“口碑”和ROI

0、前言

去年写过一篇“传统的roi优化的投放方式是否需要颠覆?”,主要讨论的是一个roi越优化越‘货架化’的悖论:

传统的三件套效果营销(ppc/seo/branding),如果由平台比价方进行,由于面向消费者的层级更高,更节省时间,所以会比其中每个参与者独立投放,都有更高的ppc/seo/branding业绩roi表现。

因而会出现一个悖论:如果不从宏观看,单从微观看的话,每个参与者如果选择投钱给比价meta,永远比自己做ppc/seo/branding要效率高。但是站在更高层面,这会导致对引流前端的依赖性,即所谓的后端货架化(有一段时间淘宝就快变成货架了,所以玩命做达人和社区),这时候你会发现引流端开始漫天要价了。其实这个命题也完全可以变成,为什么单体酒店投放给OTA就算再贵,也比自己投ppc/做seo/曝品牌要roi高,所以就算20%也要付给OTA,而且这条路会在宏观上越走越黑,这个角度有心情再写,先回主题。

去年文章写的破局是两点,第一是用app的前端功能优势来留客,第二是用供应端的后端创新来让自己变成独一份的货架,本文针对第一点的前端产品话题略做一些扩展,也顺便回顾一下两篇随笔之间的工作思考。

1、战略层面:摒弃理想主义和浪漫主义

首先我们设想一下,如果你要开一个美容院,请来一个项目负责人,这个人完全不懂美容,排除掉这个人是领导或金主的亲戚这种因素,正常情况你都会觉得不可思议 --然而这一切在各行各业电商app团队里不断发生。

很多app的产品主导者,本身对于售卖的东西并不理解,而是同业有过app成功经验,这就造成很大的问题是,有许多产品和服务都有天生的缺陷,如果仅仅站在用户角度看,这些问题都是体验优化点,然而脱离行业,时间和财务成本评估就容易失控。

我曾工作过的单位,有位物流副总发起了一个体验改善项目,用户从付费退换货一次,升级到免费退换货两次,完全压过竞争对手。从我目前的角度来看,这个项目的立意完全是亚马逊的国际思路,但是财务评估太草率了,由于主导者行业经验的缺陷,而且没有充分和具备传统经验的运营、供应和财务组沟通,出现巨大亏损,进而间接导致项目崩盘。

因此app的功能优势,首先需要落地的行业经验和严苛的财务考核,相比来说,app刷榜经验品牌推广经验之类的,有大量乙方的,不是核心竞争力。(另一个方向,用金融手段来缓解难以财务考核的困境,把风险推给消费者,这确实是可行的,但是我个人秉承知识不是用来做恶和收智商税的原则,因此从道德上拒绝讨论这种模式。)

2、战术层面:根据禀赋资源来选择

我所能看到的app主打战术,前期资源优势无外乎三种:技术、财务、财务+技术。我们还是以退换举例,这类服务各行各业的电商都涉及。

如果传统来说,用户习惯于去门店退换,那么从无到有的网上自助化,就是技术优势,这需要建立地面团队去一个个帮助技术不行的商户实现互联网化。这是初期才有的红利阶段,也是很短暂的吊丝可以逆袭的阶段。

如果互联网化已经进行了一段时间,商户已经知道怎么玩了,用户也有一定预期。你还是要抢份额,决定用超出常规的服务流程,比如二次退换,来用财务亏损来换用户体验和口碑,就需要考评到底有多大的口碑效果,和tradeoff的亏损金额。

同样预算情况下,不同的财务水平,效果可以相差百倍,例如说一个总部在中国,一个是外企的中国分公司,这时候财务推演和决策就足以杀死外企的团队。

因此第二点,app的独特的功能优势,需要有明晰的环境认知和坚决贯彻的打法:是要帮商户互联网化,就一口气铺到底;是要亏钱买口碑,就必须奔着摸索出一套量化投入和口碑的方法去执行。

你可能会说,这有啥好摸索的呢,行业数据量化案例满世界都是啊?

3、传统的数据量化不足以做“口碑”

传统的营销三件套,roi非常容易计算,一个所谓的数字营销专家,很可能只是做了好几年,手上黑名单比较多,不容易被刷流量而已(就这一点roi就能提高好几倍,值回工资)。而传统营销优化的下一步,是传统的产品优化,讲究的是将尽可能多的用户,推到最后一步完成交易。

简单来说,上一代的电商数据分析,就分为两步,第一步是把客人拉过来,进入到转化漏斗的入口,这里都是如何花钱和如何效果优化、如何反作弊;第二步是详细分析转化漏斗的每个环节,看看有无瑕疵和优化点,将转化效果从比如1%提高到2%。如果还有第三步的话,就是利用第二步的优化反哺第一步,让第一步烧更多的钱,同时做好风控(特别是在中国)。

个人觉得,这种玩法已经完全泯然众人,完全过时了。现在无论鸡汤文还是什么论坛讲座,都在呼吁,如何让用户发自内心地和周围的人推荐这个产品,是产品和服务是否成功的唯一关键。抬头看看上面,营销roi,漏斗转化率,都没有提到口碑推荐,口碑推荐总是作为一个概念,而不是一个操作指标。

你可能会说,nps是衡量标准,这是正确的,但是nps无法告诉你,你现在应该做什么,来创造一种用户推荐你的理由。我和很多朋友聊过,如果nps打1分的人是讨厌你的产品,而打10分的人是热爱你的产品,那么你会优先分析处理哪组人的建议和要求呢?是1分,还是10分?

请先不假思索的回答,是不是要赶紧补好1分用户不满意的地方?再想一下?

4、如何量化口碑和ROI

上一段回答1分的同学,是非常忠厚可靠的运营思路,我们做出一个产品,逐步迭代优化,减少缺点,然后通过花钱买流量来慢慢推广出去,这是一个听起来非常完美的故事。

然而站在本篇讨论营销ROI的场景之下,同样值得研究的是10分用户提出的诉求和提出诉求的“场景”,因为10分用户是“会推荐你的人”。

大部分成功的产品,其创作者是不知道他为什么成功的,因为人生没有ab测试,你看不见另一个分支,可能要若干年后的历史学者才能给出一个比较公允的评判:有些是真正的高瞻远瞩,策略正确;有些是运气好打中了大势,其实初衷并非如此。根据我们中学历史知识,后者远远多于前者。

为了能不完全依赖后世的历史学者(而且人家也未必有心情研究你),我们需要通过研究10分推荐人群,来认清自我。

这是一个极难量化的工作,我们经常在网上看到鸡汤文,说某个社交网站发现,留存用户关注达人数量远远超过流失用户,而且根据文科生都不明白也懒得和他们解释的大数据技术深挖发现,转折点在5个关注,因此新用户会被系统默认关注5个达人(写出来都觉得很不真实,但是有无数网站app在这样做)。

这种完全抓住了方向,但是执行起来却侮辱智商的现象,表明互联网行业的实践永远是领先于理论的,这些踩坑的人死完以后,会有学者、或者从第一线下岗养老的投资者去汇总和做理论的提升。在理论完善之前,任何的大数据都是毫无意义的,因为他就像精确制导导弹,没有设目标,就让发射员打出去了。

5、后记

上一段的小标题,很遗憾我现在也不知道如何量化,因为我也还在做nps1分的需求,因此篇首链接的去年的文章,我现在看起来并不觉得自己当时特别sb(还是有一点点的),不难求得,说明最近的进步变慢变少了,希望再下一篇能有新鲜有趣的经历,可以聊一下具体的实验和计算方法。

因为是随笔,可读性和体验琢磨较少,谢谢能阅读到这里的朋友。

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