营销玩法
2016-12-01 14:24:55 0 举报AI智能生成
营销
作者其他创作
大纲/内容
个性化营销
会员系统
分层
RFM
最近一次消费
某个时间周期里，近一周，有交易，无交易的
0，1
频率
频率高低
交易额
28原则，总交易额，分三个档次？
分析，每个维度以高低二分
111
描述：有最近消费，高频，高交易额
分析：核心用户A；粘性高，需要重点维护
营销策略：可提供会员服务，通过会员权益激励；发95折以上的折扣优惠券；节日礼物；
110
有最近消费，高频，低交易额
重要用户C；找便宜商品，消费能力偏低；，提升活跃
策略：优惠门槛可低点；
101
有最近消费，低频，高交易额
次核心用户B；一次买的多，频率低；
策略：发高门槛优惠券；
100
有最近消费，低频，低交易额
普通用户D；偶尔来抢优惠，捡便宜的；
低价值用户，
011
无最近消费，高频，高交易额
前核心用户E；疑似流失高价值用户，需尽快尽力拉回；必要可客服回访
策略：根据历史交易记录，商品，金额，个性化发券，
010
无最近消费，高频，低交易额
前重要用户F；常来找性价比高的商品，消费水平偏低；疑似流失，需要拉回
发券，回访，
001
无最近消费，低频，高交易额
前次核心用户G；疑似流失，继续监控；单次买的多？数量和金额，需拉回
发券；做活动；
000
无最近消费，低频，低交易额
前普通用户H；是否还是活跃用户，比如继续浏览商品，但不下单；没有高性价比的商品？
对于这类用户，可推送个性化商品
标准
时间周期，根据复购周期的平均值和众数；
超市生鲜，按天
生活用品如洗漱，按周
服饰，按月
装修，买车，按年
说明：频率和 有无最近消费的周期保持一致，交易额也是在相同周期内的平均客单、笔单交易额；
更精细的分层
AARRR
用户画像
个性化
维度
浏览行为
浏览，推送，订阅
搜索
交易前
收藏
加购
交易行为
下订单
支付
收货，确认收货率
评价
分享
交易后
取消订单
退换货，退款
投诉
理赔
子主题
策略
时间
效率
目标：交易额 和行为指标要增长50%，
子主题
配置化，先制定策略，跑用户数据，再关联用户，
发券，领券，用券；场景化，
产品架构
子主题
个性化营销
多维度的用户筛选条件，
营销系统功能概览
维度
用户
关联用户
券、红包
不关联用户
码
满减
商品
单品
秒杀、限时折扣、特价
一元购
品类
券、红包、满减
店铺
券、红包、满减
特殊情况
平台
券、红包、满减
特殊情况
订单
券、红包、满减
支付方式
活动
造节，专题，
创建
各营销工具创建优惠
触达
主动
价格敏感型
被动
拉沉
自动化营销
场景分类
购买前
通知，活动预告
发券，领券
购买中
支付方式
支付时找优惠
购买后
返积分
满赠
下单返券
使用
用户使用规则
逆向
分别制定逆向流程，6W2H，
资格恢复；券恢复（有效期）；
结算
分摊
效果监控
目标达成情况
复盘改进
几条营销策略
先涨价，再发红包
关注什么，交易额、笔数、人数、毛利
目标用户
平台
运营，市场，销售，
服务商家和用户
外包
推广
面向商家
补贴
抢流量
服务+佣金+收费
面向用户
补贴
交易
商家
门店/店铺
面向用户
服务，优惠
会员，积分
面向导购
面向用户
ToB
子主题
ToC用户
会员系统
成长体系-价值；权益；
会员分层，个性化营销
场景营销
子主题
营销规则
用户
身份识别
限购规则
使用门槛
立减，满减，
实例-京券，东券；
使用范围
单品，店铺，品类，订单，平台
规则
叠加
同类型内只能使用一张
跨店
相同优惠规则可跨店使用，否则不可跨店
使用顺序
单品折扣 > 单品券 > 店铺满就减 > 店铺优惠券/店铺红包 >平台优惠 > 订单优惠（满减、红包/券、） > 用户会员积分 、点券 > 订单支付方式
费用结算
分摊
退款时，怎么追回补贴
实例
阿里玩法
活动式，报名
社交-拼团
购物券，店铺满减，店铺红包
京东玩法
名目繁多的优惠形式，
京券东券
京券全场通用，可叠加多张
东券指定品类，一单一张
京券
全品类
限品类
店铺
东券
全品类
限品类
店铺
运费券
平台专享券
主站
M站
主app
其他
营销
why
为了获得长远利益，吸引更多用户，产生更多交易和利润
获得 日活，月活 跳出率等重要数据
个性化，每个样本汇聚就是总体，
what
做成什么样子，
体验的要素，5个方面
战略层
营销中心
范围层
中心模块，包含哪些子功能，
结构层
框架层
表现层
who
where
场景，自动触发
when
which
how
how much
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