电商CRM:用户信息管理与场景应用

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本文结合相关的产品与业务场景,分享电商CRM中的用户信息管理与场景应用,为电商产品的精细化运营提供参考。

用户信息管理是客户关系管理的底层基础。

用户接触一款新产品,从开始了解,深度使用,最后到流失,整个过程会产生大量的数据信息流动,通过对这些用户信息的高效管理,可以指导用户分群、个性化消息推送、生命周期管理和关联推荐等一系列运营策略。用户信息的最大化的合理利用,能够更精细为用户提供服务,有效的达成业务目标。

一、用户信息管理

1. 用户的基础信息

基础信息是描述客户基本属性的静态数据,主要来源于用户注册和使用时录入的信息。用户基础信息一般通过电商CRM系统的会员信息库进行存储和管理,会员信息库就好比存放着平台每一位用户的名片夹。

用户的基础信息字段繁多,大致可以归为六大类:

  1. 人口属性信息:用户的姓名、性别、年龄、生日、所在省市区街道、婚姻情况;
  2. 平台属性信息:昵称、注册时间、会员类型、会员等级;
  3. 联系信息:手机号、邮箱、QQ、微信、微博、其他第三方关联账号;
  4. 收货信息:默认与非默认收货姓名、收货地址、收货电话;
  5. 卡与支付信息:会员卡信息、银行卡信息;
  6. 认证信息:在校认证信息、营业执照认证信息、消费贷认证信息等。

当遇到特定的业务场景时,可以将用户基础信息进行关联调用。

2. 用户的行为信息

行为信息是用户使用产品时产生的动态数据,主要来源于系统的事件埋点与后台日志:

  • 事件埋点对用户的行为事件进行了全流程的记录,再通过各种页面来源(source)进行相互关联,可以详细记录用户的行为路径。
  • 后台日志记录了交易信息,包括订单id、商品id、货号、单价、颜色、尺码等记录、通过“时间戳”来证明发生时间。

通过用户完整的行为信息,我们可以还原最完整、真实的交易场景:

  • 用户是谁:目标用户、用户画像、是否源于其他用户分享;
  • 买了什么:商品品类、风格、件数、颜色、尺码、价格、上市时段;
  • 在哪发生:线上的模块、页面、路径;线下的城市、商圈、地址、店名。

行为信息可以间接反映用户的行为偏好和决策路径,通过自建数据分析平台或第三方分析工具进行系统化的管理,可以为具体业务方案提供可靠的数据依据,带来可量化的指导。关于行为信息数据的分析可以参考之前的文章:《数据分析:三步搭建基础分析框架》

二、在电商中的场景应用

1. 基于基础信息的分群展示

用户类型:不同类型的用户对不同品类的需求度存在巨大差异。通过对全平台用户的基础信息分析,可以了解平台用户的性别分布、年龄分布,清晰的掌握产品的用户画像,从而划分不同的用户类型,针对性的解决需求。

唯品会通过三类小程序:唯品男士、唯品会、唯品母婴,分别针对男性用户、年轻女性用户以及宝妈用户,帮助不同类型的用户更快找到需求的商品,针对性地解决不同用户类型对不同品类需求

地区信息:城市用户vs乡村用户、国内用户vs国外用户,不同地理位置的用户对于购物消费的价值观存在较大偏差。

淘宝根据用户在个人中心录入的地区信息,将用户划分城市地区、乡村地区、国外地区,针对不同区域的用户进行区分地区类型的分群展示,能够有效地提高资源位的转化。

2. 基于基础信息的个性化推送

每天用户的手机都会收到来自各个产品的消息推送,而用户浏览内容的平均时间只有1~2秒,如何提高自家产品消息触达的效率,以至于不被淹没在茫茫的信息中。

在消息推送环节,通过自定义消息模板调用用户基础信息,在文案前呼唤用户昵称,可以大幅提高内容与用户的相关性,在短时间内吸引用户去浏览、了解消息内容,有效地提高营销内容的转化。

天猫、阿里巴巴、小红书在短信或push营销环节,通过调取用户昵称,实现基于基础信息的个性化推送,对于用户体量巨大的头部平台,细微的转化提升都可以带来可观的业绩增量。

3. 基于行为信息的生命周期管理

基于用户在平台的消费记录,可以按照用户是否使用过产品来划分为新用户与老用户;老用户还可以根据用户使用产品的情况,按生命周期划分为留存用户、沉默用户和流失用户,举一个简单划分方式:

  • 未激活新客:注册了产品之后,还没有正式使用(如电商的首次下单)的用户;
  • 留存用户:在指定一段时间周期(如30天)内有使用过产品的用户;
  • 沉默用户:对使用产品的积极性下降,连续一段时间周期(如30~60天)未使用产品的用户;
  • 流失用户:曾经使用过产品,现在已经连续很长一段时间(如61天以上)没有再使用过产品的用户。

用户的价值会随着用户状态发生迁移,对用户的生命周期管理是CRM核心环节。选择最适合的营销渠道与优惠激励,对不同状态的用户制定差异化的生命周期营销策略:

  • 通过自动化生命周期营销工具,向用户传递产品价值,促使新用户开始使用产品,留存用户持续使用产品;
  • 建立沉默/流失预警模型,精细化的筛选高价值的沉默和流失用户,通过营销事件或大型活动定向挽回。

对用户生命周期的精细化策略管理,能够不断激发用户活跃,最大限度提升响应率和ROI,促进用户回访、复购、提升客单价,带来业绩的提升。

4. 基于行为信息的关联推荐

推荐系统:电商平台承载着大量的商品,但提供曝光的资源位是有限的,在商品信息过载中满足各种各样用户的需求是我们要面对的问题。

长尾理论:用户对商品大规模的需求会集中在头部,而零散的小量的商品需求会在需求曲线上形成一条长长的“尾巴”。这些小需求是个性化的、其数量累加起来会形成一个巨大的市场。

基于用户行为信息数据,通过千人千面的推荐系统,可以对这些零散的商品需求进行个性化的展示。

在电商产品中常见的“猜你喜欢”功能,通过推荐系统,将用户的搜索、点击、收藏、加购、购买等信息,通过机器学习模型匹配关联的商品、品牌、内容,在页面尾部呈现个性化推荐商品瀑布流展示,根据其不同用户的商品偏好为其推荐个性化内容,有效的展示用户可能需要的商品。

重购营销:重购营销是根据用户交易信息,向历史购买过某产品的用户群体重复推荐相同产品。

当销售某品牌牛奶时,选择经常购买牛奶的用户A,会比没有购买过牛奶的用户B转化率更高。那么就可以向用户A进行重购营销,根据用户购买的交易信息和交易周期,重复为其推荐相同的商品。

京东在“我的订单”页面展示”常购清单”入口,将用户历史购买过的快消品进行集合页展示。个人护理用品、食品饮料、烟酒、保健品和OTC这类的快消品消费周期短,复购率更高,当用户去“我的订单”中查找历史购买的商品的时候,通过常购清单集合页,全面的展示了用户可能需要复购的商品,引导用户再次购买。

向上营销:向上营销是在销售某产品时,同时向其销售此产品的升级品、附加品、或其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。

捆绑销售与搭配销售:如在京东购买电子产品时,在商详页内会为用户推荐电子产品与配件的优惠套装,以及热卖的配件单品聚合页,让用户在只想购买一件商品时,可以继续在此购买与其配套的商品:

销售增值服务:另外一种实现方式就是结合客户需求,提供各种延伸增值服务,如在购买手机的时候,商家提供的屏幕保护、延长保修、电池换新等增值服务,目的就是就是刺激用户做更多的消费。

三、总结

通过对用户基础信息、行为信息的高效管理,为具体的业务场景提供支持,才能更精细化的运营用户。

以上就是关于电商CRM中的部分思考与总结,希望能帮到看完全文的你。基于用户信息在电商CRM还有很多的场景应用,我将在之后的文章继续与大家探讨,欢迎一起学习,共同进步。

 

本文由 @George 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论
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  1. 坤总真是优秀到不行!疯狂为你打call!!!

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    1. 多谢舒总支持👍

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  2. 加油,很棒!

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    1. 谢谢您

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