作為社會分工的產物，代運營的本質是幫助賣家提升精細化運營的能力，滿足消費者多元化的體驗需求。而代運營團隊本身對專業能力和行業的運營經驗要求非常高，同時還要熟練掌握各類平臺及生態的玩法。JM是獵豹國際廣告業務部代運營板塊的負責人，6年多一線運營及投放的經驗讓他對各類獨立站增長的模式輕車熟路，如今，全球的流量巨頭們不斷的在改變規則和玩法，那么在代運營這個細分賽道下又該如何更新方法論呢？在進入今天的正文之前，我先拋出下面2個關鍵性的問題，帶著這兩個問題，開始輸出我的觀點！-Google投放和Facebook投放就是“競價”嗎？
社交媒體導向的用戶增長，真正能實操的邏輯是怎樣的？
當我們說"社交媒體導向的用戶增長"時，通常指的是通過在社交媒體平臺上進行推廣和宣傳，以吸引更多的用戶并促使其參與和使用特定產品或服務，從而實現用戶數量的增加。這么做的前提和目的是得先有目標受眾的用戶畫像，再根據這些畫像來圈定精準的人群。而這種用戶增長策略是利用社交媒體的廣泛用戶基礎和互動性，來擴大品牌知名度、提高用戶參與度和增加銷售。
【用戶定位】
在流程圖的頂部，這里的“用戶畫像”其實是模糊的、初步的，先放到社媒上跑，后續產生了真實的用戶數據以后再復盤出第一版真實用戶畫像。在流程圖的中部，是我們對用戶的模糊定位：例如美國25-34歲有經濟能力、客單價$100+、喜歡瑜伽、拍照、戶外運動、愛笑愛寵物的都市時尚女性；美國黑人發型師、男性、26歲左右，客單價在$300+、rapper、時尚感性的人群。在流程圖的尾部，是我們經過推導之后得出的1.0的用戶畫像。1.0的用戶畫像是廣告系列標簽模糊的用戶，這個人群跟真實下單的用戶畫像是有一些定義上的區別。我們繼續往下走：
【用戶分析】
通過社媒粉絲互動（帖子互動、網站停留時長等）和廣告轉化的數據（訂單數、棄單數、復購數等），進一步分析得出初步的用戶畫像。【用戶運營】
在新用戶層面，通過在INS平臺進行贈品活動、買滿送或者包郵等策略來吸引和獲得新客戶；緊接著需要激勵這些用戶來購買更多的商品，具體體現在數字上是點擊率、加購率等，也就是提高他們的客單價和連帶的銷售系數。這里需要注意的是：轉化率和加購率的提升，不能只依賴一種廣告渠道，是通過不斷優化廣告渠道、再營銷和優化用戶質量來實現的。流程圖中有一步是“網站用戶劃分再營銷”，是說將網站用戶劃分為不同的群體，并根據他們的特點和需求進行個性化的再營銷活動，這一步也是為提升轉化率和復購率做的準備。通過以上動作，我們就可以逐步建立起真實的用戶畫像。在此過程中，必然會經歷幾個階段，我先拆解來給大家解析一下：
第一階段：跳出率高、平均瀏覽頁面數量少、加購率低如果出現以上問題，一般你的網站會對應存在產品類目少、沒有活動頁面、產品圖少、描述少、條款少、網站信息少等問題。那么該如何應對呢？我們要做的，就是提升產品的連帶系數，進而提升客單價。階段二：需要提高客單價、訂單連帶系數階段三：需要提高轉化率階段四：需要提高復購率
我為什么把谷歌推廣，看成是“可控的用戶運營”？
獨立站的賣家都要在Google上做點事情，Google推廣成敗取決的幾點重要因素：廣告、網站、購買，對應的分別是廣告行為、用戶行為和產品本身。如下圖：廣告投放就是一個不斷試錯的過程，把好的數據提煉出來并加以利用，過程中要盡量降低多維度因素的影響。其中，落地頁的質量和流量的質量是最重要的兩個變量。落地頁的質量：持續出單、轉化維持，通過確定產品數據模型來設置產品漏斗，選擇潛力品、爆品，從而組合產品落地頁。流量的質量：通過投放智能廣告學習來引進優質的廣告流量，盡量單維度做推廣，通過調整預算、升降出價和優化置頂產品，使廣告系列累加100+轉化次數。兩者的關聯核心是廣告系列的轉化率和產品的轉化率。放在服裝行業里，GDN（谷歌展示廣告）就是持續提煉出可以放大的單廣告系列。（如下圖）
整合營銷是“拆分”和“重組”的結果
通過精辟的廣告文案、廣告語、視頻圖片內容以迅速捕捉受眾眼球及核心信息為導向。通過視頻渠道TikTok Youtube等渠道KOL、KOC。迅速展示實際使用場景及產品優勢。內容放大及專注產品/活動核心賣點/信息。FB、Shopping&Search RTB、CRITEO、EDM。搜索引擎覆蓋品牌搜索詞，展示活動相關文案信息。配合社媒，展示產品活動、促銷內容，專注促銷/銷售/具體活動行動。拆分渠道、階段層次，重新組合和拆分階段目標，每一層都是對用戶數據的運營。以假發產品為例通過在社交媒體渠道Facebook上以低預算、高頻率的上新來獲得更多的新用戶和粉絲；再根據假發的類型，上傳商品系列目錄，可以選擇定位未與你互動過的廣泛受眾，也可以選擇向可能對假發產品或相似產品感興趣的消費者投放廣告，也就是我們常說的DABA（DynamicAds for Broad Audience）擴大受眾動態廣告，向潛在客戶展示相關商品，即使他們沒有訪問過你的網站和應用。這里我會推薦大家來用ASC（Advantage+Shopping Campaign）廣告，它是Meta近期推出的端到端的自動化解決方案，可以結合機器學習模型來幫助更多電商廣告主提升投放效率和廣告表現。優化師們需要做的，就是設置廣告組名稱-設置國家/地區-預算-排期-歸因-廣告素材。經過大量的投放測試以后我們會發現，DABA+ASC結合可以實現大于1+1>2的效果，特別合適假發類目。
