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      運營活動節奏還跟著節假日走?數據驅動下的運營節奏正在悄悄加速……

      5daofeng?2018-10-17 16:15:38?閱讀次數:3074

      活動運營在各行業的運營中,都占了非常大的比重;而對活動頻率和密度的調控,就成為一個棘手的課題:一方面希望活動越多越好創造更好的業績,另一方面,太多的活動又會帶來用戶對活動的“敏感度”和“響應率”下降。 在互聯網發展的歷程中,活動運營呈現出特征鮮明四代活動節奏體系。 1 ▌節日型 互聯網企業移植了在傳統線下活動的形式,每逢節日也會推出熱門活動來拉動用戶的活躍度和產品銷售額,諸如雙十一打折、充值多送10%的話...

      活動運營在各行業的運營中,都占了非常大的比重;而對活動頻率和密度的調控,就成為一個棘手的課題:一方面希望活動越多越好創造更好的業績,另一方面,太多的活動又會帶來用戶對活動的“敏感度”和“響應率”下降。


      在互聯網發展的歷程中,活動運營呈現出特征鮮明四代活動節奏體系。


      1


      ▌節日型


      互聯網企業移植了在傳統線下活動的形式,每逢節日也會推出熱門活動來拉動用戶的活躍度和產品銷售額,諸如雙十一打折、充值多送10%的話費、會員天數等等。


      最常做活動的節日包括:


      元旦、春節、端午、國慶、圣誕等傳統節日;

      情人節、光棍節、七夕等主題節日;

      有些公司自創了周年慶、每月會員日。

      2


      ▌宏觀型


      在運作節日型活動時,每次活動效果也是時好時壞,從活動的數據分析中,得到一些結論。


      例如:所有用戶的(視頻、單車)會員剩余天數總數較多時,促銷活動的效果就會差一些,而所有用戶的會員總天數較少時,同樣的促銷活動效果就會好一些。


      所以很自然的衍生出了一套基于宏觀經濟、生態的監控數據的活動策略:


      在“最優”時間節點上做活動。

      活動素材在平時就準備好,一旦指標擊穿閾值;隨時配置好關鍵詞就發布活動。

      3


      同樣的,在實操中也總結出兩條經驗:


      一條數據曲線(指標)不合適的時候,必須要優化調整。例如:做賬單分期活動,就經歷多次調整,從全量用戶的賬單總和、調整成有過賬單分期記錄的用戶的賬單總和,最后又調整為監控5萬賬單用戶這個小群體用戶的賬單總和。


      即便在“最優”節點上做活動,每個用戶的價值走勢也不相同。常常是多數用戶在的時候,某些用戶恰巧處在他們自身參數的“最差”時段。所以如果實現針對每個用戶定制營銷策略,將會進一步挖掘用戶身上的價值。


      ▌微觀型


      針對每個用戶的獨特屬性和偏好的研究和運營,最基礎的工作就是“打標簽”,除了常規的人口屬性(年齡性別省市)和興趣偏好(游戲視頻商品),還應該收集更多的行為屬性,諸如游戲勝率、跳過廣告次數、賬戶資金余額均值等?;诔尚偷臉撕烍w系,運營團隊就可以展開類似“千人千面 ”的個人專屬活動。


      實施過程中需要定期查詢個人的標簽及其屬性值的變動,一旦觸發營銷條件,即可推送預置好的活動。


      例如:某日凌晨的定時任務,檢索到A用戶在近1周內信用卡交易筆數低于其15周均值的10%,則贈送一份小額、限時刷卡金,將有助于提升用戶刷卡的活躍度。




      ▌實時型


      檢索用戶屬性通常比較耗時,通常會放到凌晨執行。隨著近些年實時計算平臺的發展,實時的推送營銷活動,尤其是促銷活動已成為可能。


      例如:在淘寶首頁搜索并點擊查看從未搜索過的生僻商品(香水、魚竿、砂輪機等等),很短時間內,淘寶就會做出類似千人千面的響應:在首頁和推薦位上就會顯示這個生僻品類的推薦商品,有時就是剛剛點擊的商品,整個過程最短的抽樣僅17秒。


      同樣的,也可以推出店鋪的打折券類的活動。

      (編輯:5daofeng)
      5daofeng
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