独立站的大规模精细化运营

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在这个成长之路上,品牌方在投放、运营、物流等等的各个触点与用户发生互动,逐步提升用户对品牌的信任感,把用户聚拢在自己的触点“射程”范围内,拉升LTV。
1. 目的——个性化/Personalization
相信大家对个性化一定不陌生。消费者对于个性化的需求已经进化成为要求。
根据麦肯锡的研究统计,71%的用户期待获得个性化的体验,76%的用户会因为没有获得个性化体验感到沮丧。转回公司视角:擅长做个性化体验的公司比一般公司的营收高出40%;如果美国各行业的个性化表现都能提升到个性化程度前25%公司水平的话,将多创造1万亿美元的价值。
疫情的来临进一步提升了对数字个性化体验的要求,四分之三的消费者转到了新商城,购买新产品,或养成了新的购物习惯。为了把用户“拢”在自己的怀抱,品牌方必须要让用户感到自己是被特殊照顾到的。
2. 灵魂——品牌理念
DTC品牌独立站作为完全由自己掌控的平台,是品牌方对用户的核心触点,承担着完成个性化体验的任务,同时也要完整且准确的传达品牌理念。
我们看到越来越多的跨境朋友开始做出改变,从工作流程出发,把自己的定位从跨境电商升级为品牌方——把对于自己品牌的思考作为工作的源头。
这样的沟通方式帮助苹果公司更好的说服消费者购买产品。而更重要的是,他们时刻践行,并让消费者认同了自己的品牌理念——今后每有一个新品上线,都会是品牌理念的产物,大家都会好奇它是如何改变现状的,而不是冒出这样一个想法:“想啥呢?一个卖电脑的也妄图做这个?”
从这个例子中,我们看到了品牌理念准确传达的重要性。回到个性化的效果上来,品牌方需要通过一系列的方式(品牌规范手册、格式要求、团队培训等)保持品牌理念传递的一致性,而不是为了个性化而个性化,把自己的信息传达/运营策略带跑偏了。
3. 精细化的维度——从用户出发
既然目标是让用户获得个性话的体验,那我们就从用户出发。通过把用户进行不同维度的分类、多维度的交叉、尽可能的细分。例如:
维度一: 用户自有属性的细分
用户自有属性指用户本身自带属性,比如性别、年龄、职业、地域、尺码等等。随着用户隐私保护越来越严格,这类信息越来越难获取。
一般获取方式我们这里暂且不提,建议尝试获取零方数据。我们都知道一方数据是企业自有的数据,包括企业在经营活动过程中产生并记录下来的所有数据,包括企业客户和潜在客户的数据。这些数据是企业收集,而非用户主动提供的。企业会根据收集得来的数据,推测客户/用户的偏好。
而零方数据是客户/用户有意主动与品牌方共享的数据。它可以包括偏好数据、购买意图、个人背景以及个人希望品牌如何识别自己。主要收集方式为弹窗或者浮窗的问卷。
既然是用户有意主动分享,那么品牌方需要思考如何激发用户的意愿,即让用户有所得。比如折扣、根据兴趣推荐、趣味性、奖品等等。比如我们服务的环保女鞋品牌VIVAIA的问卷,就生动形象地表达用户的脚型,通过专业性的问题获得用户穿鞋痛点,并推荐相应鞋款、提供优惠券。
千万不要小看问卷设计,整个过程有诸多值得各团队成员思考和琢磨的细节。我们在往期文章中已经有过一些介绍,后面会找一个时间再和大家专门分享。
维度二:用户来源细分
此维度也非常好理解,即用户从哪个平台,看到哪个广告/直播/PR稿来到独立站的。通过我们对吸引用户源头的追踪,能推导出用户对哪些素材/场景/产品/风格感兴趣,从而做进一步的精细化运营,如对应落地页的优化、对应兴趣的展示。
维度三:用户需求细分
这个分类更大程度上源于品牌方对自己产品的规划。比如:
产品的高、中、低端线
不同产品的连带率如何用
是耐用品还是消耗品
将用户分为例如如下这几类:
增强型——已有相关产品,但有更新需求
置换型——在必要时购买(如原产品已破损)
新需求——从没体验过这样的产品/这个品牌,但通过某个渠道了解到,也想试试/了解一下
针对不同的用户类型提供不同的话术/服务。比如产品的核心卖点/品牌理念有3个,对于不同需求的用户更着重地强调哪一个。
维度四:用户级别(行为)细分
这里的用户级别,指的是用户对品牌的忠诚度,分类例如:
新用户
加购过用户(再细分如近1个月内加购3次用户)
已购买用户
站内好/差评用户
4. 大规模的方向——工作落实
大规模的的方向是基于上面对于用户细分推导出来的,主要落实在日常的各项工作中。
方向一:用户分类的大规模
如上列举了用户细分的4个维度,如果仅按照每个维度有3个分类(维度一、二、四的分类远不止列举的这么多),也可以将用户交叉分为81类。如果再添加维度或者细分类别,类别只能成指数型增长。
方向二:运营策略的大规模
既然目标是实现个性化体验,那么运营团队不可能对宽脚型+FB+广告素材1+新需求+新用户、窄脚型+Google搜索+增强型+近1个月加购3次用户使用同一个运营策略。
当然,我们可以通过揣摩各个维度之间的关系,去掉不可能存在的用户分类(如新需求用户不可能是站内好评用户)。
方向三:优化和测试的大规模
几十种运营策略的大规模就对应着工作量的大规模:
通过数据核实每一个投放素材/直播活动/搜索词与对应的落地页(多为首页、详情页、活动页、专题页)的一致性
在一致性的基础上进行独立站内各种信息呈现(无论是视频、图片还是文字等)的优化
在团队内部出现分歧或者不确定的情况下进行A/B测试
在A/B测试的结果中,发现更进一步的洞察(例如颗粒度还是不够细小,同样的测试中,渠道A是实验组优胜,渠道B是控制组优胜)
随着时间推移,产品迭代、时事热点迸发、一年一个轮回的几个销售季、用户分层的流动、用户喜好的改变,带来更多优化空间
让我们回顾一下之前的思路。
我们从大规模精细化运营的目的出发,对用户进行了多个维度的精细化,从而推导出大规模的三个体现,最后的落脚点为可以说是没有止境的优化和测试。
在进入一个新的市场/行业的时候,团队成员有无相关从业经验会对业务进展影响非常巨大——直接拿来相关经验虽然无法保证100%成功,但是总会避免很多“踩坑”情况,在保证同样策略水平的情况下,必然会更快找到准确的路径。
然而,在策略、经验水平一致的情况下,谁能更快的迭代优化和试错,谁就更容易取得成功。这也许看起来是一个很笨的过程——本质上就是比谁踩坑更快。大力真的能出奇迹。

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