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精准营销小讲堂:让精准营销在数据驱动下更顺利

 2019-07-19 16:13  来源: 今日头条   我来投稿   A5孙昊的个人主页 撤稿纠错

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随着大数据时代的到来,越来越多的行业都在大数据领域逐渐摸索到适合自己的运营与传播方式,金融行业也在逐步调整自身的营销战略。传统的粗放式营销模式缺乏场景化和针对性,不仅浪费成本,也会增加对用户的打扰。尤其信用卡客户,不当的营销策略甚至会引起客户反感。针对业务和活动信息,投其所好的精准营销,才能受到用户的青睐。

精准营销的核心方法是对数据的分析洞察。通过数据收集、数据分析,精准定位目标用户群、在哪里、做过什么、想要什么。对客户有了全方位的了解之后,才能制定差异化、个性化的营销手段。

通过精准营销,可以提升获客质量。基于各个环节的效果分析,反向指导用户筛选、模型优化、预算分配、资源采购、活动设计、渠道使用、触点优化等。在有限资源的情况下,可实现最大化客户转化,主动避开粗放式营销带来的羊毛党客户群。通过精准营销,还可以提升用户的活跃留存,提升业务转化和提高营收,促进产品功能的迭代优化,实现用户生命周期价值的最大化。

如何寻找用户:收集数据-搭建用户全维度指标体系-用户分层-用户分群-用户行为预测模型

如何执行营销:精准客群-适宜渠道-恰当时机-差异化内容-合适形式

如何评估效果:目标导向评估效果-超链接添加UTM参数

如何打造闭环:营销效果分析-指导下一轮精准营销

一、寻找用户

在进行用户分群之前,首先要进行数据收集、数据整合、建立用户数据指标体系,常见呈现形式是搭建用户层级宽表。这一环节,在数据存储环境支持的情况下需要丰富底层数据,因后面的应用场景都需要依托于上述数据进行计算、分析、建模。所以在搭建用户层级宽表时需要考虑更全面,也需要在应用的过程中不断进行丰富和迭代。

根据前述底层数据,集成了一份庞大的用户层级宽表。进而,我们需要把用户标签更为具象化,进行用户分群,为精准营销提供客群筛选。可以通过以下三个步骤进行用户分群:用户分层、用户分群、用户价值分群模型。

1、用户分层

分层维度没有统一标准,可以按照 App 产品用户旅程 AARRR 为分层逻辑,也可以按照信用卡办卡、分期等核心业务流程为分层逻辑。如下图示例:

举例:在信用卡 App 营销过程中,基于信用卡用户生命周期的分层,可对应营销的内容。

2、用户分群

用户分群是精细化运营的核心,它是基于用户分层的基础上,从每一层级用户的横向再细分,筛选出共性用户群体。

通常根据以下几类数据再进行细分:

一方数据 - 企业内部数据、用户行为数据;二方数据 - 广告投放数据;三方数据 - 行业数据、第三方标签、POI 数据、黑白名单等。

在信用卡行业实际运营过程中,一方数据易获取且准确度、关联度高,使用率较高。最常使用的数据有:人口属性、积分数据、客服数据、App 行为数据、营销响应数据等。App 用户行为数据也有很大价值,分析用户的行为数据,帮助设计和完善 App 产品;分析用户的潜在行为数据,帮助建立模型挖掘,找到营销方向。

信用卡 App 行为数据,主要关注是否绑卡、是否使用激活、积分兑换,实现其自助渠道缓解人工渠道服务压力的价值。以及用户在 App 上是否进行了消费、分期、申卡等对信用卡主要指标贡献度较高的操作。App 行为数据的核心维度分别是时间、频次、结果:

时间指某特定行为发生时间及持续时间,频次指发生某特定行为的次数和趋势,结果是指是否完成体验或交易。不同客群会呈现不一样的特征,可基于业务需求和行为数据统计分析,进行场景化行为数据标签的搭建。

在一方标签数据建立不完善的情况下,为了在营销过程中为进一步提高精准度和营销效果,通常会引入三方数据进行补充。例如,在营销资源与用户进行匹配的环节,为了确认用户偏好,可引入三方的标签数据,针对不同群体分别匹配不同奖励的营销资源。以及,当涉及到适用商户的电子券,在营销过程中可引入三方的 POI 数据,匹配更精准的用户群。

基于以上多方数据,结合常见业务和活动,在用户分层的基础上,运用机器学习聚类模型、RFM模型等对信用卡存量客户画像进行多维度分析,如拆分为:分期、跨境、积分、优惠券、还款、额度等多类客群,便于营销资源调配及客群精准营销。

3、用户行为预测模型

充分利用前期精准营销结果数据、活动参与数据、用户行为数据等,以此为种子,结合用户标签,借助有监督机器学习与深度学习算法预测用户行为,建立 A/B test 对比传统营销方式与机器学习预测效果,并根据实验结果不断迭代优化模型,提高客群精准度及精准营销响应率。

举例:某商业银行用户十一假期后分期预测模型。

二、执行精准营销

经过上一轮的客群分析之后,筛选出精准客群,为执行营销奠定了基础。再进一步选择推送渠道,在适当的时机,将合适的内容推送出去。下图是营销流程的简单示例:

在信用卡 App 营销过程中,营销资源不仅指奖励利益,App 功能也可作为营销抓手。在这个过程中,同一特征客群,可能感兴趣的资源有多个;而同一营销内容,也可能有多组不同特征客群感兴趣。不同客群与不同营销内容之间,可进行交叉营销。

以跨境消费客群为例,可营销的内容有:跨境消费返现、跨境消费送积分、积分兑换送里程、贵宾出行专区体验等。而以跨境消费送积分活动为例,可营销的客群有:跨境消费客群、商旅卡客群、积分兑换客群等。

在执行营销之前,可结合信用卡营销资源规划表、App 功能上线规划表、时事热点、公关日历表等,做年度、月度营销的精准营销计划表。

值得一提的是,A/B 测试是执行精准营销过程中的常用策略。不管是客群、资源、渠道、发送时机,除了基于业务经验和数据分析出的规律以外,还可以通过 A/B 测试进行验证。经过几轮验证之后,探索出最合适的组合方式,多次验证结果均理想的情况下,便可设置为自动化的常态化营销模式。

例如:针对跨行还款功能,数据研究结果显示是还款日前几天 App 注册率高。为进一步验证和确切条件,其他筛选条件一致且样本量控制一致的情况下,进行距离还款日不同天数的发送,结果是还款日前5天响应率最高。针对该结果,可再多做几轮测试,如结果仍能够不断得到验证,则该结果成立,可设定自动化短信,长期触达。

三、评估营销效果

1、目标导向的归因分析

每次进行精准营销,都有个业务目标。因此,分析营销效果需基于不同的目标导向。若目标是促注册 App,那就需要明确注册客户来源及精准营销带动注册客户的比例。目标是促 App 分期业务办理,那就需要明确营销及响应周期内营销带动与非营销带动的比例。

举例,在促信用卡 App 注册的精准营销过程中,在数据收集不完善的时候,可进行基础维度的监测数据:安排发送量-注册量-绑卡量-参与活动或办理业务量。

可进行全流程维度的监测数据有:安排发送量-成功发送量-短链访问量-应用商店访问量-安装量-注册量-绑卡量-参与活动或办理业务量。

全流程各个环节的数据监控更精准,前提是需完成埋点和数据收集。这期间,整条路径用户信息数据的打通是个关键工作。通过移动广告效果监测平台 Ad Tracking,基于终端信息、环境信息生成点击数据、激活时设备数据,即可实现应用安装前后用户信息匹配。

监控周期可设定为7或14天,不同营销活动的各个批次之间采用统一口径即可对比营销效果。依据经验,通常注册响应率不到1%的营销活动,需要再反向从营销资源、渠道、客群、时机、触点进行调优。

2、渠道效果监控

精准营销附加的超链接,可添加 UTM 参数,通过埋点追踪 UTM 访问数据。UTM 常用的参数有:渠道、媒介、名称、内容、关键字。

通过这5个可添加到链接中的参数,即可通过细分层级,明确用户是从哪一个渠道、媒介(微信/短信/EDM等)、名称、内容、关键字过来的。通过不同渠道的访问-下载-注册-参与/付费数据,可分析不同渠道的质量。通过名称、内容、关键字,可分析出客户对哪类活动感兴趣,这部分数据也是用户标签数据的重要来源之一。

下图为基础的渠道监控表:

四、搭建营销闭环

在精准营销过程中,从最初的筛选精准客群,到选择适宜渠道、恰当时机、差异化内容、合适形式进行投放,再到最后的营销效果监测,数据分析是贯穿始终的基础工作。

精准营销需实现如上图所示的营销闭环。对精准营销效果进行复盘分析,可指导下一轮的精准营销。这对客群标签沉淀、客群模型调优、营销方案迭代、App产品迭代优化、渠道拓展及触点优化、发送时机选择、标准的自动化营销体系的逐步建设,都起着至关重要的作用。

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