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门店引流难?安踏靠私域囤了1.2亿会员!复购40%的3个狠招

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人人都是产品经理

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

在门店流量日益紧张的当下,如何借助私域实现破局,成了零售品牌的必修课。安踏凭借庞大的1.2亿私域会员池,实现了令人瞩目的40%复购率——这背后究竟藏着哪些高招?本文将拆解安踏私域运营的核心策略,揭示他们如何通过三大狠招激活用户、驱动转化,助你找到门店引流的突破口。

一、理解鞋服行业的复购特性

在零售行业,通常把新注册会员的第一次购买称为“首购”。“复购”则指的是会员在首购之后的再次购买行为。

数据视角:每个会员的首购只有一次,但复购行为可以发生多次。

指标意义:因此,行业内常用“二次购买率”(即首购会员中发生第二次购买的比例)来衡量新会员的质量和初次购物体验的效果。而第二次之后的复购行为,则更多属于常规会员运营和忠诚度培养的范畴。

鞋服行业的复购挑战:与食品、日用品等消耗品不同,鞋服产品没有固定的消耗周期和复购节奏。消费者的购买行为更多由特定场景(如换季、节日送礼、大促活动)和感性需求(如潮流、搭配、自我表达)驱动。这意味着,提升复购不能依赖固定的时间周期,更需要精准把握用户需求和偏好。

二、提升复购的常规运营方法

针对复购目标,鞋服品牌通常会采取以下几种基础策略:

1)月度目标驱动:

a. 核心指标:月有消费用户=当月产生购买的新用户+上个月老用户在本月复购;

b. 运营手段:每月策划主题活动吸引消费。若临近月底目标未达成,往往会通过发放优惠券等方式进行短期冲刺。

2)基于活跃度的唤醒:

a.核心指标:追踪用户最近一次消费距今的时间(即RFM模型中的R值);

b.运营手段:设定关键时间点(如7天、30天、60天、90天未购买)。一旦用户超过设定时间未复购,系统自动触发短信推送、专属优惠券、新品推荐等唤醒动作,提醒用户回归。

3)寻找“魔法数字”:

a. 核心洞察:数据分析常发现,当用户完成特定次数的复购(比如第4次)后,其后续的消费金额、复购频率和忠诚度会显著提升并趋于稳定。这个临界点常被称为“魔法数字”;

b. 运营手段:一旦识别出这个关键数字(例如“4次复购”),运营会设计专门的激励路径。通过会员升级奖励、连续消费优惠、积分加倍等手段,鼓励和引导用户完成这关键的几次复购,从而将其转化为高价值忠诚用户。

三、深化复购:基于用户需求的精细化运营

要超越基础策略,实现更有效的复购提升,关键在于深入了解用户个体需求和偏好,并进行精细化运营。

1. 识别用户类型与场景

A. 分析用户历史行为,识别其典型的购买场景,例如:

a. 偏爱大促活动的用户;

b. 主要在节假日或需要送礼时购物的用户;

c. 在换季上新时才会出现的用户。

B. 理解这些场景偏好,是精准触达的基础

2. 利用用户标签体系精准预测与推荐

针对鞋服非计划性购买的特点,需要通过打标签来预测偏好和挖掘复购机会。

A. 标签体系构建:

a. 商品标签:例如价格区间、品类(如跑鞋、休闲裤、滑雪服)、预计使用周期、关联搭配(如与某款上衣搭配的西裤)、目标人群(如Z世代、熟龄)等;

b. 内容标签:用户关注的话题/活动、咨询的问题、社群讨论、互动游戏等。尤其要重视能判断用户深层属性的内容标签(例如用户咨询“西裤面料是否透气”,暗示其对舒适度/功能性的关注),这有助于早期识别潜在忠诚用户;

c. 用户标签:基础信息(年龄、身型、来源)、行为数据(会员等级、活动偏好、价格敏感度、颜色喜好、历史复购率)等。

应用场景:基于标签组合,预测用户潜在需求,进行个性化复购和连带销售提醒。例如:用户购买了一条西装裤,系统可在几天后自动推荐与之搭配的衬衫或皮鞋,提升客单价。

3. 基于人群分层的差异化运营

不同产品线对应不同的核心人群,运营策略必须差异化,例如:

关键人群与运营策略示例:

A. Z世代 (95后-00后):

a. 特点:追求个性化、自我表达、高颜值,热衷社交化消费。

b. 策略:强调“限量”、“定制化”、“用户共创”,增加参与感;善用社交媒体互动,了解需求并引导UGC(用户生成内容)进行品牌推广。

B. 熟龄人群 (40岁及以上):

a. 特点:注重品质、舒适度、经典稳重、实用性与功能性,可能有怀旧情感。

b. 策略:强调面料品质、经典设计、易打理(如抗皱)等功能性卖点;可运用怀旧元素引发情感共鸣;内容上侧重实用价值和穿着体验分享。

写在最后

因此,提升会员复购是一个系统工程。既要依靠月度目标、活跃度唤醒和关键复购次数激励等常规方法确保基础复购水平。且关键在于通过构建精细的用户标签体系,深入理解用户多样化的购买场景和个性化需求(如大促偏好、节日送礼、换季购买等)。

再精准触达,利用标签进行人群分层(如Z世代与熟龄人群),针对不同群体的核心特征(个性化vs功能性、社交化vs经典实用)设计差异化的商品推荐、营销活动和沟通内容。同时,要进行场景挖掘与连带销售。基于用户行为(如购买一条裤子)预测其潜在搭配或场景需求(推荐衬衫),进行精准的复购和连带销售引导,有效提升客单价和用户生命周期价值。

这种结合基础运营与深度用户洞察的精细化分层运营,是鞋服品牌在非计划性消费市场中提升会员复购、培养忠诚度和驱动持续增长的关键。

本文由 @前线运营老饕 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!