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秋天第一杯奶茶,这是营销策略?

这两天,“秋天里的第一杯奶茶”这个梗莫名其妙的火了。朋友圈也出现了刷屏,许多人都晒出了自己入秋后喝的第一杯奶茶,并且附有一张满是狗粮的红包截图。在吃够了狗粮过后,你是否有对这个现象进行思考,秋天里的第一杯奶茶为什么会突然刷屏?它爆火的背后又是什么因素在推动呢?

 

据说这个梗最早来自抖音,大概就是一位小姐姐的男朋友给她转账52块钱,让她可以在变冷的秋天买暖暖的奶茶暖胃,接着她自豪满满的把聊天截图晒出来,直接秒杀了手机屏幕前的单身狗,因此引发广大吃瓜的全网网友跟风。

 

有对象的会主动发个52块钱转账并且备注“秋天里的第一杯奶茶”,接着晒出满满一桶的奶茶;没对象的会备注“秋天里的第一打啤酒”、“秋天里的第一套护肤品”,各种脑洞千奇百怪。

 

我们不妨拆解这个案例会发现3个很有意思的点:

 

  1. A用户基于情感发起的不等额转账;

 

2. B用户基于A用户的备注发起的“精准购物”行为;

 

3. 从点到面的氛围营造拉动群体消费。

 

这3个点分别对应到我们新零售运营过程中为:非理性消费、品类推荐、从众心理消费。

 

一、行为经济学中的“心理账户”

 

心理账户是行为经济学中的一个很重要概念,任何消费者对于消费的行为过程中都有一根隐形的基准线。

 

例如:我觉的买一件T恤应该是在100-199,买一双鞋子应该是在299-499,再贵我可能不会考虑,再便宜或许我也不太会考虑。用户消费水平很大一部分受制于“心理账户管理”,用户消费多少,也直接决定我们平台客单价的多少。

 

其次,大概率事件永远有小概率例外的存在。个体用户在做决策时虽然有基准线的制约,但往往会受到一些外在的东西而违背经济运算法则。这也就是我们所说的非理性消费行为。

 

例如:52块钱买一杯奶茶?Oh,So expensive……不可思议的是我们,但乐开了花儿的却是商家。

 

1. 情感权重打破心理账户

 

平衡性情感包装是基于已有的交际关系并且找到价值点做提升!有一个稳固的交互关系,再搭配一个适合的节日/事件做氛围包装和增值服务,且这个增值服务本不应该是这个商品所享有。

 

这笔交易看似并不平衡,但用户却非常乐意接受。促销结合是一个灵活性较强的应用场景,利用氛围浓重的促销节日,天然就有情感基础造势。

 

例如中秋节,定制化组合家人团圆礼包,朋友相聚礼包,送礼必备礼包等等,根据交际关系差异定制商品组合:一方面拉动整体订单的客单交易金额;其次,高低频的商品结合可以推动低动销商品的流转,改善商品结构。

 

2. 情感包装不是道德绑架,需要高度合理化

 

道德绑架的本质是站在公众化认知的制高点提出不切实际的标准要求,给周围的人造成强大的心理压力。情感包装是前提,不是结果。

 

作为平台方,我们能做的是利用情感引导用户下单,而非单纯的为情怀买单得不到任何实用价值。

 

情侣经济是一个很好的切入点,第二单半价/520会员充值卡/满额即赠…诸如此类,通过情感引导用户消费,并且消费后可以产生更多的增值服务——这个过程我们都需要合理规则化。

 

二、品类推荐的重点不止是商品

 

A用户通过转账时的备注信息,B用户很明确的找准商品下单。

 

不妨设想,假设这个转账是C给到B的,那B还会有购物行为吗?或者,假设A备注的不是奶茶而是奶粉,那B又会有购物行为吗?所以触达渠道有了,但触达源以及触达内容缺一不可。

 

1. 基于熟人关系链下的推荐

 

新零售的消费群体具备很强的密集性,一个前置仓或许是1.5公里范围商圈的小区供给源。

 

这部分小区用户自然是高潜在用户群体,且绝大部分都是邻居关系,有天然的信任度存在。建立在熟人关系链的信任下,是提高新客和老客复购的必要前提,社区团购和分销获客是两个不错的方向。

 

团购和分销都是典型的存量竞争,基于已有的固定用户导流。我们通过RFM模型筛选A小区的S级用户,也就是小区买手,这个买手用户必须具备高活跃/强人脉以及销售思维。

 

小区用户通过买手团的信任推荐引导下单,我们同样会给到买手每单的提点分成,属于销售引导行为。

 

分销获客和社区团购的差异在于结果,分销获客的结果是做用户增长。

 

找到S级用户之后,分别给予他们一个专属的二维码,正常用户通过扫描二维码下首单并且加入微信群,完成一系列动作后,我们同样会给予获客主5-7元的现金奖励。

 

2. 基于消费行为偏好的品类推荐

 

之所以用户会去买奶茶,很大一部分决策来自于品类偏好。品类偏好是消费行为过程中常见的心理暗示,通过品类去提高导购效率。

 

基于CRM管理我们标签化用户购买周期,用户购买客单定义品类偏好,并且根据不同阶段的用户制定投入差异化策略。

 

我们先假设一个品类,生鲜瓜果,这个品类的均客单在50元左右。同时,我们根据消费频率和客单范围把人群拆成头部/腰部和底部三档。

 

 

 

3. 头部用户弱触达/精细化关联品类

 

这部分用户每周2次的高消费水平,消费习惯已经趋于成熟。触达唤醒方式不用太明显,重点需要精细化品类分析。

 

A用户通过每周2次的生鲜购买,每单包括30%的蔬菜、20%的肉蛋、50%的水果,其中水果多以木瓜/柠檬为主,典型的居家时尚女性群体。

 

在品类推荐上,除了A用户的多次购买品类外,增加时令季节蔬菜(例如秋葵、山药等)/低脂肪肉类(例如鱼肉、鸡胸肉等)/低热量水果(例如潘石榴、香瓜等)。

 

反复Test权重占比,找到一个最佳的客单产出,策略越细,带动用户消费转化就越高。腰部用户强触达/品类促销丰富:这部分用户群体是平台占比最大,且潜力也最大的用户群体,属于典型的发展中且具备头部用户的潜质。

 

除了强触达提醒外,丰富的品类和促销机制尤为重要。品类的权重占比就不能像头部用户单纯按照个人偏好设定,得考虑增加平台生鲜品类的动销率TOP10以及优势供应链品类,营造一个丰富优质选择多样的品类推荐。

 

促销形式除了常规的满减满赠以外,务必需要保持周期性和持续性,把用户下单频次加大,例如每周二单立享7折,每周二单免邮到家,周末冲单奖励等等。

 

可持续性的玩法同样必不可少,包括社群营销、签到领券、消费积分,都可以有效的拉动腰部用户的复购行为。底部用户心智习惯培养:底部用户的包袱是最多的,品牌粘性弱,购物行为低,心智打造自然是一个关键话题。

 

引流爆款强势品类是一个切入点,生鲜瓜果无论是时令季节品类还是网红热点款,搭配一个极具竞争力的价格,开始让用户了解并熟悉品类结构。

 

三、从众心理变化到产品运营

 

广大网友的跟风是一个常态,在合适的时间参与某个看似并不合适的事情,最终不忘截图分享。

 

整个事件能引发这么多人的共同参与且流程秩序有条不紊,是以下几个关键因子起到的作用:共鸣情感点、参与感、成就感以及意外惊喜的利益刺激感。

 

 

1. 从众模型拆解,从单一参与转变为群体参与

 

情感点一定是第一个重要因素,秋天里的第一杯奶茶的第一因素自然是“爱情”,是A用户与B用户之间的“痒点”。平台运营同样有痒点,建立平台和用户之间的强关联,利用用户间痒点进行发散。

 

双十一剁手节为何能引发全民购物狂潮?

 

主人态和客人态的参与程度不一样,主人态是发起方,客人态是接收方。主人态将痒点落地到分享传播上,客人态被动参与后得到成就感和荣誉感,从心理轨迹的转移到产品链路上的路径都是一个完整的闭环。

 

假如我发起一个拼多多的砍价,你只需一个简单的点击助力就能获得90-10的全品类券,你会参与吗?

 

群体参与的前提一定是基于“痒点”足够痒,有足够的毛利支撑这个优惠做到够大。店铺首页的满屏促销和优惠券,每个商详页的特定单品优惠券。这都是氛围营造。

 

社群营销的多用户是一个再好不过的强互动场景,发起任何形式的活动、点击参与、截图分享。

 

从参与感,成就感到场景感一气呵成。

 

2. 从众模型等于一个完整的社交玩法模型

 

从众模型解释的很清楚,它是一个用户心理变化模型,同样等于一个完整的社交玩法模型,至少它具备完整的产品链路以及不可或缺的运营因子。

 

支付宝的集五福想必是全国用户每年年底都会参与的一个社交玩法,不得不说集五福是一个成功的案例,也是一个典型的社交裂变模型。

 

 

集五福的痒点在于红包,瓜分五亿现金,这个五亿自然成为我们劳动人民的福祉。

 

A用户通过扫福得到福字后,可对已有好友进行分享和索要,过程中无形产生了足够的传播动力,客人态为了凑齐缺失的福字,自然非常乐于接受和主人态进行交换。

 

一传十,十传百,万千网友的索要和分享已经形成一张巨大的熟人关系链交际网。最后,有心的各位可以留意朋友圈内容是否有变化。

 

3. 巧用社交玩法模型做用户裂变增长

 

新零售起初我们尝试过裂变优惠券,主人态通过领取A优惠券,并且分享到微信群内,邀请3个新用户好友进行助力,A优惠券的面额会变的更大,享受到的折扣优惠也会更多。

 

与此同时,3个助力的好友也可以分别获得3个新人礼包。

 

 

路径简单,但方法论同理。

 

假设传统拉新的人均成本是50元,在玩法需求下需要获取3个新用户,意味着需要花费150元拉新总成本!通过核销率我们清楚新用户礼包每个核销成本是30元,那150元的成本我们还能剩下60元结余。

 

A优惠券通过裂变后演变到上限值,面额的上限成本设定在40元,即使这样,我们仍然可以节省20元,整个过程我们通过社交玩法的形式拉动3个新用户总成本为130元,而非当初的150元。

 

秋天里的第一杯奶茶,是一个很有深度的用户运营/品类运营与社交玩法的结合,有条件的各位记得该买买,该喝喝!

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