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自动化工作流助力精细化用户运营,衍生新的增长点​

作者:盒子菌

说到营销,就不可避免地谈到流量,也就是用户。当我们通过营销活动吸引用户进入线索系统,后续的流程就是对用户数据进行清洗、下发跟进,直到用户转化,而用户的转化率是有限的。

未成功转化的用户可能未接收到消息、未点击、点击后未完成转化甚至是产生反感情绪,进而卸载软件/放弃购买等情况。对于这部分用户,运营人员要根据其具体表现设置后续的触达方案,将产品价值以合适的方式呈现给他们,进而不断培养出更多的核心用户。

但随着互联网媒介日益丰富,用户转化路径也变得极为复杂。想要做好精细化运营,既需要完备合理的策略规划,也需要准确、及时的策略执行及同步的效果监测与分析。前者是运营人员思维能力的核心展现,后者如果完全依靠人力执行,则需付出大量的时间与精力,疏漏难免的同时,也大大降低了运营人员在策略制定与完善方面的效率。

能不能有一种工具?可以将运营策略以既定的逻辑自动执行下去,运营人员在完成逻辑设定后,只需将精力投入到效果分析与策略制定上来,减少人工错误,提高生产力及效率。盈鱼MA针对营销人员的工作流程问题,特别设置了自动化工作流这一解决方案,通过大数据技术明显简化业务运营,准确完成一些人工操作。

下面我们就来看看盈鱼MA自动化工作流,究竟是如何帮助运营人员做好用户精细化运营的。

一、什么是自动化工作流?

自动化工作流即workflow,它能够将复杂的、长期的运营策略简化为一系列具有逻辑关系的运营活动,且系统会基于预设的触发条件,自动判断活动中各个节点的状态,以此来运行下一个即将执行的动作。

如此一来,运营人员可将已经验证有效的用户运营策略长期沉淀下来,在自动化执行中,结合环境变化与特点,对策略效果展开监测与分析,进而展开优化和改进,帮助我们管理用户全生命周期的各个阶段,针对不同用户群体设计不同的运营策略并自动执行,实现“给合适的人→在合适的时机→通过合适的方式→推送合适的内容”的营销目标。

自动化工作流的核心目的是为了更极致的个性化。自动化工作流会根据一定的范式,收集并筛选用户的行为信息,并自动将那些有价值的客户呈现给销售团队,以确保销售人员提供的信息、产品或服务能够引起客户的兴趣,以此获得更高的转化率与成交率。

自动化工作流的典型营销活动可以像下面这个样子:

· 向目标客户群A发送邮件,告知他们可以免费下载最新的电子书或者其他资料;

· 将下载电子书和资料的客户归纳到目标客户群B,并向他们发送一封感谢邮件;

· 5天后,向目标客户群B发送邮件,并提供新的资料供他们下载,这次可以是一个相关的案例研究;

· 最后,在目标客户群B下载资料的时候,销售团队会收到一个提示,表示可以对这个客户群进行下一步营销动作,因为相关的信息已经显示出他们对产品有足够的兴趣,所以他们会比没有下载的人更有可能接受相关的产品或者服务。

假设你是目标客户,当收到一封专门写给自己的邮件的时候,感觉是不是会比收到那些明显是群发的邮件好得多。因为这些信息看起来更加针对性,更加人性化,能让客户产生一种被在乎的感觉,就会更加容易信任这家公司,也就更加倾向于付费购买他们的产品和服务。

二、自动化工作流驱动用户精细化运营的方式

自动化工作流驱动用户精细化运营的方式,包含了用户画像、用户运营和用户分析3大部分。

1、根据用户画像,匹配最优触达路径

用户画像广泛应用于大数据精准营销和个性化服务等领域,“千万人撩你,不如一人懂你”,用户画像是洞察用户特征的基本工具,大家都普遍认同用户画像的重要性。

用户画像通常以标签的形式落地,“标签”是对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括。比如“大学生”这个标签,其实就是对所有大学生群体的总括,细分这一标签还可以分为年级、专业等,通过不同层级的标签找到某一群用户。

自动化工作流基于用户数据(用户属性、用户行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据等),通过大数据算法和模型,构建多维度用户分析模型,实现用户标签的自助式创建、维护和管理,使得用户画像更为精准,更趋近于真实的用户画像。 

由此可以针对不同用户,做针对性活动内容告知,例如,在给用户推送一个首贷福利活动时,营销人员通过短信、微信、邮件等等渠道去触达,用户只在微信上打开了活动,那系统将其自动贴上“微信渠道偏好”的标签。然后,在下次做活动时,可以再次以微信作为与此类用户沟通的主要途径。

另外,如果用户对本次策略中的活动都没有兴趣打开,系统会给这部分用户打上“流失用户”的标签,再把用户送到另一条“登录促活”的自动化策略中,尝试再次激活。

可以看到,自动化工作流可透过用户标签洞察不同用户的行为差异,预判不同渠道该做怎样的营销策略,在产品与用户交互的蜜月期内做激活转化。这就是自动化工作流能帮助我们精准触达用户所做的场景。

2、实时分析用户行为,自动触发预设营销活动

用户行为分析是一门科学,不仅需要明确业务目标,深刻理解业务流程,还要找出需要监测的关键数据节点,做好基础的数据的收集和整理工作,有了足够的数据,还要有科学的模型,才能更有效地支持分析结果。

以下是自动化工作流的用户行为分析逻辑:

(1)多维、灵活、实时的分析能力

实时完成数据采集回传,不需要的定时数据处理任务,因此数据回传后即可进行分析。任意自定义的指标和维度交叉分析可以在秒级得到数据实时查询结果。

(2)全渠道数据采集能力

一键开启对接渠道:PC、Mobile Web、APP、微信公众号、小程序、成员推广、二维码渠道和企业第三方平台。通过全渠道的数据整合,进行有效的用户行为分析,精准捕捉用户的内容、触达渠道喜好情况。

(3)完备的数据开放能力

可以整合其他系统或平台的用户数据进行更加深入的分析,也可以面向其他业务系统或数据系统开放数据,成为其他系统的数据源。因为企业的很多核心业务系统部署在企业内部,所以 UBA 支持本地化的部署方式是数据开放能力的必要条件。

(4)面向完整的用户数据

通过唯一识别ONE-ID定位用户,打破时空、模式化的限制,让用户不再是在多渠道里的分散数据。这就意味着用户可以从一个沟通渠道无缝转向另一个沟通渠道,并且在这个过程中沟通不会被打断。

在ONE-ID超级ID体系的支撑下,可构建全维度经营指标体系,对运营、销售、营销、客户维系、水平业务进行全局分析与监控,真正实现数据驱动业务发展,辅助运营者通过数据指标进行科学决策,及时进行业务预警和创新改善。

3、个性化用户运营,提升转化率

新零售时代下,用户消费旅程随着发生改变,下一个赢得和留住客户的战场就在于:无论用户是线上还是线下互动的过程中,企业必须时刻把握住用户需求,并向他们提供主动、个性化的内容和服务。如果用户在一次与企业互动的用户旅程中没有完成消费,后续的追加营销动作对于消费者来说都是负担,影响用户体验。

自动化工作流通过对用户的浏览行为做捕捉,获取用户偏好,提供自动化的营销动作,根据用户人群的喜好提供不同的个性化内容,并持续不断地与用户产生交互行为,持续培育,提升复购率。

(1)大数据驱动的智能用户运营

大数据技术是扩展分析、优化和交互管理能力的关键,这些能力能够适应用户运营过程中要求的处理速度和复杂性。部分自动化平台现在已经开始使用大数据技术,或者将大数据技术作为核心组件包含在产品路线图中。

比如:通过用户行为与用户需求之间的关联关系,形成营销活动的触发规则、营销效果的预测,以及通过人工智能提出目标人群的划分建议等。

(2)A/B测试功能

常见的A/B测试功能,是在保证其他条件一致的情况下,针对某单一的元素进行AB两个版本的设计,并进行测试和数据收集,最终选定数据结果更好的版本。

当我们对营销内容做A/B测试时,可配置多个版本的推送内容,按照对应的流量分配推送不同的营销内容给用户,可通过对比数据,找出最优的推送内容。

Google每年通过运行数万次A/B测试优化产品、运营,为公司带来了100亿美元的收益。

三、自动化工作流金融应用案例

某金融机构的营销渠道主要通过多场景应用、传统的电话短信推销、贷款口子合作推荐等方式将消费金融、贷款相关产品销售给潜在客户,这些营销方式容易产生对于市场需求的把握不够精准、使得客户产生抵触情绪,增加拉新成本。

而且上线活动营销需要多部门协同才能开展,令活动营销开发周期长,无法做到快速上线活动。但市场竞争激烈,该机构主打的小额贷款业务门槛较高,导致客户考虑因素多样,消费、贷款决策周期长。

针对这个问题盈鱼MA采用简单的托拉拽操作形式进行配置,配置示例如下:

由于企业小额贷款业务的门槛较高,所以设置的活动福利匹配低频产品转化成中高频福利发放,培养客户习惯,提高留存率。通过转化福利频次,撬动存量用户提高复贷率和贷款金额。

系统的多应用管理功能,则能支撑客户执行符合自己应用场景的营销活动,比如春节期间做翻牌福利的活动,企业可根据不同的应用,只需要运营人员即可快速替换皮肤上线活动,并且实时查询活动转化漏斗数据。

通过盈鱼MA的这一设置,帮助该企业节省了80%的活动营销制作时间,能3分钟快速上线推广落地页面、短期节日促活等互动游戏。通过条件管理的功能模块,从无门槛到有门槛的消费福利发放,做到精准营销,降低约51%的拉新成本。

四、结语

从简单的流量分析管理,到今天形成以行为分析、运营触达、用户画像为主要构成的精细化数字用户运营,可以说数字化企业已经进入了全新的阶段。

盈鱼MA自动化工作流作为用户的核心工具,包含了智能画像、智能运营和智能分析三大组件,帮助企业快速搭建起立体化、全流程及渠道的用户运营及营销体系,让企业能更方便地定位哪些用户更适合怎样的内容,从而知道自己该怎样满足用户与潜在用户的需求,进一步实现用户精细运营和业绩增长。

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