随着我国居民的物质生活水平提高，户外运动健身受到的关注度与需求度日益升温。根据全民健身大数据平台显示，截至2022年底，经常参加体育运动的人口占比已经接近38%，其中全国户外运动参与人数已超过4.5亿人，其中登山、徒步、自行车、滑雪、露营等发展迅速，深受年轻人群青睐。

当前，我国户外运动产业尚处于发展初期，市场潜力有待释放。作为与欧美有较大差距的国内户外运动鞋服行业，在过去两年增速较高，但渗透率依然持续偏低，这也意味着其拥有巨大的长大空间。与此同时，我国户外运动用品行业在产业范围、品牌打造、营销运营、用户培育等方面与国外仍存在一定差距。

新消费者不断加入，消费深度不断提升，都使得国内整个休闲户外市场有了全新的方向和目标。本文结合Convertlab服务的一老牌国际户外品牌客户精细化运营经验，从营销运营、用户培育方面，介绍如何通过数据洞察、运用用户购买旅程、RFM模型等数据赋能方式，理解业务并带来价值。

一、品牌境遇的数据思考：为什么「理解业务」更重要

由于国内线上业务的特殊性，国际品牌进入国内后往往会先找个代运营公司试水，这样可以借助外部力量快速开展业务，降低自建团队的投入成本。作为全球领先的户外品牌，鞋靴是该品牌常年畅销的核心产品，产品坚固耐用、功能性强，活泼、粗犷、结实的特点在全球也有很高的产品美誉度。

该品牌的线上运营主要在天猫（线上最大渠道）、京东和唯品会，近年也入驻了抖音，线上和线下渠道分开运营。该品牌已经意识到了这种较为传统的运营思路和方式产生的弊端，它不仅降低了品牌的价值，也透支了品牌的未来，大促折扣的比拼也会对线下业务形成冲击。相比代运营的短期签约式服务（更专注GMV等短期指标），该品牌更着眼于品牌建设等长期目标。因此，品牌希望对现有线上运营模式进行分析评估，通过数据洞察找到适合其品牌特征的线上运营模式。通过对用户细分，找到各类产品适合的消费者和消费场景，而不是简单地用价格逻辑去完成销售指标。

基于此，品牌与Convertlab改变了线上运营思路，将「数据洞察赋能业务决策」确定为最终的目标，并开展重点工作：

1、用户数据分析：制定针对新客的拉新策略和老客的复购策略。

2、商品分析：利用营销云工具，洞察商品之间的关系以及人货匹配关系；以此作为商品关联推荐、提升客单价的重要洞察依据；利用商品价格分析，找到核心商品的销量与价格变化关系，为折扣优惠提供依据参考。

3、流量分析：利用历史数据，共创公域和私域的流量投放策略。

4、营销策略：依据“人、货、场”洞察策略，制定人群策略计划。实现预售投放期、预热期、活动期、返场期的各波段人群包策略及对应的产品策略建议输出。

二、三方面用户数据洞察：全面理解私域用户的喜好

历史客户数据、用户购买旅程分析，品牌新客收入较高，其爆款鞋靴产品市场占有率很高，但是产品的复购比例很低，这就是以往该品牌更注重拉新的依据。但用户复购是零售行业业绩增长的密码，该品牌以往并不关注老客复购以及私域流量的价值。拉新的成本是老客复购的1.8倍，以较低的成本投入老客复购可能会有不错的收益。

新阶段品牌制定老客激活策略，把老客复购作为一个突破点，试图找到老客转化的方向和路径，业绩增长就有可能。洞察发现，首单购买爆款鞋靴产品的用户复购意愿的确不高；但首单没有购买爆款鞋靴产品的用户，这些用户复购意愿明显强于首单购买爆款鞋靴产品的用户，这部分人群就是重点要转化的对象，从而制定对应的运营策略。

例如：分析用户购买旅程，我们也许会发现这些首单没有购买爆款鞋靴的用户，对于复购概率高的产品包含长裤、轻型夹克。结合历史销售和季节因素，可以给该类用户推荐的产品是T恤/polo、长裤、轻薄夹克等相关产品，而不是通过全用户洞察，将购买占比也很高鞋靴产品推荐给这类消费者，经过用户购买旅程分析就可以把曝光资源让给其他品类，从而提高精准度。历史销售数据分析过后，品牌的新客有超过50%的人购买爆品鞋靴，但在年中大促的时候，这个产品并不合适当季。经过进一步分析，这类爆款囤积的消费者大都是慕名而来的，产品折扣幅度大，并不会大幅提高销售量，反而会影响整体利润。有了这样的数据支持，品牌方可以制定其他的运营思路，将Polo衫和T恤作为当季的引流款，并突出性价比。

另外，营销自动化工具进行预售的A/B测试，品牌会发现polo衫和T恤在某个幅度的优惠券投放之后，能够获得最高的GMV。根据这类洞察，可以利用历史的销售数据分析，辅助店铺的优惠券优惠幅度策略的精细化运营。

三、RFM分析模型的精细化运营：辅助人群分类获得超额GMV

RFM模型是零售行业经典的用户分析工具。RFM是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。这个是很多零售品牌在标签系统制定过程中，最重要的标签分类的依据之一。消费者在企业不同的品类里面的最近一次购买天数、总的消费订单数和总体的购买金额，能够完全客观真实地反映出消费者到底喜欢品牌什么产品，在不同品类的忠诚度或者购买力是怎么样的。

在该户外品牌的不同品类的RFM分析实践中，品牌会根据具体活动统计相关会员所有的订单，单个会员在某一个品类的RFM的分布值，也就是一个客户最近一次购买的时间，总体的购买订单数和总体的购买记录。或者通过更抽象的总结方式，统计近期的RFM，比如说最近30天、最近60天在鞋靴品类下的购买次数和金额等等，直观的、方便简单或者是轻易的去获取数据洞察。根据经验，运营人员会在报表中发现，在某个确定的近期购买的周期内，累计销售的一定价格和次数下，消费者会分为不同的人群。有了这样的数据报表，运营人员可以通过图表的分析，找到策略的拐点且可以将客户人群分类。

通过这样的方式，该户外品牌根据购买时间（活跃度）、价格、次数3个因素，把用户分成8个不同类型。在类似年中大促活动中，对定义为「高净值」人群定制了一场活动，进行了一次触达，发放的高门槛的优惠券+满额赠品。由于运营策略针对性强，活动取得了超出预期的销售效果。

四、商品关联分析：拓展用户购买和使用的深度

在该品牌客户的案例实践中，通过智能化的产品交叉销售的引导，大幅度提升品牌商品销售和产品复购率，形成客户忠诚的体验也是该案例中精细化运营的另一个重点，依据营销自动化平台的后台数据，进行各种产品的关联性分析，在消费者购买时进行关联性产品的推荐，拓展消费着在特定品类购买和使用的深度。在实际运营过程中，依据历史数据洞察Convertlab给出了两点建议：

1、对于某爆款产品，该产品销量大但是连带率低，根据不同人群提供针对性的优惠策略，通过给出不同福利折扣的方式销售，并建议不执行连带交叉销售。

2、对于销量大并且连带率高的产品，例如对于不同品牌客户，这个产品可能是运动polo或者长裤，根据历史数据分析，尽管这类商品销量不很大，却是一个客户常搭配购买品类。我们建议这围绕特定品类做组合销售推荐，也可以通过促销的方式，买一赠一或者第二件8折的方式。

根据历史销售数据和消费者洞察，通过Convertlab一体化营销云，在大促前期，「备最合适的货，在最正确的时机，给最正确的人，推荐最合适的商品」。

该品牌的业绩比同期获得了提升，不仅完成了销售指标的150%，转化率也比同期上升了90%，老客复购金额也提升了130%。不仅如此，品牌各方面的指标都有提升，用户客单价、平均折扣都得到了优化。这些案例实践成果，说明基于数据洞察的结论辅助营销运营策略制定的可靠性，精细化运营可以帮助企业带来增长。

通过大型活动，巨量数据的洞察支持，发现爆品并没有必要给予很大折扣，而把折扣放在引流款却取得了很好的效果，使得整体的折扣率和毛利率都得到了提升。通过对人群的细分、对产品的细分，该品牌的数字化营销团队圈出了首单没有购买爆品鞋靴的用户进行了针对性营销，这成为了项目成功的关键。

该品牌的客户案例，不同于其他案例中我们一直强调标签制定、会员分群、全生命周期管理的重要性，当然这也很重要。但这个案例，更聚焦数据洞察辅助数字化策略制定和优化，是数据提升价值的另外一个重要的方面。这个案例中的分析方法和应用模型并不深奥和复杂，但是却取得了很好的效果，非常值得企业参考和借鉴。

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