電商CRM如何拆分和設(shè)計

2022-05-27    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

CRM做為客戶關(guān)系管理和維護的重要方面,在電商中顯得尤其重要,我們從各個渠道投放廣告花高成本去獲客,用戶進來以后卻不能及時的被留住,留存和復(fù)購數(shù)據(jù)不太理想,客戶不能被準(zhǔn)確的定位和服務(wù),基于這些問題,更加需要深入分析客戶行為,判斷每類客戶的喜好和習(xí)慣,不斷完善人群屬性,通過建立完善的CRM機制來升客戶的消費并實現(xiàn)二次購買。


一.明確CRM的目標(biāo)

延長用戶生命周期,實現(xiàn)生命周期價值CLV(Customer Lifetime Value,也有稱LTV:Life Time Value)大化

生命周期:CL:Customer Lifetime

生命周期價值:CLV(Customer Lifetime Value,也有稱LTV:Life Time Value)

二.剖析用戶生命周期和價值

讓用戶能在生命周期中產(chǎn)生商業(yè)價值,才是業(yè)務(wù)的最終使命。這里的商業(yè)價值,不單純是電商廣告游戲等賺錢模式。信息和數(shù)據(jù)這些無形且很難量化的也是商業(yè)資產(chǎn)。為什么要談用戶生命周期和價值?因為不得不接受的事實是,無論你是多么出色的運營和產(chǎn)品,都無法真正制止用戶的流失你可以延長它,但就是不能阻止它。當(dāng)產(chǎn)品獲得足夠多的用戶時,大的問題不是繼續(xù)獲取,而是從用戶身上賺回錢。成熟的產(chǎn)品都應(yīng)該考慮CL,以及更重要的CLV。

只要用戶停留時間越長,對產(chǎn)品的使用粘性越大,就越有可能在我們的產(chǎn)品上產(chǎn)生價值,那么有一個公式大家一定并不陌生:

賺錢=CLV(用戶生命周期價值)-CAC(獲客成本)-COC(運營成本)

電商的CLV由一系列購買的指標(biāo)決定,電商CLV指標(biāo):支付訂單量、GMV另外,我們通常說的用戶留存率,其實也是用戶忠誠度的體現(xiàn),留存率對用戶的判定較為模糊,也不具備界定意義,因此我們可以轉(zhuǎn)化為用戶生命周期。


用戶生命周期=周期/(1-周期內(nèi)新增留存率)

如果一款產(chǎn)品新增用戶的月留存率是70%,那么估算出:平均用戶生命周期=1個月/(1-70%)=3.3個月。

運營的目標(biāo)就是延長用戶生命周期從3.3個月到4個月、5個月乃至更長。并且在此期間產(chǎn)生商業(yè)價值。對于大部分產(chǎn)品,這個公式都是適用的。

如果需要更精準(zhǔn)的指標(biāo),則可以將數(shù)據(jù)制作成頻數(shù)分布圖。


來看看怎么精準(zhǔn)的分析和運營:

用戶生命周期最少的那部分用戶,例如10天,有什么具體特征,為什么不用?

用戶生命周期最多的那部分用戶,有什么特點?

分布人數(shù)最多的用戶,怎么樣能想辦法抓住他們的痛點?延長他們生命周期

究竟是用的久的用戶(二八理論),還是分布人數(shù)最多的用戶(長尾理論),產(chǎn)生的商業(yè)價值大?

每個用戶的生命周期都能產(chǎn)生商業(yè)價值,但有些用戶注定更有價值。

用戶生命周期和流失是息息相關(guān)的,用戶流失,便是用戶生命周期的終止。

用戶不用APP,可能是比較忙,可能是出去旅游了,可能是大姨媽來了心情不好。那么運營應(yīng)該怎么判定他是上述情況,還是卸載不用呢?也許我們需要幾個月后才會發(fā)現(xiàn)用戶最后登錄停留在某一天。高級運營和初級運營的分水嶺在于:初級運營經(jīng)常事后補救,高級運營能夠防范于未然。

將用戶的流失可能扼殺在萌芽階段,是延長用戶生命周期的有效手段之一。這聽起來很玄乎,但舉個例子就會明白的。

一款社交應(yīng)用,通過流失用戶的特征分析。發(fā)現(xiàn)了如下的幾個特點。

流失用戶中,40%的用戶沒有完善資料新增用戶沒有導(dǎo)入通訊錄好友;

流失概率比導(dǎo)入的高20%新增用戶;

在第一周使用中,如果添加的好友低于3,則一個月后的流失概率超過一半。

用戶流失前一個月,互動率遠低于APP平均值。

這些特征很容易讀懂了解,運營也很容易針對性的采取策略。例如良好的新手引導(dǎo)、引入好友推薦(想想微博和各興趣向APP)、增加曝光量、乃至使用機器人等等。

如果數(shù)據(jù)化運營更徹底,可以運營和數(shù)據(jù)分析結(jié)合,將上述的特征建模,得出一個比較準(zhǔn)確的流失概率預(yù)測。用模型計算出某一類人群流失概率在80%以上,和知道什么樣的人可能流失,在運營上是兩個層次。

我們可以構(gòu)建決策樹模型,因為決策樹模型的可解釋性強,它是if-then的集合,運營非常容易理解。比如用戶完善資料低于50%,且沒有導(dǎo)入通訊錄好友,且好友數(shù)量低于3,則其一個月后的流失概率為80%。模型訓(xùn)練出葉節(jié)點,運營用SQL就能跑出來可能流失的用戶群。

另外,發(fā)掘出變化性變量在運營中有奇效。比如完善資料,是否導(dǎo)入通訊錄好友,都是靜態(tài)、狀態(tài)型的特征,更多是產(chǎn)品上的優(yōu)化。但是某一類用戶流失,能通過其他數(shù)據(jù)特征體現(xiàn),比如上周打開了APP20次,本周打開了5次,下周打開了1次,趨勢是下降的,那肯定是要流失

三.流失率計算

1.數(shù)據(jù)的獲取

流失用戶是通過用戶的最近一次登錄距離當(dāng)前的時間來鑒定的,所以要分析流失用戶,需要知道每個用戶的最后一次登錄時間,而對于不同網(wǎng)站而言,這個時間間隔會各不相同,最長可能會有1年或者更久,所以在數(shù)據(jù)獲取方面會有一定的難度。如果分析的是注冊用戶,那么一般網(wǎng)站都會在數(shù)據(jù)庫中建相應(yīng)的表來存放用戶信息,所以建議在儲存用戶基礎(chǔ)信息的同時記錄用戶的最近一次登錄時間,這樣就能夠準(zhǔn)確地計算用戶最近一次登錄距離當(dāng)前的間隔時間,進而區(qū)分該用戶是否流失。

2,流失用戶變化趨勢

首先需要明確的是用戶的流失可能并不是永久的,也許用戶在一段時間內(nèi)對網(wǎng)站確實沒有任何需求,那么他會遠離網(wǎng)站一段比較長的時間;或者流失用戶也會因為網(wǎng)站的某次營銷或者網(wǎng)站質(zhì)量的改善而重新回來。網(wǎng)站總的流失用戶數(shù)的計算比較簡單,以超過1個月內(nèi)登錄即為流失為例,那么總流失用戶數(shù)就是所有“當(dāng)前時間點-用戶最近一次時間點>1個月”的用戶數(shù)量。但是單純的總流失用戶數(shù)量對于分析是沒有意義的,因為大部分情況下這個數(shù)值是一直遞增的,我們需要計算總流失用戶數(shù)占總用戶數(shù)的比例及新增流失用戶數(shù),觀察它們的變化趨勢,如下表:


新用戶流失率 我們可認(rèn)為新用戶注冊后就完成首次登陸,那么簡單地定義新用戶流失,就是用戶在注冊后一段時間內(nèi)都沒有登錄過游戲,即 當(dāng)前時間點 – 用戶注冊時間點 > 流失臨界時間間隔 比如我們定義用戶的流失臨界時間間隔為1個月,也就是在注冊后的一個月內(nèi)未登錄的用戶意味著已經(jīng)流失,那么就可以計算每天的新用戶流失數(shù),即注冊時間為1個月前的那一天,而從注冊到當(dāng)前沒有登錄過的用戶數(shù)。這個用戶數(shù)與1個月前的那一天的總注冊用戶數(shù)的比例就是新用戶的流失率: 當(dāng)天的新用戶流失數(shù) / 當(dāng)天的總注冊用戶數(shù) = 新用戶流失率 計算出每天的新用戶流失率,并觀察它的變化趨勢:


四.RFM評估

RFM定義:最近一次消費(Recency) 消費頻率(Frequency) 消費金額(Monetary)

根據(jù)這個指標(biāo),我們又把客戶分成五等分,這個五等分分析相當(dāng)于是一個“忠誠度的階梯”(loyalty ladder),其訣竅在于讓消費者一直順著階梯往上爬,把銷售想象成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客,把一次購買者變成兩次的。

以上三個指標(biāo)會將維度再細分出5份,這樣就能夠細分出5x5x5=125類用戶,再根據(jù)每類用戶精準(zhǔn)營銷……顯然125類用戶已超出普通人腦的計算范疇了,更別說針對125類用戶量體定制營銷策略。實際運用上,我們只需要把每個維度做一次兩分即可,這樣在3個維度上我們依然得到了8組用戶。

這樣,之前提的四個問題,就能很容易被解讀(編號次序RFM,1代表高,0代表低)

重要價值客戶:最近消費時間近、消費頻次和消費金額都很高,一般是VIP

重要保持客戶:最近消費時間較遠,但消費頻次和金額都很高,說明這是個一段時間沒來的忠實客戶,我們需要主動和他保持聯(lián)系。

重要發(fā)展客戶:最近消費時間較近、消費金額高,但頻次不高,忠誠度不高,很有潛力的用戶,必須重點發(fā)展。

重要挽留客戶:最近消費時間較遠、消費頻次不高,但消費金額高的用戶,可能是將要流失或者已經(jīng)要流失的用戶,應(yīng)當(dāng)基于挽留措施。


五.結(jié)合電商平臺設(shè)計功能

結(jié)合用戶生命周期和價值,觀察流失率曲線并預(yù)估是否用戶在持續(xù)累積還是流失,評估用戶的RFM,在了解了用戶的真正節(jié)點之后,結(jié)合數(shù)據(jù),就可以設(shè)計搭建CRM大后臺了,這個后臺所要承載的功能就需要按照模塊進行分類和細化,這里只對大模塊做區(qū)分,并沒有細化用戶的生命周期節(jié)點,后臺可留有時間設(shè)置,來進行精準(zhǔn)營銷研究分析,這個相信大家都明白怎么樣去利用數(shù)據(jù)設(shè)置任務(wù),此處不做贅述,具體內(nèi)容可參考下圖,基本可以覆蓋電商所需要的底層功能:


結(jié)語

針對CRM,還有很多值得我們研究和探索的框架以及內(nèi)容,做好CRM無非是為了更好的做到三點:

首先,建立、管理并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫;

其次,通過客戶關(guān)懷提高客戶的滿意度與忠誠度;

同時可以通過商務(wù)智能分析模塊,分析客戶流失原因。為更好地滿足用戶的需求而做好服務(wù)。

另外,CRM客戶關(guān)系管理其實也分為2種,2B或者2C。我們上述內(nèi)容講解全為2C端的,2B的CRM更多的是對銷售機會的管理,其中包括各個客戶的拜訪情況,意向,對方處于的狀態(tài),對方的痛點等等。核心在對能把東西賣給他所需要的相關(guān)信息的管理。2C的CRM則更加大數(shù)據(jù)一些,這主要在零售公司比較常見。根據(jù)顧客購買情況,依據(jù)一些數(shù)據(jù)分析模型(比如RFM),我們可以描繪出各種典型顧客畫像,在將購買顧客分別套在畫像中,以進行后續(xù)的營銷活動(比如EDM電子郵件營銷)。無論是使用什么樣的方法,我們的目的很簡單,就是留住用戶,增加粘性,讓用戶信任我們,依賴我們。我們?yōu)橛脩籼峁└玫捏w驗和關(guān)懷,用戶可以為我們提供更多的商業(yè)價值。

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