详解电商行业精细化运营的四大场景

精细化运营是流量红利结束后的生存法则，是面向 ROI 和细分策略的体系化运营方案。我们不妨用四组词来定义精细化运营，分别是：量入为出、各取所需、物尽其用、伺机而动。

图 1 四组关键词定义精细化运营

量入为出：无论是运营效果还是投放效果，产出情况决定我们的投入。A/B Test 保证运营活动在大范围投入之前，预知方案的好坏。

各取所需：根据用户群体画像制定差异化的运营策略，个性化推荐、个性化推送是常用的运营方式。

物尽其用：在投入资金、人力后，所做的事情是否比其他事情更具有价值？比如坑位运营、优惠券，效果是否符合预期。

伺机而动：一次运营活动不可能让 100% 的用户实现转化，应该寻找合适机会对其进行二次触达，直到其按照运营的预期发展。

注：以下产品配图均来自神策分析，为避免商业机密，图片所涉数据均为虚拟。

场景 1：某超商小程序的用户分析运营

某超商有一款进店小程序，他们希望通过小程序实现两个目的：

一是提升活跃度，即根据顾客的购买商品的记录，对其进行精准营销，让顾客能够经常消费；

二是提升购买转化率，比如线下支付通常需要推销员人工进行商品推荐，而通过小程序挑选商品则可以直接看到相关推荐商品，从而提升客单价。

在运营角度上，就是通过 ROI 实现更高效率的用户运营，提升用户的访问频率和购买转化率。其运营分析主要分为两个步骤：

• 第一步，确定北极星指标，基于指标拆解象限图

基于提升活跃度和购买转化率的目的，运营团队将北极星指标定义为用户 3 月访问天数、用户总消费金额。

通过使用 2 个北极星指标建立起“用户四象限”，将北极星转化为用户标签，把用户划分成了 4 个群体，分别是高频高价值、低频高价值、高频低价值、低频低价值。

图 2 基于北极星指标拆解象限图

• 第二步，对不同的用户群体，采取不同的运营策略，明确运营目标

1、高频高价值：是企业的头部客户，是重点的用研对象和门店体验邀请对象。

2、低频高价值：该群体是潜在高价值客群，还不是产品的忠实用户。因此是重点的品牌宣传和交叉营销对象，以期建立品牌忠诚度转变为高频高价。

3、高频低价值：是最庞大的长尾群体，可让其野蛮生长，但同时做好预警机制，一旦发生大量迁移，立刻进行分析，进行运营干预。

4、低频低价值：可让其自生自灭，不做针对性运营。

最终效果是——在运营预算不变的情况下，提升了整体运营效果。用户活跃度整体提升 10%，用户消费转化提升 5%。

除此之外，企业还可以根据用户生命周期阶段分层运营，提升用户在成长通道的流转。

图 3 精细化运营流程图

场景 2：某二手奢侈品电商的新用户流量运营

某二手奢侈品电商对平台流量运营时发现，平台经常会有阶段性的流量暴增，针对新用户的流量运营是运营团队的核心运营目标。

团队通过渠道流量分析后发现，其 70% 的新用户主要来源于两个渠道：抖音和 B 站。

经过用户分群及漏斗分析对用户群体进行下钻分析，发现抖音渠道的流量转化率和复购率都比较好；而 B 站则不然，虽然加购较多但是转化较少。

图4  数据分析发现，B站渠道加购高，转化低

图5  数据分析发现，B站渠道加购高，转化低

虽然两个渠道从效果上有较大差异，但是从流量效果上来说，B 站是不能放弃的重要营销渠道，因此运营人员将重要精力放在此渠道的新流量的运营上。

由于 B 站渠道 0-17 岁用户占比达 37.55%，18-25 岁的用户占比为 29.96%，因此运营人员判断该渠道用户较为年轻，对奢侈品有需求，但经济购买能力有限。

于是经过内部沟通，在平台上增加了快时尚品牌，针对 B 站渠道的用户制作专门的落地页。通过完美的内部承接，渠道的用户转化率迅速上升。甚至该企业根据用户群体的特点，将产品定位从“奢侈品”改为“时尚品”，实现了数据驱动商业决策的改变。

场景 3：知识付费企业的优惠券效果评估

优惠券的使用是企业精细化运营常用的手段。理想优惠券发放带来的效果是，合理的补贴率（小于 20%）、用户较高的使用意愿、促成较高的销售量、多元化的使用方向、效果长期——持续的用户活跃和用户购买。

图 6 理想优惠券发放的效果

因为影响优惠券的发放活动效果的因素很多，运营人员可以通过该指标体系来评估效果，如图。

图 7 优惠券运营的指标体系

一家知识型付费企业经常会给用户发放一些优惠券，经过分析发现“好友邀请券”使用频率非常高。

好友邀请券是由老用户发给朋友，当朋友成为平台用户后，两人都会各得到一张券。然而，尽管该券被高频使用，但是带来转化率非常低，复购率仅为 6%，远低于其余券 20-30% 的复购率。

运营团队通过用户路径分析以及用户调研，发现“好友邀请券”的发放者主要是 KOL，他们会在开新课之前给学员发券，让学员减少课程支付成本。在这种场景下券的使用者对平台几乎没有什么认知，复购率很低也是情理之中了。

图 8  70% 以上的邀请券由 KOL 使用

因此，运营人员不得不暂时关闭了该券。那么，“好友邀请券”该如何发放？运营团队尝试了两种方式：

第一种方式：用户加购——提交订单——给券——支付成功。

在这种方式中，给券的环节是在用户提交订单、支付成功之前，经过小范围内试用，发现最终效果并不好，因为它极大干扰了用户的购买流程：用户在支付前看到优惠券，需要转给朋友并当朋友注册后才能投入使用，这样无疑延长了用户的购买时间。

第二种方式：用户加购——提交订单——支付成功——给券。

在这种方式中，老用户在支付完成会拿到一张优惠券，此时可进行分享该券，新用户在老用户下次购买前注册新用户即可，如此既然不会干扰购物流程，同时还可以督促老用户的复购。

最终企业选择了第二种方式，经过数据监测，该券的使用量下降了 50%，但是复购率和 ROI 都提升了 50%。

场景 4：某电商企业的坑位运营

坑位归因，顾名思义，是将产品最终收益的功劳分配给转化路径中各个不同的坑位上。

坑位的核心目的是“流量引导”，当流量流入在线产品（如电商、在线教育等）后，运营人员需要引导其完成购买任务，以实现流量价值最大化。

坑位运营的第一目标是促进转化。促进转化相关的因素包括坑位设计、曝光量、产品体验、素材吸引力。量化指标见下图。

图 9  坑位运营的相关衡量指标

某电商运营人员希望全面了解各坑位的运营状况，从而找到优化重点。我们不难发现，不同坑位的贡献度差异很大，具体发现：

1、大专题页面导入用户流量高，但转化率相对较低，要么优化该页面的转化率，要么将用户流量导向其它页面更为合理。

2、并非越排序靠前的位置，贡献越高，不符合常见的规律。前 30 位的坑位收入贡献占比只有 50.02%，低于另外常见客户的 60-70% 的值，有较大提升空间。

目前，在神策归因分析上线后，在神策分析进行参数设置后，首页各坑位的运营情况一目了然。通过归因分析还可以针对不同的优化点进行深度下钻分析，查看每一个优化点对应的细分表现，例如查看不同的“大专题活动”，通过带来的贡献收入进行“大专题活动”的优化等。

• 坑位运营的分析思路

1、坑位点击次数、人数和渗透率

通过各类坑位的点击次数、各类坑位的点击人数知道当前产品中流量规模最大坑位类型。通过各类坑位的渗透率，要评估用户使用坑位的意愿。

2、坑位人均点击次数和 CTR

用户对坑位的使用意愿，不能单纯从点击次数上分析，因为不同的坑位由于所在页面和页面所处的位置不同，得到的曝光量也不同。因此需要使用更科学的 CTR 进行评估。

CTR = 坑位点击次数/坑位曝光次数，能够更好的表达用户在看到一个坑位后愿不愿意去尝试或使用。

点击率越高，表示坑位和素材吸引用户的能力越强；人均日使用次数越高，表示用户有将该坑位作为寻找目标商品的重要途径。

3、归因分析

成单贡献分析其实是一种典型的归因分析，将订单成交归于不同的坑位，并分析不同坑位带来的贡献，也就是订单量或订单金额的占比分布。

基于归因分析的结果，能看出不同坑位带来的订单量和 GMV 的绝对数和占比分布，从而对坑位的成单贡献进行评估。占比越大，成单的绝对贡献越高。

4、坑位贡献原因分析

将归因模型中的目标转化，分别改为商品详情页浏览、加入购物车、提交订单详情、支付订单详情，就可以得到这些坑位在流量落地、意愿达成、促成有效订单以及最终支付各环节的贡献情况。

以上流程中，任意一步出现问题都可能导致坑位的成单贡献不同，因此要定位问题所在，提升坑位效果。

5、坑位内容分析

前面分析的所有指标，都是对不同类型的坑位进行的分析，除此此外，还可以对某一类坑位中的具体内容素材进行评估和分析，包括各 icon 的点击人数、次数，各 icon 的人均点击次数、点击率，各 icon 带来的订单量、GMV 等。

6、坑位留存和全站留存

对坑位的使用进行留存分析，能够知道用户对各类坑位使用的粘性，一定程度反映该功能的友好程度和有效性，是否能给用户带来良好的体验，包括能否帮他找到感兴趣的商品等。

涉及功能点：留存分析、日留存、周留存。

以上是电商精细化常见的运营场景，精细化运营能够帮助企业更了解用户、了解企业的投放效果、了解用户的销售额。