渐向如何量化营销结构成本、预算侧重的倾斜重点等能量化营销ROI的趋向靠拢。
一、甄别无效流量
电商广告投放互联网广告平台难以避免因广告作弊、虚假流量等产生无效流量,数据显示仅2018年上半年,数字广告投放中所产生的无效流量占比就高达28.9%。
这也意味着近三分之一的数字广告费用被无端浪费,用户并未完成转化的刷量行为无疑是直接损害了广告主的直接收益。
电商企业甄别无效流量可以深度分析广告监测、网站分析等测量数据,可以选择对接第三方的数据追踪系统,通过可视化的广告投放数据监控异常流量,深入排查用户异常行为,甄别排除掉无效流量。
1、异常的曝光时间
正常的内容浏览需要一定的时间进行信息识别,假如用户在从打开网页、点击广告、跳转链接到广告落地页的系列行为节点上行云流水、无任何停顿地完成,则缺乏正常打开和浏览广告的合理性。
2、异常的触媒端分布
用户在浏览广告的时候所使用的媒体渠道存在可观察的合理性,如果有大体量用户都使用的是低版本的浏览器触发广告,则可以判定这部分为无效流量。
3、异常的触发时间
大多数用户的浏览时间都存在一个合理的时间段,如果低频浏览时段出现高频次的点击行为则比较不合理,比如在深夜出现的大量浏览。
4、异常的地域分布
数字广告的投放是全网性质的,所以浏览用户地域应该呈碎片化分布,当同一个城市产生严重比例失衡的广告流量,则可能是刷量行为。
5、异常的行为轨迹
用户的浏览习惯存在自上而下、层层递进的阅读合理性,比如异常现象体现在打开广告页面后省略了中间环节,直接拖动至最底部便完成了整个浏览行为。
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对于无效流量的及时甄别,能避免投入过多的营销费用造成资源的无端浪费,同时方便运营人员在完成营销数据分析后,制定更为清晰准确的策略方案,量化用户的转化行为,精细化营销ROI。
二、整合多端用户数据源
电商行业的用户来源广泛且体量极大,渠道作为连接商家与个人之间的沟通媒介,每时每刻都有海量的无规律的用户行为产生。
当电商行业对接的上游数据源出现过载现象时,数据治理的难度就会产生质的变化,更遑论像是双十一、双十二、618等国民度极高的购物节同时登陆淘宝、天猫、京东、小程序等多端渠道,同一商家在以上渠道都开设有直营店铺的话,就可能导致数据治理陷入毫无秩序的泥潭。
对此,商家可以通过盈鱼MA用户全生命周期运营系统,打通上游用户数据源和下游数据承接点的触点整合。
首先,对商家自有渠道数据进行高效整合,通过SDK采集web端、APP端、小程序端、手机H5端的用户数据,实时采集微信公众号、短信链接等用户行为数据,以及CSV/API获取用户数据、订单数据等,将多端渠道数据源汇集到统一的数据池,打破数据孤岛的现象,推动渠道间的信息共享。
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其次,利用One ID自动化跨渠道打通用户数据,生成包括用户属性、消费属性、社会属性、活动属性、互动数据、行为数据、来源渠道、购买渠道、兴趣爱好等全面直观的用户画像。
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最后,搭建海量数据标签库,设置不同应用场景下用户满足了哪种条件,即自动化打上相应的标签,不断地迭代更新用户画像,实现对用户的多维度刻画,产出微观属性的洞察依据。
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完整的数据运营闭环需要完成数据采集、治理、管理、分析、应用和测量,这样才能产出个体级别的用户信息,而不仅仅是简单地了解目标用户的基本信息统计,只有落实到不同个体间的差异性划分,才能做到更好实现从用户体验为出发点。
三、AARRR模型的自传播裂变运营
电商行业通过AARRR模型的营销目标,从淘宝、京东、广告投放等公域流量池中引流导入用户到微信公众号、微信企业号、微信群、自有APP等私域流量池,实现从获取用户、提高活跃度、提高留存率、获取收入、自传播的用户全生命周期自动培育,这是基于自传播机制,从而构建的智慧营销闭环,实现了持续引流转化的目的。
1、获取用户
策划渠道拉新活动,自动化策略执行降低获客成本,提升注册登录转化率。
2、提高活跃度
多渠道活动整合营销,全触点持续激活,延长用户平均在线时间,提升DAU/MAU。
3、提高留存率
循环促销活动调动用户的参与热情,设置每日打卡任务提升次日触发行为,从而实现日/周/月的整体留存率提升。
4、获取收入
设置KPI转化活动时,将最大优惠力度以某一时间段的时效性事件进行强力推广,刺激用户在短时间内完成消费转化行为,提升ARPU值,完成最终收益生产值。
5、自传播营销
执行行为激励策略,推动留存用户产生推荐传播行为,实现以存量带增量的用户良性增长,层层递进拉动分享人数、次数和被邀请人数的体量膨胀。
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四、小结
电商行业的营销资源纵横交错,大体可划分为:数据、触点和内容,将三者合一如果没有进行结构化、系统化、细分化的有效管理,便只是一堆闲置的宏观数据,无法凸显真正有价值的微观数据。
营销自动化则是可以容纳和归整这3类资源,相当于一个整合池,统筹着资源间的上下联通,将数字化管理赋能电商行业,持续产出经济价值,优化营销链路,实现用户全生命周期的自动化培育闭环及高效运营。
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