四个维度,阐发存量用户的精密化效劳策略和智能化办法
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 AI高级产品主管(智能客服方向)434039本文笔者将通过运用数据的CPCT策略的四个维度——Customer、Predict、Channel、Time,来讲述:怎么做存量用户的精密化效劳?早在2016年,我们根本都达到共识,互联网开始由增量市场转向存量市场。只不
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本文笔者将通过运用数据的CPCT策略的四个维度——Customer、Predict、Channel、Time,来讲述:怎么做存量用户的精密化效劳?

早在2016年,我们根本都达到共识,互联网开始由增量市场转向存量市场。只不过下沉流量的发掘延缓了这一过程,在2018年全民社交电商之后,流量获取再次遇到瓶颈,加之最近微信生态对营销的强监管,存量用户再次被提上日程。

最近互联网比较火三个概念大约就是:私域流量、流质变现、会员制。

在我看来,这三个概念本质都是存量用户的精密化效劳,存量用户精密化效劳意图在于扩大单个用户的商业价值。

怎么做精密化效劳?本文提出运用数据的CPCT策略(Customer、Predict、Channel、Time):对适宜的客户在适宜的机遇,通过适宜的渠道引荐适宜的产品。下面从Customer、Predict、Channel、Time四个维度去打开详细的施行方案。

一、客户Customer 1. 怎么做客户细分:RFM模型+AI

第一步:先用RFM模型去人工分类,给客户打标签。

第二步:然后基于人工智能(机器学习)分类算法进行自我训练,完成智能标签划分。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要东西和手法。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的整体频率,以及花了多少钱,三项指标来描述该客户的价值状况。

依据美国数据库营销研讨所Arthur Hughes的研讨:客户数据库中有三个要素:R(Recency)、F(Frequency)、M(Moary)。

因为有三个变量,所以要使用三维坐标系进行展示——X轴表明Recency,Y 轴表明Frequency,Z轴表明Moary,坐标系的8个象限分别表明8类用户。

依据上表中的分类,可以用如下图形进行描述:

通过图表很直观的发现,我们把客户分为了2的三次方也就是8个群体。

RFM的评分方法这里不赘述,可以依据用户一年内的购买行为(消费频次和消费金额)进行分档,将R、F、M三项对应到单个顾客,最终每一个顾客将呈现一个由三个数字组成的数组;将每一个顾客对应的三位数相加,作为顾客价值得分,终究抉择客户的等级。

那么,跟着存量用户的不断添加,假如通过人工进行客户等级的区分,是个工作量很大的事情,这时候候就需要用AI技能来解决了。

随机森林、SVM、朴素贝叶斯等算法都可以进行分类模型的训练和猜测,机器学习分类的简略描述如下:

(1)准备训练集

{(X1,X2,X3,…,Xm),Y1}

{(X11,X21,X31,…,Xm1),Y2}

……

{(X1n,X2n,X3n,…,Xmn),YN}

(2)训练模型,出产分类器D

(3)猜测分类

(X1p,X2p, X3p,…,Xmp)输入到分类器D 猜测分类Yp

这里边的X是一系列的特征变量,Y是分类值。

2. 客户分群效劳

不同细分客户群效劳重点有所不同。高价值用户要用“钢筋绑缚”,支付一定的营销本钱、定制化效劳换取客户忠诚度;中价值用户要用“粘性绑缚”,使用各种粘性因子事务,如体验金、权益奖励等层层绑缚;低价值用户要用低本钱维护,小恩小惠常常就可以留住用户。

二、猜测Predict

扔掉传统的人口属性标签,依据消费者详细的购买行为,猜测用户未来的需求,精准匹配产品。

不需要重视顾客的年纪、职业、性别、收入等固有属性,而是顾客反映出要购买的动机。比如:一个80岁的老太太也能够买高达模型。

NES模型+新4P+AI=智能化猜测

1. 分析用户行为模型——NES模型

NES模型依据消费者个人购物周期,分为:初次购买的新顾客(New Customer)、支撑主要营收来历的既有顾客(Existing Customer)和回购率低于10%的熟睡顾客(Sleeping Customer)。而既有顾客又可分为E0主力顾客、S1打盹顾客和S2半睡顾客。

2. 从旧4P到新4P,猜测下次购买时间

旧4P:产品、价格、渠道、促销

新4P:消费者、成效、步骤、猜测

消费者(people):依据顾客构建NES模型,首要要界说每一个S用户,意义在于可以在本钱最小的机遇,去唤醒S消费者。

成效(performance):依据NES模型,结合自己的实践状况,分析数据,来确定我们当下的方针是什么。

步骤(process):找出优先项,优先处理危急问题——三个变量(NES)呈现问题时,应该采纳什么样的战略,去解决问题?比如,在E0阶段提高顾客忠诚度方案,在S1,S2,S3不同的停滞阶段,设计唤醒方案

猜测(prediction):观测每个环节,看假如呈现异常,提前发现,给予关怀和提示。“智能控制”可以做到实时观测、零时差交流和个性化信息,这是整个大数据营销的精华。

3. 猜测建模

依据用户的消费行为,怎么做猜测呢?这里边要基于深度学习、NLP相关技能,做智能引荐。

我们把引荐问题建模成一个“超大规模多分类”问题——即在时刻t,为用户U(上下文信息C)在产品库V中精准的猜测出产品i的类别(每一个详细的视频视为一个类别,i即为一个类别)。

用数学公式表达如下:

详细完成,可以参考下面的现在通用的深度学习DNN模型架构:

整个模型架构是包括三个隐层的DNN结构。输入是用户购买前史、用户的根本属性信息、产品信息和其余上下文信息concat成的输入向量;输出分线上和离线训练两个部分。

三、渠道Channel

跟着线上、线下渠道的不断丰厚,客户触点的增多,全渠道营销已成趋势。从AARRR模型来看全体的运营,从你获取用户a,到用户活跃,再到用户留存,再到付费转化,到终究的自传达,这是一个完好的运营体系。

如下图,在做AARRR模型的时分,每一层对应的运营指标,可以了解为他是一个出售漏斗。当然,这每一层我们可通过不同的策略去做转化,而每条营销策略布置都需要花很多时间、人力去完成。

所以,通过主动化营销体系主动完成基础的运营工作,让体系依据运营者规划好的运营框架,执行运营策略,实时分析数据,是未来运营功率前进的方向。

主动化营销模型可以了解为“一横一纵”。纵向的模型就是AARRR,从流量一直支撑到你最终的收入,而裂变横向就是每个渠道,通过打通用户oneid打破各渠道数据孤岛状况,完成全渠道数据连接。

“一横”代表,我们现在凡是提到运营,一定不是单一渠道运营,比如有APP、大众号、短信,乃至包括社群和小程序,这满是渠道。然而,渠道之间的数据相对来说是独立的,所以渠道数据难点在于无法快速汇总,就无法构成是更丰厚的用户画像,没有更丰厚的用户画像,你就没有方法去精准的触达用户。

“一纵”代表,每个渠道都有一个AARRR转化漏斗,比如我们说微信号、小程序等等,都是从新用户到活跃到传达层层转化。

所以,不论是互金产品,或者扩大说金融行业,再扩大说互联网的产品都需要这样“一横一纵”的模型。

而主动化营销体系,就能够把“一横一纵”的营销模型快速完成。如下图展示的模型策略,通过不同的执行组件组合,针对每个渠道,依据“if……then……else……”的逻辑做用户触达。

首要,给用户一个首贷福利活动的APP推送,然后可以判断用户是否打开了我的推送,假如用户没有打开,体系会在两天后,给用户做多一次推送,再判断用户有无打开。

当屡次触达,用户都没打开,我可以再通过短信、微信等等渠道去触达。悉数渠道触达后,用户假如在微信上打开了活动,那体系就给他打一个标签,比如:界定为用户就是对微信推送敏感度高的,就把他归到“微信习惯用户”组上。然后,在下次的做活动时,首选用“微信渠道”来触达激活这类用户。

另外,假如用户对本次策略中的活动都没有爱好打开,我可以把这部分用户打上“流失用户”的标签,再把用户送到另外一条“登录促活”的主动化策略中,尝试再次激活。

四、机遇Time

机遇也是精密化运营的要害因素。在客户全生命周期管理中,要害时刻营销及效劳往往能得到事半功倍的效果。要害时刻客户行为往往也会发生变化,可以从数据进步行辨认。

要害时刻包括:第一时刻、异动时刻、特殊时刻、免打扰时刻。

第一时刻是指:第一次开通某类事务或者体验某类效劳,这时候营销互补类事务客户比较容易承受。

异动时刻是指:客户使用过程呈现异常状况影响客户正常使用或客户利益,可能导致客户流失的时刻,这时候要依据客户异动状况及原因提供相应的效劳。

特殊时刻是指:客户生日、节日等时分,借用节日营销,进行生日关怀能提高客户满意度,下降对营销的恶感。

免打扰时刻是指:在客户不便利或不承受效劳的时刻,营销活动一般都会剔除免打扰用户。

对要害时刻进行梳理,辨认契合要害时刻特征的用户,制定相应的效劳流程和规范,提高客户满意度,下降客户流失,是掌握机遇的重点。

运用数据的CPCT策略中,Customer完成了微观层面的客户细分,可以反向辅导产品的分类与分层;Predict 是微观层面one-one精准跟踪用户的行为,预知用户的需求,占领用户的心智;Channel主动化营销是精密化效劳的智能化手法,依据“if……then……else……”的逻辑做用户触达,提高功率;Time 把握机遇的精密化效劳可以事半功倍。

 

本文由@段帅 原创发布于人人都是产品主管,未经答应,禁止转载

题图来自Unsplash, 基于CC0协议


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