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DTC品牌如何精准定位目标客户，最大化品牌生命周期价值？

MarTechCareer  · 公众号  ·  · 2022-12-20 10:30

正文


自 2020 年以来，全球电子商务增长了 25% 以上，预计今年的销售额将达到 5.4 万亿美元。 伴随着这种巨大的增长，现在对于DTC 品牌来说，最重要的便是确定如何最大限度地提高生命周期价值。
过去几十年来，了解消费者行为一直都是营销人员的首要任务，因为每个人都想详细了解他们的客户以及客户背景。
根据品牌在市场上的策略，最佳客户是具有一定平均订单价值 (AOV) 且经常重复购买的客户，而高AOV和高回购率则会导致高生命周期价值（LTV）。 如果想要成功地策划营销行动，了解是什么推动了更高的 AOV 和多种购买行为则必不可少。 品牌只有在数据中找到客户购买行为的根因，才是维持有价值的客户群的关键。



细分客户对于动态营销策略的帮助
进入细分市场，可以为 DTC 品牌解锁隐藏的增长机会；营销人员对细分客户和数据查看的能力掌握得越熟练，对客户行为的了解就越多。 这些信息能够推动公司制定策略以用来寻找适合其品牌的最佳客户，也就是那些增加终身价值的人。
那细分客户都有哪些可能的方式？ 一种是按购买方式。“现在购买，以后付款”（也称BNPL) 的交易模式能为客户提供了分期付款的机会， Klarna、Affirm、Shop Pay、Sezzle 等 BNPL 提供商都表示，这种方式会导致更高的 AOV 并增加品牌的收入。
如果品牌能够通过 BNPL的支付方式获得的客户的收入和回购行为，就可以确定提供 BNPL 选项是否是一种有价值的策略。 理想情况下，这会引导他们找到最好的 LTV 客户。DTC品牌甚至可以尝试进行实验，专门向这些 BNPL 客户投放广告，或根据他们过去的购买情况为他们提供有针对性的产品建议。


另一个可行的方法是通过影响者渠道。 网红经济是电子商务的支柱，每天都在随着新的和创新的内容创作而发展。 品牌可以识别出与其目标市场相匹配的网红博主和内容创建者，再与这些影响者合作，建立于品牌符合的营销内容。
创作者比任何人都更了解他们的观众，每个创作者都有自己独特的方式向他们的个性化观众展示他们的产品。 通过每个渠道和特定影响者进行实验和分析，品牌可以了解谁推动了最佳 AOV 和最佳 LTV。然后，品牌可以确定这些网红网络的购买行为，并相应地优化他们的策略。


细分还可以帮助品牌评估他们的折扣策略，判断这些策略是否将正确类型的客户吸引到品牌网站。 按同类群组来分析折扣——包括获取和回购行为等——则是了解特定策略是否成功实现品牌目标，以及有助于寻找最有价值客户的关键。
分析成功策略对于品牌来说是必不可少的实践。 经 常花费高额的客户与只是为了促销而来的一次性购买者则是对制定成功策略影响最大的两个客户群体。 他们会影响新的折扣产品、新产品组合和新的奖励计划，从而提高回购率和每位客户的平均收入。
一旦品牌拥有稳定的转化流，另一个有价值的细分机会就会以客户反馈的形式出现。这是直接来自客户的宝贵零方数据来源，可为 DTC 营销策略提供信息。 通过这些问题，品牌可以创造更好的营销材料：“你是怎么知道我们的？” ，“你认识了我们有多久？” 或“你最认同以下哪些关于本品牌的观点？” 通过来自客户的零方数据和数据分析，品牌可以更清楚地了解他们的最佳客户。


如果营销人员能够访问此类数据，就可以构建大量有价值的信息、实验和受众理解。客户的反馈对于优化用户体验非常宝贵。有了这些数据，品牌就可以满足其客户群的直接需求。
当应用于消息灵通的、数据驱动的细分市场时，这些策略为品牌提供了及时的机会，以更接近客户以及关于他们客户行为的紧迫问题。 比如说，他们在第一次购买时使用了折扣码吗？这种行为会导致更快的回购率吗？客户类型会影响 AOV 吗？等等。
有了这些答案，DTC 品牌就可以调整他们的战略和战术，以最大限度地提高 LTV。
建立受众和超定位

提高 LTV 除了细分客户市场以外，下一步是定位客户以及了解客户的购买行为。 这就意味着，品牌需要建立客户受众列表，通过电子邮件、Facebook 和 SMS 等营销渠道对客户进行超级定位，然后跟踪每个客户的增长模式。

例如，如果一个品牌想要寻找追加销售机会来增加收入和 AOV，他们可以细分在过去两个月期间下过两次或更多特定产品订单的所有客户。


这些客户代表了炙手可热的机会。 在创建列表后，该品牌可以通过针对性的信息与此类客户互动，为他们提供新产品或补货的提醒信息。 品牌如果要最大化 LTV 的话，可以遵循一个简单的顺序： 营销、分析结果、获得洞察力、建立受众、超目标和衡量 LTV 增长。
当品牌对其客户进行细分并有效利用这些细分时，他们可以采用更具活力的营销策略，从而产生忠诚、参与的消费者——最终最大化 LTV。

如上文所述，用户细分是延长品牌生命，增长营销回报不可缺少的一环，但却不是唯一的一环。除了用户细分以外，站点引流，归因分析对于DTC品牌来说也是很重要的。 如果你想学习如何更好地细分用户和市场，分析用户的购买行为，评估媒体表现的话， 那就千万不要错过 美国高科技公司增长营销官联合向你推荐的 MarTechApe《增长营销专项》系列课程 ！



《增长营销专项系列课》由MarTechApe联合美国的一线增长营销专家共同研发推出，由以下美国名企一线操盘手执教：

  • Amazon 美国，程序化广告顾问

  • Amazon 美国，广告客户经理

  • Apple 美国，营销数据科学家

  • Uber 美国，全球营销分析团队数据分析师

  • Himalaya 美国，增长营销总监

  • West Elm 美国，高级营销分析经理

  • Meredith 美国，增长营销总监


这门专项系列课由7门课程组成 ，涵盖了7种中美大厂都在广泛使用的增长营销策略与方法：

模块
课程内容
课程1
《谷歌分析与谷歌数据可视化工具》
Google Analytics & Google Data Studio
课程2
《A/B测试在广告营销中的应用》
Media Test & Learn: A/B Testing
课程3
《CRM营销与用户留存战略》
CRM Marketing and User Retention
课程4
《移动增长黑客》
Mobile Growth Hacks
课程5
《Facebook广告实战入门》
Facebook Ads
课程6
《谷歌与亚马逊的搜索竞价广告》
SEM: Google Ads and Amazon Advertising
课程7
《程序化广告》
Progammatic Advertising

1. 课程老师与课程大纲
课程由在美国知名企业从业5-10年的增长营销专家精心教授，每一位老师与他们教授的课程分别是：

《增长营销专项》


West Elm 美国知名家具电商 高级营销分析经理

—— 《谷歌分析与谷歌数据可视化工具》 原价¥339

1. Google Analytics的商业应用场景

  • 吸引更多用户 — 站点引流

  • 渠道/ 归因分析

  • UTM信息跟踪

  • 评估广告/ 媒介表现，GA分析整合

  • 用户网页行为追踪 – 网站点击流参与度

  • 营销：电子邮件/网站促销/营销页面

  • 电商：购买路径/转化漏斗/ 产品信息界面优化

  • 产品搜索：平面/分类排序/ 智能捆绑/ 搜索/ 各站点产品推荐

  • 网站运营 –顶部导航/产品销售排名/库存/延期交货订单/ 功能强化

  • 网页设计/UX设计

2. Google Analytics的用户分析和用户细分

  • 生命周期价值

  • 用户分层图表

  • 兴趣 – 兴趣相似类别

  • 用户流程/用户轨迹

  • 用户细分/自定义报告 (信息中心)

3. Google Analytics的网页分析与归因分析

  • 网站内容 – 着陆页

  • 网站速度 – 搜索字词

  • 基准化分析 – 渠道

  • 归因分析：多渠道漏斗 – 辅助转化与热门转化途径

  • 归因分析：模型对比工具

4. 谷歌分析的秘密

  • 什么是Hit？

  • 有哪些不同类型的Hits？

  • 不同类型的Hits会发出哪些交互数据？

  • 如何查看这些Hits的数据？/ Hits的限额是多少？

5. Google Analytics的数据范围与自定义维度

  • Hits，页面浏览量，会话，用户

  • 维度和指标

  • 自定义维度和指标

  • GA的标签要求/ 限制 / 范围 (产品/ hit/网站浏览/用户)

6. 数据可视化优势: Google Data Studio x Google Analytics

  • 为什么需要谷歌 data studio?

  • 连接/组合

  • 自定义模板

  • 分享

  • 深层话题研讨

苹果公司Apple 硅谷总部营销数据科学家

——《A/B测试在广告营销中的应用》 原价¥339

1. 媒介测试与学习（A/B测试）基础介绍

  • 什么是媒介测试与学习(Media Test & Learn)？

  • 为什么我们需要在广告营销领域用媒介测试与学习？

  • 在实际工作中会做哪些关于广告的实验？

  • 有哪些测试的对象？

2. A/B测试的实验设计

  • 如何设计一个实验？

  • 实验设计中的注意事项

  • 设计实验的6个步骤

  • 如何计算最小样本量？

3. 实验结果解读

  • 检验实验数据的可靠性和完整性

  • 如何分析实验结果？

  • 如何根据样本来估计整体均值或比例的置信区间？

  • 如何针对某一指标来判断实验组和对照组的区别在统计上显著？

  • 如果想同时测试多个指标，应该注意哪些事项？

4. 什么是PSA/Ghost Ads广告？

  • 什么是PSA？

  • 为什么我们需要在A/B测试中施行PSA？

  • PSA的劣势

  • 什么是Ghost Ads？

  • PSA和Ghost Ads的区别

5. 广告 战役的ROI与效果提升

  • ROI的测量指标

  • 什么是选择偏差（Self-Selection Bias）？

  • 因果影响分析

6. A/B测试的局限与高阶方法

  • A/B测试的局限

  • 什么是通用控制组 (Universal Control Group)?

  • 什么是多臂老虎机 (Multi-Armed Bandit)?


Uber 硅谷总部全球营销分析团队数据分析师

——《CRM营销与用户留存战略》 原价¥339

1. 什么是CRM营销

  • CRM在公司中扮演着什么角色

  • 如何与CRM的stakeholder们沟通合作

  • 进行CRM的几个途径

  • CRM的分析与报告

  • CRM营销的重要性

2. 用户生命周期细分

  • CRM的目标受众

  • 为什么我们需要对用户细分

  • 如何进行用户细分

  • 如何针对每个细分市场设计策略

3. CRM的效果评估

  • 如何评估CRM的效果

  • 商业指标

  • 表现指标

  • 如何判断CRM策略的性价比

  • 是否应长期保持某个CRM策略

  • CRM的局限性

4. 新用户实例介绍

  • 新用户的使用引导流程设计

  • 预分析的应用实例

  • 对实验结果进行分析和评估

  • 根据评估设计引导因用户的CRM策略

5. 成熟用户忠诚度计划

  • Premium用户群是关键

  • 如何吸引用户留下来

  • 预分析的应用实例

  • 对实验结果进行分析和评估

  • 根据评估设计吸引用户留下的CRM策略

6. 如何赢回流失用户

  • 用户为什么对我们不满意？

  • 如何激励用户？

  • 促销类型

  • 预分析的应用实例

  • 对实验结果进行分析和评估

  • 根据评估设计赢回流失用户的CRM策略

Himalaya APP（喜马拉雅） 美国增长总监

——《Facebook广告实战入门》 原价¥339

1. Facebook Ads 基本介绍和 Facebook 的广告结构

  • Facebook的分类

  • Facebook Ads 账户结构

2. 如何从头开始建立新的广告战疫

  • Goal, Targeting, Creative 和 Tracking

  • Campaign level（战疫层）

  • Ad Sets level（广告组）

  • Ads level（广告层）

  • Tracking（追踪）

3. 如何设置定向（Targeting）: 好的定向是成功的一半

  • 地域 + 人口特征

  • 基于兴趣的定向（Interest-based）

  • 基于相似人群的定向（Lookalike）

  • 重定向（Retargeting）

  • 广告位置（Placement）

4. 如何在Facebook广告中设置创意（Creative）：什么是有效的做法？

  • 创意种类

  • 创意的一些技术细节和要求

  • 创意的最佳实践

5. 通过Facebook广告进行 A/B测试

  • 实验前的准备: 测试变量，样本大小，预算

  • 如何利用Facebook A/B testing工具进行实验

6. Facebook广告优化方法 + 特定行业最佳做法

  • 基本优化: 优化要基于战略结构

  • 特定行业最佳做法

  • 如何扩大规模

Meredith 美国移动彩票应用高级增长营销经理

——《移动增长黑客》 原价¥339

1. 移动增长入门介绍

  • 如何玩转海外手机app市场，增长优质客户

2. 移动营销归因







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