社交营销,就一定不再可能是简单场景,简单的订阅号、服务号运营,既然这么大的营销预算与场景,必然是社交+,必然是需要跟传统营销方式结合,或者创造更新的多种场景(如 VR 、AR 、 IOT),进而达到社交流量的爆发增长。
那么,如何做好社交+时代的营销呢?其实是从传播模型已经发生改变,波纹模型开始在社交传播中占据主导,当手机等移动设备渐渐变为我们的器官时,身边人在社交网络中的分享、评论、照片等都会不断的对我们产生影响,可能知道(Awareness)一个品牌是因为 A ,产生兴趣(Interest)是因为 B ,燃起欲望(Desire)是因为 C ,决定购买(Action)是因为 D 。
在这种情况下,应该如何做好社交+营销的传播?时趣技术营销官于雷认为,品牌要找到能为自己发出波纹的营销资产,品牌–>员工/渠道–>忠诚用户/社群–>意见领袖–>潜在消费者。比如,一家智能硬件厂商可以怎么做呢?首先就应该把员工变为粉丝,让员工甚至把丈母娘也变为粉丝,然后依次盘点可以借力的营销资产。百万铁骑,不如百万铁粉。
如何驱动波纹传播需要依靠内容、机制与工具,内容则是一定要符合社交传播的一些基本规则,比如 STEPPS / PUBLICS 原则等,如文章要让用户有社交货币、要懂情绪点等等;机制则是如何能够有效的管理好这么多创造波纹的用户,并且为品牌创造口碑;工具则是需要社交端的用户管理工具,我们就形象的叫做 SocialCRM 。
让我们来看个无比接地气的案例:
辽宁鞍山的美发店老板开新店,把70多位老会员拉进群,通过 SocialCRM 管理目前老用户,并持续给予积分/送礼等典型的客户忠诚度维系方法,从老客户的社交网络中带来新客户,1个多小时就切实带来了40多位咨询,第二天上午就有这个渠道的3位新顾客到店消费(每位顾客到店价值在1000-2000元,花费了200费用),这看起来似乎不多,但老板很开心,因为与商业目标直接挂钩且 ROI 真的足够高。
让我们再来看一个案例:
圣元奶粉业务为配方奶粉、婴幼儿辅食等营养食品研发、生产、销售等服务,其目前有大量线下销售、门店资源,没有有效方法进行线下向线上引流;需要全渠道打造法版优博高端形象;粉丝基数大,粉丝增长存在瓶颈;这些看似有些令人头疼的问题,其实只要认识到这是销售、门店资源、粉丝等都是可以利用的波纹营销资产,就迎刃而解了,绑定员工近3600人,一周内,公众账号粉丝数增长近90780人,总数突破37 W +,单个员工最高拉粉数达4648人。
员工、会员等都是品牌最宝贵的营销资产,如果可以通过 SocialCRM 做好管理与客户忠诚度维系,将会带来特别大的收获。但传统上,我们除了衡量消费之外,没有办法来衡量其波纹营销价值,通过 SocialCRM 则可以判断员工、老会员等对于品牌的社交营销价值。自动化的管理方式,也可以节约人力,且具备大估摸复制,从而进行大规模社交流量获取的可能。通过社交流量获取成功的案例还有太多,比如最近特别火的环球捕手,其在社交端的 ROI 达到了5:1,而在淘宝上的零食类广告投放 ROI 只能达到2:1,短短三个月不到,完成销售额过亿。这里我们就不再一一举例。
如何节营销预算转化之流?这里我们需要重点提到一个概念,转化率优化(CRO , Conversion Rate Optimization)。转化率优化是运营中非常重要的环节。成功的网站/应用=有效流量×转化率。上文提到开社交流量之源就是为了低成本地获取更多的高质量的流量,假若我们将转化率优化也同步进行的话,那么我们会在整体的结果上事半功倍。
我们来看看如果要做转化率优化可能会涉及到的环节。下表中针对大家都比较了解的海盗法则(AARRR)中的相关转化率优化进行拆解和分析。
从用户初次访问网站或使用APP 开始,到留存、转化、活跃、消费的每一环节,越往后对于我们来说价值也就越高。但同样,越往后,转化率也就更低。随着转化价值的增加转化率逐步下降,而且每一环节转化率的提高都会对最后一个环节产生巨大的影响,因此每一步的优化也许都会带来价值的巨大提升。
“节营销预算转化之流”需要的就是在这些环节中寻找优化的空间,并通过试验的方式进行验证,以实现持续的增长。
如果我们需要实现最大化转化率这个终极目标,从产品角度来看我们可以从配色、功能、文案、流程、布局、推荐算法等方面着手;从运营角度来看活动、补贴、内容、传播、PR 等又是我们可以动脑筋的地方,企业内部外部还有着种种的条件要求以及局限性。这样的一个优化方程式的解集也许是很大甚至是无限的。
那么,怎样才能找到当前适合情况的最佳方案并在低风险验证后上线发布呢?
依靠团队里老资历同事的经验?老板拍板?这些方式可能都不够科学。没有任何人的经验会屡试不爽,没有一个技术团队对新版本有绝对不出差错的自信。怎么办?
肯定要上线,那能不能把万一出错的风险降到最低,通过什么方式把这种风险降到最低?我们尝试从这个角度解决,把不同的方案同时发给部分不同的用户,让他们先用,这样就能通过观察他们的体验和反馈,来判断那个效果最好。最终来决断发布出最优解。哪怕万一出错,也能把影响降到最低,因为受众是一小部分人。这种方式,也就是我们经常听到的A/B测试和灰度发布。
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