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企业站在一方私域的角度,做好用户数据的存、

来源:企业科技与发展 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2021-04-26 06:16

【作者】:网站采编

【关键词】:

【摘要】站在以用户为中心、数据驱动的战略高度上,如何规划企业和品牌的私域运营战略,特别是基于此的数据战略。而真正实现以用户为中心、数据驱动私域战略的成功,最关键的是,能不

站在以用户为中心、数据驱动的战略高度上,如何规划企业和品牌的私域运营战略,特别是基于此的数据战略。而真正实现以用户为中心、数据驱动私域战略的成功,最关键的是,能不能让每个人都将传统的流量思维转变为留量思维,将之前的推广思维转变为用户思维。

Q1:从您个人的职业路径来看,其路径的改变也是代表着数字营销行业和客户需求的变化,在这过程中您的洞察有哪些?

这是营销从reach走向engage再到experience的过程。

最近几年,企业和品牌无不发现,获取用户是越来越难,比如:

1.不管是CPM/CPA还是oCPM,线上公域流量越来越贵;

2.随着线上业态的迅猛发展,线下门店流量锐减,线下获客也越来越难;

3. 花了大价钱,好不容易拉进来,随着用户选择多样性的日益丰富,用户忠诚度越来越低,没多久就流失了;

4.?后疫情时代新常态:新冠疫情彻底改变了用户的消费习惯……

所有这些都在说明:

跑马圈地拉流量的时代已过,存量精益运营的时代来临

Q2移动互联网为企业实现用户为中心的策略提供了基石,企业具体有哪些好的案例和方法论可以普及一下吗?

Why customer-centric model matters?

以亚马逊、孩子王为例

从曾供职的几家公司来看,都在2013年左右,提出了对应的方法论,去应对即将来临的用户体验时代,比如奥美的DAVE (Data-inspired, Always-on, Value-exchanged Experience),比如Sapient 的Storyscaping (故事场景摩天楼): Stop creating ads Start creating worlds.?大家都相信,以用户为中心,基于客户关系管理(CRM)变革升级的客户体验管理(CXM)会成为未来的确定趋势。中国落成了私域。

Q3:企业在考量启动数据驱动策略之前,应该提前做哪些准备?比如在思维和组织等方面。

以用户为中心、数据驱动的私域战略和运营,是一项CEO工程。

以用户为中心的组织重构或整合。

发现,市场上大部分做的非常成功的私域项目,都是由CEO推动的、基于该战略的组织重构去驱动的。我们也看到,在很多公司,私域运营是由品牌部门、CRM部门和Trade Marketing部门合作一起运营的。

以用户为中心的生意视角驱动 – 双轴

如果从我们的用户提供给企业和品牌的价值(不止是交易价值)和时间这两个维度来看,在两条轴刻度线上,最大化用户量、单个用户的价值和单个用户与我们保持关系的时间,就能够站在“以用户为中心”的战略高度支点上,无限扩展我们的“单客生意疆域”,也就是用户价值面积。

思维模式上我认为,任何战略在组织中实施,其成功与否,最重要的,是能否真正让组织里的每个个体,她们的思维模式(Mindset),能够转变到与战略相同的方向上。

而要真正实现以用户为中心、数据驱动私域战略的成功,最关键的是,能不能让每个人都将传统的流量思维转变为留量思维,将之前的推广思维转变为用户思维,将CRM的关系思维升级到体验思维。

站在一方私域的角度,做好用户数据的存、盘、用,则将必定成功。

Q4:企业该如何应对各个平台之间高筑的数据围墙?

接受现实 盘活存量 ID体系 数据地图(比例、偏后端)

基于品牌详细的用户体验框架,我们开始从数据贯通的角度,绘制品牌的用户体验数据地图(Brand Consumer Experience Data Map),绘制的基本逻辑是在每一个触点上,主要确定两个数据情况:第一,该触点上用户的唯一标识(或者称主键标识)是什么?第二,该触点上,对于用户产生的数据信号(Data Signals)有哪些,数据信号我们可以简单理解为数据点(Data Fields)。基于第一点,在各个触点上的用户唯一标识们,我们尝试和评估各个触点之间数据贯通的可能性。

在我们做的很多数据地图项目中,国内的现实是,由于各个生态帝国之间的围栏高耸等等原因,尝试直接打通各个生态里触点的用户唯一标识,是几乎不可能的!

但是如前文问题一里给出的解决方案,我们可以通过“业务驱动”的方式,推动用户授权去创造一个“祖ID”拉通在她各个触点、各个生态上的唯一标识(“子ID”)们,这是在接受现实的情况下,最完美的数字解决方案。

现在,我们以用户为中心,绘制出了基于用户体验框架下的用户数据地图,我们通过数据的角度,可以看到或者找到,我们的用户都在哪里,或者去哪里找我们的用户;同时,我们也看看到数据在用户旅程各个触点上的流动情况,并且找到了那些需要我们通过业务手段去拉通的数据断点(Data Gaps),数据层面上的用户在哪里(Where)这个问题就解决的差不多了。

文章来源:《企业科技与发展》 网址: http://www.qykjyfz.cn/zonghexinwen/2021/0426/2201.html

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