2020-11-30 10:24:45 阅读(144)
在过去的“十一国庆”假期里,各行各业的商家都看到了这一难得的“消费黄金周”,并尽力推出各种促销活动。随着企业数字化进程的不断加快,在数据驱动下,经过多次变化的运营活动节奏系统迎来了加速升级。活动运营在各行业的运营中占有很大的比例,调节活动频率和密度已成为一个棘手的话题。一方面,我希望活动越多,性能就越好。另一方面,过多的活动会降低用户对活动的“敏感性”和“响应率”。在互联网发展过程中,活动运营呈现出四代特色活动节奏体系。节日型互联网企业以传统线下活动的形式移植,每个节日都会推出热门活动,拉动用户活动和产品销售,如双十一折扣、充值10%以上电话费、会员天数等。最常见的节日包括:元旦、春节、端午节、国庆节、圣诞节等传统节日;情人节、光棍节、中国情人节等主题节日;一些公司创办了周年纪念日和月度会员日。从活动的数据分析中得出一些结论,宏观型在运行节日型活动时,每次活动的效果也是时好时坏。例如,当所有用户(视频、自行车)会员的剩余天数较多时,促销活动的效果会更差,当所有用户的会员总天数较少时,同样的促销活动的效果会更好。因此,基于宏观经济和生态监测数据的活动策略自然衍生出来:在“最佳”时间节点上进行活动。平时准备活动材料,一旦指标突破阈值;随时配置关键字发布活动。同样,在实际操作中也总结出两个经验:当一个数据曲线(指标)不合适时,必须进行优化调整。例如,在进行账单分期付款活动时,经过多次调整,从全用户的账单总和到有账单分期付款记录的用户的账单总和,最后调整到监控5万账单用户的小组用户的账单总和。即使在“最佳”节点上做活动,每个用户的价值趋势也会有所不同。通常大多数用户都在那里,有些用户恰好处于自己参数的“最差”时期。因此,如果为每个用户实现定制的营销策略,就会进一步挖掘用户的价值。对于每个用户的独特属性和偏好的微观研究和操作,最基本的工作是“标签”。除了传统的人口属性(年龄性别省市)和兴趣偏好(游戏视频商品)外,还应收集更多的行为属性,如游戏胜率、跳过广告次数、账户资本平均余额等。基于成型的标签体系,运营团队可以开展类似“千人千面”的个人专属活动。在实施过程中,需要定期查询个人标签及其属性值的变化,一旦触发营销条件,就可以推送预置活动。例如,在某一天凌晨的定期任务中,如果发现a用户的信用卡交易数量低于15周平均值的10%,则赠送一笔小额限时信用卡基金,这将有助于提高用户的信用卡活动。实时检索用户属性通常耗时,通常在凌晨执行。随着近年来实时计算平台的发展,实时推送营销活动,特别是促销活动已成为可能。比如在淘宝首页搜索点击查看从未搜索过的稀有产品(香水、鱼竿、砂轮机等。),淘宝会在很短的时间内做出类似千人千面的反应:这个稀有品类的推荐产品会显示在首页和推荐位置,有时候是刚点击的产品,整个过程中最短的抽样只有17秒。同样,商店的折扣券活动也可以推出。
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