“口碑”和ROI

0、前言

去年写过一篇“传统的roi优化的投放方式是否需要颠覆？”，主要讨论的是一个roi越优化越‘货架化’的悖论：

传统的三件套效果营销（ppc/seo/branding），如果由平台比价方进行，由于面向消费者的层级更高，更节省时间，所以会比其中每个参与者独立投放，都有更高的ppc/seo/branding业绩roi表现。

因而会出现一个悖论：如果不从宏观看，单从微观看的话，每个参与者如果选择投钱给比价meta，永远比自己做ppc/seo/branding要效率高。但是站在更高层面，这会导致对引流前端的依赖性，即所谓的后端货架化（有一段时间淘宝就快变成货架了，所以玩命做达人和社区），这时候你会发现引流端开始漫天要价了。其实这个命题也完全可以变成，为什么单体酒店投放给OTA就算再贵，也比自己投ppc/做seo/曝品牌要roi高，所以就算20%也要付给OTA，而且这条路会在宏观上越走越黑，这个角度有心情再写，先回主题。

去年文章写的破局是两点，第一是用app的前端功能优势来留客，第二是用供应端的后端创新来让自己变成独一份的货架，本文针对第一点的前端产品话题略做一些扩展，也顺便回顾一下两篇随笔之间的工作思考。

1、战略层面：摒弃理想主义和浪漫主义

首先我们设想一下，如果你要开一个美容院，请来一个项目负责人，这个人完全不懂美容，排除掉这个人是领导或金主的亲戚这种因素，正常情况你都会觉得不可思议 --然而这一切在各行各业电商app团队里不断发生。

很多app的产品主导者，本身对于售卖的东西并不理解，而是同业有过app成功经验，这就造成很大的问题是，有许多产品和服务都有天生的缺陷，如果仅仅站在用户角度看，这些问题都是体验优化点，然而脱离行业，时间和财务成本评估就容易失控。

我曾工作过的单位，有位物流副总发起了一个体验改善项目，用户从付费退换货一次，升级到免费退换货两次，完全压过竞争对手。从我目前的角度来看，这个项目的立意完全是亚马逊的国际思路，但是财务评估太草率了，由于主导者行业经验的缺陷，而且没有充分和具备传统经验的运营、供应和财务组沟通，出现巨大亏损，进而间接导致项目崩盘。

因此app的功能优势，首先需要落地的行业经验和严苛的财务考核，相比来说，app刷榜经验品牌推广经验之类的，有大量乙方的，不是核心竞争力。（另一个方向，用金融手段来缓解难以财务考核的困境，把风险推给消费者，这确实是可行的，但是我个人秉承知识不是用来做恶和收智商税的原则，因此从道德上拒绝讨论这种模式。）

2、战术层面：根据禀赋资源来选择

我所能看到的app主打战术，前期资源优势无外乎三种：技术、财务、财务+技术。我们还是以退换举例，这类服务各行各业的电商都涉及。

如果传统来说，用户习惯于去门店退换，那么从无到有的网上自助化，就是技术优势，这需要建立地面团队去一个个帮助技术不行的商户实现互联网化。这是初期才有的红利阶段，也是很短暂的吊丝可以逆袭的阶段。

如果互联网化已经进行了一段时间，商户已经知道怎么玩了，用户也有一定预期。你还是要抢份额，决定用超出常规的服务流程，比如二次退换，来用财务亏损来换用户体验和口碑，就需要考评到底有多大的口碑效果，和tradeoff的亏损金额。

同样预算情况下，不同的财务水平，效果可以相差百倍，例如说一个总部在中国，一个是外企的中国分公司，这时候财务推演和决策就足以杀死外企的团队。

因此第二点，app的独特的功能优势，需要有明晰的环境认知和坚决贯彻的打法：是要帮商户互联网化，就一口气铺到底；是要亏钱买口碑，就必须奔着摸索出一套量化投入和口碑的方法去执行。

你可能会说，这有啥好摸索的呢，行业数据量化案例满世界都是啊？

3、传统的数据量化不足以做“口碑”

传统的营销三件套，roi非常容易计算，一个所谓的数字营销专家，很可能只是做了好几年，手上黑名单比较多，不容易被刷流量而已（就这一点roi就能提高好几倍，值回工资）。而传统营销优化的下一步，是传统的产品优化，讲究的是将尽可能多的用户，推到最后一步完成交易。

简单来说，上一代的电商数据分析，就分为两步，第一步是把客人拉过来，进入到转化漏斗的入口，这里都是如何花钱和如何效果优化、如何反作弊；第二步是详细分析转化漏斗的每个环节，看看有无瑕疵和优化点，将转化效果从比如1%提高到2%。如果还有第三步的话，就是利用第二步的优化反哺第一步，让第一步烧更多的钱，同时做好风控（特别是在中国）。

个人觉得，这种玩法已经完全泯然众人，完全过时了。现在无论鸡汤文还是什么论坛讲座，都在呼吁，如何让用户发自内心地和周围的人推荐这个产品，是产品和服务是否成功的唯一关键。抬头看看上面，营销roi，漏斗转化率，都没有提到口碑推荐，口碑推荐总是作为一个概念，而不是一个操作指标。

你可能会说，nps是衡量标准，这是正确的，但是nps无法告诉你，你现在应该做什么，来创造一种用户推荐你的理由。我和很多朋友聊过，如果nps打1分的人是讨厌你的产品，而打10分的人是热爱你的产品，那么你会优先分析处理哪组人的建议和要求呢？是1分，还是10分？

请先不假思索的回答，是不是要赶紧补好1分用户不满意的地方？再想一下？

4、如何量化口碑和ROI

上一段回答1分的同学，是非常忠厚可靠的运营思路，我们做出一个产品，逐步迭代优化，减少缺点，然后通过花钱买流量来慢慢推广出去，这是一个听起来非常完美的故事。

然而站在本篇讨论营销ROI的场景之下，同样值得研究的是10分用户提出的诉求和提出诉求的“场景”，因为10分用户是“会推荐你的人”。

大部分成功的产品，其创作者是不知道他为什么成功的，因为人生没有ab测试，你看不见另一个分支，可能要若干年后的历史学者才能给出一个比较公允的评判：有些是真正的高瞻远瞩，策略正确；有些是运气好打中了大势，其实初衷并非如此。根据我们中学历史知识，后者远远多于前者。

为了能不完全依赖后世的历史学者（而且人家也未必有心情研究你），我们需要通过研究10分推荐人群，来认清自我。

这是一个极难量化的工作，我们经常在网上看到鸡汤文，说某个社交网站发现，留存用户关注达人数量远远超过流失用户，而且根据文科生都不明白也懒得和他们解释的大数据技术深挖发现，转折点在5个关注，因此新用户会被系统默认关注5个达人（写出来都觉得很不真实，但是有无数网站app在这样做）。

这种完全抓住了方向，但是执行起来却侮辱智商的现象，表明互联网行业的实践永远是领先于理论的，这些踩坑的人死完以后，会有学者、或者从第一线下岗养老的投资者去汇总和做理论的提升。在理论完善之前，任何的大数据都是毫无意义的，因为他就像精确制导导弹，没有设目标，就让发射员打出去了。

5、后记

上一段的小标题，很遗憾我现在也不知道如何量化，因为我也还在做nps1分的需求，因此篇首链接的去年的文章，我现在看起来并不觉得自己当时特别sb（还是有一点点的），不难求得，说明最近的进步变慢变少了，希望再下一篇能有新鲜有趣的经历，可以聊一下具体的实验和计算方法。

因为是随笔，可读性和体验琢磨较少，谢谢能阅读到这里的朋友。