渠道投放&渠道管理的干货分享

客户开源：渠道交付&当谈到客户开源时，渠道管理不能放弃渠道推广。传统的交付类型包括信息流SEM、应用商店和大大小小的广告平台，具体的投放策略取决于产品类型和目标用户。通常，我们的渠道交付过程分为两个阶段：一是交付前的准备；二是交付过程中的战略调整。阶段1：准备了解产品特点和目标用户群体的基本特点，根据产品特点对用户的有利特点进行排序，完善产品相对竞争产品的优势特点，了解手头固有渠道的交付。交付前内部工作的主要目的是快速了解自己的产品和业务，了解交付对象的类型，提取推广材料的基本材料；了解手头固有的交付情况，根据渠道的比例判断当前工作的核心。作者以P2P金融产品为简单的分析案例：首先，我们知道P2P金融客户的显性特征是具有一定的储蓄，愿意尝试具有一定风险的投资和金融管理。隐藏的特征是客户投资决策周期长。基于这些特点，如果我们深入研究客户投资行为的决策路径，不难发现，让用户犹豫不决的最大因素大多是“安全吗？”？靠谱吗？不踩雷吧？“到目前为止，我们已经找到了客户对我们的有利特征。下一步是提炼产品的优势和特点。与众多竞争产品相比，我们指定了“1500万投资用户”、用“安全稳定运行8年”这几组字来打消客户疑虑，引导用户首次投资破冰。第二阶段：首先，我们将观察以下典型的渠道数据。渠道2、渠道3每天带来1000多名用户，投资率20%；每天新增900名用户，投资率8%；渠道4、渠道5每天增加200名用户，投资19%；渠道6每天只有180名新客户，投资率为9%。你发现了什么规律吗？是的，无论渠道有多少，我们都可以简单地遵循“量级(注册数)”、“质量(转化率)”两个维度，制作一个渠道类型分布图。如下：第一象限：渠道2、3属于优质渠道，客户质量高，流量大。通常，头部渠道需要集中维护。除了保持高质量的渠道合作关系外，还需要不断提高渠道收入，挖掘渠道潜力。第二象限：渠道1质量相对较差，但客户流量较大。除去渠道本身的客户质量问题（如虚假数量或用户肖像差异），渠道1仍有潜力成为主渠道。因此，我们需要调整渠道交付策略，努力更准确地找到目标客户群。第三象限:把渠道6放在最后一个，因为质量差，流量小，可以说是尴尬大用。在这里，我们需要评估渠道是否仍然具有交付价值，是否放弃渠道，以节省人力物力。但具体情况因渠道对象而异，这里不深入分析。第四象限：渠道4、5的质量比较高，但是流量比较小。这类渠道的主要策略是增加渠道的交付，并在增加交付的过程中继续关注渠道质量的变化。（如果渠道本身控制我们的数量，我们可以考虑如何优化投标策略和交付计划，找到双方都满意的方法，以确保渠道开始）通过上述渠道管理方法，匹配渠道管理措施，可以为产品带来更多、更好的客户规模。事实上，渠道管理和监控并不难。困难在于如何调整交付策略，实现绩效目标。大师或新手都取决于这一步。特别是在促销预算有限的情况下，真的是对个人能力的考验，毕竟要把促销的每一分钱都花在刀刃上。2、数据管理：在同一时期，通过群分析法（也称群数据），我们首先通过一种关系了解渠道和运营的职责分布：简言之，渠道运营负责流量介绍、数量和质量，运营完成，制定一套完整的用户转化计划。流量价值与渠道运营和产品运营有关。前者获取客户，后者游说客户，最大化流量价值。对渠道新客户行为指标进行分析，本文推荐了群组数据分析法。定义：在同一时间内具有相似特征的群体是同一时期的群体。在将用户划分为同一时期的群体后，比较不同时期群体用户的相同指标称为同一时期群体分析。价值：不同渠道和特征的客户可以在T中显示不同的组报告 第一次投资率走势在N天内，为渠道投资策略、产品迭代、运营营销效果提供了重要的参考依据。这里有一个常见的组数据报告格式：从上述数据报告中可以看出，我们对注册客户进行了不同维度的分类，包括渠道类别、渠道标签和投资产品类型。右侧代表不同时间流程下不同细分客户群的首次投资人数。下面作者举几个真实的操作场景案例，让大家更好的了解群组数据的价值。场景1：观察产品迭代后用户行为变化的柱表示当天注册总数，折线表示注册用户当天的投资率，不同的颜色表示不同类型的渠道。我们的产品在4月份推出了一个新版本，主要是为了改变产品主页的指导布局。但在新版本上线后，通过群组数据发现了大多数通道用户的T 0首投率均以5%的幅度下降，效果明显低于预期。然后分析应用程序中客户的行为路径，发现在新版本的设计中，由于一个新功能，客户跳跃比例增加，然后改进和优化步骤，最终降低用户跳跃的整体比例，成功提高用户的首次投资率2个百分点。流量的有效转化不仅仅是渠道质量的问题，产品和运营环节对客户转化的影响也至关重要。场景2：通过观察上述保留率数据来判断渠道的真实质量，不难发现A渠道用户第六周的保留率数据明显低于B渠道。问题是什么？通过进一步分析，我们可以看到A渠道数据的趋势不符合正常客户的保留趋势（即早期用户流失较大，后期用户流失较稳定），表现出悬崖式的下降。我们获取了A渠道客户的前端数据进行分析，发现来自A渠道的客户只在下午4点登录APP，保持活跃，没有任何内容消费动作，保持“高保留率”的错觉，然后我们停止了该渠道的合作。在当今日益猖獗的渠道假数量中，我们需要在更精细的数据层面上监控渠道作弊，降低渠道误判的概率。尤其是社交和UCG产品，更注重客户活动和7天行为数据的保留，这也是最容易造假的。以上两个案例都是关于集团数据在渠道运营过程中在业务层面的决策。当然，其作用远不止于渠道运营。无论是库存用户的生命周期管理，还是新客户的精细营销推荐策略，都需要使用组报告，本文不会逐一列出。总之，通过群组数据完全掌握客户的行为规律和偏好，我们需要先量化数据，挖掘增长点，最后增加数据，这是精细操作的唯一工具。

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