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干货:如何精准运营推送?
干货:如何精准运营推送?
来源:
|
作者:
yuyuanxinxi
|
发布时间:
1727天前
|
1180
次浏览
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如果你是一条产品汪或一只运营喵,相信PUSH这个词你一定不陌生。通过对用户移动设备进行主动的消息推送,第一时间就能吸引用户的注意力,并促使用户借此点开产品去往对应的页面。
这种方法是用户分群运营中最常见的,成本最低,最容易出效果的。
但是仔细想想,真的就这样简单又有效果吗?
其实不然,因为不能精准的推送都是耍流氓,今天呢我们从两个方面来聊聊如何精准运营推送。
一、如何把运营资源盘活?
如果想把运营资源盘活,就要尽可能的把一个资源掰成N个资源来用,就是不同人在同一个运营资源位上得到不同的信息。
也就是我们常说的千人千面,但是很多公司做到千人千面很难,有时候只能做到千人几面,或者干脆是千人一面。
千人一面不可取,千人千面又挺难的,所以我们需要在千人千面和千人一面之间找到ROI的平衡。
1. 常规做法
出台一套运营资源使用规则
相信大家在平时的工作中一定会遇到以下情况:随着公司业务的变大,不同的业务线都去抢推送资源。还有一种可能是不同的业务线之间没有协调好,大家一起推,用户一天收到六七条推送,用户非常厌恶直接把我们的产品给卸载了。
在这种情况下,一般我们会出台一套运营资源使用规则。比如:一天最多只能推4条。
同一个类型的营销在一周内不得重复推送,比如我们负责VIP会员增值项目,周一你推了,那本周我们就不能再推了,又或者说制作一个排期表,一天或者一周要推送什么,推送几条。如果排上了你就有这个推送的资源,如果排不上,那就只能等下次了。
在这种情况下整个公司的内部营销资源就有了上限。
通常有些业务线的价值不够高或者推送的内容不够紧急而用不上推送资源。因此,在营销资源盘活的节点上,引入精细化的用户分群运营是特别有帮助的。
2. 推荐做法
精细化的用户分群运营
这样我们可以将用户按照他的用户画像的数据,把用户分成不同的群体,不同的群体能收到针对性的不同的消息。
这样做即能提升整个公司的可用资源,也能提升收到推送消息用户的使用体验。
那怎么做呢?
利用用户画像分析法把用户打上不同的标签,最理想的是把每个标签都去做不同的推送内容。但是呢,我们的运营力量有限,哪怕将用户精确地分成500个群体,运营团队也很难每天都去编500条不同的推送文案和页面。
所以,常见的做法是:在ROI上找到一个平衡点,先选择容易出成绩的。
比如我们是做电商的,那性别这个标签就是最容易出成绩的标签。而像首页和每日推送是最容易出成绩的运营位。
千人千面固然很好,但是通过上面我们发现千人十面往往就能解决我们80%的问题,那6~8个标签就够了。
我们平时看的用户精细化运营做的好的公司,他们基本也是把用户分成6~8个群体左右。
但是呢,这里有个例外:如果我们的运营策略可以做到自动化运行,那么我们就可以按照规则去批量化的生成不同的运营策略,这样就能做到千人千面。
如何选择最初的6~8个标签?
首先,是人口统计学意义上的标签:如性别、年龄或者地域
比如我们是做电商的,那性别会直接影响商品的偏好。
如果我们是做K12教育,不同的省份教育水平不一样,教材的选择上也不同,考察的侧重点也不一样。知道了这些,在做的时候都可以对产品的投入策略有一个更好的选择。
其次呢,选择跟业务相关的标签
比如我们是做K12教育的,那用户所处的的年级不一样,那所学的内容和关注的信息也自然不一样。这也是我们能把用户区别开的标签。
如果我们是做运动健身类的产品,比如KEEP,那么用户的BMI或者体脂率也会影响用户对功能和内容上的诉求,我们可以利用不同的BMI或者体脂率对用户进行区分。
所以,综上可知,我们只要简单的结合以上两种类型的标签,彼此交叉组合,就能划分出6~8个群体。
比如运动健身类的标签:身材肥胖的男性、身材微胖的男性、身材苗条的女性等标签。
二、如何让营销内容与用户更加相关?
这里就要引用单个用户的行为序列,基于用户真实的行为动作,在营销和后续接触他们的时候,调整推送内容,让用户觉得这条PUSH是为我而来的。让用户感受到这是个私人化的服务,而不是自己是被批量推送的分母之一。
一条优质的推送要符合以下三个条件:
1. 向我说话
利用用户之前留下的信息,在推送文案中使用对应的名称,如昵称或者姓名。
比如:脉脉的促活推送就是使用用户的姓名,Behance和抖音的促活都是如此。
2. 由我触发
通过挖掘用户之前的行为序列,将推送与用户的的某个历史行为挂钩。
举个栗子:我前两天在淘宝上搜阔腿牛仔裤,然后看了好几条直筒的迷彩裤,最终没有下单,今天淘宝给我推荐了一条与直筒迷彩裤子相关的信息。
给我的感觉是,天猫并不是直接发这个信息给我的,而是因为我前两天搜索过或看过直筒迷彩裤,它现在是出于好心提醒一下我,而不是主动营销。
3. 和我有关
让我感觉到这次推送的信息,真正和我的需求有关。
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