01

前言

随着流量红利的消失,增量获客成本高,需要更好的做好存量运营。

换言之对外广告投放成本高,且由于互联网上网人群已经比较稳定,没什么新增,因而要获得新客户的成本更高。可能广告投放曝光的更多也是老客,那既然是老客,广告投放又要花钱,为何不在自己的私域流量池里运营呢?


那什么是存量用户?

存量用户是指在企业当前流量体系内的用户,例如58的存量用户,包含58同城、58安居客、赶集直招等的用户。


如何更好的用好存量用户?促进业务线的增长?

一般公司都会划分较多业务线,例如58划分了房产、招聘、本地服务等。那对于单业务线而言,如58房产,360天内访问过58房产的,即为58房产的老用户,即存量用户。在做好存量用户促活、促留存的基础上,希望能进一步在58域内做流量增长,这就需要做交叉营销。

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02

交叉营销

交叉营销,指通过把事件、金钱、构想、活动或演示空间等资源整合,为任何企业,包括家庭式小企业、大企业或特许经营店提供一个低成本的渠道,去接触更多的潜在客户的一种营销方法。


交叉营销的实质在拥有一定营销资源的情况下,向自己的顾客或合作伙伴的顾客,进行的一种推广手段。这种营销方法最大的特点是充分利用现有资源,在两个具有相关用户需求特点的企业间展开交叉营销,能使各自的潜在用户数量明显增加,而不需要额外的营销费用。


例如58房产的用户与58招聘的用户做交叉,这样能使招聘的用户去使用房产服务,房产的用户使用招聘服务,从而实现双方的用户拉新。


不过交叉营销有个问题,有的房产用户对招聘服务不一定感兴趣,而运营者通过交叉营销手段,反复触达这类用户,会造成用户厌烦,点击转化率也会比较低。


那两个业务间的交叉用户又该如何选择?如何进行有效的交叉营销?

开展交叉营销需要寻找合适交叉的业务、圈选合适的交叉用户、多渠道进行触达、效果监测。

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而选择交叉业务和交叉用户目前有2种方法:业务经验和数据挖掘。


业务人员积攒了一些经验,知道适合跟哪些产品做交叉,例如装修业务适合跟新房、二手房业务进行交叉营销,因为买新房/二手房的用户,很大概率需要装修服务。


但装修跟本地生活、装修跟新车二手车业务能否交叉?这对于业务人员来说,就不得而知了。那还有什么其他科学的手段?


03

关联分析

这就需要数据挖掘的方式,找到潜在的交叉机会。


比较典型的就是啤酒和尿布的故事,20世纪90年代沃尔玛超时管理员分析销售数据时,发现了一个很奇怪的现象,啤酒和尿布两样毫无相关性的商品,经常会被同时购买。其原因在于年轻夫妻经常到超时买婴儿尿布,他们同时也会买自己喜欢的啤酒。据说是沃尔玛引进了一种全新的算法,它分析了顾客在超市消费的记录,然后计算商品之间的关联性,发现这两件商品的关联非常高。


关联分析则是用于发现隐藏在大型数据中令人感兴趣的联系,描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。

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支持度=购买了A和B商品(集合G)的人数/所有购买过商品(集合U)的人数

置信度=购买了A和B商品(集合G)的人数/购买了A商品(集合A)的人数


得到这两个指标之后,需要为这两个指标设立一个最低门槛,即最小支持度和最小置信度。因为在用户的购买行为中,购买A商品的用户可能不仅购买B商品,还购买了C、D、E……等一系列商品,所以我们需要分别算出所有这些组合的支持度和置信度,只有满足比如支持度>0.2,置信度>0.6的这些商品组合才可以认为是有关联的,值得推荐的。


04

如何应用?

这种关联分析的方法在交叉营销中如何应用?

例如,寻找58新房与其他业务的交叉关系,方便把其他业务线的流量精准引入到58新房。


交叉营销步骤为:寻找交叉业务、用户分析、制定策略、投放及效果评估。


第一步:寻找交叉业务

1、BG间交叉分析:新房与其他BG的交叉

从全局流量来看,先跨BG交叉新房与招聘、车、本地生活,设58新房活跃10000、招聘活跃30000、车活跃10000、本地服务活跃20000,进行洞察分析,并产出初步策略。

招聘支持度=交叉人群/(招聘∪新房)=3000/(30000+10000-3000)=8%

招聘置信度=交叉人群/招聘=3000/30000=10%


(以下数据均已脱敏,为虚构数据,不具备业务参考价值)

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洞察一:买车的人群,相对较多考虑买房。

数据:新房与车交叉人群占比较高,置信度为18%。

策略:新房可优先从二手车进行交叉引流


洞察二:招聘和本地服务中,准备买房的占比较少。

数据:招聘和本地服务,与新房交叉的置信度6%左右。买房的人群,可能会考虑更稳定的工作,因而不频繁看工作信息;本地服务发布的信息较杂,需进一步细分。


2、BG内交叉分析:新房与房产内的业务交叉

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洞察一:准备买新房的人群,同时也在看二手房。

数据:新房与二手房交叉人群量最多6000,置信度为40%。

策略:新房可优先从二手房进行交叉引流,非交叉人群有较大空间


洞察二:买新房的人群,同时也可能会租房。

数据:新房与租房的交叉人群5000,置信度为25%,较高。


3、综合来看:

跨BG,可优先对二手车进行交叉营销,招聘和本地服务需进一步细分,探寻机会。在房产BG内,可优先对租房、二手房业务进行交叉营销。


这就有点类似电商中的类目-品类,从全局到局部进行分析,即先跨类目分析、再跨品类分析。


找到了可交叉的业务,那具体应该触达业务内哪些高意向用户?


第二步:用户分析

使用用户分布分析方法,来洞察新房用户的显著特征,从而确定人群圈选规则。用户群洞察分析,较为依赖标签画像数据的构建,详情可查看草帽小子之前写的《标签体系》。


TGI指数(Target Group Index):代表目标群体相较于对比群体,所选特征的显著性。TGI值>100,且越大,则表示人群中所选特征越显著。

TGI指数=(目标群体中具有某一特征的群体占比/总体中具有相同特征的群体占比)*标准数100


1、基础属性分析

洞察:25及以上的用户,有一定经济水平,会更偏好买房。

数据:35-40岁用户买房TGI偏好度最高,达200;30-35岁人数占比最高,达25%;年龄在25岁以上,占比80%;20岁及以下的TGI只有74,买房意愿低。

策略一:可优先组合圈选25岁以上人群进行投放;

策略二:新房人群投放时,注意把20岁及以下的人群排除;

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洞察:用户更偏好下午和晚上访问新房

数据:用户在晚上19-24点的TGI偏好最高,达184,人数占比也最多,达47%;其次是凌晨访问;继而是下午13-19点访问TGI较高;早上和中午访问人数及偏好都较低

策略:push推送等触达时,可优先设置下午或晚上七八点触达

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2、业务属性分析

洞察:新房用户偏向租整租房源,比较喜欢独立空间

数据:整租占比94%,TGI偏好1914,均比较高;其次偏好单间出租房源

策略:交叉租房人群时,可优选圈整租人群

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洞察:新房用户更意向,房龄较新的二手房

数据:2-5年房龄的TGI较高为622;其次为2年以内房龄的TGI为607;5年以内房龄的用户占比约50%。

策略:可优先圈选房龄偏好为5年以内的二手房用户,进行交叉营销

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洞察:二手房购置意愿度更高的用户,更容易访问新房

数据:二手房购置意愿度高的,TGI为657,人数占比42%;二手房购置意愿度中的TGI为414;二手房购置意愿度低的,TGI为114,无明显偏好

策略:可优先圈选二手房购置意愿度高的人群;排除二手房购置意愿度低的人群

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洞察:新房人群更偏好访问保时捷、宝马、奔驰、奥迪等豪车品牌

数据:TGI偏好最高的是保时捷,为9112,其次为奔驰、宝马、路虎等豪车品牌;访问人数占比最多的大众、丰田、宝马、奥迪等品牌

策略:可优先圈选奔驰、宝马、奥迪、大众品牌二手车人群,进行交叉投放

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洞察:工作5年以上的人群,更有可能买房

数据:工作10年以上的人群TGI偏好最高,为28730,人数占比也最多,占26%;其次为6-10年的和3-5年的;应届生、1年以下经验、以及无工作经验的占比较少

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第三步:制定策略

通过一系列的分析,可得到通用组合策略和细分的业务线交叉策略,进行策略的总结。需要注意的是,制定策略是较为为关键的一步,数据分析的目的不是为了看数,而是制定策略帮助业务决定下一步动作是什么。

通用策略:

 1、可优先组合圈选25岁以上人群进行投放;

 2、新房人群投放时,注意把20岁及以下的人群排除;

 3、push推送等触达时,可优先设置下午或晚上七八点触达


租房业务交叉策略:

 1、交叉租房人群时,可优选圈整租人群


二手房业务交叉策略:

 1、可优先圈选房龄偏好为5年以内的二手房用户,进行交叉营销

 2、可优先圈选二手房购置意愿度高的人群;排除二手房购置意愿度低的人群


新车&二手车业务交叉策略:

 1、可优先圈选奔驰、宝马、奥迪、大众品牌二手车人群,进行交叉投放

 2、圈选访问价格为30w以上车的人群,进行投放


第四步:投放及效果评估

为提升今后的交叉营销方案设计质量和交叉营销活动效果,在每次活动结束后,都需要对效果进行评估和经验总结。


直接效果评价:用户数量、营销ROI、交叉营销收入、交叉营销成本

间接效果评价:交叉营销对新用户和老用户的营销,交叉营销对客户忠诚度的影响、交叉营销对长期效益和企业形象的影响、交叉营销对联盟合作关系的影响、交叉营销对竞争关系和竞争格局的影响等


该新房交叉营销项目,最后助力新房流量提升235%的同时,CTR提升了101%,以更精细化的方式来助力业务用户增长。


05

说在最后

站内交叉营销,能够更大限度的帮助各业务线,高效利用内部资源进行用户增长,提升整体大盘流量,从而降本增效。而在交叉营销过程中,需要注重选择精细化的用户,才能更好地为用户提供个性化体验。


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