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如何打造高效私域流量矩阵体系?

李宣 私域流量 2022-09-22 769 0

谈到私域流量,我们必须知道3个认知:

1-私域流量是矩阵式地运营品牌(企业)和用户的方法,不是单一的工具或者操作可以实现的,需要系统化地管理和运营;

2-私域流量需要长期关注用户沉淀和转化的效果,具有持续性的要求,是长期性的营销战略思维;

3-私域流量的搭建不是一蹴而就,需要一定的时间才能见效;在执行的流程中,每个环节都会相互影响,相互促进的可能;


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另外,需要关注的是公域流量和私域流量都是相对的,在公域流量中也会存在着私域流量的属性;比如淘宝店的粉丝,也具有一定的私域属性。

私域流量的运营,在很大程度上要结合公域流量去搭建,借助公域流量的平台优势,实现用户增长、品牌的曝光等内容。

接下里,来了解私域流量的搭建过程中,需要考虑的几个因素:

确定主体:主要是指私域流量的承载平台,比如企业微信、微信个人号、社群等几种私域流量形式的选定。

确定获取流量的平台:需要确定公域流量的平台,选用哪些自媒体平台、短视频平台作为流量来源的方式。除此之外,在私域流量的运营过程中,要需要设计自裂变的流量获取方式。

确定内容连接的方式:内容呈现方式的确定,比如图文、短视频、直播等;与及输出内容的角度和内容定位,比如:条漫IP、个人娱乐IP打造等。

确定私域流量运营的流程:确定从“引流→留存→转化”等途径各个环节的具体操作。比如:引流需要什么样的内容/产品,加入社群或者个人号好友之后,要怎么维持用户关系。

一、深耕三个环节,有效部署私域流量

私域流量的部署跟AARRR模型的建立有着诸多相似点,但私域流量更多强调流量池由公有流量向私有流量的转移以及高净值用户的培养。要实现私域流量的最大营收,流量池的建立、转化流程的优化、高价值用户的培养,三者缺一不可,相辅相成。私域流量池的建立。私域流量池将外部流量导入不对外流动的内部空间存储,用户与用户、用户与产品之间可产生强互动,且在用户流失的控制方面具有可操作性。常见的有订阅流量池、社交流量池、产品流量池等,运用激励制度实现用户三池共存,能够让用户自愿建立起对三个私域流量池的需求。

流畅的转化流程。私域流量的转化遵循漏斗模型的转化方式,依赖前期建立的三池共存的优势,分别对不同转化阶段进行转化优化。转化的三个维度,流量转化、加购和未付款转化、订单转化。推广引进流量从而得到转化,创意推广图和标题是影响流量精准的重要因素。社交流量池的优势在促进付款和加购环节可以发挥更大的作用,如果此时有用户的微信号,即可以通过客户引导的形式引导用户完成订单。从订单到订单完成,产品环节的设计则有利于提高订单到订单完成的转化率。

高价值用户培养。单用户价值是最直接创造利润的因素,实现单用户价值的增长主要从用户单次消费价值和用户的复购率两方面着手。提升客单价对营收有十分重要的作用,同时助于提升用户体验,客单价的提升意味着服务的升级,让用户体验到产品带来的更多的服务。企业可通过客服推荐、满额使用优惠券、满额立减、满额送赠、加钱购、套餐法等方法提升客单价。而复购则是私域流量相较公域流量最大的优势,复购率决定了用户的价值周期,高复购体现用户后端的价值,提升复购率也就是在提升用户的生命价值。企业可通过新品发布、会员体系的建立、三大私域流量的反复触达等实现用户的复购。

二、四力模型,找到最适合私域打法

1、组织力

私域自运营生态需要有力的组织支撑,一般分为市场部主导、线下业务主导、附属于电商部、独立团队四个模式。这四种模式对于每个企业不见得可一概而论,不一定适用于所有的企业。整体团队架构的设置,匹配在组织上有非常重要的一点,就是如何给团队合适的激励。在激励体系内,很多企业把小程序和线下激励,做了非常充分的打通和一致性。比如服装、日化、美妆等一些品牌,都已经把小程序和线下的团队激励做了深度的绑定。通常,这些品牌不在意客户到底是线上来的,还是线下来的。在我们看来,企业有这样的心态才能真正把私域运作好。

2、商品力

重点考虑商品的宽度情况。私域内配置更宽的SKU, 某些商品用户只有在私域渠道中才能获取。因此,相应的就会衍生出新的运营玩法。比如,如果用户为了获得稀缺、限量商品,需要做更多的分享。除了SKU宽度以外,其实消费者更加关注的还是价格。在美妆行业、日化行业,都是很多领先的企业,有国际大牌、国产本土、国产新锐。以美妆渠道为例,在私域中,企业是不是可以在一些商品价格力度上考虑做一些区隔?

3、运营力

每一个实际在运营的操盘者,都要考虑在私域运营的渠道分布是怎样的,不同渠道的分布和行业内对比是否合理。到底怎么样能够把每一个触点运营好,是每一位运营操盘者要去考虑的。随着用户在私域内的购物性质越来越强,品牌如能够有非常好的内容加持,消费者不仅仅是被动的触达,也会有非常主动的搜索行为。

4、产品技术力。

产品基础性能、信息架构、核心功能是否健全、可量化数据等同样需要关注。

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