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私域運營中的數據分析該如何做?

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編輯導語:數據分析對于私域運營來說十分重要,進行數據分析可以更好地了解用戶需求以及做出相應的策略,本篇文章作者分析了私域運營中數據分析的具體方法,一起來學習一下吧,希望對你有幫助。

私域運營中的數據分析該如何做?

剛開始做私域,該如何選取合適的數據分析指標,又該如何分析呢?今天這篇文章分享給您。

在業務運營過程中,無論我們想要獲取線上GMV增長,還是提升線下千萬級銷售額,數據分析都是檢驗運營效果,驅動運營迭代升級的基礎。

數據分析的重要性不言而喻,但同時優質的數據分析又是一件比較繁瑣的事。我們過去操盤一些客戶案例時,會發現在項目前期,往往需要大量的時間用來磨數據,優化運營手段。

比如僅僅一個“加粉”環節,就要拉出十幾組數據做對比,才能最終選定最佳的加粉話術。

為什么要做這么精細?

因為私域運營和常規運營的數據分析方法,在底層邏輯中存在一定區別。

常規的運營數據分析是“轉化邏輯”,一切分析指標都要為最終的轉化成單服務。比如電商運營十分重視投放ROI、銷售額、轉化率等結果數據,ROI能跑正就可以開始大量投放。在這里,數據分析的作用是讓轉化“越快越好”。

而私域運營的底層邏輯是以用戶為中心的“精細化運營邏輯”。精細化體現在數據分析上是更細的分析顆粒度。

當然,做私域的最終目的是為了轉化,但其中包含的是用戶全生命周期的運營。因為當用戶在品牌私域中可被反復觸達時,越急于收割,用戶反而會越快離開你的私域平臺。

那么,如果剛開始做私域,該如何選取合適的數據分析指標,又該如何分析呢?

一、初期:用戶指標、活動指標

私域運營既然是以用戶為中心的運營邏輯,那么運營指標關注的,就是對人的運營。

在私域運營初期,數據分析關注的是用戶指標和活動指標。

1. 用戶指標:加粉率、活躍度

1)加粉率

我們先來看一下加粉率。

做私域運營,最重要的當然是將用戶沉淀在自己的私域中,沉淀的第一步,就是加粉。

品牌通過多種渠道及方式引導用戶添加自己的企業微信(當然仍有部分品牌選擇添加個人微信),最終計算申請數與加上用戶好友的比例,得出加粉率。

在這一步,很多品牌存在兩個問題:

  • 一個是只關注加粉數量,不重視加粉率;
  • 另一個就是在加粉率的統計上,十分籠統,僅僅會列出個同比環比,不會下鉆進行分析。

加粉率之所以重要,是因為在“用戶同意添加好友”背后,代表著用戶有同品牌建立進一步聯系的心理預期,能夠為后續運營打下基礎。

在加粉率的統計上,則需要利用數據分析,針對不同渠道、指標變換不同參數,擇優選擇加粉方案。

首先,在加粉渠道上,比較常見的是線上渠道的包裹卡、短信、裂變、人工外呼、AI電話等,以及個人微信轉企業微信。

線下渠道主要是以導購添加顧客企業微信為主。

在數據分析上,我們可以針對特定渠道,進行精準控制變量,對加粉率進行分析。

以上是一個簡單的渠道分析案例,在這個案例中,渠道、申請數、發送地區、年齡、性別等保持不變,唯一變量是發送時間。

經過分析可得知,下午18:00進行發送的加粉率效果最佳,加粉率為4.43%。經過多次測試后就可以選定該固定時間段,進行大規模加粉行動。

2)活躍度

用戶活躍度是一個比較綜合的指標,它表示的是當用戶進入到品牌私域中后,同品牌的互動情況。

廣義來說,用戶進入私域后產生的所有行為都可以算作“用戶活躍”。比如1v1私聊中的回復率,群聊的入群人數、打卡數、回復消息次數,朋友圈點贊數等等。

由于指標較多,所以在進行指標拆解時,需要結合用戶的生命周期、運營周期和特定的節奏頻率等維度。

我們以社群為例,來看一下如何分析用戶活躍度。

社群作為私域運營的主要載體,通過對其進行數據分析,可以挖掘品牌KOL,促活沉默客戶。主要分析維度可以分為用戶行為和內容兩個角度。

在用戶行為角度,又可以分為互數、互動時長、互動內容量等。

互動次數包括所有的互動類型,只要是用戶有行動,即使是僅僅發了一個表情包,都代表了用戶的參與感,應該統計在內。

互動時長指的是在數據統計的周期內,用戶實際互動的時長。

比如用戶A和B同樣在一周內有30次互動,但用戶A在一天內互動了30次,用戶B每天都會有互動,這就代表著A和B對社群的依賴程度是不同的。

互動內容量也是衡量用戶參與度的一個重要標準。在這個語言匱乏的時代,文字消息更能夠傳達用戶的情感、需求、社群參與度等。對這些細節的分析,更能夠體現出用戶在私域中的參與感。

在內容角度,社群內可發的內容很豐富,包括文字、圖片、小程序、紅包、趣味活動等等。

那么針對社群內容的數據分析應該能夠明確了解,什么樣的內容是受群內用戶喜愛的,比如能夠分析不同類型的消息次數、占比和互動排名情況,通過數據來合理分配社群的內容產出量。

2. 活動指標:UV/PV、到店數、轉化率、ROI

一般對活動進行數據分析時,我們可以按照“前中后”的邏輯來制定分析指標。

首先,在活動前實時監控報名數據,通過觀察總訪問量(PV),總參與人數(UV)等數據,我們可以隨時調整活動進展,發現異常后也可及時進行策略調整。

在活動進行中,品牌可以通過觀察用戶畫像,知曉活動的主要參與人群。同時實時監控當日UV和PV,了解活動過程。

最后可以對到店數、轉化率、活動ROI等進行分析,結合活動前和活動中記錄的數據,對下次活動進行迭代調優。

二、中期:業績指標

經過前期私域基礎搭建后,就到了該出成績的時候了。如何制定檢驗成績的數據指標(KPI),是這個階段數據分析的重點。常見的私域業績指標可分為門店到店率、轉化率、轉介紹率等。

1. 到店率

對于廣大線下門店來說,到店率是一個十分重要的指標。根據漏斗模型,到店率與轉化率成正比。尤其是現階段很多品牌都力圖打通線上線下的鏈路,更需要提升到店轉化的數量。

對于有些高頻到店的行業,比如餐飲等,還需要關注到店2次、3次及以上的情況以及人均消費等數據,針對不同到店頻率的用戶贈送不同權益。

2. 轉化率

私域轉化率=成交購買人數/私域總人數。隨著私域運營方法論的發展,以及各大品牌發力布局私域賽道,令私域轉化率節節攀升。

針對轉化率的數據分析,我們可以用人、貨、場的邏輯,拆解在私域中影響收入的指標,同樣用“指標拆解法”快速定位即可。

3. 轉介紹率

私域運營中的另一個重要指標就是轉介紹率。私域天然的種草培育用戶屬性,同傳統的廣告投放形式相比,能夠大大提升用戶的裂變傳播效應。

所以反過來看,轉介紹率的高低,也正說明了私域運營的效果。

三、穩定期:管理指標

當前期通過數據分析跑通私域模型后,私域運營就來到了穩定期階段。

穩定期所需要關注的是管理效率和人員效率。

所以,在這個階段需要關注的數據指標集中在員工的個人考核上,比如員工的加粉數量、加粉率、被刪率、任務執行率等等

對于團隊KPI的設置,可以將平均人效作為衡量私域團隊工作效率的基礎,比如“人均產出營收額”等。

四、總結

私域運營的核心是數據驅動,完整的用戶體系其實就建立在數據驅動上。

所以企業做私域的基礎就是能夠提前布局適合自身的數字化體系,沉淀數據資產,維護好用戶的全生命周期價值。

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作者:塵鋒;公眾號:塵鋒Growth研究院;

本文由 @塵鋒 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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