编辑导语:本篇文章中,作者通过两个实战的案例讲解了全渠道运营的玩法:第一个是关于圈人、发优惠券、活动效果分析的案例;而第二个是关于周期性的短信触达活动的案例 。通过这两个实战案例,让
编辑导语:本篇文章中,作者通过两个实战的案例讲解了全渠道运营的玩法:第一个是关于圈人、发优惠券、活动效果分析的案例;而第二个是关于周期性的短信触达活动的案例 。通过这两个实战案例,让你学会如何搭建自动化营销平台 。
一、优惠券营销活动实战案例一般来说,做活动都有一个目的 。在本案例中,我们做优惠券活动的目的是给高复购意向用户发优惠券,让他们再次复购 。那么如何定义“高复购意向用户”呢?高复购意向用户是指几天前有支付行为的用户又再次浏览了我们的商品但没有支付的用户 。
1. 要完成高复购意向用户的圈选,需要开发两个数据指标一是距离上次支付的天数,二是距离上次访问的天数 。通过组合两个数据指标作为条件,就能圈出高复购意向用户 。接下来给用户打标签,定义用户标签如下 。
- “距离上次支付的天数>7”标签,代表7天前有过支付行为的用户;
- “最近一次访问第天数<3”标签,代表3天内有过访问行为的用户 。
2. 制作优惠券在制作优惠券时要确定领券的门槛,也就是说,我们该发面值多少的优惠券 。
通过计算,我们发现这批高复购意向用户的客单价是在200元左右,那么我们可以制作一张“满200元减50”优惠券,保证大部分人能用上 。如果制作一张“满500减100”优惠券,由于门槛太高,这批高复购意向用户的很多人用不上,活动效果就会打折 。
3. 选择发送渠道假设我们选择短信触达的方式,就可以编辑一条“用户有待领取的优惠券”消息 。
在预算足够的情况下,可以选择周期性(比如每天一次)针对这批用户发优惠券,连续发一段时间(比如两个月);如果预算不够,可以选择只推送一次,观察效果后再进行下次优惠券发放 。
4. 进行效果分析数据中台会针对这场优惠券活动自动输出相应指标 。数据分析分为两个维度:用户维度和优惠券维度 。
通过用户维度进行分析的目的是看这场活动促成了多少交易、带来了多少首单及复购用户,需要输出这场活动的下单人数、支付人数、支付订单数、支付金额、优惠券减免总金额、新增首单人数、首单金额、新增复购人数、复购金额等指标,如下表所示 。
优惠券维度是指从一张优惠券的角度看发券张数、领券张数、用券张数的漏斗,一场活动可能会涉及多种类型的优惠券,有了这些数据可以看出哪张优惠券的性价比更高 。
针对优惠券的维度,数据中台需要输出优惠券活动的发券数、领券数、用券数、用券销售额、用券支付金额、用券率、未首单用户领券张数、未首单用户用券张数、首单用户领券张数、首单用户用券张数、复购用户领券张数、复购用户用券张数等指标,如下表所示 。
二、周期性短信触达营销活动实战案例本案例的活动是向已经注册但没有下过单的用户发送短信,目的是提醒用户下单 。
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