私域数据分析与SOP优化

 

今年2月份,数字中国建设的整体规划出炉。在这个数字经济的时代,每个企业都要成为数据型、数字化的企业。

数字不会说谎,但会骗人。解读数据的方向不同,往往能得出截然不同,甚至背道而驰的结论。会不会被数字蒙骗,完全取决于你能否理清数据背后的逻辑,并将其正确归因。

因此,弯弓研究院集结了20位国内领先的数字化营销专家,打造“营销数字化十堂课”,帮助企业CGO、CMO、数字营销负责人、私域操盘手掌握未来营销趋势,开启数字化转型之旅。

今天呈现的是营销数字化十堂课中 “数据分析与SOP优化” 课,主讲人夜莺科技首 席私域专家 郑月明 ,正是通过一场活动的数据分析,揭晓了某教培企业在模仿舒客做“全员营销”时,营销投入增加却没换来营收增长背后的真相,进而制止了这场计划长达三年,投资2000万的“全员营销”战略。

揭秘数字背后的真相。郑月明老师在分享中详细拆解了如何基于数据分析,洞察业务经营中的潜在危机,并通过不断优化SOP,发掘最适合自身的业务模型。

我们整理了课程的精华部分,希望对你有所帮助——

01、理解数据资产及数据资产的增值

通过建立自身的私域运营模型,使用户复购的 成本趋近于0 ,这就是企业实现数据资产增值的底层逻辑。

从这个 逻辑出发,需要先搞清楚数据资产究竟是什么。

私域数据分析与SOP优化

流量与资产

数据资产是个颇广的定义,但对于大多数消费品企业来说, 用户资产就是最直观的数据资产。

以李佳琦为例,观看他直播的用户有三类:1、刷到、又刷过去了,这类属于过客;2、停留又购买了,这类用户会留下订单信息;3、刷到并给李佳琦点了关注,也留下了痕迹。

后两类用户留下了痕迹,使李佳琦能够再次触达,这类用户才能称为资产,也就是说 能够反复触达的用户才是真正意义上的资产

很多企业选择构建会员体系,去建立反复触达用户的渠道,这也是将用户作为一种资产进行运营的方式。

私域与会员体系常常是 强绑定 的状态,有会员但无私域,就无法触达客户;有私域但无会员,就无法用订单和用户交流信息去评估用户的状态,最后私域就会沦为发广告的地方,用户就会感觉到这个私域对自己没有价值。

企业对于用户资产积淀,最直观的感受,就是 复购率的上升 。所以很多企业会选择将首购的利润让出来,去换取用户持续的复购。

在实际复购数据中,客户的分布是非常不均匀的,不能只看平均数字,而是需要 把客户分层 ,洞察不同层面客户的不同需求。

将客户模型摸清楚后,就能找到核心用户,从泛经营所有用户到重点经营核心用户,运营的压力自然就会大大减少。

因此, 无论什么企业的私域起盘,找到典型客户都是最为关键的过程。

沉淀数据资产的必要性

新增有成本,但复购没有成本。

不管是依托线上平台,还是线下门店,通过流量导入来新增客户,都需要投入导流成本,这种新增是有成本的新增。

但是用户一旦 在企业 的网店、APP或者门店的 养成购物习惯 ,也就是说企业的私域模型建成,流量导入到私域中后,用户复购成本渐趋为0,就实现了资产的增值,这就是数据资产增值的基本逻辑。

要践行这套数字资产增值的基本逻辑,则需要企业 把数据资产放在企业后台,进行数据资产的沉淀。

而有效沉淀数据资产的前提,就是充分而有力的 数据分析 ,论证经营模式的可行性;用准确和清晰的数据追踪,达成企业运作的高效率。

02、业务数据分析的两大核心要素

企业数字化的本质任务,就是提高业务进行的效率。

所以数字化一定要和业务紧密结合,先要理解销售模型,再去追踪经营过程,这是数字化最重要的两个能力。

从商业模式四象限理解销售模型

我们可以先以复购频率和客单价的高低,区分出的四象限,去理解商业模型。

私域数据分析与SOP优化

第一象限是指 商务服务、居民服务、高价快消品(改善生活类)等, 复购高/单次消费贵,选择成本高、替换成本高的产品、服务。

这一象限用户的特点是用户粘性上来以后,其销售贡献率很高,复购比较频繁。所以在这一象限内的产品,常用的营销方式是选择牺牲第一单的利润,去为后续的转化铺路。

比如奶粉品类的经典营销活动,就是推出一个400克小罐装,让家长买回去试一试,孩子一旦喜欢吃,后续就很难换掉;教培行业也有1元班、体验课等营销活动。

第二象限是 快消品(低价、必需类型)、餐饮(非商务),这类 单价低,复购频率高,且产品同质化严重,消费者忠诚度低的产品、服务。

比较典型的就是洗衣液和洗发水之类的产品,价格是消费者最关注的因素,逛街、比价、选购需求本身就是购买本身。

第三象限是 特殊的必需服务,营销成本高, 需求的时间难以确定,难以进行营销和独立构建持续的盈利模式,需要有后项的转化渠道。

第三象限的品牌,通常会在基础业务之外,延伸出另一套闭环的营销链路,为用户  提供附加价值

比较典型的就是证件照,每个人都需要,但需要的时间不确定。海马体就是从这个赛道中走出来的,它除了提供基础的拍照服务,还提供化妆、服装等额外的服务,将结婚照、全家福等业务作为延伸。

第四象限指那些  依托重大决策的服务消费 ,这一象限的 产品复购极低,单次消费极高,选择/替换成本极高。

就像房地产、装修等产品,在选择这类产品时,如果用户不好好学习,那付出的沉没成本将会非常高,所以用户会在购买前做大量的学习动作。因此,第四象限的营销通常建立在内容社区之上。

归类四类商业模型的目的,就是 识别相应模式的特点与重要问题,去制定相应的中长期销售运营模型。

私域数据分析与SOP优化

对于 复购较高 的品类而言,较多选择DTC社交电商和微商/新零售的销售模式。DTC社交电商需要 利用异业合作增加SKU,才能做起来 ;而微商和新零售渠道,客户大多来源本地,品牌是很难带走这部分客户的,并且需要产品 有较高的利润空间才能做。

对于 复购较低 的品类而言,更多会考虑做 内容社区 ,内容社区的转化链路会很长,中间客户的损耗非常多,就需要去规划一个长周期的转化链路。

在销售模型初步建立后,订单数据、用户数据等各类经营数据,就会积淀在企业中台。

以此为契机,企业数据资产的增值就迈入了下一阶段。

用SOP追踪经营过程

数据分析的能力,不是看系统中有哪些数据,而是要从运营模型的逻辑出发,去反推需要数据。

商业模型决定了运营模型,而运营模型就决定SOP。 SOP是对一个程序中关键控制节点的细化和量化,它直接决定了业务的效率。

私域数据分析与SOP优化

隶属于同一教培机构的两家分店,同样对用户执行6次电话沟通邀约到店,但执行的效果为何相差15倍之多?这就是受SOP执行带来的效率差。

转化率为2%的A店,执行6次电话沟通就是打电话问用户,有活动你来不来,很容易被客户拉黑。

但是转化率33%的B店,每次都会给用户去设定一个目标:第一次电话是邀请用户加群,领取升学资料;第二次邀约是在群活跃一段时间后,邀请用户到线下来领取实体资料;第三次就是电话邀请用户到店去听讲座…… 一直到后面的到店邀约、到店提醒、督促到店和询问评价的流程。

我们可以发现,B店在每一个控制点,都预留了一个 明确的目标 ,然后给这个目标 设计一个承接的内容 。依靠这些目标,B店最终形成了一个严密的转化漏斗。

SOP在本质上就是一个转化漏斗。

从逻辑上讲,转化的流程越长,带来的用户损耗也就越多。想要评价SOP的优劣,只有 对关键控制点细化、量化 ,才能用数据分析的方式去验证业务部门的工作。

不过也需要注意,SOP中譬如客户到店等环节,虽然在理论上可以监控,但受限于技术、线下线上的配合度,在实际运营中是很难实现。这类难以监控的关键控制点,称不上是关键控制点,索性就放弃监控。

SOP是企业经营模型的直接体现,而数字化会让其执行得到有效的监控,并且通过执行过程中的数据反馈,也可以不断优化SOP,让这个转化漏斗更为严密。

基于数据分析的SOP迭代

一个比较简单,也是现在很多企业都在用的SOP:客户来了,邀请他扫码入群→在群里发推广链接,询问客户购买意向→客户下单成交。

不过在实际操作中,这种模型存在很大的BUG:

一线销售对线上发生的交易没有感知,营销人员可以在后台去监控交易,但作为实际承载引流作用的一线销售人员却对此没有感知,自然热情就很低。

这就需要企业用 利益绑定 ,例如直接按引流人数奖励,或是用销售额提成等方式,去激励一线销售人员愿意去做往线上引流的动作。

这样一个简单的SOP同样是可以做数据监控的,用户扫码入群的步骤,可以监控进店人数和实际扫码人数的比例;在社群内发推广链接可以看点击率和曝光量的数据(经过实际测试,一般社群曝光量为社群人数的5%左右)。

SOP的完善就是 基于用户数据的客观反馈 ,和企业在内容、执行流程上的 主观改进,不断优化 的流程。

实操案例:通过数据分析得到教培企业的2个核心SOP

郑月明老师曾在一家教培企业担任市场负责人,期间对标竞争对手,开展了频率相当高的活动。不过,运营和市场之间一直有一个争论:要不要做高一第一次月考前的冲刺班。

要做的一方认为,高一第一次月考关系到学生的信心,甚至还有学校方面对学生的定位,家长非常重视。主张不做的一方认为,如果冲刺班没效果,用户就会觉得这个课一点没用,进而影响品牌形象;假如有效果,用户就会觉得既然低价短期班有效果,就没有必要报正价长期班了。

冲刺班设置与否,在逻辑上正反都能走通,最后争议的解决,是用了  A/B 测试 的方法,通过数据去验证。最后的结果验证了冲刺班确实有效,家长看到冲刺班有效果,也会选择来报其他班。

这是数据分析在实操中应用的场景之一, 实际上业务中的很多内容,是需要严格的数据分析解决。 所以 数据分析必须特别理解业务。 尤其是很多一年只有一次的节点,一旦错过,今年就再也没有做数据测试的机会了。

经过多次活动的积累,该教培企业积累很多的数据资源,通过分析这些数据,得出了哪种活动效率、转化率高。最终就将工作量锁定在那些效果最好的活动上,剩下的活动都砍掉。

所以围绕着数据分析,该教培企业制定了两套核心的SOP:

私域数据分析与SOP优化

所以,数据分析不是一个工作技能,而是一个科学管理的理念,数据分析不是某一种工具,而是一套解决方案。

03、两大实战案例复盘分析场景

数字化业务应成纠偏工具

完美日记是比较早开始探索门店私域的品牌,其实它开始有两个IP,一个是小完子,做线上渠道的IP;另一个是小美子,做线下渠道的IP。

私域数据分析与SOP优化

不过冲突很快就来了,小美子的客群资源要从门店获取,但后续的营收不计入门店,那门店自然就不愿意去做导流。最终小美子就被迫分割出来,又要去重新建立了地推、广告的渠道,这个逻辑就走不通了。

现在看来,只要在做线上电商体系时, 将门店的利益绑定在大的营销体系上 ,就能避免这种问题。

不过作为先行者的完美日记,这就是因为业务模型出了问题,没有很好地跟线下联动起来,这就让小美子这个IP在线下的影响力不大。

这也是在零售企业做门店私域时普遍面临的问题, 线上与线下门店切割开以后,业绩很难获得增长。但其实更重要的问题在损失时间上,在错误的道路上跑得越快,离正确道路就越远。

照搬别人的数字化升级策略,可行吗?

舒客可以说是18年私域营销的典型代表,其「全员营销」的概念,引起了非常多企业去学习。

有一家教培机构,也准备进行学习舒客的尝试,并制定了一项三年计划,要投入2000万去做全员营销。

不过在实行了全员营销后,数据分析的结果却不理想。营销的成本花出去了,但全员营销却没有带来想象中的全员营收。

本来就是课程主要销售部门的核心事业部(以老师和顾问为主的销售部门),仍然是以83%的访问量和78%的支付数据,占据了绝对优势;集团的职能部门和边缘事业部门只提供了17%的访问量和22%的支付数据。

其实舒客可以做全员营销,因为牙膏是快消品,员工与员工间差异不大,大家的亲戚朋友都需要刷牙,物流成本又很低,基本不存在区域性的问题。

但教培行业员工间差异很大,销售主力就来自老师和顾问,他们的客户群体固定就是学生和家长,而且课程也有很严格的区域限制,做全员营销并没有扩大用户的来源,反而是各个部门在已有的流量池中,互相薅对方羊毛。

所以结论就是, 全员营销效果由业态决定 ,高复购、高渗透率的教培业务,在市场中的知晓度已经极高,普通员工关系链中目标客户很少,并不适合做全员营销。

结语

企业数字化的本质是为业务增长服务,而业务增长需要有效的知识积累。

最理想的数字化状态,是企业数字化与业务体系形成一个闭环——企业数字化体系数据分析和数字工具,为业务体系的市场营销、门店运营和产品研发赋能;而业务体系在运营过程中产生的数据和需求,也会对数字化体系提出良性反馈。

这个闭环一旦形成,企业业务迭代的速度就会大幅加快,通过大量的SOP测试,让企业专注于战略级别的SOP优化,专注于产品的市场和研发策略。

数据分析与SOP优化是营销数字化中的关键一环,但并不是全部,企业实现营销数字化,需要结构性的调整。

精准的用户,精准的钩子,精准提效,精准降本,最后才能精准增长。

炮弹必须放在适当的时机打出去,才能一招击中。

比如,销售人员只有对用户有更精准的认识,也即有详细的用户画像,可以预判用户决策动机,才能更好完成转化。

这一过程中,首先是数据分析,对每一业务了解,清楚私域的运营方向;其次是配合针对性内容打动用户。

作者: 私域流量观察

来源: 私域流量观察

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