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大数据时代虎啸龙吟,如何建立企业品牌“护城河”?

作者:陆原、丁杰、贝恩公司全球副董事包铭锋对本文亦有贡献


长远来看,用户持续运营能够帮助企业树立良好的品牌形象与口碑,提升用户对品牌的忠诚度,从而帮助企业建立更宽的“护城河”。


在信息爆炸的大数据时代,飞速增长的数据为企业带来了海量、多维度的用户信息,也让面向庞大用户基数的持续运营成为可能。在这样的背景下,企业不能只停留在看重单次交易的购买价值,而应该从全生命周期的角度来看待用户价值。

也就是说,企业要从初次接触用户开始,到用户首次购买,再到用户持续消费和重复购买中的各个环节 , 提升用户全生命周期对企业价值的贡献。尤其当企业和其所在的市场逐渐成熟时,企业将面临市场增速放缓、竞争激烈、获取新用户成本上升等问题,从而不得不将注意力由抢占市场份额、争取新用户,转移到聚焦存量用户经营以提升留存率上。

因此,基于用户体验的持续运营就显得格外重要。这种持续运营为企业带来的最直观的价值,就是在用户复购率和单次消费金额这两方面的显著提升。长远来看,用户持续运营能够帮助企业树立良好的品牌形象与口碑,提升用户对品牌的忠诚度, 从而帮助企业建立更宽的“护城河”。

据调查显示,客户忠诚度高的企业可实现2.2倍增长速度,其运营成本也仅为行业均值的 85%。 用户运营的3大挑战尽管拥有很高的战略价值, 但在实际制定基于用户体验的持续运营战略时,企业常常面临重重挑战。




贝恩公司(Bain&Company)基于多年行业经验发现,企业经常面临3大挑战,即:缺乏用户体验复盘、站在内部运营而非用户视角开展用户体验和用户运营工作以及缺乏或未能有效运用海量数据。


挑战 1:缺乏用户资产盘点


“用户”是企业最重要的资产之一,然而,多数企业却普遍缺乏对用户体验的深入了解。这些企业仅模糊地知道用户的大致情况(例如用户数量),而对用户的行为却知之甚少。比如,每年新增用户的来源, 是否为品牌目标用户?存量用户的流失率及流失的主要原因是什么?完整的用户旅程是怎样的,公司在哪些用户旅程的体验环节上表现欠佳,令用户失望或甚至成为用户流失的“导火索”?当前存量用户的行为特征如何?哪类用户的忠诚度高,哪类用户可能即将流失?以及每个用户的价值等等。这些关键问题答案的缺失,会导致用户体验管理与持续运营目标不清晰、 方向模糊不定等问题。


挑战 2:站在内部运营视角而非用户


一般来说,企业在意识到存在用户体验的问题后,会由各部门独立地开展各自的改进措施。然而,对于用户而言,体验是一个整体的综合感知,而非各部门单独的形象。即使在单一的体验环节(如进行购买),通常也会涉及多个不同部门所管理的不同触点(如线下、线上购买)。大部分企业在用户运营时都会从企业内部视角出发,缺乏基于用户视角的统一规划,从而产生各部门都认为做到了极致,但客户体验并没有改善的后果。


例如,某保险公司在收集用户反馈时, 惊讶地发现用户对收到保单所需的时间存在较大抱怨。经调研得知,尽管公司业务部门从用户下单、审核到开具保单只需要 9 天时间,内部工作效率已经非常高,但实际上用户收到保单却需要近 3 个月时间,主要原因在于渠道合作伙伴的效率低下。 缺乏对渠道工作的监督而导致实际用户的体验不佳,这一问题说明,公司不能仅仅满足于内部效率,还应当从用户视角评估工作效果,及时发现差距并予以改正。


挑战 3:缺乏或未能有效利用海量数据


当前,企业既可能面临缺乏全面用户数据的问题,也存在未能有效利用和挖掘海量数据的问题。基于贝恩的经验,在落实用户运营的实际工作中,企业常常面临以下3种数据困境


1.没有从运营角度构建数据体系,导致关键数据缺失或者数据质量差,如数据残缺或零散碎片化,各部门数据互不相通等;

2.数据应用场景不清晰,缺少业务指导;

3.大数据分析能力不足,缺少相关人才等。


举例而言,某领先手机品牌,拥有近亿的存量用户,系统内沉淀了大量数据, 但当公司想要通过分析用户画像来支持营销策略时,发现系统内的用户数据缺少统一标识,各业务部门通过各渠道收集的用户数据未能打通,无法精准识别用户。再加上数据标签在设计之初缺少业务运营指导,很多关键数据并未收集,导致基于大数据的用户运营举步维艰。


如何构建用户运营体系


贝恩认为企业建立基于用户体验的持续运营战略与能力需要 5 大核心要素。


1清晰定义持续运营的目标人群

作为用户持续运营的基础,企业应清晰定义被持续运营的人群,并通过统一的方式来识别他们。例如,某国外领先手机厂商以用户注册 ID 作为识别点,重点运营注册 ID 的人群,通过多项措施将用户 ID 渗透率提高至 95% 以上,最大程度将用户纳入可运营范围。

其次,公司应当明确定义不同的细分用户群,识别关键行为及消费特征,有针对性地进行差异化运营。根据业务类型与特点,用户细分有多种方式。例如,某领先的在线商城公司,根据其会员付费类型区分,将拥有Prime 的会员作为运营核心对象,此类用户通常在该网络商城消费金额较大且相对忠诚。通过丰富的会员优惠活动,不断增强此类核心用户的黏性。

又比如,贝恩建议企业在细分用户时,除了考虑用户对公司销售的贡献,也要考虑用户影响力因素。影响力越高的用户,对周围人群的辐射带动能力越强,从而对公司口碑形象产生较大影响,这也是为什么很多品牌会聘请代言人或活跃的自媒体做推广。通常来讲,高影响力人群多为线上社交媒介的高声量人群或品牌用户群中的意见领袖及活动组织者,这类人群占总体用户比例较小,一般不超过1%。 确定了清晰的用户定义及分类,也就为基于用户体验的持续运营奠定了基础。 企业应对每一类运营目标进行系统性“X 光扫描”,深刻理解每类用户的行为消费特征、需求及使用体验痛点,从而有针对性地确立差异化运营战略。


2站在用户视角,系统性梳理用户旅程的全渠道、跨触点体

用户与企业的互动不仅仅是购买产品的那一刻,这其中涉及多个环节:从最初的研究比较开始,到购买消费,售后服务及再次购买等。这一旅程中涉及线上线下各个渠道触点及多个业务部门。因此,企业在管理用户体验时,应当从公司整体而非单一业务部门视角出发,进行系统性管理与运营。

不同行业的用户生命周期旅程及关键环节差异较大。在设计具体用户运营举措之前,企业应当系统性地梳理自身企业用户生命旅程的各个步骤,识别关键体验环节及每个环节的最佳用户体验期望,以此来设计科学的运营指标,来评估用户体验、识别运营差距。

以手机行业为例,贝恩公司将用户的整个生命旅程分为6个步骤: 研究与探索,体验与购买,使用与升级,服务与关怀,重复购买及推荐。这 6 个步骤又可细分为近 20 个体验子环节,涉及不同的渠道、触点及业务单元。不同的体验环节设有相应的运营指标,手机企业可以根据这些指标来监测用户反馈,识别关键差距并设计精准的提升举措,确保用户运营策略的科学性和有效性。





在用户的生命旅程中,不同的体验环节扮演着不同的角色:有些体验环节是用户体验的“关键时刻”(Moment of Truth),构成了用户体验的基石,而有些环节则“令人惊喜”,旨在满足用户基本需求的基础上,作为额外加分项来取悦用户。


例如,某全球领先的日用消费品品牌将用户挑选和比较各个品牌的阶段作为第一个 “关键时刻”,着重投入品牌宣传推广以提高品牌知名度与美誉度,提高用户在研究筛选时对本品牌的偏好度。使用产品则为第二个“关键时刻”,通过产品持续创新来提高用户体验,取得良好效果。深刻理解每个体验环节对于用户整体体验的影响,能够最大程度指导公司制定每个体验环节的不同运营策略及目标,有针对性地设计运营举措。

在设计具体运营举措时,企业应该从用户视角出发,进行全渠道、跨触点的统筹管理,不能“头痛医头,脚痛医脚”,各自为战。

以某国外领先手机品牌为例,该品牌用户体验交付触点集中,通过对横向跨体验环节及纵向跨各触点的高度打通,实现线上官网 / 自营电商平台与线下体验零售店集中交付各环节用户经营手段,为用户提供一站式用户体验。与此同时,保持线上线下营销信息、品牌形象及产品购买信息相一致,有利于统一管理和提升用户体验,从而带来较高的客户满意度、复购及推荐意愿。

又比如,国外某有线电视公司通过用户体验环节的洞察与规划来优化内容设计与制作。该公司在年度制作规划时,会提前收集观众需求与偏好,在前期制作与录制过程中进行观众舆情追踪,相应优化脚本并调整录制资源分配,而在后期制作与收尾阶段,则会与观众互动并进行试推广, 针对目标受众的群体特征,合理安排播出 时间及频道,在有效地满足了用户偏好的同时也提高了用户忠诚度。


3借助大数据,形成基于用户洞察的精准运营

从海量的用户数据中选取真正有效的、系统性的信息,来服务于用户管理运营,并非一件容易的事。有效的数据不仅包括多个来源,用户产品的监测数据、用户在各个触点互动的详细记录、公司的销售及各业务部门数据,还包括用户在外部渠道的发声及净推荐值 NPS。同时,有效的数据管理系统应打通各个部门采集的数据,确保运营决策均基于完整的用户信息,而非单一部门的数据系统。 有了完整的用户数据基础,企业的各类举措均可以在个体用户层面进行精准运营,例如,复购激励、会员运营激励、产品定价及有效的售后服务等。

案例1:用户大数据辅助精准营销。 以某家电厂商为例,基于上亿用户数据的大数据平台,企业建立了需求预测和用户活跃度等数据模型,并以此为平台,开发了具有精准营销功能的应用软件,辅助销售及营销人员准确识别潜在用户,并针对特定区域、社区及用户个体等设计精准促销活动,此外,它还可帮助研发人员更全面地了解用户体验痛点、受欢迎的产品特 征及用户兴趣分布等。该企业通过用户大数据分析,在系统运营的一年内开展了数百场基于数据挖掘和需求预测的精准营销活动,转化销售额达 60 亿元。

案例 2:大数据分析辅助产品差异化定价、识别高价值用户。以某国外保险公司为例,通过司机驾驶行为大数据分析,制定差异化的车险折扣,具有良好驾驶行为的司机将被给予更高折扣,而那些危险驾驶的用户将被征收额外费用。此项大数据引用有效帮助公司识别那些具有良好驾驶习惯的高价值用户,并通过优惠折扣提升用户留存率。该公司保费收入在 2012- 2014 年期间的年均增长率达到近 60%。

案例 3:大数据分析改善用户使用体验。国内某领先兴趣类社区网站,通过智能标签系统,进行自动标签提取与分类, 并辅以人工审核,准确归纳大量跨品类内 容,优化用户搜索体验。另外,通过用户关注标签和浏览痕迹分析来描绘用户画像,根据其兴趣爱好进行推荐,更好地满足用户需求。以用户标签为核心的社区吸 引了大量原创作者的加入,为用户提供丰富而方便的内容,使得该网站的月度独立 访客数相比上一年同期增加了一倍。


4从组织角度支撑用户运营

在当前用户数据海量化、线上线下全渠道运营的趋势下,用户体验管理的界限愈发模糊,需要有专人从用户视角出发,统筹协调不同渠道、不同部门的用户体验管理。

贝恩通常建议企业成立专职于管理用户体验的CCO ( 首席客户服务官 Chief Customer Officer), 由公司高层专职负责,将用户体验管理提升至公司战略层面。 CCO 带领的团队将直接承担用户洞察、设计运营规划、落地执行、效果监测及迭代优化的职能,并承担跨部门协调的角色。 这一团队的建立,将避免单一部门视角,实现跨部门、跨触点的用户体验管理。

目前,已经有越来越多的公司意识到专职团队进行系统性管理用户体验的重要性,并纷纷设立 CCO,如阿里巴巴、友邦、 甲骨文等公司,将用户体验放在更高的战略层面。在组织设计上,CCO 的汇报机制根据公司情况有所不同。

例如,某银行在零售业务部设置客户体验经理,同时负责客户净推荐值 NPS 管理,定期收集用户反馈并形成洞察,对银行业务各环节运营提升提出相应建议,并引导业务部门予以落实。而另外一家国外领先的电信公司,其 CCO则直接向 CEO 汇报,拥有专门的用户洞察和策略团队,管理特定客户体验工具与流程,推动客户策略的跨部门讨论与运营举措落地。


5开发 IT产品,将用户持续运营产品化、常态化

对用户数据资产的挖掘分析是有效提升用户体验、设计各项运营举措的基石, 因此,设计统一的用户数据管理机制,并开发一套性能稳定、灵活而可迭代的 IT 平台,对支撑产品化、常态化的用户运营机制来说至关重要。承接用户管理的 IT平台主要涵盖三项功能,包括:用户资产盘点与洞察,用户运营相关的业务应用模块及常态化的效果监测机制。

目前,国内外领先企业纷纷设立用户管理IT系统,以支持日常运营举措。例如, 国内某领先互联网公司设计了统一的用户数据管理平台,各事业群的用户数据由技术工程事业部统一管理。平台提供多样化数据应用及分析模块,包括报表分析、个性化数据提取、智能推荐系统等,供各业务部门日常运营决策使用。

又比如某电信公司,基于用户体验各环节数据和不同场景应用需求,开发出一整套相关应用架构功能模块,包括精准营销支撑模块、定价优化、渠道体验优化应用、使用体验优化应用、产品规划开发、问题预防及服务提升应用以及用户忠诚度提升应用等,形成全流程、跨环节的用户生命周期体验管理。

同时,在各业务部门团队形成用户运营产品化、常态化的思维方式,有效提升了用户满意度与忠诚度,最大化用户生命周期价值。 综上所述,企业在开展用户持续运营工作时,如果能够围绕上述 5大核心要素来评判自己的运营效率,便能从纷繁复杂的运营中找到最适合自己的用户持续运营解决方案。

文章来源:哈佛商业评论
原文标题:《基于用户体验的持续运营》

陆原是贝恩公司全球合伙人,中国区电信媒体高科技业务主席,常驻上海。
丁杰是贝恩公司全球合伙人,大中华区数字研究院院长、消费品及零售业务资深领导,新兴市场100强(DM100)领导人,常驻北京。
贝恩公司全球副董事包铭锋对本文亦有贡献。

 
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