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► 背景:
这是一个很尴尬的内容 - "电商经营的模型",将电商经营模型化做得最好的是阿里电商,可现实是人们已经对阿里电商失去了兴趣,包括消费者和运营人员。
《问题解决的28个模型》针对泛领域个人能力;
《战略经营的23个模型》针对商业经营领域;
《电商经营的14个模型》针对电商经营领域,是商业的分支领域,更加具体,更加细分,受众也更窄,但,并不妨碍它存在的重要意义。
1. 阿里电商模型系统化的逻辑结构及逻辑关系
2. 阿里电商四个部分的14个模型+2个其他模型
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阿里电商运营模型-总
1. 阿里电商14个模型系统化的逻辑结构
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电商运营包括四个内容:用户运营,商品运营,活动运营和内容运营。阿里电商的科学经营也围绕四个内容进行模型化:人群,货品,渠道,内容。
对比两者:只有活动和渠道不同,其他都一致。商业是人与商品的关系,渠道,活动,内容都是连接两者的中介,不同平台的中介不同,例如,零售和电商都重视渠道,内容平台重视内容等媒介。
这也间接揭示了阿里电商模型系统化的逻辑结构,即在商业系统中最基础的两个元素 - 用户和商品,以及两者基础上的连接中介 - 渠道和内容。
2. 阿里电商14个模型的逻辑关系
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其一,以GMV为终点,类比杜邦模型构建一个多层级的数据指标结构,然后将渠道,用户,商品和内容模型与不同层级的指标对应。
其二,DEEKPLINK深链经营包括两方面:其一是在平台或行业MVP用户中广告投放,且精准对应DEEPLINK不同层级的用户。其二是运用内容种草模型对不同层级用户进行运营。
其三,针对GMV公式中的用户分析,单一模型是不够的,以DEEPLINK为基础,FAST辅助结合应用,或者说,FAST是针对DEEPLINK的模型。
其四,针对GMV公式中的客单价和复购率,影响两者的因素多是交叉的,主要都是货品模型的影响,即商品的属性很大程度决定了价格和复购率。
3. 对阿里电商模型的反思
其一,忽视阿里电商经营模型是错误的,在各大自媒体平台搜索"阿里电商运营模型"出来的内容是AILP,GROW和FAST三个模型,前几年的内容,其他10多个模型很少被人总结,很显然大家已经不关心阿里在电商经营上方法论的输出了。
其二,各大电商平台中阿里是始祖,并不只是它开始的最早,而是它为中国电商经营奠定了基础,其中重要的贡献就是电商经营方法论或模型的总结。抖音在追赶,其他平台都很少输出。
其三,阿里平台很喜欢将经营方法或技术方法论化,数字化,模型化,图形化,这绝对是正确的,但在系统化方面稍弱。
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阿里电商模型
1. 人群模型(4个)
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其一,AIPL四层人群模型
Awareness认知人群 - 对品牌有认知的群体;
Interest兴趣人群 - 通过互动行为对品牌存在兴趣;
Pruchase购买人群 - 在平台下过单,购买过品牌;
Loyalty忠诚人群 - 高频复购,评论或分享的群体;
其二,DEEPLINK七层人群模型
发现人群 → 种草人群 → 互动人群 → 行动人群 → 首购人群 → 复购人群 → 至爱人群
深链经营DEEPLINK将4层AIPL人群进一步细化为7层DEEPLINK人群,通过发现,种草,互动,行动,首购,复购,至爱,形成精细化消费者资产,与AIPL映射。
其三,FAST模型
Fertility-人群总量:指AIPL人群去重后的总量,了解市场规模总况;
Advencing-人群加深率:消费者从认知,兴趣,购买,忠诚各阶段的转化率;
Superiority-超级用户数:高价值人群(会员和粉丝)总量;
Thriving-超级用户活跃度:超级活跃用户;
其四,MVP人群模型
M-高营销价值人群,V-中坚力量人群,P-极具潜力人群
平台MVP人群:
M-平台前10%消费人群,
V-消费力,淘气值,客单价均头部的人群,
P-活跃度高,下单积极的都市白领人群。
行业MVP人群:
M-一二级类目下MVP属性人群,
V-一二级类目下活跃度,下单笔数和单价中上的人群,
P-一二级类目下活跃未购的潜力人群。
四者的关系:
(1)商家和平台两端的用户模型化:FAST,AIPL,DEEPLINK,三者是针对商家端用户的模型化,MVP是针对平台或行业用户的模型化,用户模型化不仅包括商家端的用户,也包括平台端的用户模型化,两者对应结合使用。
(2)AIPL,FAST与DEEPLINK模型的关系:AIPL是其他两者的基础模型,DEEPLINK模型是将AIPL模型细化,FAST模型是在AIPL的基础上抽象,可以更好的集合GMV公式。
2. 货品模型(5个)
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其一,GROW2.0模型
G-Gain-渗透力:消费者购买更多品类的贡献/品类对品牌总增长的贡献;
R-Retain-复购力:消费者购买品类频次增多的贡献/品类对品牌总增长的贡献;
O-bOOst-价格力:消费者购买价格升级的贡献/品类对品牌总增长的贡献;
W-Widen-新品力:新品类对品牌总增长的贡献;
GROW模型将品牌的GMV增量拆分为渗透力,复购力和价格力三大增长因子,每个因子驱动增量GMV增长的指标分值。对比GROW1.0模型,GROW2.0将新品力作为衡量品牌增长的重要指标。
其二,新品消费需求KANO模型
新品 = 调优配方 + 匹配人群 + 优化素材
其三,货品经营VIEW模型
V1.潜种草资产,V2. 深种草资产,I. 拉动资产,E. 复购资产,W. 连带资产,
其四,货品的六大经营场景模型
新品种草,新品拉新,潜力加速,摇摆抢夺,爆品破圈,TA靶向,
其五,货品分析五力模型
趋势力,营销力,转化力,价格力,价值力,
五者的关系:
(1)商家端和平台端的货品模型化:GROW,KANO,VIEW模型,六大经营模型都是商家端的模型,五力模型是平台端的货品模型化,方便商家对品的选择。
(2)阿里的经营从需求侧向供给侧转移,对比GROW1.0,2.0新增了新品力,以及为此构建了新品的需求KANO模型。
(3)GROW2.0模型可以与GMV公式直接关联,VIEW模型是货品覆盖人群的模型,是货与人的关系模型。六大经营场景模型是最后的目的。
3. 渠道模型(4个模型)
其一,GTD(GMV to DEEPLINK)大促消费者经营方法论模型
GMV是品牌验收经营成果的重要指标,以往品牌将经营增量侧重在大量广告投放,忽视了GMV目标与DEEPLINK人群之间的关系。
GTD经营方法论是以大促目标出发,预估人群资产缺口,制定人群蓄水的营销策略模型。
其二,MMM预算分配模型(Marketing Mix Modeling)
GTD模型与MMM模型结合应用,基于商家人群资产缺口的目标,MMM预算分配模型可以提供营销预算分配的建议,指导商家制定营销投放策略,将消费者经营方法论落地应用在实际广告投放执行层面。
其三,MTA多渠道投放策略模型
MTA科学量化渠道价值,指导大促媒介最优化投放策略,包括:投前渠道策略,投中效果调优,投后价值结论。
其四,DEEPLINK深链经营方法论
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DEEPLINK通过"深链指标-链路场景-营销动作"的闭环,让品牌对营销目标的制定,运营手段的匹配和营销工具的支撑能有更细致的把控,从而做到精细化营销投入和目标管理。
四者的关系:
(1)没有想到DEEPLINK在阿里电商运营中有这么重要的地位,原本只是站内站外连接的技术名词,在阿里电商中成为用户路径,用户分类的主要理论依据,甚至与广告投放关联。
(2)DEEPLINK经营方法论是一个过程模型,也包括了MTA,GTD,以及MMM模型。其中GTD可以直接与GMV公式直接关联。
4. 内容模型(1个)
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内容种草五力模型:
内容触达力 - 阅读量,
衡量站外种草规模在行业同时间段内的强弱度;
内容沟通力 - 收藏/点赞/评论/转发率,
衡量站外种草质量,能引发的消费者互动比率;
引流种草力 - 搜索/进店/收藏/加购率,
衡量种草回淘质量,能拉动消费者回淘互动的比率;
内容带货力 - 成交率,
衡量回淘转化质量,能促动消费者成交转化的比率;
内容价值力 - 品类消费量,
衡量内容长期化价值,成交人群在品类的消费强度;
内容领域是各电商平台不得不重视的内容,阿里也是,只不过对比其他领域,内容领域中业务的模型化数量很少,目前只有一个。
内容种草五力模型有三个特征:
(1)内容与用户和商品:触达力,沟通力,种草力和价值力都是内容与用户之间的关系类型,带货力是内容与商品之间的关系。
(2)数值化:内容的五力中包括了两个"量"和三个"率",都是可以通过具体数值衡量大小的数据指标。
(3)雷达图形:五力模型的图形化采用了雷达图,可以直观的展示每一篇内容在五个方面的情况,对于多篇内容的对比也很直观和快捷。
5. 其他模型(2个)
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其一,AIDMA模型
Attention - 引起注意:购买心理处于注意阶段;
Interest - 引起兴趣:购买心理处于兴趣与联想阶段;
Desire - 唤起欲望:购买心理处于欲望和比较阶段;
Menory - 留下记忆:购买心理处于决心阶段;
Action - 购买行动:购买心理处于实行阶段;
此模型来自1989年的广告行业,是从消费者从看到公广告,到发生购物行为,动态式引导心理过程,并将其顺序模式化的法则。
对比AIDMA模型与AIPL模型(认知,兴趣,购买和忠诚)后者是前者的变形,主要简化了兴趣与购买之间的心理过程,新增了购买后的心理,这种变形是为了更适合电商业务。
其二,AISAS模型
Attention - 引起注意:引起消费者的关注;
Interest - 引起兴趣:让消费者产生兴趣留住消费者;
Search - 主动搜索:让消费者进行搜索;
Action - 采取行动:消费者采取行动;
Share - 进行分享:让消费者进行分享,帮商家宣传;
对比AISAS和AIDMA模型,前者增加了两个环节:搜索和分享,因为AISAS产生的背景是互联网时代,且这两种行为在互联网消费过程中很重要。
但要思考的是,AIASA模型在实际应用中并没有发挥看似重要的作用,因为搜索的重要性被推荐下降,分享行为依赖社交属性的平台。
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