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實戰︰如何做好用戶增長 復盤5大策略教你科學回流
發布時間︰2019年10月09日 09:46:44

(am8訊)其實用戶增長在我本人理解就是干這兩件事,其一是用更少的錢達到同樣的量,第二則是用同樣的錢帶來更多的量。

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很多運營的同僚們最頭疼的就是流失用戶召回,市場的小伙伴呼呼的做渠道拉新,用高額的獲客成本好不容易拉進來的用戶,一旦稍有疏忽,比如用戶體驗、收益等出現問題,用戶們就會不跟平台玩了。

而運營則要找到這類已經拋棄我們的流失用戶,在成本可控的條件下,挽回流失用戶。市場部就好比在那邊喊著大爺來玩嘛,運營這邊還要跟大爺說沒事常來玩吧。

開源節流的道理大家都懂,可實際操作起來並不簡單,上有用戶要求高收益,下有領導、財務嚷嚷要降低預算,如何把錢花在刀刃上,這是門學問。

其實用戶增長在我本人理解就是干這兩件事,其一是用更少的錢達到同樣的量,第二則是用同樣的錢帶來更多的量。

今天我們就從流失用戶召回策略開始說起,流失用戶召回有很多種叫法,比如 “復活”、“喚醒”、“回流”等等,下文我們將流失用戶召回簡稱為回流。

本文通過回流策略復盤與未來展望分析,分享一下這8個月來運營回流用戶的心得,可以說是我在這段時間不斷摸索總結出來的用戶增長經驗吧。

首先采用我個人常用的反問分析法,通過四個環節來分析策略的迭代,具體的分析腦圖如下,

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分析概覽圖

1.    公司給多少預算去做回流

2.    利用這些錢我們做了哪些策略

3.    這些策略的效果如何

4.    後期如何對策略進行改進

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我們可以按照下面的公式計算出留給回流用戶的預算︰

1.回流成本=用戶貢獻成本-市場成本-運營成本

2.用戶貢獻成本=(投資額*周期/12)*生命周期成本率

3.生命周期成本率︰1年4%,2年2.5%,3年1.15%

邏輯說明︰用戶貢獻值與生命周期成本率來決定用戶在其生命周期里可能付出的總成本,減去市場首投成本與運營成本等于回流成本。

我們將1、2、3公式合並,生命周期成本率取2年,所以有以下公式︰

回流成本上限=(投資額*周期/12)*生命周期成本率-市場成本-運營成本=150元

(PS︰生命周期成本率按照2年2.5%計算)

也就是說公司可以允許在每位流失用戶身上花(CPA)150塊錢,但由于我是個比較摳門的人,所以在我的控制下,人均CPA僅為85元,也就是說未來我可以在保證回流效果的情況下,不要太小家子氣,可以適當放開手腳。

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活動甘特圖

上甘特圖列出了各個活動的投產比、使用率、上限額度與用戶平均投資(ARPU),不斷摸索、嘗試,最終使用C+D策略,為什麼選擇此策略呢,請看下圖︰

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效果圖

橫坐標為使用率(量),縱坐標為ARPU值(質),圓的直徑代表投產比

1.策略A的投產比低,而用戶ARPU(平均購買值)達到15000元,不難看出A上限金額是滿足不了用戶需求,然而上限金額1萬也會導致許多用戶只投資1萬元整(用滿紅包就走人),實際也正是如此,所以體現出A的不合理性,我們要做的是提高上限值,降低費比,增長用戶的ARPU值。

2.B是目前使用率最高的策略,其在A的基礎上提高上限額度,降低了成本,增加短期產品可使用的規則。隨之而來的是長期產品佔比低,也就是說用戶回流後購買的短期產品增多,這是我們不想看到的,因為相關研究表明長期用戶比短期用戶質量高。

3.C在B的基礎上對短期產品進行限制,只能購買長期產品,雖然使用率沒有B高,但是保證了ARPU值,核心產品佔比(長期產品購買率),降低了費比,是比較平衡的一種策略。

4.D是針對高質量用戶設置的紅包,使用率最低,但是使用的用戶質量很高。

5.C+D是我們目前選擇的策略,金額上限、核心率以及成本方方面表現的很平衡,既考慮到低質量用戶也照顧到高質量用戶。

以上是我們實行過的策略,以及策略的演變歷史,在上面我們對整體的活動進行分析,接下來要具體到用戶層面,由宏觀到微觀,深層次分析活動策略的效果。

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利用RFM模型和用戶是否核心(回流前是否購買過超過12月份產品)來分析,我將這個模型命名為C-RFM模型。

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C-RFM模型分析法

1.    核心用戶(core)

我們先來看一下核心與非核心用戶對比︰

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核心與非核心用戶對比圖

(1)回流核心用戶的ARPU值是非核心用戶的1倍,復投金額率方面略高于非核心用戶;

(2)但核心用戶的CPA與非核心相比高出30%。

總結︰購買前是否核心是判斷回流後用戶質量的主要標準。

2.    流失時長分布(Recency)

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流失時長分布圖

(1)回流時間越短越容易喚回(取自內部回流分析);

(2)CPA會在流失時常區間4月-11月內出現較高值,1-3月和12月及以上呈現出較低的CPA;

(3)費比隨著流失時間增長呈現降低趨勢;

(4)資金復投率(後續投資/回流金額)會在流失超過7月以後出現增長趨勢。

總結︰6月和12月是回流周期,流失用戶的錢無非是資金緊缺或者資金流入其他平台,當用戶的資金不再緊缺或產品資金贖回之後,實際上他就處在下一款產品購買的決策期,所以6月+和12月+就是回流周期,可在這類用戶身上加大成本或者成本傾斜,防止資金再次流入其他平台;與此同時這類用戶回流後的質量偏高,能為平台帶來更高的收益。

3.    回流前的投資頻率(Frequency)

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頻率分布圖

(1)回流前的投資頻率與回流後的質量的相關性很低;

(2)回流前頻率與回流時的CPA成正比,回流前購買次數越多的用戶其回流CPA越高;

總結︰流失前的投資頻率作為用戶回流質量的變量,其重要性很低,無明顯規律性。

4.    回流前峰值(Monetary)

(1)回流前峰值與紅包ARPU值正相關,峰值越高的用戶其回流投資也越多;

(2)資金復投率方面4萬-10萬峰值區間的用戶比較高,證明此區間段的用戶有可挖掘空間。

總結︰歷史峰值與用戶質量強相關,可以用來判斷其回流後的質量

分析的真正價值是為了解過往和展望未來,在上面對C-RFM維度進行分析,通過這些維度我們可以找到用戶的規律,更加深入了解用戶,對之後的策略迭代有很大的推動意義。

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(1)短信觸達文案AB test︰

通過觸達短信AB test及時調整最優短信,通知用戶,提升回流率,有的時候不是用戶不想回來,而是用戶沒有察覺到或者忽視了發給他的紅包,等到發現為時已晚,紅包已過期,錯過了黃金回流時間,所以如何提升觸達短信的存在感,是我們今後的課題。

(2)更改現有紅包策略︰

策略一是表面增加面值,實際降低費比,比如說滿2萬減100的紅包和滿5萬減200的紅包,看似200元更加誘人,其實在費比方面後者費比較前者降低0.1%,也就是下圖策略一的橘黃色虛線所示的縮小部分,在保證使用率和ARPU值的情況下降低費比(其實現在已經夠摳門的了,沒想到我還能更吝嗇哈哈);策略二則是真材實料的提升費比,多花錢,讓質和量都有所提升,只要在預算範圍內,未來都可以嘗試。

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(3)精準化運營模型 C-RFM

剛才從C-RFM模型角度分析完用戶畫像,那麼接下來可以建立回流價值模型,對不同用戶進行精準化營銷。可根據實際情況調整得分權重,如目前來看,變量重要性為︰

核心與否>歷史峰值>流失時長>回流前投資頻率

根據得分來給流失用戶添加價值標簽,如下圖所示,最終將用戶分等級進行精確性營銷。

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精準化C-RFM模型

(4)精準化運營模型 Logistic

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利用現有數據進行建模,可使用的模型有很多種,如決策樹等,在這里推薦使用Logistic模型來預測用戶的回流概率,根據不同概率進行精準化營銷。

我們就把今天整個回流的分析過程來捋一捋︰

(1)   首先公司給多少預算去做用戶回流

(2)   然後利用這些錢我們做了哪些策略

(3)   這些策略的效果如何

(4)   後期如何對策略進行改進

整個的分析流程就整理完了,這就是我的8個月回流策略總結,在這8個月里不斷得進行策略迭代,不斷地試錯並尋求最理想的策略,但是不管多忙碌,也要停下來分析過去並展望未來,我們要清楚的知道策略好與差的緣由,好如何能更好的,差要如何才能避免,積極得擁抱變化,不被時代所淘汰。(來源︰運營狗  文/大漁;編選︰am8)

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