本文提要：

1. 目的——Personalization/个性化

2. 灵魂——品牌理念

3. 精细化的维度——从用户出发

4. 大规模的方向——工作落实

本文共3600字，预计阅读时间6-9分钟。

引言：如果你没有开锁技巧，又碰巧忘记了密码，那么测试密码组合的速度越快，打开密码锁的速度就越快。人命关天之际，如果要在有限的时间内尝试天文数字的密码组合，算力就成为了不可逾越的鸿沟。于是图灵发明了计算机。

此前，我们分享了品牌独立站用户成长图1.0，基于经典的消费者购买决策旅程和用户与DTC品牌独立站在服务流程中的交集，画出了一名用户从“入门用户”到“忠诚用户”的成长之路（大图请见原文）。

在这个成长之路上，品牌方在投放、运营、物流等等的各个触点与用户发生互动，逐步提升用户对品牌的信任感，把用户聚拢在自己的触点“射程”范围内，拉升LTV。

本文我们将聚焦在独立站站内，看看什么是大规模的精细化运营，供跨境朋友们参考。也欢迎补充和分享您的成功经验和案例。您可以给我们留言，或者联系文末Ptengine小助手～

1. 目的——个性化/Personalization

相信大家对个性化一定不陌生。消费者对于个性化的需求已经进化成为要求。

根据麦肯锡的研究统计，71%的用户期待获得个性化的体验，76%的用户会因为没有获得个性化体验感到沮丧。转回公司视角：擅长做个性化体验的公司比一般公司的营收高出40%；如果美国各行业的个性化表现都能提升到个性化程度前25%公司水平的话，将多创造1万亿美元的价值。

疫情的来临进一步提升了对数字个性化体验的要求，四分之三的消费者转到了新商城，购买新产品，或养成了新的购物习惯。为了把用户“拢”在自己的怀抱，品牌方必须要让用户感到自己是被特殊照顾到的。

2. 灵魂——品牌理念

DTC品牌独立站作为完全由自己掌控的平台，是品牌方对用户的核心触点，承担着完成个性化体验的任务，同时也要完整且准确的传达品牌理念。

我们看到越来越多的跨境朋友开始做出改变，从工作流程出发，把自己的定位从跨境电商升级为品牌方——把对于自己品牌的思考作为工作的源头。

相信很多朋友都知道黄金圈法则（The Golden Circle，在此前的文章也有分享），Simon Sinek在讲述该思维方式时分享了苹果公司的案例。苹果是这样与用户沟通的：

• 我们在做所有事情都是对现状的改变，我们相信与众不同的思维方式（Why）
• 我们改变现状的方式是设计优美、易用、对用户友好的产品（How）
• 而Mac是我们碰巧开发出的产品之一（What）
• 要买一台试试吗？

这样的沟通方式帮助苹果公司更好的说服消费者购买产品。而更重要的是，他们时刻践行，并让消费者认同了自己的品牌理念——今后每有一个新品上线，都会是品牌理念的产物，大家都会好奇它是如何改变现状的，而不是冒出这样一个想法：“想啥呢？一个卖电脑的也妄图做这个？”

从这个例子中，我们看到了品牌理念准确传达的重要性。回到个性化的效果上来，品牌方需要通过一系列的方式（品牌规范手册、格式要求、团队培训等）保持品牌理念传递的一致性，而不是为了个性化而个性化，把自己的信息传达/运营策略带跑偏了。

3. 精细化的维度——从用户出发

既然目标是让用户获得个性话的体验，那我们就从用户出发。通过把用户进行不同维度的分类、多维度的交叉、尽可能的细分。例如：

维度一: 用户自有属性的细分

用户自有属性指用户本身自带属性，比如性别、年龄、职业、地域、尺码等等。随着用户隐私保护越来越严格，这类信息越来越难获取。

一般获取方式我们这里暂且不提，建议尝试获取零方数据。我们都知道一方数据是企业自有的数据，包括企业在经营活动过程中产生并记录下来的所有数据，包括企业客户和潜在客户的数据。这些数据是企业收集，而非用户主动提供的。企业会根据收集得来的数据，推测客户/用户的偏好。

而零方数据是客户/用户有意主动与品牌方共享的数据。它可以包括偏好数据、购买意图、个人背景以及个人希望品牌如何识别自己。主要收集方式为弹窗或者浮窗的问卷。

既然是用户有意主动分享，那么品牌方需要思考如何激发用户的意愿，即让用户有所得。比如折扣、根据兴趣推荐、趣味性、奖品等等。比如我们服务的环保女鞋品牌VIVAIA的问卷，就生动形象地表达用户的脚型，通过专业性的问题获得用户穿鞋痛点，并推荐相应鞋款、提供优惠券。

千万不要小看问卷设计，整个过程有诸多值得各团队成员思考和琢磨的细节。我们在往期文章中已经有过一些介绍，后面会找一个时间再和大家专门分享。

维度二：用户来源细分

此维度也非常好理解，即用户从哪个平台，看到哪个广告/直播/PR稿来到独立站的。通过我们对吸引用户源头的追踪，能推导出用户对哪些素材/场景/产品/风格感兴趣，从而做进一步的精细化运营，如对应落地页的优化、对应兴趣的展示。

维度三：用户需求细分

这个分类更大程度上源于品牌方对自己产品的规划。比如：

• 产品的高、中、低端线
• 不同产品的连带率如何用
• 是耐用品还是消耗品

将用户分为例如如下这几类：

• 增强型——已有相关产品，但有更新需求
• 置换型——在必要时购买（如原产品已破损）
• 新需求——从没体验过这样的产品/这个品牌，但通过某个渠道了解到，也想试试/了解一下

针对不同的用户类型提供不同的话术/服务。比如产品的核心卖点/品牌理念有3个，对于不同需求的用户更着重地强调哪一个。

维度四：用户级别（行为）细分

这里的用户级别，指的是用户对品牌的忠诚度，分类例如：

• 新用户
• 加购过用户（再细分如近1个月内加购3次用户）
• 已购买用户
• 站内好/差评用户

4. 大规模的方向——工作落实

大规模的的方向是基于上面对于用户细分推导出来的，主要落实在日常的各项工作中。

方向一：用户分类的大规模

如上列举了用户细分的4个维度，如果仅按照每个维度有3个分类（维度一、二、四的分类远不止列举的这么多），也可以将用户交叉分为81类。如果再添加维度或者细分类别，类别只能成指数型增长。

方向二：运营策略的大规模

既然目标是实现个性化体验，那么运营团队不可能对宽脚型+FB+广告素材1+新需求+新用户、窄脚型+Google搜索+增强型+近1个月加购3次用户使用同一个运营策略。

当然，我们可以通过揣摩各个维度之间的关系，去掉不可能存在的用户分类（如新需求用户不可能是站内好评用户）。

方向三：优化和测试的大规模

几十种运营策略的大规模就对应着工作量的大规模：

• 通过数据核实每一个投放素材/直播活动/搜索词与对应的落地页（多为首页、详情页、活动页、专题页）的一致性
• 在一致性的基础上进行独立站内各种信息呈现（无论是视频、图片还是文字等）的优化
• 在团队内部出现分歧或者不确定的情况下进行A/B测试
• 在A/B测试的结果中，发现更进一步的洞察（例如颗粒度还是不够细小，同样的测试中，渠道A是实验组优胜，渠道B是控制组优胜）
• 随着时间推移，产品迭代、时事热点迸发、一年一个轮回的几个销售季、用户分层的流动、用户喜好的改变，带来更多优化空间

让我们回顾一下之前的思路。

我们从大规模精细化运营的目的出发，对用户进行了多个维度的精细化，从而推导出大规模的三个体现，最后的落脚点为可以说是没有止境的优化和测试。

在进入一个新的市场/行业的时候，团队成员有无相关从业经验会对业务进展影响非常巨大——直接拿来相关经验虽然无法保证100%成功，但是总会避免很多“踩坑”情况，在保证同样策略水平的情况下，必然会更快找到准确的路径。

然而，在策略、经验水平一致的情况下，谁能更快的迭代优化和试错，谁就更容易取得成功。这也许看起来是一个很笨的过程——本质上就是比谁踩坑更快。大力真的能出奇迹。

回到本文的引言，图灵发明了计算机以解决算力困境。同理，品牌独立站运营人员也需要一个好的工具，极大地降低工作量。

Ptengine两大功能模块Insight和Experience简单易用，但功能强大。运营人员无需技术基础，即可通过Experience进行快速的A/B测试和独立站页面编辑，制作弹窗和浮窗。

当运营人员想要进行A/B测试时，无需再给产品经理提出需求、等待技术排期、数据分析师整理才能看到测试结果。只需像修改PPT一样修改网页，通过几次简单的点击和设置，快速完成A/B测试部署：

• 在GTM-7时区，从XX月XX日开始
• 每周六、周日18:00至23:59
• 向从FB编号12345的广告来
• 到页面A的用户
• 在其离开页面A的时候
• 随机展示弹窗A或者弹窗B
• 对弹窗A和弹窗B的流量分配比为1:1
• 测试目标为用户的加入购物车的比例

在测试结束的报告呈现中，计算出弹窗A对弹窗B的总优胜率（置信度），并显示该测试中不同细分场景下的优胜率差异，引出更进一步的测试思路：

• 手机、PC或者平板
• 目标市场东部地区、中部地区和西部地
• 新访用户或回访用户等待

如上所有设置，都可以用Ptengine在几分钟之内完成，而结果只需一段时间的等待。

在出海这条竞速赛道，Ptengine是一台加速器，赋能团队在有限的时间内完成更多的优化和测试，创造更大价值。

Ptengine是Ptmind(北京铂金智慧)出品的Martech产品,通过用户分析,可视化结果呈现,与用户个性化自动互动等功能,让营销,运营,产品成为以用户数据为中心的综合一体,实现 营销自动化 需要免费试用Ptengine，
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