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如何提高消费者运营的跨部门协同效率
2024-01-29 15:11:55

来源:神策数据

当下企业逐渐越来越重视用户的精细化运营。

如何将运营策略在不断的迭代的过程当中,逐渐形成有效策略库?在用户精细化运营的过程中,运营部门可能是会员运营团队或用户运营团队,但同时还需要协同 Digital 部门、商品部门或者门店运营部门共同将策略落地。在整个用户精细化运营策略落地的过程当中,很多企业都会遇到协同过程的问题。如何对齐指标?如何明确运营策略是否有效?如果策略无效,如何判断原因? 

一、消费者运营协同挑战

为什么企业会面临提升消费者精细化运营协同效率的巨大挑战?在触点红利的时代,消费者数字化运营涉及的触点快速增加。公域流量引流至私域后,大量数字化应用三方平台为消费者提供整个购买旅程体验。当旅程中出现负面体验时,会引发用户流失。多触点、多运营场景直接导致了运营效率成为企业的消费者运营能否获取理想结果的关键因素。

在用户数字化运营过程中,得出有效策略的过程中会触达大量验证点,可以通过数据反馈获取信息,验证策略对于消费者提频的影响。有效策略并不是一次性产生,而是通过不断的做策略验证、做策略效果、回收策略优化逐步迭代出来的。做的策略验证越多,有效策略的识别就越多,有效策略库的沉淀就越多。

二、跨部门协同提效

企业如何通过高效协同实现策略的快速迭代?消费者的数字化运营需要跨部门协同。各部门的业务口径、决策逻辑不同,会导致多种问题。

预算申报难:策略缺少数据支撑,策略投入产出缺乏依据,内部立项周期长。

跨部门决策难:跨部门口径不统一,决策场景不一致,跨部门业务目标不一致。

业绩评定难:业绩增量难以评估,跨部门协同业绩难拆分。

建立跨部门协同的消费者运营指标体系,可以很好的解决跨部门协同问题。指标体系跨越在企业消费者数字化运营的整个协同业务流程当中,贯穿了业务洞察、策略评定、策略落地、效果回收、业绩评定等环节。而策略的实现,需要从业务核心指标、运营过程指标、策略人群维度、业财增量指标等多个指标去实现跨部门协同。不同的流程阶段,需要关注的指标也不同。

以活动运营为例。活动运营涉及到付费广告投放、门店、社群等引流方式。从大盘来看,财务部门很难判断活动运营的投入产出效果,因此需要绘制用户旅程,在用户旅程中形成运营场景的标准化分析模型,并基于场景拆解核心指标、过程指标,完成部门协同的指标体系。

建立好从核心指标到运营过程指标的拆解之后,需要以用户运营策略标签来细分量化各协同部门产出。市场部门负责渠道投放,新媒体部门负责站内引流和活动体验,社群运营部门负责门店社群引流。当形成消费者标签之后,我们达成了消费者策略的细分。将这些标签作为维度对标到增长指标的时候,就能在这些维度上看到不同的具体策略内容带来了怎样的指标变化。协同指标不仅需要业务部门的配合,还会牵扯到财务上的增量认定。

在建立部门协同指标的过程中,可能会有部分环节产生遗漏,因此在围绕着整个业务协同和业务指标的目标下,还需要进行指标数据治理。

在实际应用场景中,需要把指标协同落地到系统当中。比如在系统当中我们通过指标平台的方式构建相应的指标,提高业务部门对于指标、数据的取用率。或者在有指标之后,通过构建不同业务分析模型及分析报表的展示,从而让业务部门更灵活、更方便地洞察业务。

基于统一口径的指标和策略维度,可以帮助决策者实现快速洞察。

指标分析:基于统一的指标、维度口径生成分析结果,消除不同业务模型间的指标二义性;点选维度、指标、筛选条件完成分析,帮助业务人员轻松上手。

策略分析维度:通过属性、标签、行为的规则设置,可在分析过程中实时完成人群圈选。

建立实时预警和智能探查机制,也可帮助提高效率。指标体系建立之后,可以通过不同的系统对接方式,帮助业务部门实时了解到不同的策略指标表现,从而帮助提高整体决策效率。

在数据中台和 CDP 的基础上,整个消费者运营包括消费者数据、销售终端数据都通过 CDP 进行处理和高效管理。同时也可以对接到企业运营监控平台、BI 平台及内部预警通知平台,从而达成整体企业运营决策效率的提升。

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