互聯網人口紅利殆盡,電商行業數字化轉型突破流量壁壘


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          3年前

          線上消費的普及使得電商行業新服務形態快速成長起來,據數據顯示,2020年前三季度的電商促銷呈多頻化發展態勢,實物商品的線上零售額同比增速達15.3%,占社會消費品零售總額的比重為24.3%

          目前我國互聯網的滲透率已接近飽和狀態,隨著互聯網人口紅利殆盡,電商銷售增速也呈放緩趨勢,進入了存量爭奪的競爭階段。

          在這樣的流量瓶頸之下,傳統電商的自然增量驅緩,獲客成本的持續攀升推動著電商行業開拓新領域、低成本流量入口的進程。

          面對這種現狀,電商行業的探索方向也逐漸向如何量化營銷結構成本、預算側重的傾斜重點等能量化營銷ROI的趨向靠攏。

          一、甄別無效流量

          電商廣告投放互聯網廣告平臺難以避免因廣告作弊、虛假流量等產生無效流量,數據顯示僅2018年上半年,數字廣告投放中所產生的無效流量占比就高達28.9%

          這也意味著近三分之一的數字廣告費用被無端浪費,用戶并未完成轉化的刷量行為無疑是直接損害了廣告主的直接收益。

          電商企業甄別無效流量可以深度分析廣告監測、網站分析等測量數據,可以選擇對接第三方的數據追蹤系統,通過可視化的廣告投放數據監控異常流量,深入排查用戶異常行為,甄別排除掉無效流量

          1、異常的曝光時間

          正常的內容瀏覽需要一定的時間進行信息識別,假如用戶在從打開網頁、點擊廣告、跳轉鏈接到廣告落地頁的系列行為節點上行云流水、無任何停頓地完成,則缺乏正常打開和瀏覽廣告的合理性。

          2、異常的觸媒端分布

          用戶在瀏覽廣告的時候所使用的媒體渠道存在可觀察的合理性,如果有大體量用戶都使用的是低版本的瀏覽器觸發廣告,則可以判定這部分為無效流量。

          3、異常的觸發時間

          大多數用戶的瀏覽時間都存在一個合理的時間段,如果低頻瀏覽時段出現高頻次的點擊行為則比較不合理,比如在深夜出現的大量瀏覽。

          4、異常的地域分布

          數字廣告的投放是全網性質的,所以瀏覽用戶地域應該呈碎片化分布,當同一個城市產生嚴重比例失衡的廣告流量,則可能是刷量行為。

          5、異常的行為軌跡

          用戶的瀏覽習慣存在自上而下、層層遞進的閱讀合理性,比如異常現象體現在打開廣告頁面后省略了中間環節,直接拖動至最底部便完成了整個瀏覽行為。

           

          圖片來源:盈魚MA

          對于無效流量的及時甄別,能避免投入過多的營銷費用造成資源的無端浪費,同時方便運營人員在完成營銷數據分析后,制定更為清晰準確的策略方案,量化用戶的轉化行為,精細化營銷ROI

          二、整合多端用戶數據源

          電商行業的用戶來源廣泛且體量極大,渠道作為連接商家與個人之間的溝通媒介,每時每刻都有海量的無規律的用戶行為產生。

          當電商行業對接的上游數據源出現過載現象時,數據治理的難度就會產生質的變化,更遑論像是雙十一、雙十二、618等國民度極高的購物節同時登陸淘寶、天貓、京東、小程序等多端渠道,同一商家在以上渠道都開設有直營店鋪的話,就可能導致數據治理陷入毫無秩序的泥潭。

          對此,商家可以通過盈魚MA用戶全生命周期運營系統,打通上游用戶數據源和下游數據承接點的觸點整合。

          首先,對商家自有渠道數據進行高效整合,通過SDK采集web端、APP端、小程序端、手機H5端的用戶數據,實時采集微信公眾號、短信鏈接等用戶行為數據,以及CSV/API獲取用戶數據、訂單數據等,將多端渠道數據源匯集到統一的數據池,打破數據孤島的現象,推動渠道間的信息共享

           

          圖片來源:盈魚MA

          其次,利用One ID自動化跨渠道打通用戶數據,生成包括用戶屬性、消費屬性、社會屬性、活動屬性、互動數據、行為數據、來源渠道、購買渠道、興趣愛好等全面直觀的用戶畫像。

           

          圖片來源:盈魚MA

          最后,搭建海量數據標簽庫,設置不同應用場景下用戶滿足了哪種條件,即自動化打上相應的標簽,不斷地迭代更新用戶畫像,實現對用戶的多維度刻畫,產出微觀屬性的洞察依據。

           

          圖片來源:盈魚MA

          完整的數據運營閉環需要完成數據采集、治理、管理、分析、應用和測量,這樣才能產出個體級別的用戶信息,而不僅僅是簡單地了解目標用戶的基本信息統計,只有落實到不同個體間的差異性劃分,才能做到更好實現從用戶體驗為出發點。

          三、AARRR模型的自傳播裂變運營

          電商行業通過AARRR模型的營銷目標,從淘寶、京東、廣告投放等公域流量池中引流導入用戶到微信公眾號、微信企業號、微信群、自有APP等私域流量池,實現從獲取用戶、提高活躍度、提高留存率、獲取收入、自傳播的用戶全生命周期自動培育,這是基于自傳播機制,從而構建的智慧營銷閉環,實現了持續引流轉化的目的。

          1、獲取用戶

          策劃渠道拉新活動,自動化策略執行降低獲客成本,提升注冊登錄轉化率。

          2、提高活躍度

          多渠道活動整合營銷,全觸點持續激活,延長用戶平均在線時間,提升DAU/MAU。

          3、提高留存率

          循環促銷活動調動用戶的參與熱情,設置每日打卡任務提升次日觸發行為,從而實現日/周/月的整體留存率提升。

          4、獲取收入

          設置KPI轉化活動時,將最大優惠力度以某一時間段的時效性事件進行強力推廣,刺激用戶在短時間內完成消費轉化行為,提升ARPU值,完成最終收益生產值。

          5、自傳播營銷

          執行行為激勵策略,推動留存用戶產生推薦傳播行為,實現以存量帶增量的用戶良性增長,層層遞進拉動分享人數、次數和被邀請人數的體量膨脹。

           

          圖片來源:盈魚MA

          四、小結

          電商行業的營銷資源縱橫交錯,大體可劃分為:數據、觸點和內容,將三者合一如果沒有進行結構化、系統化、細分化的有效管理,便只是一堆閑置的宏觀數據,無法凸顯真正有價值的微觀數據。

          營銷自動化則是可以容納和歸整這3類資源,相當于一個整合池,統籌著資源間的上下聯通,將數字化管理賦能電商行業,持續產出經濟價值,優化營銷鏈路,實現用戶全生命周期的自動化培育閉環及高效運營。

          來源:公眾號-盈魚MA

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