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高效補貼:如何找到優惠敏感用戶?

時間:2019-06-08 13:40:00來源:運營推廣作者:seo實驗室小編閱讀:83次「手機版」
 

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優惠敏感度模型為提升補貼效率以及精細化運營帶來了很大的貢獻。

互聯網給我們老百姓帶來的最直接的福利要從補貼開始說起,從滴滴快的燒錢大戰,美團餓了么的外賣紅包,共享單車充返活動,以及兩家支付大頭的鼓勵金,補貼的硝煙似乎從未停止。正如劉強東做客《對話》時表示,燒錢一定要燒出核心競爭力。補貼不僅僅是發發優惠券那么簡單的事,補貼是一門純技術活。

告別了快速占領市場時粗獷的燒錢方式,進入成熟期互聯網公司大都開始了精細化運營,如何把補貼用在最需要的用戶身上,如何在降低補貼的同時帶來更多用戶和訂單量的提升,畢竟商業變現是每個公司必須面對的問題,實現盈利就要降低成本和提高收入。今天,將讓我們一起來探討下高頻產品外賣行業的高效補貼方式。

首先,我們需要明確的是,補貼能帶來新用戶和訂單量,培養用戶消費習慣,因為人們總是會被“免費”、“優惠”這類的商家策略所吸引,那么,在預算有限的情況下,最見效的是轉化那部分消費意愿受補貼影響最大的人,即優惠敏感人群,如何找到這部分用戶,可以通過從以下三點方式著手:

一、篩選優惠敏感度的指標

優惠敏感用戶,一般認為是下單意愿強弱受優惠和價格高低影響大的用戶,而運營要做的就是根據用戶的消費水平,歷史補貼情況,及主動尋找優惠行為等分析來確定如何通過補貼提高用戶下單率。

1、歷史補貼情況和用戶消費水平可根據現存數據,通過定義計算公式和劃定時間范疇完成

2、主動獲取優惠維度篩選,比如有以下幾個行為:

分享渠道領取優惠券

參加商家滿減湊單活動

具有拆單行為的用戶

高頻點折扣菜

banner活動落地頁獲得優惠

綜合考慮用戶的歷史訂單補貼率歷史單均價以及主動獲取優惠行為,初步確定這些指標后,即可以制定初版探索方案驗證這些指標是否能帶來提升,然后再進入數據分析挖掘階段尋找最佳閾值。

二、確定優惠敏感度方案

1)初版探索方案

方案目的:驗證主動獲取優惠的幾項指標是否能帶來增量

方案詳情:篩選N天內訂單數大于M單且末購時間小于X天的活躍用戶,將有以上5項指標用戶訂單占總訂單比值按區間統計,根據用戶數分布決定某一個值為高敏用戶劃分線。

例如,用戶使用分享紅包的訂單占用戶總訂單比例,結果是60%以上的用戶占比低于10%,則將這項定義為使用分享紅包券的訂單占比10%以上用戶認定為高敏用戶;

同比,85%以上用戶的拆單行為在2單以內,則認定用戶拆單2次及以上,當然拆單的動作可根據實際業務情況定義,如外賣中,用戶兩單均來自同一個商戶,且前后兩單間隔在60秒到600秒之間,均使用滿減且滿減金額>=5元

按照以上方式篩選用戶作為實驗組后,同時將補貼率大于Y用戶作為對照組,通過AB測試分別推送優惠券查看兩組轉化率是否有提升。以此得出最合理的優惠敏感指標以及各指標影響用戶下單意愿的強弱排序。

方案結果:通過測試驗證各行為對用戶下單轉化是否有提升以及提升多少,由此可以說明此次定義的各指標為優惠敏感用戶特征參考值是優于直接按補貼率不區分主被動選取用戶更精準。

2)實際開發方案

步驟一:分析初版探索方案中使用券下單、未用券下單、未下單用戶的人數占比,客單價分布,歷史優惠渠道情況、近期訂單量與末購時間等,以此分析用戶下單時的行為特征以及對優惠方式和優惠門檻的預期值。

步驟二:分析歷史補貼率、客單價、主動獲取優惠的幾個行為等指標對實驗組與對照組的增長率差異值,找到與增長率最相關的影響因素,確定各指標是否均有正相關關系,以及根據具體增長率和增長率斜率表現找到閾值點,并完成確認各部分隊優惠敏感度的的權重大小。

步驟三:根據以上分析以及初版測試用戶數據進行邏輯回歸訓練,由此得出優惠敏感度值,即可應用于整個大盤用戶。

三、優惠敏感度的策略應用

優惠敏感度生成用戶標簽,可廣泛應用于各種發券紅包等補貼工具中,形成對不同敏感度標簽的用戶補貼或不補貼,補貼不同門檻和金額的滿減券,是發券還是做產品邏輯上的特權差異等多種運營方式。對優惠敏感的用戶補貼,最高效的利用了補貼預算,同時帶來了增長,而對于優惠不敏感用戶,紅包對下元意愿刺激比較小,則可通過提供高品質服務和菜品供給等方式維系這部分用戶。總之,優惠敏感度模型為提升補貼效率以及精細化運營帶來了很大的貢獻。

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