会员复购率增长40%，美妆零售如何用私域流量实现业务效能倍增？

对于美妆行业来说，线下门店一直是品牌与消费者最为直接的沟通窗口。在门店体验的过程中，门店导购能够捕捉消费者细微的情感变化，而消费者也能够通过听、看，甚至是门店的气味去感知品牌文化。

但近年来，受客观环境影响，线下门店的客流受到了较大冲击，对品牌老客的复购、商场自然客流带来的新客生意，都带来了很大的挑战。很多品牌都在积极寻求一些借力，期望能够帮助线下门店获得新发展。

私域会员的高信任度、高复购率、低触达成本三个显著特征，自然成为了品牌破局的首要选择。品牌期望通过私域运营，可以帮助品牌和用户做可持续的沟通，让用户最大程度的了解感兴趣的活动/商品，从而到店体验提高门店的生意。

但如何做好私域运营？在新的市场环境变化中，传统的私域运营手段已不足以帮助品牌实现期望。

首先，从传统线下私域运营的SOP中，我们可以窥见传统私域运营所面对的主要挑战：

（传统线下私域运营SOP）

1、全渠道数据整合难

伴随着品牌的全渠道营销趋势，会员可以在包括天猫、京东、微信商城、线下门店、抖音等在内的任意渠道购买商品，除购买数据外还伴随产生了浏览、加购、点击、参与活动等丰富的行为数据，对于会员画像和购买行为预测极为重要。但多渠道购买具备便利性的同时，也代表着具备繁多的数据源以及不同渠道特有的会员ID，为数据的整合带来极大难度。

2、精细化运营难

对于私域运营来说，最常见的触达方式就是门店导购的电话沟通。由于每个导购的精力有限，因此应该要优先沟通购买意向高的会员，但门店给到导购的名单往往由总部根据简单业务规则筛选而来，无法精准定位高意向会员，更缺乏精细化的运营，难以提升触达到转化的ROI。

3、沟通话术单一

对于日常的电话沟通，导购因为缺乏会员的画像信息，只能结合门店活动做无差别的沟通，无法结合会员生命周期、感兴趣的活动机制、商品等信息做到千人千面的沟通交流，邀约到店效果差。

4、运营客群单一

会员运营的客群都集中在最近购买的会员，而沉睡客（常见定义：上次购买距今超过一年）和潜客则因为购买数据较少往往会被忽略。但沉睡客和潜客在品牌的私域会员池一般占比至少超过60%，有效地激活沉睡客和潜客，对于品牌活跃会员人数的提升至关重要。

观远数据私域运营解决方案紧紧围绕着美妆品牌传统私域运营中的痛点问题展开。

（观远数据私域运营SOP）

首先，针对全渠道数据整合难的问题，可使用观远数据Galaxy产品对接多渠道多类型的数据源，整合品牌分散在不同渠道的所有数据。观远数据自研的Galaxy Prep支持亿级数据处理，多种数据处理组件配上简单的拖拉拽动作，加速数据清洗过程，快速转化为可建模的会员标签。

其次，针对运营客群单一、沟通话术单一以及精细化运营困难等问题，观远数据根据会员动作，将会员按照生命周期分层。对于不同生命周期的会员，使用针对性的特征数据与算法模型在观远数据Universe Lab AI模型实验室进行建模召回，并利用模型产出的复购潜力分，对会员进行排序。品牌可根据实际业务场景需要，选择相应生命周期的头部会员，实现精细化运营。

除此以外，观远数据还会搭配全生命周期的商品推荐+会员多维度偏好标签，为门店导购提供更加多样化的推荐信息，为品牌实现千人千面的营销提供数据基础。针对新品上市、大促等特殊活动场景，观远数据还会针对性地提供推荐信息，进一步细化精准营销的粒度。

在推荐模型上线后，品牌可以利用观远的数据分析能力，对业务进行洞察分析，找到符合业务理解的后处理强规则来辅助模型，并通过多轮 AB Test 对营销执行方式进行综合评估。在执行过程中，通过 Galaxy Viz 搭建的可视化分析看板，品牌可以实时监控项目任务的完成情况，对于完成进度缓慢，完成效果差的BA进行及时预警及追踪。通过Galaxy Viz 内嵌的数据解释功能，品牌能够组织阶段性项目复盘，对于销售情况、任务完成效果进行智能归因，定位业务问题出现的原因，为下一次触达沟通提供执行优化建议。

综合来看，通过观远数据私域运营解决方案，美妆品牌可充分利用观远数据AI+BI能力优势，实现智能化分析，完成营销全链路的赋能及优化。

某国际知名化妆品品牌，深受会员整体复购率低的问题困扰，期望通过私域运营提升会员复购率。基于观远数据在美妆零售领域丰富的成功实践经验，与观远数据携手合作，借助观远数据AI+BI能力，“三步”实现精细化营销：

第一步：利用AI模型识别高潜会员，提高品牌复购率

面对品牌会员复购率低的问题，观远数据提出了复购转化+商品推荐+会员画像组合模型方案，帮助品牌全方位进行高潜人群识别及精准触达。

方案中，首先会基于会员生命周期，分别对潜客、首购、复购、忠诚客、流失客分模型进行复购潜力分预测。根据不同生命周期的会员的行为特征，进行复购分值的评估，并将其中分值高的会员提供给品牌销售人员。

接下来，针对高潜力会员，观远数据进一步提供会员可能购买的商品列表以及会员画像信息，作为销售人员宣传推广的辅助信息，进一步帮助销售人员精细化营销口径及推荐内容。

多位线下销售人员都表示：

第二步：结合新品及权益策略，模型标签与数据分析融合输出人群策略，通过权益刺激会员购买

销售人员在为复购高潜会员进行营销推广时，需要不断结合品牌最新的促销活动以及有吸引力的商品。因此，在品牌上市了新品以及对应的活动计划后，观远数据针对相应的产品及活动，进一步进行新品的高潜复购人群圈选，辅助品牌进行新品活动优惠券发放以及会员推广。

从品牌视角来看，观远数据通过更精准的新品偏好会员定位，帮助品牌提高了对新品上市的推广效率。从消费者视角来看，对于具有新品偏好的会员，这种活动也提高了会员复购的积极性和刺激力度。

单从该新品活动来看，被标记了新品偏好且被推广了新品精华的会员，新品购买率是未推荐会员的26倍。品牌反馈该次新品推广活动达到了前所未有的营销效果，相比历史新品上新的会员购买情况，本次新品上市表现非常亮眼。

第三步：通过AB Test进一步实验及细化模型，给出更加精准化和对标的营销建议，进一步提高营销效率

在日常营销中，该品牌常用的推广方式包括销售人员电话营销、品牌短信营销、AI外呼营销。从过往的营销效果来看，不同的营销方式，营销效果会有较大差异。

观远数据结合不同营销方式，对推荐名单进一步分层，并对不同分层的结果，进行营销效果的AB Test，针对每种营销方式的触达及复购效果进行追踪分析，结合每种营销方式的复购率以及ROI情况，为品牌提供营销方式的优化建议，且针对优化后的建议，辅助提供一套更加细化的营销方案。

在与该品牌的合作中，观远数据对不同人群在不同营销渠道的效果进行了多轮AB Test，结果发现AI外呼在潜客及流失客方面的营销效果明显。针对这一发现，观远数据又专门针对AI外呼方案进行了会员权益偏好的预测，细化丰富AI外呼的话术模版，让话术对不同偏好的会员更具针对性，进一步辅助AI外呼，提升外呼转化效果。

这种精细化的营销方式，让品牌整体潜客及流失客的复购率提升298%，整体ROI提高232%，品牌整体会员复购率提升40%，业务效果十分显著。

就以上成果，该品牌项目负责人说到：