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双11将至,数据银行可以怎么玩?

作者:广州大麦 2018-10-16

如今流量越来越贵,今年双11从原来的抢流量转变为抢人群,私域内容运营、粉丝维护更为关键,此时,店铺/品牌人群的细分运营显得尤为重要。对于有开通数据银行的商家,可借助数据银行的人群回流、洞察、筛选后再投放的功能来实现品牌高质人群的持续运营。那么下文将具体介绍针对双11不同节点,数据银行可以建立怎样的人群计划来赋能店铺/品牌的人群细分运营,并通过一些具体的场景做进一步的解释。

 

正文:

一、11数据银行人群运营计划

使用数据银行是为了实现品牌AIPL(认知/兴趣/购买/忠诚)池子的不断扩大,流转,而双11是一个相当重要的节点,因为在双11不同的节点,品牌也应根据预算配合输出相应人群运营计划。

在蓄水和造势期,品牌的目标是先扩大AI人群,其中在蓄水期,可回流站外媒体人群,如优酷、微博、明星粉丝等;历史内容种草人群,如有好货、淘宝直播、必买清单等;历史大促偏好人群,如61899、双11、双12等;品牌非旗舰店人群,如淘宝集市、天猫国际、全球购等,以及品牌活动偏好人群,如聚划算、淘抢购等。这些都是品牌历史触达过的,相对有效的品牌用户。

     在造势、预热和爆发期,这时需要加深已回流的人群对品牌的关系,即扩大IPL人群,这是对人群做一定的筛选再营销的过程。因为不是每类消费者都是有效的,在预算有限的情况下,高质人群的筛选是必不可少的一步。比如,对于那些大促当天有冲动购买的消费者需额外关注,这类型的消费者在前期相对较难触达,但在大促当天临近爆发期的转化又相对较高的。而对于筛选后的人群,可通过洞察不同人群的特征喜好来匹配广告创意素材;同时可通过店铺CRM进行对应消费者不同权益的触达,如对于忠诚粉丝可推送新品优惠的信息,对于低活跃度粉丝可推送大额优惠的信息等等。

     而在返场期,品牌的目标是在有限的预算下尽量扩大PL。这时可对人群分两大维度来管理,一对那些兴趣度大、行动较频繁的未购买的消费者进行再营销,二是对已购买的消费者,但在不同产品间关联购买的可能性比较大的消费者进行关联购买推荐,特别是品类比较多的品牌,如母婴、护肤、美妆等类目的品牌。


 

二、数据银行应用场景

1. 明星粉丝淘内种草蓄水,扩大品牌AI

      品牌在微博的投放、话题互动也是品牌种草的一种表现,而这些在微博触达的用户是可以通过数据银行的数据融合功能实现人群的回流,这样品牌在站外的投放就可以实现资源再利用,引流淘内再营销。如图例子,这一品牌邀请其代言人做了一系列的微博推广互动,那这一品牌是如何把本来代言人的粉丝转变成品牌自己的粉丝呢?先通过数据银行回流微博互动粉丝到数据银行,并通过数据银行洞察粉丝画像,同时进行站内的内容渠道触达和投放,盘活明星粉丝,紧接着通过活动对这群明星粉丝进行与微博活动一致的创意体验触达,实现明星粉丝的转化。


 

2. 促进AI转化,提升PL复购

对于服饰鞋包类目的品牌都有一个共同特点是AI人群特别多,流转率相对偏低。主要是因为这些类目消费者习惯逛淘宝,说明其实对于品牌来说,所积累的AI里面有比较大的一批是很容易流失的消费者。如下图案例,为了提高AI的流转,对这一品牌的AI进行高转化人群的提取再触达。而对于PL用户,如何提高他们的复购率呢?这一品牌就通过对不同价格段的购买用户进行购买周期的分析,选出在大促期间更可能的消费者进行定向触达,提升其转化。

 

3. 内容渠道特征、价值评估

对于不少品牌来说,其内容投放很多是单次的动作,尽管可以通过生意参谋评估某一内容渠道的效果,但对于已经通过内容渠道种草的消费者,该如何有效的利用起来呢?如何分析每个渠道的用户特征呢?如下图案例,经过渠道人群的回流分析发现,这一品牌的有好货曝光量大,但进店访客少,说明曝光人群存在浪费;而其微淘虽然曝光量少,但有不少的优质潜客和老客;直播的引流效果好,但转化一般。因此,品牌就结合这些内容渠道的人群特性,把第一次回流的内容人群通过微淘和直播进行了人群的二次触达, 提升其转化。

3. 大促前挖掘潜力沉默用户

数据银行的购买人群时间范围可定向到2年半,宽度大于达摩盘的店铺购买频次人群包(近180天)。因此,品牌可通过数据银行挖掘一些低活跃度的品牌老客,并与活跃购买用户进行人群差异特征的对比,筛选出一批更可能在大促期间复购的老客。在流量越来越贵的时代,用心维护已有的消费者资产是打持久战的保证。

总结:

品牌人群的细分运营维度不一,最关键的是要依据品牌和行业特性,针对具体的问题进行人群的细分、洞察和运营。而无论是数据银行还是达摩盘,亦或是CRM,都只是品牌管理人群的工具,最重要的还是品牌用户的运营方法和策略,因此,店铺应该从消费者的角度出发,提升消费者在店铺的消费体验,不断加深消费者和品牌的关系,同时借助这些工具的功能特性,提升店铺人群细分运营的效率。

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