4步搭建一套活动运营框架,难到你的活动运营就这么简单

2019-7-30 16:09| 发布者: admin| 查看: 30| 评论: 0

我们经常可以看到各种商业活动:天猫的双十一购物狂欢节、万人空巷的冲顶大会,门口理发店充开业充卡砸金蛋等。

而一提到活动运营,很多人可能首先想到的是细节部分:选什么样的主题,做什么样的创意,请什么样的嘉宾,在哪落地,几号制作物料,几号进场搭建等等。

然而如果没有搭建好清晰的活动运营框架,以上内容均无意义,所以我们不妨先问自己三个问题。

why:我为什么要做活动?

 

why:活动对市场营销有什么帮助?

 

why:什么样的活动才算是好活动?

 


首先,通过案例收集,梳理出低效活动运营普遍存在的四个问题:

1.活动目的不明确

2.资源配比不合理

3.活动效果不理想

4.数据收集不系统

其次,针对这四个问题,归纳得出高效活动运营的四步解决框架。



确定活动目的

让人一看就知道“你要干嘛,要我干嘛”

明确活动目的可以让买卖双方清晰自己的行为路径,帮助活动流程更高效运转。而要建立清晰的活动目标则首先需要问自己四个问题:

Who:我是谁?

 

What:我要干嘛?

 

Why:我为什么要这么做?

 

How:我要怎么与客户发生关联?

举例:某汽车厂商生产了一款新车,要策划一场营销活动。

目的一:积累市场口碑,为正式发售蓄能

与垂直车友会或大型汽车社区合作,在室外赛道举办一场“竞速E夏”汽车之旅。邀请车友免费试驾新车,并邀请网红全程直播,做全网内容分发,为新车种草。

目的二:新车上市,正式销售

参加车展,邀约意向客户到现场成交,设置转化环节,最大程度实现现场自然流量成交。

找到精准流量

每一位参与者都是短期内可成交客户

营销活动的时效性很强,若不能在短期内转化客户,则随着时间推移,客户对品牌的认知度和购买欲会逐级下降。因此为了把活动效果发挥到最大,就不仅要寻找大量潜在消费者,更要挖掘出能在短期内成交的精准客户。

虽然不同行业及产品,对应着不同的客群分布,但实现流量转化的路径可归结为以下两种:

(1)用场地圈住流量

适合快消品如食品、饮料等行业:客户分布广、产品适用性强、购买决策低。

可通过在大众流量聚集地举办活动完成转化。如康师傅在人口密集的大型商圈、社区举办促销活动来卖杯面。

(2)收集流量集中转化

适合耐用消费品如汽车,家居建材等行业:客户分散、产品适用性低、购买决策高。

可通过前期收集分散的客户信息,中后期邀约客户集中落地成交。如健身房在预售期间邀请定金客户在门店砸金蛋集中办卡。

当然也不乏例外,如大型车展的流量精准度很高,对于参展商来说,即使没有前期客户收集,也可用现场展区圈住大量精准流量。

设计转化流程

活动的本质就是转化流程的落地

套用4+1运营模型,从用户接触、认知、关注、体验、使用、购买、分享7大环节中提炼出活动运营最核心的三个步骤,化繁为简,逐个突破。

(1)接触点设计:让人一看就无法忘记

包括痛点挖掘和放大打击两点。

痛点挖掘,站在目标用户视角,思考痛点,将问题列出来,选出其中3条最核心的点,用于设计接触点的文案及视觉。

 

放大打击,将痛点放大至无法忽视的程度,强调迫切感并描绘痛点无法解决的惨痛未来。

 

举例,一个教人升级职场思维的课程海报,列出3个痛点:

1.工作几年,感觉没有获得什么提升?

2.容易受别人影响,拿不定主意?

3.目光不够长远,总害怕吃亏?

那么有这些痛点的用户一看到这个文案就会被吸引。

(2)爆点的打造:让人一接触就深陷其中

即对活动环节的巧妙设计,持续给客户提供超预期的价值,层层递进逐渐转化,最终成交客户。

举例,某公务员考试培训机构去校园招生:

1.扫宿舍楼给意向学生送书,收集信息

2.办线下讲座,洗脑后交9.9获得价值1000元课程

3.去校区听完课后,交199再获得10节升级课及私密资料

通过一步步的超预期价值给与,最终完成3-5万客单转化。

(3)信任转化闭环:让人一购买就忠诚一生

持续不断给客户价值输出,包括售后服务,生活价值观等增值产品,通过持续不断价值输出,建立与客户间的信任,从而实现产品复购和口碑传播。

数据反馈修正

没有足够多维度数据支撑的营销策略就像瞎子摸象。

对于依托互联网构建的活动运营体系而言,数据就像水和电一样,是必需品,而在很多传统行业中,数据却是奢侈品。

在未来,要想打造一套数据驱动的活动运营模型,离不开以下四点。

(1)拆分北极星指标

将衡量活动目标完成情况的北极星指标,拆分成运营各环节对应的若干子核心指标。

比如某微信公众号考核的是对用户的影响力,则拆分下来的子指标是:文章阅读时长、文章阅读完成率等。

(2)设置数据埋点

根据已拆分下来的子指标,找到活动运营对应环节,用技术手段完成数据采集埋点。

(3)数据结果采集

实时监控并收集已采集数据,统计整理成活动数据报告,并交给专业人士进行分析比对。

(4)数据修正模型

通过数据反馈情况,发现潜在问题,哪些环节转化率低,哪些环节存在盲点。分析原因,制定修正策略,并在下一次活动中检测结果,从而不断打磨活动运营模型。

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