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我的运营方法论-如何搭建用户留存体系

时间:2020-01-18 18:34:25来源:运营推广作者:seo实验室小编阅读:356次「手机版」
 

引子:产品价值=用户规模*用户价值


引子:用户规模一直都是衡量产品价值的重要因素,在产品从0-1,从1-100的整个周期用户增长始终占据成本投入的很大比例,电商类、O2O、社交类等几乎所有产品的发展都无法避开“增长”二字。

一个通用的用户增长模型:

由新增、留存、回流三部分构成,事实上,在用户首次登录产品的那一刻,留存的工作就开始了,用户体验到的每一步产品流程、看到的每一个运营广告、收到的每一条消息推送等,每一个节点都决定了对下一步的转化。这里所指的“留存”包含AARRR中的后4个字母,即Activation(活跃)、Retention(留存)、Referral(转化)、Revenue(传播)。

流量红利消失,互联网寒冬下,大家都在谈开源节流,但我认为系统性的用户留存是每一个运营人应该耐心思考的问题。

这里我们不谈growth hacking,只谈如何做好用户留存,那么应该怎么做?本文参考了运营大佬刀姐doris的方法论,与自己的经历相结合,将用户留存的工作划分为3部分,新用户留存、老用户留存、留存策略边界的探索。


新用户留存,重在优化体验,快速让用户感受到产品核心价值。

我们常常会给用户设定一条体验路线,但其实用户根本没有那么走,如果没有能够在第一时间将产品价值匹配上用户需求,那么很有可能用户会流失掉,因此做好新用户的行为引导是保证用户留存的前提,也是一个产品开展大规模市场投入的前提。

如何做好新用户引导?我们分三步走,如下图

1.第一步:绘制新用户体验地图,即根据用户角色,以时间线为轴,罗列用户在产品体验中的关键节点和感受(注:如果产品功能比较复杂,可设置多条体验路径)

2.第二步:回归现实,将现实中的用户使用产品路径与用户体验地图进行对比

3.第三步:对比预期与现实差异,现实的转化率是否符合产品预期或者运营目标?我们将可能出现的结果差异分为两类:

3.1:用户完整体验了核心功能

3.2:用户未完整体验核心功能,通常有2种情况:

a. 用户进入首页后,未体验任何功能直接跳出了

b. 用户体验核心功能的流程中断

针对a情况,我会首先分析用户来源,判断新增用户质量,有些用户并非是我们的目标用户,无论采取怎样的运营都难以产生留存,这类用户我们不必花费精力,但是要做拉新渠道的策略优化;

然后分析是否是产品价值教育或者是新用户引导没有做好。对于产品价值的教育,在拉新投放的时候就开始了,投放的内容是否精准命中用户痛点?是否表达了产品价值?是否满足了用户预期?

对于新用户体验路径的引导,则有多种实现形式。可以通过蒙版进行步步引导,也可以建立任务体系设置新手任务,完成给予一定奖励,也可以通过新手礼包发放礼品,当然礼品的使用最好是回到产品核心价值上。

在选择引导形式的同时,我们也要站在用户角度,考虑到用户对引导路径的完成率,建议设定进度条给用户预期。

针对b情况,我会根据漏斗模型做用户行为路径转化分析,对行为中断的上一步做重点研究。这里的用户经过产品价值的教育和新用户引导已经将心理预期与产品进行过匹配,如果未完成核心路径跳出,可能是某个环节与预期不符合。

通常原因在于新用户在首次体验核心功能时受到了其他因素的干扰,这里的因素可能是某个阶段性的运营活动,可能是一些常规的运营手段如老带新、分裂红包等。

解决这个问题,我们需要做一个基本的用户分层,将用户分层新用户和老用户,针对平台新用户最高优先级的触达应该是做产品核心价值的路径体验,运营活动应该根据用户分层进行灰度投放。

对比预期和现实的差异分析,我们会对用户行为、诉求有更深的认识,在产品和运营策略的优化上要基于业务场景开展。除此之外,还要对一些关键动作进行AB测试,不断尝试和持续优化。


老用户的留存,重在精细化运营,即精细化的运营策略和精细化的数据监控。

每个用户对产品需求的内容和深度都不同,如何区分用户对产品的诉求?如何判断和挖掘用户对产品的价值?如何提高高价值用户占比和减少潜力用户占比?

用户分群是我们做精细的运营的基础,由上而下可细分为9个步骤,如下图:

1.明确运营目标,我们分层运营希望达到什么样的效果,提升MAU?提升GMV?运营目标直接决定分群的维度。

2.根据目标罗列分区因子,运营目标具有多样性的,为覆盖多种目标,我们从广义上进行总结后分为4类:

2.1基础属性因子–性别、年轻、地区、职业、收入、设备型号等

2.2需求属性因子–用户想要从产品上获得什么

2.3行为属性因子–用户的活跃度、产品体验的广度和深度、完成关键行为的次数等

2.4价值属性因子–用户需求被满足的进度即到成交环节所处的漏斗转化进度

–>>2.1与2.2结合即可制作用户画像

–>>2.3与2.4结合即可制作用户生命周期

3.找到属性因子的对应指标,并进行指标拆解。下图为某活动指标可供参考:因涉及公司业务故对二级指标打码

4.组合因子确定用户分群,以RFM分层为例,我们需要找到价值属性因子的3个指标:R(Recency)最近一个消费时间、F(Frequency)周期内消费次数、M (Monetary)周期内的消费金额;以用户类型分层为例,如果是出行类产品,我们可以根据用户浏览内容和次数来划分用户是刚需高频类、品质低频类等

5.提取数据制作人群分布,根据数据分布情况确定指标的阙值。以用户活跃度指标为例,我们可能将用户分为高活(月活跃密度≥60%)、中活(月活跃密度≥20%),低活(月活跃密度>0)、沉默(活跃流失30-90天)、流失(活跃流失>90天)

6.制定不同分群的用户运营策略,这里的逻辑与新用户核心功能体验路径有些相似,

即:找盲区 – > 找原因 – > 定策略

首先,对比不同周期内用户分群的数量分布,找到与预期不符的运营盲区。以某物流车货匹配平台为例,我发现近期流失的司机用户数量大于预期,于是我们按照地区进行细分,发现流失的主要来源是华南地区用户,我们再通过分析流失用户流失前的行为发现,用户使用平台的目的主要是来寻找短途货源,但近期平台短途货源数量减少导致无法满足用户需求,因此导致了流失。

分析原因后,采取对策。针对这个情况,我们采取了3个对策:

1.针对短途货源数量减少,我们打造了一个短途货源体验月活动,提取经常发布短途货源的货主名单,通过奖励刺激货主发布更多匹配的短途货源,为保证货源质量采取了一些有效货源的条件判定;同时引导线下团队在此期间加强对短途货主的新开力度;

2.针对已流失和即将流失的的司机,进行了以提高活跃度为目的登录有奖活动,因为用户只能有先登录才能发现短途货源变多了;

3.为使回归司机感受到短途货源数量的提升,我们进行了基于LBS的自动化短途货源消息的推送(push+短信),用户每到一个城市们都会告诉司机:“某地–某地有XX条货源,需要多少米的车,量大价优,速来电咨询”。

在以上3个策略的执行中,除分别从货主和司机两个维度采取动作外,还要制定活动触达时机与力度的优先级,以达到成本支出的最高性价比。

7.运营策略的如期落地。在策略的执行中,建议按照顶层逻辑做指标拆解,明确优先级,建立执行节奏、明确每一个细分事项的时间、责任人,参考下图:

8.分群后的数据监控。针对分群用户的数据监控,横向上看全量用户中每个分群的数量/占比,例如3月和4月高价值用户对全量的占比;纵向上看不同分群用户的流转情况,例如3月的高价值用户在4月份有多少流向了非高价值用户。

9.跟踪效果,不断迭代。在新的运营策略上线后,我们要持续监控核心指标的变化、用户群的转化和留存,不断验证调整策略的有效性。

拓展更多的运营策略,在完成用户留存基础工作的同时,我们也要思考当前业务场景下如果去拓展其他运营策略。

只要深入到业务场景,我们才能一步步深入理解用户需求的变化,才能理解用户行为背后深层次的原因。

关于其他留存策略的拓展,基本可以分成两种:

1.满足用户深层次的需求,即核心业务 – > 拓展业务 – > 外延业务。以某司机找货平台为例,先是满足司机找货的核心业务需求,以为为突破口实现用户留存,在平台流量到一定规模后逐步开展司机加油、ETC卡、贷款等拓展业务,再逐步开展查违章、驾照升级、年检等业务。

2.增加用户的流失成本,即增加用户在平台的沉淀(关系链、资金、荣誉感等)

以成长(会员)体系为例,对平台而言能够提升用户粘性、驱动用户自我成长;对用户而言能够伴随等级的提升或得相应的权益,增加流失成本。有打算写一篇关于搭建用户成长体系的文章,希望自己不要偷懒,哈哈。

总结:一万人眼中就有一万个拉姆勒特,一百个产品就有一百个运营策略,适合自己的才是最好的。而我们就是要从看花眼的方法论中不断辨别,不断测试优化找到最适合自己的方法。

原文作者:盛夏的绿豆汤

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