详解电商行业精细化运营的四大场景

　　随着流量红利的消失，企业为追求更高的ROI，企业运营重心已经被迫从拉新流量转移至存量用户对用户进行精细的分群，并配以细分的运营策略，将合适的产品精准推送给用户。
　　精细化运营是流量红利结束后的生存法则，是面向ROI和细分策略的体系化运营方案。我们不妨用四组词来定义精细化运营，分别是：量入为出、各取所需、物尽其用、伺机而动。
　　图1四组关键词定义精细化运营
　　量入为出：无论是运营效果还是投放效果，产出情况决定我们的投入。ABTest保证运营活动在大范围投入之前，预知方案的好坏。
　　各取所需：根据用户群体画像制定差异化的运营策略，个性化推荐、个性化推送是常用的运营方式。
　　物尽其用：在投入资金、人力后，所做的事情是否比其他事情更具有价值？比如坑位运营、优惠券，效果是否符合预期。
　　伺机而动：一次运营活动不可能让100的用户实现转化，应该寻找合适机会对其进行二次触达，直到其按照运营的预期发展。
　　四大场景讲述精细化运营
　　注：以下产品配图均来自神策分析，为避免商业机密，图片所涉数据均为虚拟。
　　场景1：某超商小程序的用户分析运营
　　某超商有一款进店小程序，他们希望通过小程序实现两个目的：
　　一是提升活跃度，即根据顾客的购买商品的记录，对其进行精准营销，让顾客能够经常消费；
　　二是提升购买转化率，比如线下支付通常需要推销员人工进行商品推荐，而通过小程序挑选商品则可以直接看到相关推荐商品，从而提升客单价。
　　在运营角度上，就是通过ROI实现更高效率的用户运营，提升用户的访问频率和购买转化率。其运营分析主要分为两个步骤：
　　第一步，确定北极星指标，基于指标拆解象限图
　　基于提升活跃度和购买转化率的目的，运营团队将北极星指标定义为用户3月访问天数、用户总消费金额。
　　通过使用2个北极星指标建立起用户四象限，将北极星转化为用户标签，把用户划分成了4个群体，分别是高频高价值、低频高价值、高频低价值、低频低价值。
　　图2基于北极星指标拆解象限图
　　第二步，对不同的用户群体，采取不同的运营策略，明确运营目标。
　　1。高频高价值：是企业的头部客户，是重点的用研对象和门店体验邀请对象。
　　2。低频高价值：该群体是潜在高价值客群，还不是产品的忠实用户。因此是重点的品牌宣传和交叉营销对象，以期建立品牌忠诚度转变为高频高价。
　　3。高频低价值：是最庞大的长尾群体，可让其野蛮生长，但同时做好预警机制，一旦发生大量迁移，立刻进行分析，进行运营干预。
　　4。低频低价值：可让其自生自灭，不做针对性运营。
　　最终效果是在运营预算不变的情况下，提升了整体运营效果。用户活跃度整体提升10，用户消费转化提升5。
　　除此之外，企业还可以根据用户生命周期阶段分层运营，提升用户在成长通道的流转。
　　图3精细化运营流程图
　　场景2：某二手奢侈品电商的新用户流量运营
　　某二手奢侈品电商对平台流量运营时发现，平台经常会有阶段性的流量暴增，针对新用户的流量运营是运营团队的核心运营目标。
　　团队通过渠道流量分析后发现，其70的新用户主要来源于两个渠道：抖音和B站。
　　经过用户分群及漏斗分析对用户群体进行下钻分析，发现抖音渠道的流量转化率和复购率都比较好；而B站则不然，虽然加购较多但是转化较少。
　　图4数据分析发现，B站渠道加购高，转化低（图片来源：神策分析）
　　图5数据分析发现，B站渠道加购高，转化低（图片来源：神策分析）
　　虽然两个渠道从效果上有较大差异，但是从流量效果上来说，B站是不能放弃的重要营销渠道，因此运营人员将重要精力放在此渠道的新流量的运营上。
　　由于B站渠道017岁用户占比达37。55，1825岁的用户占比为29。96，因此运营人员判断该渠道用户较为年轻，对奢侈品有需求，但经济购买能力有限。
　　于是经过内部沟通，在平台上增加了快时尚品牌，针对B站渠道的用户制作专门的落地页。通过完美的内部承接，渠道的用户转化率迅速上升。甚至该企业根据用户群体的特点，将产品定位从奢侈品改为时尚品，实现了数据驱动商业决策的改变。
　　场景3：知识付费企业的优惠券效果评估
　　优惠券的使用是企业精细化运营常用的手段。理想优惠券发放带来的效果是，合理的补贴率（小于20）、用户较高的使用意愿、促成较高的销售量、多元化的使用方向、效果长期持续的用户活跃和用户购买。
　　图6理想优惠券发放的效果
　　因为影响优惠券的发放活动效果的因素很多，运营人员可以通过该指标体系来评估效果，如图。
　　图7优惠券运营的指标体系
　　一家知识型付费企业经常会给用户发放一些优惠券，经过分析发现好友邀请券使用频率非常高。
　　好友邀请券是由老用户发给朋友，当朋友成为平台用户后，两人都会各得到一张券。然而，尽管该券被高频使用，但是带来转化率非常低，复购率仅为6，远低于其余券2030的复购率。
　　运营团队通过用户路径分析以及用户调研，发现好友邀请券的发放者主要是KOL，他们会在开新课之前给学员发券，让学员减少课程支付成本。在这种场景下券的使用者对平台几乎没有什么认知，复购率很低也是情理之中了。
　　图870以上的邀请券由KOL使用
　　因此，运营人员不得不暂时关闭了该券。那么，好友邀请券该如何发放？运营团队尝试了两种方式：
　　第一种方式：用户加购提交订单给券支付成功。
　　在这种方式中，给券的环节是在用户提交订单、支付成功之前，经过小范围内试用，发现最终效果并不好，因为它极大干扰了用户的购买流程：用户在支付前看到优惠券，需要转给朋友并当朋友注册后才能投入使用，这样无疑延长了用户的购买时间。
　　第二种方式：用户加购提交订单支付成功给券。
　　在这种方式中，老用户在支付完成会拿到一张优惠券，此时可进行分享该券，新用户在老用户下次购买前注册新用户即可，如此既然不会干扰购物流程，同时还可以督促老用户的复购。
　　最终企业选择了第二种方式，经过数据监测，该券的使用量下降了50，但是复购率和ROI都提升了50。
　　场景4：某电商企业的坑位运营
　　坑位归因，顾名思义，是将产品最终收益的功劳分配给转化路径中各个不同的坑位上。
　　坑位的核心目的是流量引导，当流量流入在线产品（如电商、在线教育等）后，运营人员需要引导其完成购买任务，以实现流量价值最大化。
　　坑位运营的第一目标是促进转化。促进转化相关的因素包括坑位设计、曝光量、产品体验、素材吸引力。量化指标见下图。
　　图9坑位运营的相关衡量指标
　　某电商运营人员希望全面了解各坑位的运营状况，从而找到优化重点。我们不难发现，不同坑位的贡献度差异很大，具体发现：
　　1。大专题页面导入用户流量高，但转化率相对较低，要么优化该页面的转化率，要么将用户流量导向其它页面更为合理。
　　2。并非越排序靠前的位置，贡献越高，不符合常见的规律。前30位的坑位收入贡献占比只有50。02，低于另外常见客户的6070的值，有较大提升空间。
　　目前，在神策归因分析上线后，在神策分析进行参数设置后，首页各坑位的运营情况一目了然。通过归因分析还可以针对不同的优化点进行深度下钻分析，查看每一个优化点对应的细分表现，例如查看不同的大专题活动，通过带来的贡献收入进行大专题活动的优化等。
　　坑位运营的分析思路
　　1。坑位点击次数、人数和渗透率
　　通过各类坑位的点击次数、各类坑位的点击人数知道当前产品中流量规模最大坑位类型。通过各类坑位的渗透率，要评估用户使用坑位的意愿。
　　2。坑位人均点击次数和CTR
　　用户对坑位的使用意愿，不能单纯从点击次数上分析，因为不同的坑位由于所在页面和页面所处的位置不同，得到的曝光量也不同。因此需要使用更科学的CTR进行评估。
　　CTR坑位点击次数坑位曝光次数，能够更好的表达用户在看到一个坑位后愿不愿意去尝试或使用。
　　点击率越高，表示坑位和素材吸引用户的能力越强；人均日使用次数越高，表示用户有将该坑位作为寻找目标商品的重要途径。
　　3。归因分析
　　成单贡献分析其实是一种典型的归因分析，将订单成交归于不同的坑位，并分析不同坑位带来的贡献，也就是订单量或订单金额的占比分布。
　　基于归因分析的结果，能看出不同坑位带来的订单量和GMV的绝对数和占比分布，从而对坑位的成单贡献进行评估。占比越大，成单的绝对贡献越高。
　　4。坑位贡献原因分析
　　将归因模型中的目标转化，分别改为商品详情页浏览、加入购物车、提交订单详情、支付订单详情，就可以得到这些坑位在流量落地、意愿达成、促成有效订单以及最终支付各环节的贡献情况。
　　以上流程中，任意一步出现问题都可能导致坑位的成单贡献不同，因此要定位问题所在，提升坑位效果。
　　5。坑位内容分析
　　前面分析的所有指标，都是对不同类型的坑位进行的分析，除此此外，还可以对某一类坑位中的具体内容素材进行评估和分析，包括各icon的点击人数、次数，各icon的人均点击次数、点击率，各icon带来的订单量、GMV等。
　　6。坑位留存和全站留存
　　对坑位的使用进行留存分析，能够知道用户对各类坑位使用的粘性，一定程度反映该功能的友好程度和有效性，是否能给用户带来良好的体验，包括能否帮他找到感兴趣的商品等。
　　涉及功能点：留存分析、日留存、周留存。
　　以上是电商精细化常见的运营场景，精细化运营能够帮助企业更了解用户、了解企业的投放效果、了解用户的销售额。