结婚产业观察

婚礼堂网络营销的未来:精细化管理

数据分析是一切营销动作的基础,婚礼堂的网络营销策略需要针对数据表现出的具体原因出发,对症下药。

本文作者:结婚产业观察特约撰稿人、D+运营团队 姚辉

在上一篇文章《婚礼堂,打好每一场网络营销战!》中,我们提到网络营销的目的始终是以进店为核心,一切动作都是为了客户进店的。

婚礼堂的网络运营对于单店来说,最为重要的就是获客需求。

我们常见的平台合作方式都是年费+推广费用,或者直接就是推广费用的状态。既然有投入就一定会有产出比。

婚礼堂的网络营销ROI 投入产出比是我们在做线上运营时重要的衡量标准。简单来说就是你的投放转化为毛客资和精准客资的百分比。

当然ROI只是数据当中的一种。网络营销当中涉及到我们4L 运营理念中的另外一条就是数据化管理,我们认为数据分析是一切营销动作的基础

如何分析数据背后的客户?

婚礼堂的营销一定会走向精细化的管理,从点击、咨询、客户观看时间、客户转化、包括沟通后拒绝联系等都是需要进行核算分析的。垂直类平台基本上都会有每个数据波动情况,运营者要做的就是通过不断对比各个数据端口的表现,并且依据数据变化对营销动作进行调整。

作为运营者,在看线上平台的数据的时候,不光要看数据本身,更要思考数据背后所代表的客户动向和需求。

比如某一项运营指标突然发生波动或长期处于较低的位置,那么这个时候我们就会对于指标发生的相关事件和数据进行查看。

通常可以从外部原因、内部原因两部分进行分析:

外部原因

竞品:竞品最近的动作,是否举办活动

政策:政策监管、法规变化

社会:节假日、社会热点等

自然:季节性、周末等时期变动

内部原因

运营:活动、运营策略、内容等

推广:渠道更新、投放力度等

依托这些方向,找到投放时产生的问题,在原因上去尝试调整,再进行对比,直到找到合适的内容形式。

从网络运营来看,数据上要从广义理解维度。

首先时间维度,分天、星期、月以及24小时看。时间维度就是拉长周期,比如一年看每日的数据指标,看趋势,看每天中位数,判断数据异常时间点。

也许趋势图拉出来,就立刻能锁定哪段时间数据异常。

至于其他的时间维度,都是看人在不同特定的时间,数据上不同的表现。

时间维度在运营的时候是一定要看的,除时间这个特殊维度之外,剩下的就是一定要看跟业务结合比较紧密的维度。

维度选取上,很多运营者最容易犯的错误就是不加思考一顿细分下钻,恨不得把数据明细一条条拿来归因,但实际是一定要尽量避免多维度操作。数据也没有必要下钻每个维度,本来是要解释原因,最后变成爆炸的一堆维度,就舍本求末了。

以垂直类平台的广告投放为例,在日常推广过程中,很多时候客户的关注点一定是在首页上的或者比较靠前的内容,但一般这样的位置都会被平台方设定为竞价排名的位置,简单来说就是同一个时间段里谁出的钱多这个位置就给谁。

一般来说平台方都会给到一个推荐出价,但是我们作为运营方都想省钱,这个时候怎么办?

一个是去做号群,通过优质的内容输出,来让你的内容被刷新置顶。

如果你没有好的内容产出,唯一的方式就是通过数据分析监控推广数据表现。通过时间维度,比如说24小时内,各时段之间做出价调整,比如平台建议5块,我出3块和5块的同一时间段进行对比,亦或者依据全天各时段的数据进行对比,一周之后你一定能找到你当地市场的数据规律。

通过对比不断调整出价,记录数据表现,来最终找到同一时间段的出价规律。进入正轨运营后,同期数据对比,再用到我们说到的分析角度,根据数据的变化对应营销动作的执行。当你有了一定的数据基础之后对营销的判断会更加趋于准确。

对症下药的营销策略

当我们所做的市场需要激活或者刺激的时候,营销策略需要针对数据表现出的具体原因出发,对症下药。

但是一定注意的是,营销策略后续是否可行?相关的数据后续如何发展?需要做持续的追踪及复盘

在观察经营数据的时候,运营者做分析不能光罗列数字,要有有深度的结论!

想解读数据更深入,需要以下两者缺一不可:理解运营基本逻辑,用数据佐证逻辑

设想一个最简单的场景:宴会婚礼场景费用五折售卖,客户最喜欢这种简单粗暴又实惠的方式。

但是站在运营的角度看,这样有什么问题呢?因为消费者不止一类人,面对陌生客户、宴会新人、办完婚礼的活跃客户,或者是沉睡客户,运营者的手段可以是简单粗暴的,但是不同的人反应会不同。

单纯地打折、做优惠,导致的结果就是经营盘子越做越小。

为了改变这种简单粗暴的做法,自然会想到:在网络运营的时候拆分人群来做。最直观的拆分是把新用户和老用户区分开,做不同策略。

如果不考虑运营逻辑,有的运营者会本能的给出三个分析基本思路:拉新、其他宴会类型的复购、转介绍。

对于每一个方面给到一个运营的策略。但需要注意的是,当策略有了组合的时候,就会有叠加效应,因此引出三个更深层的话题:

单个策略执行是否有效?

两个策略之间,是否有衔接?

整个策略组合,成本是否失控?

这三个问题是由小到大,逐层解决的。

以获取新用户举例,设想一种最简单粗暴的活动:新客户带一对准新人免费体验一次用餐。

但是站在运营角度,再简单的活动都至少有五个部分组成:投放渠道、广告素材、产品、价格、客户转化操作路径。

当你的营销活动多了之后里面的内容和架构其实就有可能会有冲突和相互影响,如果我们把所有活动,按照策略目标依据执行的各个部分编织成活动组表格,将落地内容对比,就能进一步发现问题。

比如我们发现:一个渠道的拉新或转化率是有上限的,至少在目前的文案创作能力+商品+优惠政策下,是有最大限额的。

如果能证明这一点,也能得出一个更深层结论:需要新开渠道,支持你团队更大的业务目标。

当宴会客户完成首单以后,有了注册信息和首次交易数据,就能做更多分析,也能导出更多策略。

比如当婚宴签订阶段收集客户的住址、客群属性、客户年龄段、客户喜好、工作属性,都可以对后端的营销的策略进行指导和辅助,数据的表现会对下个阶段的营销进行指导作用。

当策略越多,策略之间的相互影响越明显。

此时运营会有1个明显的动作倾向就是:各种营销动作混为一谈!又要客户扫码,又要客户留下个人信息,又要抽奖,最后才能得个可怜巴巴优惠券。

这种情况根本不需要举例,现实生活中太多了,而且经常是操作越整越复杂,优惠越给越少。一个基本的常识就是:流程越长,流失越多。看似面面俱到,实则面面俱废。

此时作为数据分析,除了给到这个巨复杂的流程数据以外,还可以把这个巨复杂的流程,对应回基础用户数据,看看实际覆盖了哪些人,到底激活的客户群是谁,这样就能把大而无用的问题暴露出来。

而具体到运营工作上,运营的工作是链式,是交织在一起的,是一步步迭代的。

网络营销的战争里要在哪里接触到客户?要投什么广告吸引客户?要几点几分推营销信息?推送了客户不点击咋办?确定推的文案客户看得懂?竞争对手搞了更大力度优惠,又怎么办?

这些一系列的问题,都不是靠着一个数据模型预测出来的,而是先要把运营策略梳理清楚,编制分组,理清内部逻辑,才能结合数据,发现盲点,从而找到线上运营更深层的原因。

网络营销是Z时代下营销全面战争中不可缺失的一环,且不说一二线城市网络战争已经进入白热化阶段,面对下沉市场,哪怕是人口流失严重的城市,你仍然需要依靠网络端口给到身处头部城市返乡结婚的年轻人一个了解你的机会。

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