文|杨尚奇
一、对运营指标全面监控,降低监督成本
目标公式化,拆解成各个模块,通过数据监管每个模块的运营情况。
例如:铺货率指标,如果仅仅通过门店走访来巡视品项是否齐全,成千上万家门店的监督成本会非常高。而通过零售商的库存数据,就可以对所有门店的所有品项进行全面、实时的监控。
二、对问题正确归因
线下运营有一个难题,当产品在某一家门店业绩大幅下降时,难以进行正确的归因。产品、渠道和营销,到底哪个是造成业绩衰退的主要因素?如果缺少数据支持,基本只能依赖个人经验来判断,最终的解决方案,就是在每个环节都投入资源去应对,虽然有时候也能解决问题,但是浪费了大量了资源。
如果每个环节都能数据化会是什么样子?以线上运营为例:
1、如果是整个页面浏览人数很少,可以判定是渠道流量过小。
2、如果浏览人数很多,购买的人很少,可以判定是营销活动的转化率较低。
3、观察购买者后期的复购率,如果留存率很低,那就可以判定是产品本身的问题。
这样一来,问题出在哪个环节就一清二楚。通过对问题的正确归因,可以集中资源精准的解决难题,同时也提升了资源利用的效率。
三、形成反馈闭环,提升各环节效率
运营的目的,就是提升各个环节的效率,让每个模块的齿轮都高速运转。做到这点,操作方案和用户反馈这两者之间必须要能够形成一个闭环。
举个例子:在页面策划一个酸奶营销活动,活动期间通过数据我们观测到,转化率是多少,购买人群的人物画像,客单价的分布,不同产品之间的连带率以及下单高峰时间段等等,这些用户行为以数据的形式反馈到商家手里,这样我就可以不断优化营销方案。比如根据用户画像可以定制符合人物喜好的赠品;客单价分布的反馈可以制定用户更容易接受的促销形式;连带率的反馈可以将相关产品进行联合促销……
如果没有数据呢?例如线下卖场也做一个营销推广活动,我们只能得到一个数据,就是最终的销量是高还是低,至于产品最后卖给了谁?什么人群客单价高?什么时间段下单量最多?购买了酸奶的用户还购买了哪些商品等等,这些信息最终都成了沉没数据。于是活动结束后我们只知道效果好不好,但是无法进行持续优化。
其实不只是对运营,反馈闭环的时间长短直接决定我们学习进步的效率。就像学生做练习题一样,每一次的错误都能得到纠正,我们离正确的答案才会越来越近。
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