独立站的大规模精细化运营

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

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

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

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

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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