数据驱动的系统优化：精准定位，高效提升

数据驱动的系统优化:精准定位,高效提高,减少成本,效果显而易见。此外,AI亦是业务互联网化的重要表现。那么,对于高客单价、高边际销售转化的商品来说,如何将高客单价、高成本、高边际销售转化的商品体系化,为公司提供更加高效的运营方案呢?

我将以核心商品体系为例,探讨如何针对不一样顾客群体、不一样业务模块实现搭建多级的平台矩阵。

对于低客单价、高复购、高频次、高频次、高客单价的商品,我们在核心商品体系中搭建起搭建出多级矩阵的工具,能写出帮公司实现搭建多级平台矩阵。

基于搭建平台矩阵的思路,我归纳了4种方式:受众分层、商品架构、业务分析。首先先来看受众分层,根据业务类型可划分为:决策型、探索型、推动型、成熟型、成长型、成熟型、二次元。

所谓决策型,即以业务为核心,通过拉新、促活、提高受众活跃、转化等关键行为,对某些品类进行营销。此类商品本质是消费券的交易,主要是与活动相关的场景化营销,该场景下受众是被动地接受,商品或服务不能对其进行信息轰炸。在这种场合下,使用广告、促销、曝光等工具进行营销转化,潜在顾客转化行为是其要旨。

最典型的是互动电商,通过广告定向触达,将潜在顾客转化成商品的受众。

我的受众分层是:决策型-探索型-学习型-成长型-付费型。

如果我们搭建的是一个以业务为核心的平台矩阵,那么我们的业务模块可以分为:平台运营、商品运营、业务分析、平台运营和会员运营。

我将整个业务板块的划分分为三个模块:平台运营、业务分析。

平台运营

以服务自身业务为主,以商品为核心,通过围绕受众的各类活动或商品,建立受众粘性和体验,促使受众使用、付费、持续使用商品。

1. 平台运营模块

平台运营有很多模块,比方:活动运营、内容运营、渠道运营等。

2. 商品运营模块

商品运营一般包含了:商品使用、数据分析、受众研究、商品测试、商品优化等模块。

商品使用模块主要包括:商品功能优化、界面优化、功能测试、商品优化等。

如何通过活动策划和运营提高受众的活跃度,是一个很大的学问。这里我们以如今比较热门的商品运营为例,来说解如何通过活动策划提高受众的活跃度。