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你的会员有多少面 | AARRR模型应用解读③

你的会员有多少面 | AARRR模型应用解读③ 赛诺贝斯B2C营销研习社
2023-03-24
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导读:会员千人千面 你的会员有多少面?

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为助力B2C企业提升会员营销技巧,我们推出《玩转会员全生命周期营销,AARRR模型应用解读》系列内容,将详细介绍会员营销AARRR模型,并针对每个环节,分享我们的营销实践经验。此文章为第三篇,后续还会就模型的其他环节,进行深入探讨,敬请期待。


在当今激烈的市场竞争中,企业想要保持长期、稳定的经营,必须注重会员营销。而针对会员营销,涉及到AARRR模型中的五个环节:拉新、激活、留存、转化、裂变,上一期我们分享了AARRR模型中的第二个环节会员激活的套路到底有多深, 本期我们来说一说模型中的第三个环节---会员留存。


当鱼已经在你的池塘了,怎么提高存活率就是我们这期开始讨论的问题。

首先当然要知道你的会员TA到底是谁?要什么?喜欢什么?今天,我们就来讲讲会员标签的设计维度,帮助你全面了解你的会员。


01

你的会员有多少面?

1. 基础属性标签

相信很多品牌会员标签库里躺着最多的就是像性别/生日/地区/婚姻情况/社会属性……这样的标签,这类标签的利用往往是组合式的,可以解决会员是谁的问题,比如通过生日、地区、婚姻和职业的组合,我们可以生成一个来自上海的90后单身职场精英的客户画像。


2. 交易偏好标签

交易类偏好标签在会员精细化运营的内容设计上起着至关重要的作用,像购买新品/客单价/频次/促销喜好等等……这类标签主要是为了分析会员的购买偏好。举个例子,在服装行业,通过客单价、购买单品和折扣率可以判断这个会员对于产品和促销的喜好,之后就可以推送他相应的品类折扣信息作为刺激复购的钩子。


3. 社交行为标签

签到/互动率/浏览页面…这一类的标签顾名思义是为了分析会员在社交媒体上的行为特点,也是分析会员社交活跃度的一个重要指标,帮助品牌了解除了产品本身以外,还可以通过什么点来打动会员。


4. 忠诚度标签

入会时间/积分信息/等级/兑换行为等……这类标签是用来判断会员处于怎样的生命周期阶段的重要指标,他是新会员还是活跃的老会员、或者是沉睡很久的老会员?这些标签数据的分析可以帮助品牌有针对性的做后续的留存和唤醒动作。


5. 影响力标签

如果一个品牌已经处于口碑爆发的阶段,可以形成很多自发的KOL圈子,就可以利用像分享频次/搭配专家/种草达人……这类标签来挖掘会员中那些懂你又挺你的人,让他们为你说话,一定更具说服力和口碑感染力,这就是影响力标签可以带来的裂变效应。

02

会员面面俱到

当我们知道了会员的标签维度有哪些,那么如何把这些标签打到会员的身上?打标签的方式有哪些?我们总结出6种比较实用的打标签方式,分享给大家。


1. 调研问卷打标签

通过调研问卷可以较为直接的获得诸如社会地位、社交偏好、消费风格等等的基础信息,比如“您所在的行业?”“您平常最喜欢用的社交媒体?”“您平常的购物习惯?”调研问卷发送的方式也很多样,线上社群推送、线下门店扫码、1V1访谈等等,当然配合一些奖励机制,会让问卷的收效更大。


2. 导购手动打标签

如果单纯从导购判断一个客户身上的特点,会相对比较主观,所以这种打标签的底层逻辑是品牌要有一套规范的标签体系,然后赋能给前端导购,再形成对客户的精确认知。导购可以通过线下看顾客的外形、问顾客的喜好、聊顾客的兴趣,然后在企微的平台上对这个顾客进行标签备注或自定义标签,在企微和CRM系统打通的情况下,这些标签就会落到具体的会员身上。


3. 社交埋点打标签

顾名思义就是通过在社交媒体上进行数据埋点进行标签收集,像代码埋点、可视化埋点、全埋点,今天我们不展开讲技术端的埋点方法,而是聊聊需要埋点的维度,根据运营的目的不同,埋的点也不尽相同。

在社交媒体上,最有意义的指标是活跃度和兴趣度,拿公众号举例,一个用户看了哪条推文?打开推文后停留了多少时间?一天在哪个时间段看推文最多?这些用户行为数据的指标就是埋点的核心。


4. 活动自定义打标签

这里又要提到企业微信了,活动自定义的标签打法就是通过企微的“员工码” 实现。这里的员工可以扩展出来,理解为是在某个活动下绑定的员工。举个例子,某化妆品线下门店要进行新品试用活动,可以提前在企微后台为举办活动的门店导购配置好员工码标签为“新品试用”,当活动开始,来店试用并通过扫码成功添加该门店导购企业微信的顾客身上就会自带“新品试用”的标签。


5. 订单系统分析打标签

常见的就是通过RFM模型计算会员价值的标签,根据客户最近一次消费的时间、金额、频次,再结合一些基本属性,可以综合分析出客户属于哪一类价值维度,比如高价值低活跃、高价值高活跃、低价值高活跃等等,诸如此类的细分价值标签。


6. 模型算法打标签

这类标签的打法主要利用高科技AI模型,比如购买倾向型模型、营销活动响应倾向型模型、客户流失预测模型、潜在价值预测模型、全生命周期价值预测模型等等……基于底层数据和业务场景,按需建模配合不同类别的算法计算出会员的标签。前提是企业要有足够的底层数据支撑,这样模型算法就会被规划的更精准,跑起来更有价值。

03

会员花样千人千面

前面我们讲了会员的标签,打标签的方式,接下来就来聊聊会员标签的应用。这里不免要引出一个常用的热词“千人千面”。

当会员有了基础的档案,身份,特征,消费行为和互动记录,这些就形成了一个360°的会员画像,基于画像进行人群细分、目标圈选并推送个性化的营销内容和活动就是千人千面。说白了就是你的会员喜欢什么,就给他推荐什么,那具体要怎么做到呢?

1.基于会员生命周期千人千面

不同行业对会员生命周期的定义略有不同,但一般都涵盖了未消费和已消费两类。对于前者,品牌需要找到高效转化的方法,对于后者,品牌就要想明白如何更好地服务老客,挖掘更多价值。

以孕妈妈为例,她每个月关注的话题是完全不同的,比如,怀孕15周时,她关注如何胎教;怀孕36周,她关注待产包是否准备齐全;生完宝宝以后,她又关心产后修复等。假设今天你的会员是一个孕晚期的妈妈,那么一份待产包的温馨提醒相比一本胎教指南更能打动她转化,所以品牌如果能在会员的生命周期中提供多触点、精准化的沟通和服务,那么会员的留存转化是不是就更容易了?



2.基于会员消费习惯做千人千面

在美妆行业,参与店铺互动的客人与全店客人相比,转化率会提升35%左右。这说明美妆行业大部分的客户都有靠柜试用的消费习惯。所以要多在线下体验的设计上发力会员的千人千面,同时兼顾好一些特别的消费习惯,比如高端美妆品牌的会员更重视互动内容和品牌调性的一致,而大众美妆品牌的会员更看中互动的个性化和趣味性。还有一些主打天然健康类的美妆品牌,就要照顾到客户既有美肤又要养肤的容貌焦虑感,提供能够缓解焦虑的产品和服务,给予他们定制的帮助就会深得人心。


下期我们将围绕会员成长来探讨如何让会员更好的留在你的会员池,敬请期待!


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