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無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

邏輯本身就能解決問題,我們所要做的,就是觀察它是如何做到的。——維特根斯坦《邏輯哲學(xué)論》

??用戶體驗(yàn)

數(shù)字化時(shí)代,時(shí)不時(shí)會(huì)蹦出一些新名詞,這是每個(gè)探索數(shù)字化的小伙伴最頭痛的事

(也是蘇嘉Tech公眾號(hào)接到最多的“投訴”——名詞術(shù)語太多,需要Google理解一下)

比如,什么是客戶體驗(yàn)管理(Customer Experience Management)?

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:Wiki百科

我們?cè)诒疚闹薪榻B過用戶價(jià)值模型,還有用戶價(jià)值指標(biāo)體系用戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo),三者是綜合認(rèn)知用戶的方法論+數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn),目的是了解用戶是什么樣的群體,存在什么需求,從用戶的角度如何看我們;

我們?cè)趶V告流量貨幣化中,或者說此前的不同的文章多次提及到一個(gè)觀點(diǎn)的談?wù)摚?span>營銷能力自帶時(shí)代屬性

傳統(tǒng)數(shù)字廣告時(shí)代:用戶追蹤能力差,數(shù)字媒體廣告充當(dāng)廣域廣告角色,提高廣播能力,盈利能力未革新

程序化廣告時(shí)代:用戶追蹤能力高,效果性廣告提供ROAS計(jì)算模型, 高效提升廣告主盈利&廣告決策能力

隱私廣告時(shí)代:用戶追蹤能力更高,但用戶隱私意識(shí)覺醒,從消費(fèi)者數(shù)據(jù)營銷時(shí)代過渡消費(fèi)者數(shù)據(jù)體驗(yàn)時(shí)代

什么是消費(fèi)者數(shù)據(jù)體驗(yàn)時(shí)代

提出的ROX(Return on Experience)衡量公式的黃峰老師,在他的著作《全面體驗(yàn)管理》中是這樣解讀客戶體驗(yàn)如何影響增長(zhǎng)的:

更高額購買:溢價(jià)方面,低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)升級(jí)為體驗(yàn)增值;

更深度認(rèn)同:在轉(zhuǎn)化上,心智占領(lǐng)升級(jí)為心智認(rèn)同;

更多自然傳播:在獲客/信息傳播上,品牌應(yīng)從買流量轉(zhuǎn)為聚合傳播,注重自然流量的累積,同時(shí)依靠心智認(rèn)同人群的自發(fā)分享,用優(yōu)秀體驗(yàn)為品牌帶來增量;

更長(zhǎng)期關(guān)系:在復(fù)購上,品牌應(yīng)從單向營銷轉(zhuǎn)為關(guān)系共建。

消費(fèi)者數(shù)據(jù)體驗(yàn)時(shí)代,通過散布在不同體驗(yàn)觸點(diǎn)的零散數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化分析,對(duì)用戶體驗(yàn)定量,繼而商業(yè)優(yōu)化:

預(yù)期體驗(yàn)

超預(yù)期體驗(yàn)

體驗(yàn)遷移成本

產(chǎn)品價(jià)值

網(wǎng)站正常下單

合理價(jià)格產(chǎn)品

送貨上門

售后

網(wǎng)站/郵件推送個(gè)性化服務(wù)體驗(yàn)

產(chǎn)品使用體驗(yàn)

物流信息推送體驗(yàn)/外包裝體驗(yàn)

產(chǎn)品使用說明體驗(yàn)

離開產(chǎn)品同時(shí)離開個(gè)性化服務(wù)

產(chǎn)品傳播

個(gè)性化廣告

社群傳播/K因子傳播

離開產(chǎn)品同時(shí)離開產(chǎn)品/服務(wù)關(guān)系鏈

用戶關(guān)系

單次購買

持續(xù)復(fù)購習(xí)慣

離開產(chǎn)品需要重新搜索、篩選、分類新的產(chǎn)品

從用戶體驗(yàn)的角度,用戶價(jià)值則是用戶主觀判斷能否幫助自己解決特定問題:

用戶體驗(yàn)的主體是用戶,只有用戶說有價(jià)值,才是真的有價(jià)值,用戶說差,不管運(yùn)用多強(qiáng)大的理論都沒意義

用戶價(jià)值是在用戶體驗(yàn)時(shí)產(chǎn)生的,用戶需求必然被真實(shí)場(chǎng)景約束,因此沒有使用產(chǎn)品卻聲稱的價(jià)值,沒有意義

用戶體驗(yàn)是主觀感受,哪怕我們的產(chǎn)品/服務(wù)實(shí)現(xiàn)用戶問題的解決方案,但用戶自己認(rèn)為并沒有解決,或者解決得不好,同樣會(huì)降低用戶對(duì)產(chǎn)品價(jià)值的判斷。

狹義上的用戶體驗(yàn),是網(wǎng)頁設(shè)計(jì)/互動(dòng),產(chǎn)品設(shè)計(jì)/使用,用戶交互

但實(shí)際上的用戶體驗(yàn),是我們整體和用戶交互的過程是否足夠絲滑

用戶的廣告/社媒/內(nèi)容/站點(diǎn)/郵件/PWA等虛擬觸點(diǎn)交互,延伸整個(gè)產(chǎn)品/服務(wù)過程中的所有用戶真實(shí)物流感知,從廣告文案是否引起用戶不適,到背后的訂單分配系統(tǒng)是否能合理地滿足用戶的需求,都屬于用戶體驗(yàn)

??品牌需要克制

因此用戶價(jià)值創(chuàng)造,除了需要關(guān)注影響用戶本身需求的因素,重點(diǎn)還在于我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn):

當(dāng)從我們本身視角關(guān)注用戶價(jià)值時(shí),需要專注自己產(chǎn)品/服務(wù)的場(chǎng)景和領(lǐng)域

頭部賣家可能會(huì)覆蓋到方方面面,大多數(shù)獨(dú)立站賣家團(tuán)隊(duì)需要的是,選擇自己關(guān)注的目標(biāo)用戶的需求或者價(jià)值,而不是替用戶完全實(shí)現(xiàn)全鏈路的價(jià)值。

用一句白話說,就是“不是用戶需要什么(什么好賣),我們就都要滿足他們(就賣什么)”。

這跟在討論用戶需求時(shí)提到的“我們不需要考慮所有用戶的需求”是一個(gè)道理。

在品牌星球討論會(huì)過程中,有個(gè)句給我印象非常深刻:品牌需要克制

以程序化廣告為例子,重復(fù)多次的廣告信息固然可以加深消費(fèi)者的記憶,但不是同樣的廣告重復(fù)得越多越好;

當(dāng)網(wǎng)站上有其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品同時(shí)存在時(shí),重復(fù)同樣的廣告是有效的;

但重復(fù)推送廣告次數(shù)太多,用戶會(huì)失去新鮮感,從而成為衰退用戶;

此外,如果網(wǎng)站的內(nèi)容與廣告中的產(chǎn)品一致性太低,轉(zhuǎn)場(chǎng)絲滑度太低,必然導(dǎo)致用戶流失。

??DIKW模型用戶價(jià)值創(chuàng)造

人與人知識(shí)水平在拉大,思考/整理方法也是知識(shí),很多人只學(xué)了收集,但不學(xué)習(xí)邏輯,歸納,總結(jié),判斷

結(jié)合一下ChatGPT熱度, 說下SUGA蘇嘉對(duì)于“思考”的思考:

有一個(gè)研究人工智能的朋友在自媒體里面寫了,這次ChatGPT實(shí)現(xiàn)了一個(gè)非常厲害的閉環(huán):、

優(yōu)化生成模型 -> 采樣用戶Prompt -> 人工標(biāo)注答案排序 -> 訓(xùn)練更契合當(dāng)前用戶群體的RM -> RM優(yōu)化生成模型

意味著ChatGPT的學(xué)習(xí)速度和訓(xùn)練速度是已經(jīng)足夠能力自我提升迭代

——我們不覺得這是一件恐怖的事情,人工智能會(huì)不會(huì)毀滅人類,很難說

——但人工智能必然比人類會(huì)積累數(shù)據(jù)

所以真的可能發(fā)生的事情,是人與人的知識(shí)“貧富差”會(huì)越來越大

DIKW(data 數(shù)據(jù) info信息 know知識(shí) wisdom智慧)金字塔模型本來形容的就是,大量的數(shù)據(jù)經(jīng)過梳理之后形成信息,并從中總結(jié)出邏輯完成知識(shí)積累,最后蛻變成為預(yù)測(cè)性的智慧

引用知乎看到的舉例:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/140338649

Data:我手頭有雞蛋、西紅柿;

Information:我找到一個(gè)菜譜,可以用手頭有的東西做一盤番茄炒蛋;

Knowledge:我不斷實(shí)踐,做出來自己滿意的番茄炒蛋;

Wisdom:我專門寫了一本書講番茄炒蛋的歷史、不同國家的做法、營養(yǎng)價(jià)值、適合搭配的主食等。

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:DIKW模型圖

從馬太效應(yīng)來說,強(qiáng)者越強(qiáng),所以會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息甚至知識(shí)的存儲(chǔ)和搜索越來越方便的時(shí)候,智慧反而會(huì)越來越成為“富人”的專利——懂得使用思考工具的人或者形成了自己的邏輯閉環(huán)的原因,他們的思考速度會(huì)如ChatGPT一樣會(huì)越來越快

信息差是現(xiàn)代化商業(yè)提及頻率非常高的黑話(術(shù)語),側(cè)面反映的問題是大部分商業(yè)團(tuán)隊(duì)學(xué)習(xí)停留在信息層積累

但隨著科技手段的越來越進(jìn)步,信息收集能力差距在拉平,意味著在未來能自我歸納總結(jié)并且推導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)才是贏家

很多時(shí)候,一個(gè)智庫最關(guān)鍵的東西不是如何去累積數(shù)據(jù)/信息/知識(shí)體量,而是有沒有從 Data ? Wisdom 的能力(ChatGPT目前看起來非常優(yōu)秀,原因在于已經(jīng)完成了良好的學(xué)習(xí)閉環(huán),學(xué)習(xí)能力可以飛輪增速)

大部分人或者團(tuán)隊(duì)沒有整理,歸納和推導(dǎo)的習(xí)慣,對(duì)團(tuán)隊(duì)積累還是很漠然的,或者說更多集中于戰(zhàn)術(shù)實(shí)踐拓展

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:Jaron截圖

有朋友也好奇過為何SUGA蘇嘉為什么要去做公眾號(hào)和飛書留言板?為什么要去寫?yīng)毩⒄綧arTech知識(shí)的文章?

以及運(yùn)營一個(gè)獨(dú)立站內(nèi)容的知識(shí)星球,本質(zhì)上這是SUGA蘇嘉本身的Data→Info→Know→Wisdom的進(jìn)化步驟

ETL/ELT手冊(cè)

用戶手冊(cè)

工具手冊(cè)

用戶需求收集

用戶體驗(yàn)管理

data 數(shù)據(jù)

?統(tǒng)一數(shù)據(jù)指標(biāo)

?數(shù)據(jù)埋點(diǎn)采集

??個(gè)性化觸達(dá)

??自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集&用戶觸達(dá)

info信息

?用戶(身份/行為/信用)數(shù)據(jù)集

?用戶歸因

??用戶分層

??數(shù)據(jù)打通/流程挖掘

know知識(shí)

?用戶價(jià)值模型

??用戶旅程設(shè)計(jì)/分析

??RPA部署

wisdom智慧

??預(yù)測(cè)用戶需求

??智能AI能力

團(tuán)隊(duì)技能能力

數(shù)據(jù)處理能力

用戶增長(zhǎng)(運(yùn)營)能力

工具(自動(dòng)化)能力

SUGA蘇嘉在??數(shù)字化獨(dú)立站如何選擇SaaS工具提及到在訂閱電商中應(yīng)用的數(shù)字化管理手段總結(jié)的三大手冊(cè),其實(shí)也是我們?cè)贒IKW模型下,如何總結(jié)(訂閱)電商過程中創(chuàng)造用戶價(jià)值的思考過程:

如同知乎Up主的例子:

Data:通過買量/自然流量/用戶自發(fā)分享,不同觸點(diǎn)獲取用戶,同時(shí)獲得用戶的初始數(shù)據(jù)——身份/行為/信用

用戶增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)指標(biāo)中,選取用戶數(shù)據(jù)并設(shè)計(jì)埋點(diǎn)方案,工具團(tuán)隊(duì)配置自動(dòng)化采集

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:Jaron/Yoki繪圖

Information:根據(jù)數(shù)據(jù)歸類,對(duì)用戶個(gè)體圖計(jì)算(Graph Computing),形成基于知識(shí)圖譜的用戶畫像;

工具團(tuán)隊(duì)在全團(tuán)隊(duì)整體工作流程,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用工具之間數(shù)據(jù)打通,并以此為基礎(chǔ),進(jìn)行流程挖掘(PM,Process Mining)

流程挖掘(PM,Process Mining)則是基于客觀數(shù)據(jù)的自下而上的流程優(yōu)化技術(shù),核心在于業(yè)務(wù)系統(tǒng)中真實(shí)流程的挖掘和可視化呈現(xiàn)

因此流程挖掘作用于全團(tuán)隊(duì)整體工作,呈現(xiàn)不同視角下的流程路徑,直觀地展示瓶頸和異常點(diǎn),提供分析改進(jìn)的有力依據(jù)

此處,我們說的流程挖掘是應(yīng)用于客戶數(shù)據(jù)分析以及敏捷響應(yīng)用戶需求

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:RPA流程挖掘圖

數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)/用戶團(tuán)隊(duì)需要對(duì)用戶數(shù)據(jù)ETL(抽取 extract 、轉(zhuǎn)換 transform 、加載 load ),將不同觸點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)歸納并整理為統(tǒng)一格式,并以此為基礎(chǔ)上對(duì)用戶歸因/分層

用戶歸因(術(shù)語是,單一客戶視圖 Single Customer View ,SCV):收集有關(guān)潛在客戶和已轉(zhuǎn)化客戶的所有數(shù)據(jù),并將其合并到單個(gè)記錄中

用戶分層:Marketing is not for everyone,尤其不同觸點(diǎn)習(xí)慣的用戶——有些喜歡郵件交互,有些更習(xí)慣簡(jiǎn)單溝通,因此針對(duì)不同習(xí)慣,用戶采購層級(jí)等不同方面對(duì)用戶分層,并設(shè)置對(duì)應(yīng)方案

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:Jaron/Yoki繪圖

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:Jaron/Yoki截圖

Knowledge:我們?cè)跀?shù)字孿生品牌:數(shù)字孿生.png探討過涌現(xiàn)現(xiàn)象

https://wiki.swarma.org/index.php/%E6%B6%8C%E7%8E%B0

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:集智百科

用戶價(jià)值模型也好,客戶旅程分析也好,本質(zhì)是發(fā)掘出單一用戶群體化的涌現(xiàn)特征,將用戶群體行為量化

用戶價(jià)值模型——從全團(tuán)隊(duì)角度審計(jì)業(yè)務(wù)模式,根據(jù)客戶生命周期價(jià)值決策推廣/運(yùn)營/內(nèi)容/數(shù)據(jù)支出

用戶旅程分析——從用戶角度出發(fā),反思和用戶交互過程是否需要優(yōu)化,提供更優(yōu)質(zhì)的互動(dòng)

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:B2B Inter

Wisdom:有些時(shí)候,用戶也未必能說清楚他們本身的真實(shí)需求(包括我們都一樣),好比說iPhone民主化,最后給到用戶手上必然是各種功能大雜燴,不倫不類的怪物

無Cookies營銷番外篇1 用戶/價(jià)值/品牌(六)

圖片來源:OH Shanghai

所以用戶預(yù)測(cè)本質(zhì),是讓用戶生活更高效、更有趣

喬布斯和蘋果團(tuán)隊(duì)預(yù)知到并實(shí)現(xiàn)的是

去掉繁雜的鍵盤

提供方便操作的觸屏

塞進(jìn)電腦級(jí)別的計(jì)算能力

提供多任務(wù)處理的系統(tǒng)

讓通信功能退居二線,提供娛樂模塊

PS:預(yù)測(cè)能力不需要每個(gè)賣家團(tuán)隊(duì)都具備,因此不深入展開討論

(來源:JaronTam)

以上內(nèi)容屬作者個(gè)人觀點(diǎn),不代表雨果跨境立場(chǎng)!本文經(jīng)原作者授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載需經(jīng)原作者授權(quán)同意。?

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