精细化运营成共识，分享三点经验一个模型

1 数字化浪潮下消费者运营面临的挑战

随着数字化浪潮的掀起，不论是讲数字化还是数智化、私域、会员、运营等概念大家已经不再陌生。然而，企业在用数字化手段进行消费者运营的过程，通常会遇到以下挑战：

· 存量时代，精细化运营成为行业共识；

· 平台基建已经成熟，但私域 ROI 依然不高；

· 渠道分散，线上渠道众多且有门槛，企业人才紧缺。

我们将站在业务运营的视角上，以案例解析的形式分享我们在帮助客户应对这些挑战时所遇到的具象问题和解决思路，希望给大家带来一些启发和思考。

2 老客流失、拉新困难，如何通过精细化运营做提升？

以我们服务的一家乳业企业品牌的订奶业务为例，这是一条重服务的业务线，企业需要基于地理位置以及客户的需求做产品配送，整体的经营模式是属于经销商模式。

在给品牌方做现状诊断的过程发现的关键又常见的问题：

· 老客流失情况严重

针对该问题，与业务拉齐制定核心策略：降低流失率，提高净值会员的占比。

基于生命周期分层和核心指标拆解，策略落地确定为三个阶段：

第一阶段：提升服务质量，降低老客流失

基于用户旅程和触点，为客户梳理售前、售中、售后等服务标准流程和执行规范。但通过经销商去执行这些标准时，发现实际效果并不好。

原因在于经销商的文员承担销售和售后双职能工作，而核心业绩来自于销售，售后服务对于他们来说是个兼职的事情。

其次工具侧，用户咨询也没有成熟工单系统，完全依赖个人自觉性。

尝试多种方法：包括培训，激励，处罚，工具提效都无法改善售后相关数据。

我们在与品牌方分析经销商所承担的职能之后，与业务共同提出了一套解决方案：

将售后服务的工作单独抽出来由品牌方自己来做，包括线上拉新也由品牌方来承担。经销商只需要处理好货品装箱和配送的服务即可。这样既可以减少经销商的成本，又有利于品牌方把控整体的服务质量。

再往下探索，这个模式已经跟社区团购没什么区别。

第二阶段：建立自有线上阵地，维护高价值用户

以企微为例，对于各经销商而言，他们基本都有自己的个微私域，如何让经销商同意用品牌方自有的企微，提升他们的安全感，是这一阶段需要解决的关键问题。

这个环节基本都是强推加工具赋能和 SOP 培训。

赋能上，目前经销商好评的主要有两块：基于会话存档学习后的标签赋能；门店店长的业绩看板和导购任务。

整体思路是落到一线为销售，店长解决问题，只有这样才能获得经销商的认可。

该品牌在第一阶段因为将售后服务的工作独立出来由品牌方自己承接，已经将这个问题从根源上解决了。而消费者选择的逻辑永远是谁能真正为我解决问题，我就信任谁，我就拥护谁。

第三阶段：完善用户生命周期管理，做精细化运营

在泛零售的行业里，用户全生命周期管理的标准和方法已经非常普遍了，并且该品牌方在消费者运营各环节上所需要的工具（数据平台、UBA、CDP 等）也是非常齐全的，这对于我们做用户生命周期的分析起了很大的作用。很快在多场营销活动里都看到了数据提升和业绩增长。

后面就发生问题了，希望复制和扩大规模时，就面临跟其他部门一起协作分配预算了。

只说最后带来的一些问题，费用互斥导致会员券渗透下滑，营销费用都给到同一波人，营销费用浪费。解决问题的关键可能仅仅只需要营销活动能与会员进行有效的沟通和协调。

这个问题真是又魔幻又真实，根源就是组织和目标的问题，在数字化转型过程中不坚定和摇摆。

3 总结经验，消费者运营如何避坑？

1. 组织

组织是一切的基础。

当品牌方做了一段时间的消费者运营后，发现无论怎样改善方案，效果提升依然非常有限。需要直面问题，从高于问题的层面找解决方案。

2. 私域

· 低毛利低质的用户不做重模式。

有些品牌方为了速赢会过度追求数量，大量手机号和低活跃的用户，带来的短期业绩产出无法撬动整个大盘的。为这部分人投入大量服务成本，成本也收不回来。将这部分的投入用于渠道和产品，或者做新模式的开发可能长期来看会更好。

· 促销以会员为基础。

所有的营销活动都应该以会员为核心，即使部门之间的绩效和指标不一样，也要尽可能地去沟通和协调，建立一个统一的机制，避免出现有损会员基础的事情。大家都觉得这是常识，去客户里面拉一拉营销活动盘一盘，能做到的也不多。

3. 工具

· 工具之间的协同。

在我们上述的案例中，品牌方的数字化工具是非常齐全的，但在我们服务的过程中发现，各工具之间的协同并不是很完善。

这里我们给工具采购方一个建议：

在做工具采购之前，还是需要和 IT 方以及业务方有一个共创会。充分了解双方的需求再做采购，能更好地将所采购的工具协同起来，避免资源浪费。

· 工具有节奏地部署。

数据基础设施工具的部署需要有计划地逐步部署，一开始就大张旗鼓上一揽子应用非常考验组织能力，中间还涉及到大量工具间协作调整的工作，大家要量力而行。

否则很可能会导致各模块之间数据无法打通，出现数据孤岛，数据使用成本会越来越高。