无Cookies营销番外篇1️⃣用户/价值/品牌

个人擅长跨境独立站运营全流程,构建过从0到亿级别销售额的独立站。公众号侧重在独立站运营各环节:站内运营、EDM、KOL、社媒、活动运营、SEO、客服等模块的流程、工具、方法论的研究上。
2022-12-14 18:52
1 📶前言
📶前言

一个水池有一个进水管和一个排水管。只开进水管,2个小时可以把水池放满,之后关闭进水管,只开排水管,需6个小时可以把水池排空。 问:从空水池开始,同时打开进水管和排水管,多长时间可以把水池放满? 解:设水池的体积是“1”,进水速度是1/2(1小时进1/2池子的水),排水速度是1/6(1小时排1/6池子的水) 时间=体积/(进水速度-排水速度)=1/(1/2-1/6)=3 (小时) 答:需要3小时可以放满


⛓卖家和用户的关系

这里简单叙述苏嘉SUGA一个内部共识:数字化独立站匹配内部流程&用户需求量化并使用自动化方案实现过程;
🔃用户价值数字化管理
苏嘉SUGA的一贯主张:数字化转型是提升团队在无Cookies营销世界中生存能力的必然选择
🧑🍼用户
一方面,随着跨境电商平台/独立站渠道销售功能的完整化,运营能力更强的铺货型卖家替代外贸型卖家,成为主流卖家是必然的事情 然而另外一方面,纯生产的工厂卖家开始追赶铺货型卖家的运营能力,形成独特的工贸一体化
⚗互联网用户增长衰减
用户是需求的集合,因此各细分产品赛道上可获取的用户规模上限,由产品满足用户需求的普适程度决定; 其次,不同赛道竞争剧烈程度和产品/品牌护城河构建的难度(产品力)决定了各赛道中可分到的用户多少。
🧫规模性独立站(站群)变现


🔲广告流量的货币化

一个问题:广告平台是流量的生意吗? 是,特别是以MAU为核心的流量指标是入局互联网广告的核心,在于流量池也是数据池,通过沉淀大量用户数据,做算法的优化,从而实现VV和ARPU的双升 也不全是,在货币化过程中,流量的变现效率也存在资源禀赋的差距,表面观察为广告ARPU的差距,背后则是平台能容纳的广告数量上限,以及广告本身的转化效率问题



题外话,我们对于新兴出海平台并不看好个人机会,比如,拼多多Temu,TikTok短视频等出海平台: TikTok作为内容输出平台,现阶段没有良好的创作者分成机制(对比Youtube的创作者广告分成); 短视频APP的网络效应介于梅特卡夫与双边效应之间,用户同时提供内容&消费内容,兼具一定的社交属性; 因此以内容为承载的用户间互动连接是短视频APP的增长引擎; 短视频APPDAU/使用时长的增长,取决于内容创作是否完成用户数据积累和算法优化; 因此没有良好的创作者分成机制,会导致TikTok平台上的创作者会呈现流失严重现状(转移到其他内容平台) 而对于拼多多Temu的不看好,则在于Temu存在非常高的法律风险问题;此外拼多多作为美股上市公司,出海更像维持市值而作出的增量尝试,不推荐尝试。



👥用户价值


🎭用户价值指标体系
🏆平均订单价值 AOV(Average Order Value)



🏅产品价值 Product Value = 用户数×平均订单价值 AOV(Average Order Value)
🎖用户价值 Customer Value = 用户消费频率(Frequency)×平均订单价值 AOV(Average Order Value)
从营销主的角度,产品价值必然是客观性的:产品/服务从开发到最后被迭代,它能产生的最大价值必然是产品本身客单价乘以最大用户覆盖数(产品用户最大覆盖数,往往代表着不同产品对应的不同用户群体) 用户价值体现则是用户主观性,是用户认为产品或服务能否解决问题的主观想法:意味着我们不仅需要提供逻辑上帮助用户解决问题的产品/服务,并以此量化出用户了解和认可我们的产品/服务的价值;用户价值的量化逻辑是产品客单价乘以用户消费频率; 消费频率(Frequency)存在两种衍生: 90天内重复购买率达到1%~15%:用户获取型 90天内重复购买率达到15%~30%:用户混合型 90天内重复购买率达到30%以上:用户留存型 提升产品/服务功能性从而提高AOV 创造产品生态——复购低单价高产品搭配复购高单价低产品从而形成产品矩阵

🪢RFM指标模型

在距上一次购买时间满1个月之后,在数据库里就成为消费为2个月的客户 反之,同一天,最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买,他就成为最近一次消费为1天前的顾客




🧨留存期
新用户激活期——如产品/服务使用周期为周,属于高频需求类产品,理想激活时间是1~3天,周期时长为第0周 新用户留存期——留存率降幅明显(正常现象),平均留存率差值均大于2% 长期用户留存期——产品/服务留存率趋于稳定且缓慢下滑,每周约以低于1%的速度降低 流失召回期——产品的留存率有跌有涨,开始进行流失召回策略,测试出成效措施。而当留存率下降幅度突然加大,逐渐脱离趋势辅助线预测值,需要考虑到此时用户已使用产品将近留存期极限,拉回流速度已经比不过用户流失速度。

现金流周期——当用户处于长期用户留存期的时候,意味着用户价值变现是相对稳定的; 吸引新客户的成本是留住现有客户的 6-7 倍 把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的 3 倍 总结:5% 的客户留存率增长往往意味着公司利润 30% 的增长 根据美国贝恩公司相关调查: 而哈佛商业评论研究提出数据导向是,“用户留存率提升 5% 会刺激收入增长 25%-95% ” 产品迭代周期——当用户留存期缩短(如上图从40周开始减少),即留存期越加短暂往往意味产品需要迭代
🗞客户留存指标——留存线索、流失率、留存率
激活用户:指在产品/服务内完成关键行为,体验过Aha Moment的用户 Aha Moment:多译为“顿悟时刻”,也有译为“啊哈时刻”,由德国心理&现象学家卡尔•布勒(Karl Bühler)首创,对这个表达的定义为:在思考之前某个并不明朗的局面过程中,突然对产生明确或者深入的认识后,而产生的一种特殊的&愉悦的体验。
毛流失率 = (本期内流失RR+减值RR)/上期末RR 净流失率 = (本期内流失RR+减值RR-增值RR)/上期末RR
存在一种理想状态“负净流失”(Net Negative Churn):金额净流失率<0,金额净留存率>100% 由于增值超过流失和减值带来的负面影响,已有客户的总商业价值是不断成长的; 所以即使暂缓获取新客户,业务也可以保持健康运转。
毛留存率 = (本期末RR - 本期内新增RR - 回流RR - 增值RR)/上期末RR 净留存率 = (本期末RR - 本期内新增RR - 回流RR)/上期末RR
净留存率可以更完整地反映短期趋势,而毛留存率更好地反映了长期趋势; 背后的逻辑是,产品和服务的价值是可长期持续的,而销售Upsell是不可长期持续的。
🔄用户增长飞轮
黏着式增长引擎——重点是让用户成为回头客,并且持续使用产品/服务 病毒式增长引擎——指数性本质:如果每个用户能带来1.5个新用户,那么用户数将会指数增长直到饱和 付费式增长引擎——通常,在确知产品/服务具有黏着性和病毒性前就启动这一引擎,是过于仓促的行为 付费式增长,是规模化飞轮的最好工具——问题在于不单单规模化体量,成本也同样规模化 规模型独立站卖家以付费式增长引擎规模化体量之后,才会发现成本增长速度远高于营收增长速度 原因在于:我们前文提及的互联网人口高速增长红利在衰退,从增量市场转为存量市场 客户获取成本(CAC)在大环境下,必然只会越加上扬,从付费增长变为付费衰退
从某种程度上讲,赚钱是识别一个商业模式是否可持续的UOS(终极指标 Ultimate Oscillator): 如果从客户身上所赚的钱超过获取客户的花费,并且在时间段上维持,增长引擎就是可持续的; 因为企业不需要外部投资者的钱,并且每天都在增赚钱; 但是,就其本身而言,赚钱本身并不是一种驱动增长的引擎——它只是让企业现金流越来越多; 只有反过头来把一部分营收再用于获取客户时,营收才有助于本身增长,找出增长引擎控制器的两个调节旋钮; 也就是本文的两个重点,客户终生价值(CLV)和客户获取成本(CAC)

🔃用户周期(Lifetime)



🔝客户生命周期价值(Customer time Value)

💲用户状态属性:过去/未来
AOV客单价=50USD,获客成本CAC75USD,客户维护成本15USD/月,求解如何盈利?
💱用户价值属性:交易/隐形


我们通过Newsletter和社交媒体帐户分享内容,即自有流量(Owned Media)触达用户,以此类推付费&被动用户
一篇帖子在社交媒体(Social Media)上分享并获得了大量参与(15,000 多条反应和 800 多条评论) 然后,帖子由另一位意见领袖分享,后者将其推广给与内容互动的新受众(新增的 10,000 多个反应和 400 多个评论) 下一个意见领袖或者K因子继续滚动,形成病毒式传播链:所谓病毒式传播,其实是使受众可以在参与信息的制作和传播过程中,同时成为信息的发布者和转发者,以人际圈席卷的模式,携带信息迅速蔓延的传播方式,即“传者主动传播——受众接受——受众转变为传者自愿再传播”模式。

“一个产品的用户越多,则此产品对用户的价值越大,而且能吸引更多用户使用此产品”


🏧如何实现用户价值模型
文章节选: 一,跨境电商不相信方法论 字节尝试了至少三次,目前看起来胜算都不大。拼多多目前还看不出来,但风言风语也不少。“黑话大户”阿里其实是做的最好的,但近年来趋势也不乐观。 那这不是很诡异吗?按理说互联网这些组织管理方法论最先进,但一复制到跨境电商就不work了,没理由这么多北大清华海归高材生干不过一堆专科生吧? 但事实就是这样。专科生比北大清华强在哪里?不是英语更好方法论更高级,而是能在一个很细分的领域不断钻研。比如你让一个清华毕业的同学去研究列支敦士登这个国家有啥网红,他肯定是干不下去的,但是专科生可以。反之你让一个专科生去研究人工智能最新技术他大概率也是干不下去的,但清华毕业的可以。 而且清华毕业的人普遍“聪明”,精通职场之道,懂得向上管理,他会知道费劲巴拉去一个个找列支敦士登网红不如给领导写一个“欧洲各国电商分析”大报告。所以大厂项目很多做到后面一看,业务没啥起色,每个人都成了“xxx项目lead". 所以小猫一直有种感觉,就是跨境电商的管理优势并不是什么所谓“科学方法论”的优势,而是充分细化分工和强执行力的配合:因为我每个流程都很具体,所以我不需要那些虚的,你把分给你这块执行到位就行。 这也可以解释为什么在大厂里阿里是做的最好的:因为在被各种黑话洗礼之前,阿里铁军一直是以执行力著称的。而天天大喊“组织管理学”的字节,是项目最容易半途而废的。 其实从员工人数上来看也很有意思,跨境电商的王者Shein大概有小几万名员工(相关报道中说1-5万都有,鉴于没有可靠信息,暂估算2-3万),销售额超过200亿美金,而互联网王者字节营收600多亿美金,有10万人。 怎么理解呢?apple to apple的比较,两者人效似乎差不多,但字节大部分的人和营收都来自互联网,跨境应该只占很小一部分。而shein这么一个单一板块已经占到了字节1/3的体量,不得不佩服。
🤥面试题:把大象装进冰箱,要几个步骤?
主语:你 谓语:放冰箱 宾语:大象
为XX原因 放XX样的大象 XX样的冰箱

🥋关键数据指标



跳出率——意味着产品/服务与目前测试用户匹配程度

弃购率/转化率/订阅率——目前测试用户意愿程度(不跳出但弃购,意味着产品/服务与用户匹配,但存在其他因素所以不转化;根据福格行为模型:动机/能力/促发场景,三者促发行为)

客诉率/互动率——客户体验管理程度,对客户来说,响应速度及时不及时/产品是否送达,是满足与否关键

触达率/复购率/交叉购率——对客户从满足一次到满足多次,普通用户导向忠诚用户,最后打造K因子模型

K因子模型——病毒营销背后的核心关键点,另外有说法是病毒因子/病毒系数K-Factor,几乎所有的增长黑客、用户裂变和病毒营销背后,都离不开它 表格中和病毒系数K值相关的三个要素和变量分别是:
Custs(0),即初始种子用户Customer; i,即每个用户发送的邀请数量Invitation; Conv%,即每个用户邀请成功转化率Conversion Rate; 计算K因子的公式非常简单:将每个用户的邀请数乘以邀请成功的转换率,即:K = i * Conv% 从图表数据可知,在初始用户量为 10 ,K因子为 2 的情况下,在经历 12 轮增长后,总用户量从10变成了81910 K因子属于用户隐藏价值,某程度也展示我们用户模型是否存在自增长: 0≤K<1:用户不会自增长,不存在病毒营销,因为平均每个用户无法带来另一个完整用户,属于亚线性增长 K≥1:用户将以指数方式增长,也就是病毒式增长引擎,因为平均每个现有用户发展一个或者多个新用户,实现线性或者超线性增长
转化率(访客中真正发生购买行为的比例)是和购买所需时间(客户需要花多长时间才能完成购买)相绑定;二者相结合可以告诉我们更多关于现金流的信息; K因子的另外一个说法,病毒式传播系数(Viral Coefficient,平均每个用户邀请来的新用户数)和病毒传播周期(Ciral Cycle Time,用户完成一次邀请所需的时间)共同推动产品的普及率;

😃用户体验
比如,什么是客户体验管理(Customer Experience Management)?
传统数字广告时代:用户追踪能力差,数字媒体广告充当广域广告角色,提高广播能力,盈利能力未革新 程序化广告时代:用户追踪能力高,效果性广告提供ROAS计算模型, 高效提升广告主盈利&广告决策能力 隐私广告时代:用户追踪能力更高,但用户隐私意识觉醒,从消费者数据营销时代过渡消费者数据体验时代
更高额购买:溢价方面,低价竞争升级为体验增值; 更深度认同:在转化上,心智占领升级为心智认同; 更多自然传播:在获客/信息传播上,品牌应从买流量转为聚合传播,注重自然流量的累积,同时依靠心智认同人群的自发分享,用优秀体验为品牌带来增量; 更长期关系:在复购上,品牌应从单向营销转为关系共建。

用户体验的主体是用户,只有用户说有价值,才是真的有价值,用户说差,不管运用多强大的理论都没意义 用户价值是在用户体验时产生的,用户需求必然被真实场景约束,因此没有使用产品却声称的价值,没有意义 用户体验是主观感受,哪怕我们的产品/服务实现用户问题的解决方案,但用户自己认为并没有解决,或者解决得不好,同样会降低用户对产品价值的判断。

🖖品牌需要克制
当网站上有其他竞争对手的产品同时存在时,重复同样的广告是有效的; 但重复推送广告次数太多,用户会失去新鲜感,从而成为衰退用户; 此外,如果网站的内容与广告中的产品一致性太低,转场丝滑度太低,必然导致用户流失。
🦾DIKW模型用户价值创造
人与人知识水平在拉大,思考/整理方法也是知识,很多人只学了收集,但不学习逻辑,归纳,总结,判断
引用知乎看到的举例: https://zhuanlan.zhihu.com/p/140338649
Data:我手头有鸡蛋、西红柿; Information:我找到一个菜谱,可以用手头有的东西做一盘番茄炒蛋; Knowledge:我不断实践,做出来自己满意的番茄炒蛋; Wisdom:我专门写了一本书讲番茄炒蛋的历史、不同国家的做法、营养价值、适合搭配的主食等。

从马太效应来说,强者越强,所以会发现数据信息甚至知识的存储和搜索越来越方便的时候,智慧反而会越来越成为“富人”的专利——懂得使用思考工具的人或者形成了自己的逻辑闭环的原因,他们的思考速度会如ChatGPT一样会越来越快

如同知乎Up主的例子:
Data:通过买量/自然流量/用户自发分享,不同触点获取用户,同时获得用户的初始数据——身份/行为/信用
用户增长团队在数据团队统一的数据指标中,选取用户数据并设计埋点方案,工具团队配置自动化采集
Information:根据数据归类,对用户个体图计算(Graph Computing),形成基于知识图谱的用户画像;
工具团队在全团队整体工作流程,实现应用工具之间数据打通,并以此为基础,进行流程挖掘(PM,Process Mining)
流程挖掘(PM,Process Mining)则是基于客观数据的自下而上的流程优化技术,核心在于业务系统中真实流程的挖掘和可视化呈现 因此流程挖掘作用于全团队整体工作,呈现不同视角下的流程路径,直观地展示瓶颈和异常点,提供分析改进的有力依据 此处,我们说的流程挖掘是应用于客户数据分析以及敏捷响应用户需求 数据团队/用户团队需要对用户数据ETL(抽取 extract 、转换 transform 、加载 load ),将不同触点收集的数据归纳并整理为统一格式,并以此为基础上对用户归因/分层
用户归因(术语是,单一客户视图 Single Customer View ,SCV):收集有关潜在客户和已转化客户的所有数据,并将其合并到单个记录中 用户分层:Marketing is not for everyone,尤其不同触点习惯的用户——有些喜欢邮件交互,有些更习惯简单沟通,因此针对不同习惯,用户采购层级等不同方面对用户分层,并设置对应方案
Knowledge:我们在订阅品牌:品牌的数字孪生探讨过涌现现象 https://wiki.swarma.org/index.php/%E6%B6%8C%E7%8E%B0
用户价值模型也好,客户旅程分析也好,本质是发掘出单一用户群体化的涌现特征,将用户群体行为量化
用户价值模型——从全团队角度审计业务模式,根据客户生命周期价值决策推广/运营/内容/数据支出 用户旅程分析——从用户角度出发,反思和用户交互过程是否需要优化,提供更优质的互动
Wisdom:有些时候,用户也未必能说清楚他们本身的真实需求(包括我们都一样),好比说iPhone民主化,最后给到用户手上必然是各种功能大杂烩,不伦不类的怪物
用户预测,本质是让用户生活更高效、更有趣 所以乔布斯和苹果团队预知到并实现的是
去掉繁杂的键盘 提供方便操作的触屏 塞进电脑级别的计算能力 提供多任务处理的系统 让通信功能退居二线,提供娱乐模块 PS:预测能力不需要每个卖家团队都具备,因此不深入展开讨论
🎥总结

比方说,知道竞品使用某个投放技巧,于是就“学习”了,实际应用才发现场景不能适配使用,直接生搬硬套反而让整体ROI崩掉(所以有时我们不太懂为何大家都对竞品那么关心)

(SUGA苏嘉广告时间)很多朋友都问过为何SUGA苏嘉从事知识星球的运营,答案就是以费曼学习法打造SUGA苏嘉本身的DIKW金字塔
费曼学习法,所见即所得,输出倒逼输入,把学到的知识讲给别人听; 芒格式学习法,反过来总是反过来,学习失败的案例是为了输出成功的决策; 马斯克学习法,第一性原理,解耦合,学习是为了创造;


最新热门报告作者标签
卖双面胶月赚百万,TikTok卖家找到新赛道!“万能胶带”月销40000+,TikTok卖家连夜上架
沃尔玛发布2025卖家手册,加大卖家扶持力度AMZ123获悉,近日,沃尔玛发布了《2025 Marketplace卖家运营手册》,全面概述了其在履约服务、国际拓展、广告解决方案和卖家支持计划方面的最新战略,旨在进一步提升平台竞争力、扩大全球市场份额并助力卖家实现增长。这份手册由沃尔玛美国Marketplace与沃尔玛履约服务高级副总裁Manish Joneja及电子商务执行副总裁Dave Guggina主导,针对2025财年的整体发展方向提供了详细指引,并涵盖从毕业季到年末促销季的高峰期运营建议。据手册披露,沃尔玛Marketplace流量在过去两年增长近30%,美国电商业务增长21%,全球电商增长22%。
TikTok助力奢侈品品牌吸引年轻消费者,评论量飙升113%AMZ123获悉,近日,TikTok与AYTM联合发布的一项新研究显示,越来越多的年轻消费者通过社交媒体平台,特别是TikTok,发现并购买奢侈品。此次调研涵盖英国、美国、法国和意大利的3,000多名成年消费者。报告指出,如今的奢侈品消费者不再从橱窗开始他们的购物之旅,而是从社交媒体中的滑动浏览开始。大约三分之二的受访者表示,社交媒体而非传统线下媒体是他们接触奢侈品的起点。研究发现,70%的TikTok奢侈品消费者曾在一件时尚单品上花费超过1,000英镑。TikTok也因此成为奢侈品牌进行产品展示、吸引潜在客户和促进直接购买的高速增长渠道。
“无意违规”最致命?亚马逊变体这6大准则一定要知道!目录:1/ 什么是变体2/ 变体创建的六大准则3/ 如何创建正确的变体关系4/ 变体违规问题如何解决5/ 常见问题解答不少卖家在遇到变体违规问题时常感到迷茫,不知如何处理,导致ASIN下架,甚至账号面临停用风险。本文将带你系统梳理变体政策、创建规则、常见误区及违规应对方法,助你轻松管理ASIN变体关系,远离违规。变体(父ASIN/子ASIN关系)是一组相互关联的商品,便于将相似但属性不同的商品以统一方式展示给买家。父ASIN 是一个虚拟商品,不可购买,仅显示在卖家后台。它相当于该系列商品的“总目录”。子ASIN 是可购买的实体商品,在相同品牌下,根据变体类型(如颜色、尺寸等)进行区分。
深陷召回风波后,大卖被曝已停工停产近期,充电宝头部品牌罗马仕、安克创新陷入了一场波及整个消费电子行业的召回风波。这些曾经备受瞩目的3C品牌,在6月因充电宝被指存在安全危机从而被大规模召回,引发了广泛关注。时至7月,这场风波如同推倒了行业“多米诺骨牌”的第一张,其连锁效应正在显现。Coupang最新政策&补贴红利,冷启动指南&大卖超车秘籍,7.11深圳·龙岗| Coupang实战运营私享会7月3日,据南方都市报、界面新闻等媒体报道,多名罗马仕员工爆料:自7月1日起,罗马仕内部已经陆续通知员工全面停工停产,并且表示员工工资只发到6月份。目前相关正式公告尚未发布,但多名员工认为,公司受充电宝召回事件影响,经营已陷入困境。
中国出口“黑马”市场!东南亚第四大外贸热土正在“爆单”!在全球经济一体化的背景下,拓展海外市场已成为中国企业增长的重要策略。然而,不同国家和地区的市场差异,给企业国际化带来了许多挑战。如何妥善处理收款问题,成为海外业务成功的关键。Global E-Payment (GEP) 「外贸国别指南」专题紧跟外贸趋势,分析全球主要贸易区域,解读市场特点,帮助企业解决收付款过程中的难题。本期将聚焦泰国市场,为出口泰国的外贸企业提供市场趋势分析,助力企业在竞争中抢占先机。「外贸国别指南」近年来,中泰经贸往来越发紧密,双边合作持续深化,正成为东盟经济增长的重要驱动力。
你没听说过的国产剃须刀,出海一年卖了3个多亿剃须,是男性个护赛道中少有的永恒刚需,即使是皮肤护理、发型打理的市场也没有它大。根据GrandViewResearch的报告显示,2024年全球剃须刀市场规模达到125.4亿美元,预计到2030年将以3.9%的复合年增长率增至约157.1亿美元。虽然行业整体有稳步的增长,但在过去的很长一段时间内,剃须刀的升级换代几乎处于停滞状态,不仅产品形态保持多年不变,核心技术更是少有突破。主要原因还是在于剃须刀是一个被传统大牌垄断的行业,吉列、博朗、飞科等品牌占据着市场7成以上的销售份额。新锐品牌在没有知名度的情况下,冒然创新几乎没有胜算。
欧盟电池法合规倒计时!8.18前未上传可能会导致封店!哈喽,大家好,我是小白!距离2025年8月18日欧盟《电池与废电池法规》((EU)2023/1542)全面生效仅剩45天! 亚马逊、Temu、速卖通等平台已启动批量下架,德国、荷兰等强制注册国商品面临即刻禁售风险。 一张薄薄的合规证书,背后是欧洲市场的入场券,也可能是企业生死存亡的分界线。若未在截止日前完成目标国的EPR注册、CE认证及欧代绑定,企业将承受商品强制下架、账户资金冻结甚至10万欧元高额罚款的重击。 今天小白就来详细为大家解读这一政策!法规核心要求1. EPR注册:非欧盟企业的“生死门”所有在欧盟销售电池或含电池商品的生产者(含制造商、进口商、分销商)需在目标销售国独立完成EPR注册。
德国一款卷发梳7天卖出上千单、GMV超$64,000!Kalodata欧盟站点上线,TikTok四国热销榜Top10出炉截至24年,TikTok在欧洲的月活用户已突破1.5亿,其中德国、法国、意大利、西班牙四国用户占比超过60%。据Statista统计,24年欧盟地区社交电商总GMV已超200亿欧元,同比增长超过30%,TikTok Shop今年在欧洲连开4国,正在释放增长红利。但入局容易,起量难。语言差异、文化偏好、达人合作复杂度高,让不少卖家“踩着红利窗口,却仍在试错”。
为什么Vine没人领,一些关于Vine你可能不知道的冷知识如题关于这个问题,我总结了下面两个原因1. 本身产品问题比较冷门的类目或者非日常消费品,我自己之前的产品,开30个vine几个月下来都没有人领,除了类目比较冷门,我怀疑这种类目的vine测评者是不是也比较少这个原因大家都很容易理解,主要说说第二个原因2. 定价问题实际上,高客单的产品,很多vine测评者反而会酌情领取我不知道大家对这个怎么理解因为有些人可能会说Vine不是免费送的吗,高客单不是更容易被领取吗实际上对于美国站的vine来说,他们领取Vine产品也是要计税的,而且是按原价交(这是一个重要的知识点,下面会展开说说)所以,Vine对于他们来说不是免费的以他们的视角来说,这是他们通过交税得来的,而且他们同时
对等关税7月或重启!亚马逊多类中国商品已涨价全球贸易局势再度紧绷,跨境电商市场进入高压状态。随着“对等关税”暂缓期步入倒计时,平台产品价格波动成了行业最关注的动向。AMZ123获悉,数据分析公司 DataWeave 为路透社提供的独家研究显示,2025年1月至6月中旬,亚马逊平台上销售给美国消费者的1407种标注“中国制造”的商品中,价格中位数整体上涨了 2.6%,明显高于同期美国核心商品通胀率(1%)。涨价趋势自5月起开始加速,并在6月进一步扩大。从品类结构来看,涨价主要集中在办公及学习用品、电子产品(如打印机、碎纸机)、录像媒体(CD、DVD)以及家庭用品(如家具、炊具等)等核心类目。
行业地震?亚马逊等跨境平台需报送卖家涉税信息!跨境电商税收监管迎来升级!国家税务总局近日发布 2025 年第 15 号公告明确,以下平台企业必须报送涉税信息:网络商品销售平台(亚马逊、Temu等)网络直播平台(跨境直播带货)灵活用工平台(海外兼职服务)甚至小程序、快应用等聚合服务平台来源:国家税务总局官网截图这项新政的落地就意味着包括亚马逊、eBay、速卖通、Temu、TikTok Shop 等主流跨境平台在内,只要平台内存在中国卖家账户,或者面向中国用户提供交易场所、技术服务、运营支持等,都将纳入此次涉税信息报送范围。
新规落地!亚马逊平台需要上报卖家数据从昨天开始,整个跨境电商行业都炸锅了!一项新规悄咪咪搅动了整个行业的神经,从亚马逊到 Temu,不管平台在境内境外,只要和中国卖家沾边,都得按照新规,这场税务监管的大变局,正让跨境生意的玩法迎来关键转折。一亚马逊平台要向国内报税了据悉,近日国家税务总局发布了《国家税务总局关于互联网平台企业报送涉税信息有关事项的公告》(2025年第15号),首次以公告形式明确规定:无论平台设在境内还是境外,只要为中国卖家提供服务,或向中国用户开展交易撮合活动,都必须依法报送涉税信息。
转化率暴涨!亚马逊“超级转化标签”上线最近,亚马逊又放大招了!其内部的AI算法——Rufus,迎来了全新升级,悄悄上线了一项极具颠覆性的功能:“超级转化标签”。对于卖家来说,这不仅是一个提升转化率的新利器,更是一个弯道超车、实现低成本流量突破的黄金机会!当你打开亚马逊搜索页面时,会发现部分产品的评分上方多了一个标志,这就是Rufus生成的“AI智能评论提炼”——它会根据买家的高频评价,自动生成一句简洁有力的产品亮点总结。例如,一款耳机如果在评论中多次被提及“降噪效果好”,那么Rufus会在其评分上方展示“因出色的降噪性能而广受好评”等提示。这个位置不仅显眼,而且大大缩短了消费者的决策路径,提高了点击-购买的转化效率。
亚马逊18个免费流量入口开放!广告费省42%,有卖家赚翻!匿名用户我的C位每年7月,Prime Day汹涌而至——卖家们为此整军备战:打包促销计划、规划广告预算、设计CPC投放、对接FBA入仓……目标只有一个:用高峰期订单冲刺全年利润。但现实常常不是这样:提前降价未必能换来理想转化,库存不足错失爆单,广告费用居高不下仍苦无优质流量入口。为什么“套路打法”失效?卖家真实痛点:你是否也踩中了这些坑?我们调研了数十位正在备战Prime Day的跨境卖家,归纳出三大共同痛点:1. 广告预算飙升,转化率却没有跟上平台CPC费用持续上涨,但广告点击转化率却逐年走低。不少卖家发现,今年广告投入翻倍,但订单数却“原地踏步”。
这些在小红薯热推的跨境商品,在海外真的卖得好?今天我们也来做一期热门“生物”鉴赏(跨境电商版),来鉴赏一下那些小红薯上热推的海外商品:感官沙球一种用于冥想、正念的工具,也可以称之为感官游戏,带有一点娱乐性质,十分美观,关键词是textured sensory sand spheres(纹理感官沙球)。热门红薯帖写的文案是“在🇺🇸居然被一个球给治愈了,每个球都能滚出不一样的花纹,实在太有意思了,又美又治愈”。帖子发布时长仅1周,目前已获9.3万点赞。图源@bananaO select纹理感官沙球在海外有许多独立站在售,各种大小、材质的都有。
《2024中国塑料及相关行业海外拓展现状与趋势分析报告》PDF下载“出海”不仅为中国企业打开了更广阔的市场空间,有效缓解国内市场内卷带来的压力,更是企业提升品牌国际影响力、塑造卓越品牌形象的关键举措·通过多元化市场布局,企业能够更好地应对单一市场波动带来的挑战,确保业务的稳定与持续增长。
《2024年3C消费电子出海解决方案白皮书》PDF下载3C 消费电子全球市场分布呈现出成熟市场如北美、欧洲等地区消费规模大、需求稳定且注重产品体验与创新,而高潜市场如中东、东南亚、拉美等地区则增长迅速、潜力巨大,正逐步成为行业新的增长点。
《中国企业在欧盟发展报告(2024-2025)》PDF下载欧洲对于中国企业而言具有十分重要的战略意义,中国企业在德国、匈牙利、西班牙等地设立了大量的研发中心、设计中心、数据中心、安全设施和生产基地,在为欧盟贡献税收、投资和就业机会的同时,也在产业升级、技术革新和可持续发展方面发挥着积极作用。这些项目的落地,使双方经贸合作达到了前所未有的高度,也助力中欧关系长远发展。
《2025年中国对外贸易潜力产品分析报告》PDF下载贸易潜力产品指一国对外贸易中具有潜在贸易优势和发展空间的产品,贸易潜力产品包括的范畴有很多,既包括国内生产技术已经成熟但海外市场尚未完全开发的产品,也包括国内技术趋于成熟但尚未达到出口阶段的产品。
《2026春夏女鞋色彩趋势预测》PDF下载随着消费者将目光转向百搭、耐看、治愈的色彩,深色仍然至关重要。值得注意的是,社媒对于色彩中性色的趋势愈发强烈。在此趋势下,受创新混搭文化启发彩色中性色势必会日益流行。基调色目前任是市场主流,如沙色、浆果红、南瓜布丁,既可保持配色创新,又承载着基础人群需求。
《2025年全球电商营销趋势报告》PDF下载在全球零售市场增长趋于平稳的背景下,电商依旧保持增长的韧性。根据 Statista 数据,电商市场以 7.8%~9.7% 的增速,高于全球零售市场 4%~5%的预期增长率。这意味着,电商将持续在全球零售市场中占据更大的份额。同时,2025年电商用户全球渗透率将达到42.4%,预计到2029年进一步提升至 49.1%,电商购物逐渐成为全球日常消费的主流选择。
《2026春夏女装防晒属性单品报告》PDF下载2026春夏女装防晒属性单品报告
《2025年亚太服饰与护肤品牌全球数字广告投放洞察》PDF下载美国依然是服饰品牌数字广告投放最高的市场,近12个月支出超62亿美元

品类交流群

加入

扫码进群

加入

扫码进群

加入

扫码进群
品类交流群
加入
跨境资料

加入

扫码进群

加入

扫码进群

加入

扫码进群
跨境资料
加入
官方社区

加入

扫码进群

加入

扫码进群

加入

扫码进群
官方社区
加入

立即扫码咨询

立即扫码咨询
无Cookies营销番外篇1️⃣用户/价值/品牌
跨境Nav
2022-12-14 18:52
1757
1 📶前言
📶前言

一个水池有一个进水管和一个排水管。只开进水管,2个小时可以把水池放满,之后关闭进水管,只开排水管,需6个小时可以把水池排空。 问:从空水池开始,同时打开进水管和排水管,多长时间可以把水池放满? 解:设水池的体积是“1”,进水速度是1/2(1小时进1/2池子的水),排水速度是1/6(1小时排1/6池子的水) 时间=体积/(进水速度-排水速度)=1/(1/2-1/6)=3 (小时) 答:需要3小时可以放满


⛓卖家和用户的关系

这里简单叙述苏嘉SUGA一个内部共识:数字化独立站匹配内部流程&用户需求量化并使用自动化方案实现过程;
🔃用户价值数字化管理
苏嘉SUGA的一贯主张:数字化转型是提升团队在无Cookies营销世界中生存能力的必然选择
🧑🍼用户
一方面,随着跨境电商平台/独立站渠道销售功能的完整化,运营能力更强的铺货型卖家替代外贸型卖家,成为主流卖家是必然的事情 然而另外一方面,纯生产的工厂卖家开始追赶铺货型卖家的运营能力,形成独特的工贸一体化
⚗互联网用户增长衰减
用户是需求的集合,因此各细分产品赛道上可获取的用户规模上限,由产品满足用户需求的普适程度决定; 其次,不同赛道竞争剧烈程度和产品/品牌护城河构建的难度(产品力)决定了各赛道中可分到的用户多少。
🧫规模性独立站(站群)变现


🔲广告流量的货币化

一个问题:广告平台是流量的生意吗? 是,特别是以MAU为核心的流量指标是入局互联网广告的核心,在于流量池也是数据池,通过沉淀大量用户数据,做算法的优化,从而实现VV和ARPU的双升 也不全是,在货币化过程中,流量的变现效率也存在资源禀赋的差距,表面观察为广告ARPU的差距,背后则是平台能容纳的广告数量上限,以及广告本身的转化效率问题



题外话,我们对于新兴出海平台并不看好个人机会,比如,拼多多Temu,TikTok短视频等出海平台: TikTok作为内容输出平台,现阶段没有良好的创作者分成机制(对比Youtube的创作者广告分成); 短视频APP的网络效应介于梅特卡夫与双边效应之间,用户同时提供内容&消费内容,兼具一定的社交属性; 因此以内容为承载的用户间互动连接是短视频APP的增长引擎; 短视频APPDAU/使用时长的增长,取决于内容创作是否完成用户数据积累和算法优化; 因此没有良好的创作者分成机制,会导致TikTok平台上的创作者会呈现流失严重现状(转移到其他内容平台) 而对于拼多多Temu的不看好,则在于Temu存在非常高的法律风险问题;此外拼多多作为美股上市公司,出海更像维持市值而作出的增量尝试,不推荐尝试。



👥用户价值


🎭用户价值指标体系
🏆平均订单价值 AOV(Average Order Value)



🏅产品价值 Product Value = 用户数×平均订单价值 AOV(Average Order Value)
🎖用户价值 Customer Value = 用户消费频率(Frequency)×平均订单价值 AOV(Average Order Value)
从营销主的角度,产品价值必然是客观性的:产品/服务从开发到最后被迭代,它能产生的最大价值必然是产品本身客单价乘以最大用户覆盖数(产品用户最大覆盖数,往往代表着不同产品对应的不同用户群体) 用户价值体现则是用户主观性,是用户认为产品或服务能否解决问题的主观想法:意味着我们不仅需要提供逻辑上帮助用户解决问题的产品/服务,并以此量化出用户了解和认可我们的产品/服务的价值;用户价值的量化逻辑是产品客单价乘以用户消费频率; 消费频率(Frequency)存在两种衍生: 90天内重复购买率达到1%~15%:用户获取型 90天内重复购买率达到15%~30%:用户混合型 90天内重复购买率达到30%以上:用户留存型 提升产品/服务功能性从而提高AOV 创造产品生态——复购低单价高产品搭配复购高单价低产品从而形成产品矩阵

🪢RFM指标模型

在距上一次购买时间满1个月之后,在数据库里就成为消费为2个月的客户 反之,同一天,最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买,他就成为最近一次消费为1天前的顾客




🧨留存期
新用户激活期——如产品/服务使用周期为周,属于高频需求类产品,理想激活时间是1~3天,周期时长为第0周 新用户留存期——留存率降幅明显(正常现象),平均留存率差值均大于2% 长期用户留存期——产品/服务留存率趋于稳定且缓慢下滑,每周约以低于1%的速度降低 流失召回期——产品的留存率有跌有涨,开始进行流失召回策略,测试出成效措施。而当留存率下降幅度突然加大,逐渐脱离趋势辅助线预测值,需要考虑到此时用户已使用产品将近留存期极限,拉回流速度已经比不过用户流失速度。

现金流周期——当用户处于长期用户留存期的时候,意味着用户价值变现是相对稳定的; 吸引新客户的成本是留住现有客户的 6-7 倍 把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的 3 倍 总结:5% 的客户留存率增长往往意味着公司利润 30% 的增长 根据美国贝恩公司相关调查: 而哈佛商业评论研究提出数据导向是,“用户留存率提升 5% 会刺激收入增长 25%-95% ” 产品迭代周期——当用户留存期缩短(如上图从40周开始减少),即留存期越加短暂往往意味产品需要迭代
🗞客户留存指标——留存线索、流失率、留存率
激活用户:指在产品/服务内完成关键行为,体验过Aha Moment的用户 Aha Moment:多译为“顿悟时刻”,也有译为“啊哈时刻”,由德国心理&现象学家卡尔•布勒(Karl Bühler)首创,对这个表达的定义为:在思考之前某个并不明朗的局面过程中,突然对产生明确或者深入的认识后,而产生的一种特殊的&愉悦的体验。
毛流失率 = (本期内流失RR+减值RR)/上期末RR 净流失率 = (本期内流失RR+减值RR-增值RR)/上期末RR
存在一种理想状态“负净流失”(Net Negative Churn):金额净流失率<0,金额净留存率>100% 由于增值超过流失和减值带来的负面影响,已有客户的总商业价值是不断成长的; 所以即使暂缓获取新客户,业务也可以保持健康运转。
毛留存率 = (本期末RR - 本期内新增RR - 回流RR - 增值RR)/上期末RR 净留存率 = (本期末RR - 本期内新增RR - 回流RR)/上期末RR
净留存率可以更完整地反映短期趋势,而毛留存率更好地反映了长期趋势; 背后的逻辑是,产品和服务的价值是可长期持续的,而销售Upsell是不可长期持续的。
🔄用户增长飞轮
黏着式增长引擎——重点是让用户成为回头客,并且持续使用产品/服务 病毒式增长引擎——指数性本质:如果每个用户能带来1.5个新用户,那么用户数将会指数增长直到饱和 付费式增长引擎——通常,在确知产品/服务具有黏着性和病毒性前就启动这一引擎,是过于仓促的行为 付费式增长,是规模化飞轮的最好工具——问题在于不单单规模化体量,成本也同样规模化 规模型独立站卖家以付费式增长引擎规模化体量之后,才会发现成本增长速度远高于营收增长速度 原因在于:我们前文提及的互联网人口高速增长红利在衰退,从增量市场转为存量市场 客户获取成本(CAC)在大环境下,必然只会越加上扬,从付费增长变为付费衰退
从某种程度上讲,赚钱是识别一个商业模式是否可持续的UOS(终极指标 Ultimate Oscillator): 如果从客户身上所赚的钱超过获取客户的花费,并且在时间段上维持,增长引擎就是可持续的; 因为企业不需要外部投资者的钱,并且每天都在增赚钱; 但是,就其本身而言,赚钱本身并不是一种驱动增长的引擎——它只是让企业现金流越来越多; 只有反过头来把一部分营收再用于获取客户时,营收才有助于本身增长,找出增长引擎控制器的两个调节旋钮; 也就是本文的两个重点,客户终生价值(CLV)和客户获取成本(CAC)

🔃用户周期(Lifetime)



🔝客户生命周期价值(Customer time Value)

💲用户状态属性:过去/未来
AOV客单价=50USD,获客成本CAC75USD,客户维护成本15USD/月,求解如何盈利?
💱用户价值属性:交易/隐形


我们通过Newsletter和社交媒体帐户分享内容,即自有流量(Owned Media)触达用户,以此类推付费&被动用户
一篇帖子在社交媒体(Social Media)上分享并获得了大量参与(15,000 多条反应和 800 多条评论) 然后,帖子由另一位意见领袖分享,后者将其推广给与内容互动的新受众(新增的 10,000 多个反应和 400 多个评论) 下一个意见领袖或者K因子继续滚动,形成病毒式传播链:所谓病毒式传播,其实是使受众可以在参与信息的制作和传播过程中,同时成为信息的发布者和转发者,以人际圈席卷的模式,携带信息迅速蔓延的传播方式,即“传者主动传播——受众接受——受众转变为传者自愿再传播”模式。

“一个产品的用户越多,则此产品对用户的价值越大,而且能吸引更多用户使用此产品”


🏧如何实现用户价值模型
文章节选: 一,跨境电商不相信方法论 字节尝试了至少三次,目前看起来胜算都不大。拼多多目前还看不出来,但风言风语也不少。“黑话大户”阿里其实是做的最好的,但近年来趋势也不乐观。 那这不是很诡异吗?按理说互联网这些组织管理方法论最先进,但一复制到跨境电商就不work了,没理由这么多北大清华海归高材生干不过一堆专科生吧? 但事实就是这样。专科生比北大清华强在哪里?不是英语更好方法论更高级,而是能在一个很细分的领域不断钻研。比如你让一个清华毕业的同学去研究列支敦士登这个国家有啥网红,他肯定是干不下去的,但是专科生可以。反之你让一个专科生去研究人工智能最新技术他大概率也是干不下去的,但清华毕业的可以。 而且清华毕业的人普遍“聪明”,精通职场之道,懂得向上管理,他会知道费劲巴拉去一个个找列支敦士登网红不如给领导写一个“欧洲各国电商分析”大报告。所以大厂项目很多做到后面一看,业务没啥起色,每个人都成了“xxx项目lead". 所以小猫一直有种感觉,就是跨境电商的管理优势并不是什么所谓“科学方法论”的优势,而是充分细化分工和强执行力的配合:因为我每个流程都很具体,所以我不需要那些虚的,你把分给你这块执行到位就行。 这也可以解释为什么在大厂里阿里是做的最好的:因为在被各种黑话洗礼之前,阿里铁军一直是以执行力著称的。而天天大喊“组织管理学”的字节,是项目最容易半途而废的。 其实从员工人数上来看也很有意思,跨境电商的王者Shein大概有小几万名员工(相关报道中说1-5万都有,鉴于没有可靠信息,暂估算2-3万),销售额超过200亿美金,而互联网王者字节营收600多亿美金,有10万人。 怎么理解呢?apple to apple的比较,两者人效似乎差不多,但字节大部分的人和营收都来自互联网,跨境应该只占很小一部分。而shein这么一个单一板块已经占到了字节1/3的体量,不得不佩服。
🤥面试题:把大象装进冰箱,要几个步骤?
主语:你 谓语:放冰箱 宾语:大象
为XX原因 放XX样的大象 XX样的冰箱

🥋关键数据指标



跳出率——意味着产品/服务与目前测试用户匹配程度

弃购率/转化率/订阅率——目前测试用户意愿程度(不跳出但弃购,意味着产品/服务与用户匹配,但存在其他因素所以不转化;根据福格行为模型:动机/能力/促发场景,三者促发行为)

客诉率/互动率——客户体验管理程度,对客户来说,响应速度及时不及时/产品是否送达,是满足与否关键

触达率/复购率/交叉购率——对客户从满足一次到满足多次,普通用户导向忠诚用户,最后打造K因子模型

K因子模型——病毒营销背后的核心关键点,另外有说法是病毒因子/病毒系数K-Factor,几乎所有的增长黑客、用户裂变和病毒营销背后,都离不开它 表格中和病毒系数K值相关的三个要素和变量分别是:
Custs(0),即初始种子用户Customer; i,即每个用户发送的邀请数量Invitation; Conv%,即每个用户邀请成功转化率Conversion Rate; 计算K因子的公式非常简单:将每个用户的邀请数乘以邀请成功的转换率,即:K = i * Conv% 从图表数据可知,在初始用户量为 10 ,K因子为 2 的情况下,在经历 12 轮增长后,总用户量从10变成了81910 K因子属于用户隐藏价值,某程度也展示我们用户模型是否存在自增长: 0≤K<1:用户不会自增长,不存在病毒营销,因为平均每个用户无法带来另一个完整用户,属于亚线性增长 K≥1:用户将以指数方式增长,也就是病毒式增长引擎,因为平均每个现有用户发展一个或者多个新用户,实现线性或者超线性增长
转化率(访客中真正发生购买行为的比例)是和购买所需时间(客户需要花多长时间才能完成购买)相绑定;二者相结合可以告诉我们更多关于现金流的信息; K因子的另外一个说法,病毒式传播系数(Viral Coefficient,平均每个用户邀请来的新用户数)和病毒传播周期(Ciral Cycle Time,用户完成一次邀请所需的时间)共同推动产品的普及率;

😃用户体验
比如,什么是客户体验管理(Customer Experience Management)?
传统数字广告时代:用户追踪能力差,数字媒体广告充当广域广告角色,提高广播能力,盈利能力未革新 程序化广告时代:用户追踪能力高,效果性广告提供ROAS计算模型, 高效提升广告主盈利&广告决策能力 隐私广告时代:用户追踪能力更高,但用户隐私意识觉醒,从消费者数据营销时代过渡消费者数据体验时代
更高额购买:溢价方面,低价竞争升级为体验增值; 更深度认同:在转化上,心智占领升级为心智认同; 更多自然传播:在获客/信息传播上,品牌应从买流量转为聚合传播,注重自然流量的累积,同时依靠心智认同人群的自发分享,用优秀体验为品牌带来增量; 更长期关系:在复购上,品牌应从单向营销转为关系共建。

用户体验的主体是用户,只有用户说有价值,才是真的有价值,用户说差,不管运用多强大的理论都没意义 用户价值是在用户体验时产生的,用户需求必然被真实场景约束,因此没有使用产品却声称的价值,没有意义 用户体验是主观感受,哪怕我们的产品/服务实现用户问题的解决方案,但用户自己认为并没有解决,或者解决得不好,同样会降低用户对产品价值的判断。

🖖品牌需要克制
当网站上有其他竞争对手的产品同时存在时,重复同样的广告是有效的; 但重复推送广告次数太多,用户会失去新鲜感,从而成为衰退用户; 此外,如果网站的内容与广告中的产品一致性太低,转场丝滑度太低,必然导致用户流失。
🦾DIKW模型用户价值创造
人与人知识水平在拉大,思考/整理方法也是知识,很多人只学了收集,但不学习逻辑,归纳,总结,判断
引用知乎看到的举例: https://zhuanlan.zhihu.com/p/140338649
Data:我手头有鸡蛋、西红柿; Information:我找到一个菜谱,可以用手头有的东西做一盘番茄炒蛋; Knowledge:我不断实践,做出来自己满意的番茄炒蛋; Wisdom:我专门写了一本书讲番茄炒蛋的历史、不同国家的做法、营养价值、适合搭配的主食等。

从马太效应来说,强者越强,所以会发现数据信息甚至知识的存储和搜索越来越方便的时候,智慧反而会越来越成为“富人”的专利——懂得使用思考工具的人或者形成了自己的逻辑闭环的原因,他们的思考速度会如ChatGPT一样会越来越快

如同知乎Up主的例子:
Data:通过买量/自然流量/用户自发分享,不同触点获取用户,同时获得用户的初始数据——身份/行为/信用
用户增长团队在数据团队统一的数据指标中,选取用户数据并设计埋点方案,工具团队配置自动化采集
Information:根据数据归类,对用户个体图计算(Graph Computing),形成基于知识图谱的用户画像;
工具团队在全团队整体工作流程,实现应用工具之间数据打通,并以此为基础,进行流程挖掘(PM,Process Mining)
流程挖掘(PM,Process Mining)则是基于客观数据的自下而上的流程优化技术,核心在于业务系统中真实流程的挖掘和可视化呈现 因此流程挖掘作用于全团队整体工作,呈现不同视角下的流程路径,直观地展示瓶颈和异常点,提供分析改进的有力依据 此处,我们说的流程挖掘是应用于客户数据分析以及敏捷响应用户需求 数据团队/用户团队需要对用户数据ETL(抽取 extract 、转换 transform 、加载 load ),将不同触点收集的数据归纳并整理为统一格式,并以此为基础上对用户归因/分层
用户归因(术语是,单一客户视图 Single Customer View ,SCV):收集有关潜在客户和已转化客户的所有数据,并将其合并到单个记录中 用户分层:Marketing is not for everyone,尤其不同触点习惯的用户——有些喜欢邮件交互,有些更习惯简单沟通,因此针对不同习惯,用户采购层级等不同方面对用户分层,并设置对应方案
Knowledge:我们在订阅品牌:品牌的数字孪生探讨过涌现现象 https://wiki.swarma.org/index.php/%E6%B6%8C%E7%8E%B0
用户价值模型也好,客户旅程分析也好,本质是发掘出单一用户群体化的涌现特征,将用户群体行为量化
用户价值模型——从全团队角度审计业务模式,根据客户生命周期价值决策推广/运营/内容/数据支出 用户旅程分析——从用户角度出发,反思和用户交互过程是否需要优化,提供更优质的互动
Wisdom:有些时候,用户也未必能说清楚他们本身的真实需求(包括我们都一样),好比说iPhone民主化,最后给到用户手上必然是各种功能大杂烩,不伦不类的怪物
用户预测,本质是让用户生活更高效、更有趣 所以乔布斯和苹果团队预知到并实现的是
去掉繁杂的键盘 提供方便操作的触屏 塞进电脑级别的计算能力 提供多任务处理的系统 让通信功能退居二线,提供娱乐模块 PS:预测能力不需要每个卖家团队都具备,因此不深入展开讨论
🎥总结

比方说,知道竞品使用某个投放技巧,于是就“学习”了,实际应用才发现场景不能适配使用,直接生搬硬套反而让整体ROI崩掉(所以有时我们不太懂为何大家都对竞品那么关心)

(SUGA苏嘉广告时间)很多朋友都问过为何SUGA苏嘉从事知识星球的运营,答案就是以费曼学习法打造SUGA苏嘉本身的DIKW金字塔
费曼学习法,所见即所得,输出倒逼输入,把学到的知识讲给别人听; 芒格式学习法,反过来总是反过来,学习失败的案例是为了输出成功的决策; 马斯克学习法,第一性原理,解耦合,学习是为了创造;



TikTok开户服务
TT123推出的TikTok广告开户服务,深度洞察TikTok平台的流量优势与用户行为,帮助客户快速完成广告账户注册、资质审核及账户搭建,缩短启动周期,助您精准触达全球亿万活跃用户

扫码入群

