后台产品经理:三步教你打造简单的营销平台(一)

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后台产品设计充斥至逻辑、判断、流程、数据库运行效率、服务器管理权限等多维度多角度的元素,本文作者主要用九年的产品经验,梳理总结了“后台”产品设计的一些方法,教你三步打造简单的营销平台。


互联网发展至今,已经演变为得用户即得天下的时代,互联网公司除了完善又极具特色的运营模式以外,后台工具类产品的用处与作用也是越来越大,地位也与日俱增。

今天的文章,将会从“用户营销平台”架构、功能、作用来介绍初级营销平台的搭建方法。

工具使用:Axure RP Pro 7.0

图片类型:当前文章所展示图片均为原型图片截图

初衷:后台产品设计充斥至逻辑、判断、流程、数据库运行效率、服务器管理权限等多维度多角度的元素。作为后台产品,你们应该懂得部分交互、算法技术及相关代码代码、数据库的知识。

我将用9年的产品经验,梳理并总结“后台”产品在设计中的一些技巧、流程简化方法、以及评估工期、服务器管理的一些后台产品应完全具备的技能!

一、营销平台的用户筛选

  1. 已有用户是否在运营策略的涵盖范围内?
  2. 所营销的用户群里是否真的是我们想要的用户?
  3. 用户类型的获取如存在偏差,将会导致毁灭性的灾难!

无论有着怎样光环的运营模式,终究会以圈住用户为导向进行策略的完善。那么,如何快速的评判网站现有用户是否在运营策略的涵盖范围内,或所营销用户的群体是否存在偏差?这将是一个模式能否成功、能否顺利迭代与爬升的重要思考问题。

所以你要有了解现有平台用户组成部分的分析工具【平台概览】!

简单的说,平台概览模块中分为三部分内容:主要组成以数据为主、主要维度为用户、工具的作用,在于深度了解已被当前平台圈住的用户,是否与平台运营策略相符?以及契合程度,检验用户质量。

1. 用户生命周期曲线图

用户生命周期,老生常谈,但是真正看中当前功能的平台少之又少。试想一个没有KPI的工作岗位,如何评判其岗位在有效运行周期中的重要性?

用户生命周期的作用,能够让每个运营人员清晰的了解当前平台中,出在不同阶段中用户的占比,从而对当前平台、模式有一个决策性的认识。

大部分产品经理会被每个周期的计算公式大伤脑筋,以下提供的公式是以小电商模式为基准的各个周期公式,可根据不同平台及用户量级进行微调。

  • 获取期:当你的平台存在固定用户群里,可由正常渠道直接导入用户时,那么带激活的用户将被归类为【获取期】;
  • 提升期:注册时间小于等于30天内的用户,订单产生数量小于等于0单的用户;
  • 成熟期:订单产生数量大于1个订单的用户,从最后一个订单日期开始计算,小于等于30天内未进行购物的用户;
  • 衰退期:订单产生数量大于1个订单的用户,从最后一个订单日期开始计算,大于30天且小于等于60天内未进行购物的用户;
  • 离线期:不满足以上任意时期规则时,用户将归属于离线期。

2. 会员身份

如果平台的运营策略或方式可涵盖大量(注意,是大量)员工时,那么你一定要将普通用户与员工的数量进行区分,因为员工的积极参与会打乱数据库中的样本指标,就像烟雾弹一样扰乱者决策者的眼睛。

如果你是一家电商平台或是旅游平台,那么了解用户的性别的重要性,绝得是不可忽略的,运营策略将会以性别作为主要决策倾向。

3. 其他重要指标

用户参与消费金额分布、APP或网站访问时段分布、用户下单(支付)商品分类、支付转化流程图、用户搜索热词云、用户消费金额分布、用户购物次数分布、注册用户日趋势、客单价日趋势、取消订单日趋势、退货订单日趋势、15日APP留存。

以上数据组成形式,基本可以判断平台内所圈定用户数量。

二、怎么挑选用户进行营销?

当运营人员面对大量数据的时候,必须有一种工具可以帮助他们更好更精准的找到可以从运营策略中或营销策略中能够产生直接价值的用户,这种寻找的行为,我们通常叫做用户筛选或模型创建。

1. 模型的创建

模型创建的基本形式,主要以筛选四要素“维度”、“指标”、“条件”、“值”元素构成。

下面以小规模电商为例介绍筛选四要素:

  • 维度:【会员】、【订单】;
  • 指标:包括用户身份(性别、学历、地域等)、时间(注册、认证、纪念日、下单时间等)、消费方式(积分、现金、礼品卡等)、支付方式、已参与的活动、订单数据(主子订单)。

以上仅列举简单维度与指标信息,根据不同平台可添加所需不同维度与指标

2. 模型条件的执行

根据所输入筛选条件,从系统数据库中筛选出相应的用户信息。

3. 模型的更新

  • 更新方式:可进行【实时更新】【手动更新】,根据业务的不同需要制定相应的更新方法。
  • 实时更新:当前方法的优势,在于无需人员进行定期维护。缺点在于:无法跟踪固定用户,因为用户会样本根据条件进行调整。系统可自动将不符合条件的人员删除,或增加符合条件的人进来。当前方法对“用户关怀”、“用户任务”等类型的营销比较适用,适合一次性任务。
  • 手动更新:当前方法的优势在于,对固定样本进行长期、垂直有效的跟踪。适合“活动数据用户跟踪”、“用户行为跟踪”等营销策略。

3. 模型的管理

用户查看:可对当前模型中的所有用户进行查看(基本信息、加入模型时间、踢出模型时间、所执行营销任务与时间)。

修改:在模型运行期间,可修改模型条件,当然这个功能并不建议添加。因为模型中用户的创建,应该是具有一定的稳定性与样本特性,随意修改条件,无法保证样本信息。(当然这方面也需要分不同的模型任务来决定)

—————-未完待续—————-

 

作者:王荣,微信号公众号:PM_magic,9年互联网后台产品设计经验,主导电商后台核心业务搭建,流程、逻辑设计,多系统设计经验。

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题图来自Unsplash,基于CCO协议

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评论
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  1. 没太看懂,是如何做一个用户选型的数据模型?

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  2. 干货

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  3. 期待第二篇!

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  4. 问一下模型创建时,每个维度之间是什么逻辑关系(与、或)?因为从原型中只看到每个维度的指标之间可以配置关系,但各维度之间没有此功能,作者分享一下呗

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  5. 看了三分之一觉得有点别扭,转下来看评论,果然不是我一个人觉得。。。。。。错别字有点多了,看了几遍没看懂,才发现估计是写错字了。。。

    作者加油~希望能带来更多干货~

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  6. 文笔…看着真累,看了一段就放弃了。

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    1. 会改进的,第一篇文章,见谅

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