电商平台大促期间精准营销“五步”走法则

在上篇《电商平台大促期间精准营销“五步”走法则》中，我们整体概述了 618 大促的精准营销流程，并详细阐述活动目标拆解和完善埋点设计。本期我们将进一步讲述如何将用户群体进行精细化分层，并对精细化分层的用户制定差异化营销策略。

(相关资料图)

注：文中数据均为模拟。

一、精细化营销策略的原理

当你对某个细分用户群做策略触达，并收获比此前更好的反馈时，整体的运营效果也会大幅提升，这就是精细化营销策略的价值。因此，需要有效地对用户进行精细化分层，才能获得大盘上最优的运营效果。

二、用户分层的方法

当你比较看重整体用户的运营效果时，可以选择「用户生命周期」的分层方法。因为不管你的业务和产品形态如何，用户必然会属于生命周期分层中的某个阶段。使用这种分层方法，可以确保每个用户都能获得针对用户所处阶段最合适的运营策略。

1、用户生命周期

（1）用户生命周期的定义

用户生命周期就是用户从开始接触产品到离开产品的整个过程，通常分为五个阶段：导入期、成长期、成熟期、沉默期和流失期。不同的产品形态定义各个时期的方法也是不同的，要深度结合自身的业务情况进行判断。通过对用户生命周期的划分，不仅可以宏观管理全量用户，而且可以明确用户的最大价值，通过运营手段让用户趋于停留在最大价值的阶段。

（2）用户生命周期的维度

以电商为例。一般来讲，用户生命周期的划分维度如下：

导入期：没有发生过购买行为，但存在购买意向的顾客

成长期：已经完成首次购买流程

成熟期：发生多次购买行为

沉默期：曾经有过付费的用户，但在一段时间内未登录访问

流失期：超过一段时间未再访问过产品

（3）用户生命周期的标准

在定义用户生命周期标准的时候，我们可以通过用户启动产品的时间间隔的趋势来判断。某电商客户时间范围为 10-300 天，其用户启动产品的时间间隔在时间范围大于 250 天往后趋于 27 小时。也就是说，只要超过 250 天后，无论时间范围如何扩大，用户使用产品的情况基本不会有太大变化。

在确定时间范围后，我们首先看下沉默期和流失期用户的标准。

通常情况下，「启动产品」这个关键行为动作能够帮助我们衡量用户是否沉默和流失。因为用户只有发生「启动产品」这个动作后，才能发生「浏览商品」「购买」等后续一系列行为。当用户在一段时间内未发生「启动产品」行为时，这就表明用户可能对平台失去兴趣，发展到一定时间后用户或许已经删除我们的产品。所以「启动产品」这个行为能够帮助我们很好地判断用户是否沉默以及流失。当然，我们也可以根据公司所处的阶段或者业务形态的不同选择用户的其他行为，比如「登录」「浏览」「加购」等来定义用户的沉默和流失。

那在付费后多长时间未「启动产品」的用户会进入沉默期，以及间隔多长时间未「启动产品」的用户会进入流失期呢？我们可以用“二八法则”来确定用户沉默和流失的时间节点。如下图：

从「支付订单」到「再次启动产品」的时间间隔趋势图来看，80% 的用户在「支付订单」后会在 18 天内重新「启动产品」。因此我们可以将沉默期定义为在支付订单 18 天后「未启动产品」的用户。

从两次打开 App 间隔时间趋势图中可以看到，80% 的用户会在 27 天内重新启动产品， 因此我们可以将流失用户定义为超过 27 天没有「启动产品」的用户。那么，我们对用户生命周期的五个分层的明确定义可以如下：

2、用户价值区分

用户生命周期可以有效覆盖全盘用户，但是当用户体量较大且业务发展已步入成熟阶段时，我们的用户群体已不仅仅是行为相对简单的导入期或新用户群体了。成长期、成熟期的用户行为更加复杂，也值得我们根据创造价值的不同投入差异化的精力去做维持和转化；针对沉默流失期的用户，往往也需要面向不同价值的用户实施差异化的召回策略。此时用户价值分层恰好能够解决这个问题，它能够对需要认真投入精力运营的核心用户群体进行价值细分，实施差异化的营销策略，保证运营手段的有效性和针对性。

3、价值分层：RFM

用户价值的 RFM 分层是指对于已经在产品内转化的用户，根据用户在产品中最近一次消费、消费频率、消费金额来做好用户群体价值界定。

（1）RFM 的定义

RFM 模型通过用户最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）三个维度划分出来 8 个用户价值群体，将群体用户进行价值细分，如下图所示：

正在上传…重新上传取消

（2）RFM 标准制定

RFM 中三个维度的阈值并不是一成不变的，它需要随着最终划分的人群以及相关的运营效果、活动规律，调整阈值的设定，最终达到一个最合理的划分。因此我们会通过“二八法则”对 RFM 值进行划分，这也会方便我们在后续迭代优化中根据业务反馈调整相应的阈值比例。

按最近一次消费（Recency）对用户进行排序，最新的购买者排在首位，再根据用户数的累计占比发现 80% 的用户最近购买时间距今为 18 天，从而选择 18 天作为划分最近一次消费高低的阈值。同理，消费频率（Frequency）取 3 次作为划分购买频次高低的标准。消费金额（Monetary）普遍会出现 20% 的用户创造大部分营收的情况，所以我们取购买金额 2500 元作为划分消费金额高低阈值。

通过对用户的消费数据进行分析确定 RFM 的相应的阈值之后，我们可以建立 RFM 用户分层如下：

三、不同人群精准营销策略

用户分层后，一定会有一个“理想”的分层是我们“梦寐以求”的用户。比如，电商企业都希望能有大量的成熟期用户，持续在产品上产生交易。然而，初级分层的用户想要跃迁到下一层，会存在一些用户视角的阻塞点，让他们存在疑问不想转化。运营策略就是要解决这些用户当前存在的阻塞点，帮助初级分层的用户更容易跃迁到下一个理想的阶段。而对于成熟用户，需要增加他迈向流失的阻塞点，以留存理想中的用户。以下为我们列出的电商行业中用户视角常见的阻塞点，以及配套的一些运营策略：

将「用户生命周期」和「价值分层」结合起来后，不仅对不同阶段用户的策略更有针对性，也可以根据用户的价值分层有优先级地投入有限的资源。在活动预算有限时，对于重要分层的用户，可以做一定的倾斜，对于一般分层的用户，则可以不做太多额外的动作，节省资源。以下为我们列举的用户分层和策略，以供参考：