2024京东消息类产品应用白皮书Ⅱ-营销短信 智能增长

京东 多·快·好·当 2024 June 营销短信智能增长 京东消息类产品应用白皮书（Ⅱ） 复盘指导：会员运营场景：智能技术 结论： 触点分析：各类人群触达中路降人群RO效果好于短信人群，但跨品类人辞以及品类人群进店率短 信效果要好于降降，后续针对于不同周期活动目的，可选择投放。 人群分析：1、ROI效果表现中同品类商品人群>跨品人群>品类人群 2、同品类商品人群进店转化均优于品类及跨品人群，品牌竞争力较好，可持续进行同品类商品载留 3、品类拉新中，用户进店转化率端低，此类产品客单较高，应多次触达，提升用户心智，促进转化， 同品类不同品牌人群分析： 达uv价RO R人BBRA8.70596517,800153,5801.10%0.17%00.06%1,49611.9 B牌B8,8049527,709204,6181.08%0.23%,0.07%1,50918.4251 BAB BAC14,262(8111142,874293,881.31%0.20%,0.08%2,40517.8219 25,8681,548 网品美育牌D9,128490.54%0.1290.09%17.4194 ABROE19,0328833,783263,7541.04%0.149)0.05%3,35010.13/2 BUF19%9000.96%%050 网品美商9 19,40018634,9703,8853,27710.7364 显牌G8,130927,540233,7701.13%0.25%0.02%1,3835.5169 购人品类 奥口A8,2148719,6803,9361.06%%610%9001,45113.6290 8,333625514,747ta2,949%9500.16%0.06%1,45110.1292 KEC8,5853311672123,8810.83%0.14%0.03%1,5007.8501 N825 风类接索 10,034777,4263,7130.77%0.06%,0.02%1,5504.5 5,221257.991St5'e R美t购21%0900.02%0.04%8920.8446 此部分由致胜万合支持！[05] 1.整理尽可能多的数据报表： 人样客单价进店平付ROILGMV ±200 154路 23,084 58,858 275:290 近15收据 35,600 黑200 901807: 156,525 65 349.75 24.2% 2.8% 42.2 8.30 19,620 36.8 194 303.39 36.7%, 4.2% 56,1 5.41 34,560 32.9 152 234.23 29.3% 3.3% 33.8 26'9 1,846 1.8 送15收账 店雄活联 338 463.09 2.2% 0.3% 5.6 82.16 71,888 2.6 314 356.39 2.5% 0.5% 47.82 36,691 2.5 互动 无互动一男 购买 275/200 111.907 20.772 284.55 1.3% 0.2% 2.6 111.58 516'6 1.2 43.270 157 276.24 1.5% 0.3% 3.0 90.74 13,470 0.9 216,054 697 909.86 80.9% 3.0% 60.6 7.64 3,187 11.9 4.012 208.60 6:12 12: 23.51 1,605 94.23 31.1 10.00 17.4 94,68 154,50G 5.8 59.84 129,531 4.9 91.98 2.5 72,072 402.63 0.3% ES 75,43 51,921 4.6 无互动女 200购买 200购3 A275/200 绿器送15 36男200 店证30天店博30天 11.11 BAB NRA MRA-A 3RR-B 行业药益人 控家间有领型男品性白 17,482920.052.5%PS11.0716,9988.1 278.35 88.5 3.1 290.75 58.89 9,707 4.7 34,150 109 313.30 3.0% 2.6 119.13 33,603 2.6 4,3631,090.751.6%0.2%10.8100.974,36310.8 6,3583,178.831.2%0.0%4.696°2695,8774.2 此部分由致胜万合支持[07] 2.挖据洞察，总结经验： 2.1基于数据差异，确定人群优先级及人群圈选逻辑 人群优先级确定：对于者客和店铺潜客进行优先鞋达；再比如，同品类商品、行业和跨品人群可以优 先鞋达IncrementalRO[>1.5的人群 人群圈选逻辑确定： 人群类别人湿辑 置15天同药决育路提案交城市等型，年的，用户线1促编器感度整店第五一年 巨购整行业速50表已购 迈7天品爽慢事得快车高改用爱需变城市等圾，年胎，用产盈别保消器感度等 业5A群 近7天单生素/扩物置加购测西文市等极，中游，用产摄别促编能感疾差洁销近一年已购差行业近60天己购 五7天剪品品牌漫累交五7天剪品牌类日买交%市等品，年款，用户吸例品请验惠度费只迈一年己购养行业近66天已购 近7天期品美日购买交减市等最，年款，用户设别足常款/5度差店销近一年已 购差行继运60天三购 2.2基于数据表现，沉淀offer匹配策略 1、对于私域老，第2件半价文案转化效果突出； 2、对于公或店铺互动潜客，2件7.5折文案综合表现量好； 3、对于拉新人群，单件价格文案进店率量高。文案策略： 城人群类型文案进店率付款转化率 两件7.5折文累0.32%1.9 第2件半价文累3.97%0.44%,3.5 0.36% 2.7 两件7.5折文器 5.92% 0.47% 2.9 第2件率价文案 5.90% 0.43% 2.0 单天价格 5.71% 0.47% 2.5 两件7.5折这需 1.35% 0.11% 1.1 第2件半价文需 1.37% 0.12% 1.1 单件的格 1.52% 0.12% 1.1 单天价3.91% 店铺 控A 这样从整体的复盘数据梳理一数据结构整理一以数据为支撑的各类人群投放优先级文案的优先 级，形成了完整的复盘运营全流程。 此部分由致胜万合支持08 03智能短信的营销场景及案例 智能短信营销场最包括但不限于品牌宣传、新品上市、活动拉新、大促引流等，下面我们通过品牌常用三大场意案例来看不同时期不同行业如何借助智能短信实现更好的营销欢果 案例1：新品上市营销场景 ■项目背景 菜高端关妆护肤品牌，恰蓬11.11大促预热期，借助大促前流量声势通过智能短信进行新品宣传 从而提高新品课光量；同时通过短信营销，有效拉新，引导用户完成下单转化，进而提升整体销售业 绩，实现下单转化效果的提升。 .营销策略■展现形式 背景人群策略文案Offer文案及素材E40BQ1058193763. 2113热 医片首观装示产品信 更，让请费者一限推 提则产品真力 ■效果数据 魅达率下单转化率付款转化率ROI实单价 开96% 0.5%+0.45%* 90%+800+ 提升115%提升33% EXAMPLE 案例2：会员日专享场景 ·项目背景 某食品饮料品牌318会员日福利放送，制定营销策略时进行人群拆分，已购忠诚会员通过文本短信 /文本咚咚触达提醒：已购未入会人群及未购未入会人群过暂能短信鞋达转化，通过不同的人群策略 及触达方式有效控制成本并收获会员数量与销量的双提升， 比部分由陆泽科技支持10 ■营销策略·展现形式 胃景人群莱路orer文案及表材 要买、会 1、适期入会未限m户P2 2、过财适联末入会客客 3、B负适15天以购末系星现，表用户选店 YESES会品日狂欢 ■效果数据 下单转化率 付惠转化牢 RO 喜单价 85%+ 4%+ 黑开471% 3%+ 提开516% 10+ 提升7% 100+ EXAMPLE 案例3：大促Bigday场景 ·项目背景 某母器品牌大促期间进行【入会专享活动+限时额满活动】赠品为电子产品等实物奖品，为了更好 的突出利益点，通过智能短信进行展示，用户可以切实了解到优需力虚，相较于文字更直观，恰逢大 促开门红，效果翻倍，转化率创新高，RO突装350+。 ■营销策略■展现形式 背景文案Ofer 大开门红 1、店铺过15天深密交至温客1.实对, 2、店错过15天比期，未周期富2.88期100元E卡 3、店健证15天务次测览、未费零宝 3.E至x元 低至让 ■效果数据一对比发送公城短信 下单转化率付转化车ROI客单价 20%+ 19%+ 350+ 600- 期升83% 提升62% 润升27% 润升22% ZERK 85%+ D3EXAMPLE 比部分由陆泽科技支持 03DataLab✁应用 ■赋能数坊短信营销链路： Datalab作为智能大脑，助力品牌辅出人群策略一→将人群策略整理成可执行✁活动计划一→在京东系站内投放平台中范地配置自动营销画布一→短信投放之后✁营销店铺数据返回到数据中心，形成数坊短信营销链路闭环： 计0304 运营视用 Ⅱ 足信营销 进店 面换发饮 Dataleb 数据智能分析 用产量 直批发放保国末特 RAE 0:5 智能计算人群T+1返回给数据中心 -Datalab基于消费者全生命周期✁Al全场景覆盖： Datalab满足消费者全生命同期✁不同场景运营需求，包含“种草期、引流期、或长期、成熟期、衰退期以及流失期”；以引流期为例，Datalab可以将人群别离为上干✁维度，别断这些人群些适合吸引进店或入会或加购✁，为每个更细化✁运营场景精准匹配人群策略； 生會期 种草期引疏期成长衰退期流失期 - 对比实验 此部分由云积天薪支持[13 04DataLab✁模流程 ·Datalab✁模流程一共分为以下6步： 学妈楼型 送代优化 样本集构造 基于代因人 提升GMV 打分第于灯分 05案例展示 ·Datalab赋能公域游达，助力某家电品牌大促增长运营具体需求： 1元格.13 10.2010.3111.311.511.10 260w150MOE PC(要机产线)，肥对店超情文案 FC(限题严),E配对点✁2格文系 ALL(严余产),B配对E✁短文累 运营日乐拉拍购买 B0附(T-2) 此部分由云积大支持[14 ■Datalab✁Al模型策略： 正负样本✁模特征复型预测打分首标 拉斯外京东 三样本：进期店铺店销下热关生，加各策能方向下打分品高别低 用售行光单特位+胜点行为特量：二分类排序，优处温for1 负样本：未到奇、美逼，提家，响人群 三样本：近期店请已限人部 高南告行大员特位+点行为特堂： 各巢能力内下打分易高别低 排序，优先湿 forp 购买负择本：店请末人群二分类型 这高分级人群 正样本：名器义/产换✁已购人群基总属生特柜+共理炎特至+近 客不润要品 FC. 健新客 免样本：店情末期人 服自费行大美特互+胎点行为特量： PCB分AN forP/1 ■人群策踏： ✁模预测优选人群率先考虑高关联✁品类人群，比如：同品类商品人群、数码人群、医疗保健人群、个人护理人群、电脑办公人群、家用电器人群、美妆护肤人群等：以上人群策蹈并集后可置盖XXX吹风机 题候好、近期消费行为、触点行为等特征，史得人群持征更加立体化，从而协助文文吹风机品牌输出更精准✁人群策略： ■项目效果： 在京东公域筛选了较匹配✁2亿人群池并用模型图选了990W投放人群，顺利完成了京东11.11期 间✁5次投放。 转化率提升显著：相较人工匾选✁人群，datalab生成✁人群，付款转化率都是最高✁。 人群重合率低：AI生成✁人群与人工能选✁人群，重合率低，绝大部分在20%以下，说明AI找到了传统画选逻辑之外✁高转化人群，见证了datalab在拉新场景下✁破圈能力。 (%10).31 新客购买点 人战敬该人群数！ 2.600.000 19.166 0.74 1.