产品运营中哪些常见的误区
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前几天一个小伙伴留言说:在一次面试中,有个面试官问了问她在做产品运营过程中碰到过哪些问题,希望我解答一下。 这有点为难我了,因为我本身不是做运营的。不过因为一直和流量打交道,和运营同学也有对接过,简单的聊聊。 从一个老生常谈的模型说起。做产品运营的同学应该都清楚,产品运营基本是围绕2A3R模型去进行的。
上面是非常经典的增长方法论,但是理论毕竟是理论,在实际实施的过程中会有很多看似不起眼的因素会营销最终运营的效果。我和挺多产品运营人员打过交道,下面是经常碰到的一些典型错误认知案例。 一、流量越多越好“我们这个活动预计会带来XXX的利润,所以需要给到足够的流量”,这是很多做产品运营人员经常说的话,尤其是在一些大平台做运营。因为涉及到的业务线很多,平台不可能把所有流量都分配给其中一个业务线,所以势必会涉及到流量争抢。 比如淘宝,京东这种大平台,一个公司可能在做的有几十条业务线,每个业务线会在各家APP的主要流量入口争取更多的曝光机会,越多的曝光机会就意味着越多的流量。我们在京东首页上面看到三屏的入口icon。 在目前单个客流成本居高不下的前提下,每个企业都会想法设法,投入巨大的财力,物力和人力去做获客。但是有时候我们会发现,流量多了,但是企业的利润却并没有增加。 之前有一个微信好友,是做一个非常小众的O2O业务。为了引流,他们跟一个大的企业平台合作,一方面平台会给他们导流,从而能够快速启动,另一方面,平台也补齐了自己的业务线,一定程度上可以完成业务闭环,增加流量价值。看似一件“双赢”的事情,结果却并不怎么满意。 虽然每天到达落地页的流量很多,但是当时他们为了能够尽快的启动,落地页没用经过精心的设计就草草上线,导致用户进来以后,一方面页面经常崩溃,另一方面大多数用户反馈说不知道搜索入口在哪,找不到自己想要的东西。 所以,流量多就一定会好吗? 一定程度上,流量越多对于业务来说产生的价值就越大,对于免费流量这毋庸置疑。但是如果是付费流量,就需要衡量你做获客这件事情的ROI了。因为获客最终目的是为了提升转化,所以需要考虑自己的落地页的承接能力是否能够承担起这么多的流量。另外一件事情,就是你的目标受众和获客渠道的目标受众是否match,否则是竹篮打水一场空。 二、打折一定会吸引用户如果说什么是最能触动用户神经,激起用户购买的欲望,那一定是低价了。所以很多运营人员在一些大促,重大活动期间,折扣一定是运营手段的首选。 折扣对于提升流量转化率的确有促进作用,但是对于平台来说,有时候不科学的折扣方案会使平台蒙受损失。 比如:为了迎接大促,一个业务部门开始搞打折促销活动,考虑到旧款商品在用户的欢迎度并不是很高,所以运营人员把很多热门商品开始五折出售,最低的甚至有一折。活动的流量爆发式的增长,订单类也很多,但最后运营团队却并没有受到奖励。由于客单价太低,虽然订单量增加,但是最终活动的成交GMV并没有提升。所以这种情况下,这次运营活动对于平台来说依然是失败的。 无论是什么样的营销手段,都需要考虑你做这场运营活动的最终目标。之前提到过一个公式: 销售额=客单价×流量×转化率 对于以GMV为KPI的运营活动,不能只看其中一个变量的增减。不太的运营手段起到的作用不尽相同,但是企业追求利润的目标是不会变的。 用户对价格是最敏感,也是最具吸引力的运营手段。如果处于拉新阶段,以低价商品来做引流是没错的,但不能在热门商品上面进行大力度的打折促销。因为打折促销是在牺牲平台收益的前提下,来换取流量增加,活动曝光增加,所以综合考虑一下打折促销到底“值不值”。 比如京东的图书类目,为什么经常会有很大的折扣,因为图书类目并不是为了赚钱,而是为了增加用户粘性,以一个高频次,低价格的类目来带动其他类目的销售,以此来达到整个平台的营收,这才是真正的目的。 三、选择渠道太看重渠道的流量,不看质量可能会有人反驳:运营的目的不就是流量的运营么,没有流量运营干什么? 我这里的是指很多运营人员在选择渠道的时候,上来就会问合作方,你们现在的DAU有多少?七日留存有多少?如果这些数字都很大,那么觉得合作之后肯定能为自己的业务带来收益。但是,大多数的运营人员都忽略了一个很重要的事情,那就是流量的质量。 在选择合作渠道的时候,一般来讲,一个大而全的渠道为业务带来的转化常常不如垂直渠道更加高效。因为对于垂直业务来说,其平台上的流量本身就经过了精挑细选,进来的用户都是目标受众,所以更能与你的业务产生交集。 所以,作为运营营销人员,在选择合作渠道的时候更应关注渠道流量与你本身业务的契合度,一个高契合度的渠道流量在量上虽然不如大平台那么大,但是从转化的效果来看,绝对高于大而全的渠道。 四、用数据说话有时候也不一定奏效和身边很多做产品,做运营的同行交流,发现现在大家都开始重视数据了,拿数据去衡量产品效果,拿数据分析结论去指导产品决策,数据成为了一种公认的标准。 我就在做策略产品经理,也是用数据去做一些事情的岗位。做的时间长了,会发现有时候数据并不能解决一切问题。 (编辑:源码门户网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |