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京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用1453次阅读

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

朋友们,今天和大家分享一套在京东内部出品的用户增长方法论:GOAL。个人目前也是参与在这个项目的产品化当中。经过一段时间的验证,这还是一套比较行之有效的方法论。

一、什么是GOAL

京东的GOAL品牌用户增长方法论,其实是以用户的精细化运营为理念,旨在帮助品牌实现用户增长的方法论。

GOAL其实是整体方法论的四个步骤。下图概述:

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

用一个公式表示:

品牌消费者增长=G × O × A × L

四个环节的具体含义,我们下面来阐述。

1、G:Targeting Group,靶向人群

其中G环节代表的是目标人群,也称为“靶向人群”(靶群),解决的是谁买我的问题。

所谓的靶向人群,是根据京东数亿用户的自然属性、消费属性等数据,将人群聚类成十大靶群,例如:都市家庭、小镇中产等。

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

在该环节,旨在让品牌找到自己运营的发力的核心人群,扩展多个目标人群。

2、O:Osmosis,渗透增长

其中O环节代表的是品牌渗透的增长,即从数量和质量出发,衡量用户运营的健康度。

在该部分,品牌可以结合数坊进行品牌的4A资产转化。关于4A资产的逻辑,和阿里的AIPL逻辑很类似,分别代表了认知(Aware)、吸引(Appeal)、行动(Act)、拥护(Advocate)。

在该环节,从链路流转找机会,提升品牌人群转化效率,让更多靶群用户来买我。

3、A:Advancing,价值增长

A环节代表的是价值增长,即在品牌用户瞄准的靶向人群中,识别用户的中长期价值,并通过运营持续提升用户的价值贡献。

说的直白点,就是解决如何让用户在品牌上进行更多的消费的问题。

在该环节,有一个重要的模型是CLV(Customer Lifetime Value),即用户的未来价值评估。是京东通过算法预测的一个人在未来一年时间内,对于目标品牌的消费贡献值。

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

通过CLV模型,品牌可以解析中长期高价值人群,指导品牌在触达核心目标人群的基础上,进一步触达其中的高价值用户,为品牌带来长期的增长。

4、L:Loyatly,忠诚增长

L环节代表的是忠诚增长,致力于提升用户对于品牌的忠诚度,即转化为品牌会员。

通过整合用户运营的工具和资源,促使会员高效招募和关系的加深。

二、GOAL的应用场景

总体而言,GOAL是一个比较灵活的方法论。

根据不同的业务场景,G(靶向人群)、O(渗透增长)、A(价值增长)、L(忠诚增长)四个环节可以灵活组合。如下不同场景下,可以用于的环节:

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

我们挑选几个比较重要的场景展开。

1、精准用户识别与高价值流量获取

这其实是比较普遍的场景,通俗点讲就是精细化运营。

目前品牌营销更强调通过精准用户识别扩大流量池,获得更多高质量高价值用户,提高品牌的营销效率和质量。

上文中十大靶群是人群细分的初步定位。通过以下三类策略,可以进一步聚焦目标人群。

  • 叠加类目标签与品牌策略指标;

  • 叠加品牌自定义用户标签;

  • 叠加特定场景标签

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

这几个方向可以独立使用,也可以基于不同的情况组合使用。

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

2、品牌渗透率提升

品牌渗透率提升,主要是对消费者在品牌整个购买转化全链路上进行分析,监测4A各个环节的情况,优化转化路径。

主要的策略如下:

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

包括三个:

  • 识别消费者的产品偏好

  • 洞察消费者内容偏好

  • 关注消费者的渠道偏好

特别提一下第三点,这里涉及了触点相关的内容。

3、高价值用户识别与触达

随着获客成本的不断增加,如果能用相近的成本获得更高价值的用户,再联动丰富的触达手段,那么品牌将获得更多的回报。

在这里,可以结合RFM相关的模型进行高价值人群拓展。可以参考之前文章分析框架—如何进行有效的RFM模型搭建和分析?

4、用户成长价值挖掘与延伸

挖掘用户的成长周期价值,延展用户生命周期,是助力提升品牌价值的重要方向之一。

从策略上,主要有以下两个:

从品牌或者目标产品的特性出发,向前延展生命周期。下图是乐高case。

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

从品牌产品矩阵出发,借助合适产品向后延展生命周期。下图是雅培的case。

京东GOAL模型:品牌用户数字化增长方法论及实践应用

关于京东的GOAL模型,就介绍这些,欢迎各位朋友继续关注!


来源/作者:首席数据科学家

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