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用戶生命周期,只分引入期、成長期等五個維度就夠了嗎?

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有很多同學留言想看用戶生命周期的分析,今天它來了。用戶生命周期管理,是系統化運營和拍腦袋運營的重要區別。不做系統化設計,就會淪陷為無腦燒錢的傻大粗。然而用戶生命周期到底要怎么管,網上很少有詳細的討論。

用戶生命周期分析的常見錯誤

網上流傳的用戶生命周期只有一張語焉不詳的圖(類似下圖)。

用戶生命周期,從運營到數據的最全攻略在這里

這張圖有極大的迷惑性,會讓新人們誤以為:

  • 所有的業務的用戶,都有五個階段。
  • 所有的用戶,都會從出生到衰退走完全程。
  • 只要我算出來時間,到點發券用戶就會繼續留。

本質問題,是忽視業務特點,一鍋燉,導致很多新人一門心思糾結:到底留存多久算一個“完整”的周期。最后做出來的東西看似合理,卻沒法落地。實際上,用戶生命周期和具體業務類型有很大關系。想要認真討論,就得具體結合業務討論。根據業務特性的不同,用戶生命周期有兩種基礎類型,我們一個個詳細看。

快消品類的用戶生命周期

所謂快消品類,指:高頻次、低金額、用戶挑選周期短的商品;日用、零食、游戲、O2O服務、娛樂視頻/音頻內容等等。此類產品多是廉價生活剛需,用戶天然的會頻繁購買。但是,提供這些產品的平臺非常多,產品迭代速度快。

用戶總是喜新厭舊的,對單一平臺、單一品類、單一系列的忠誠度,非常有限。因此,就形成了所謂初入期,成長期,成熟期,這也是大家在網上最常見的那張圖的起源。

需注意,不是所有用戶都能走完整個生命周期。大量用戶會因為內外部影響,在初入期或成長期流失,常見的情況如:

  • 初入期-業務范疇限制:平臺提供的產品/服務有特定種類,只能吸引特定用戶。
  • 初入期-新人引導影響:用戶適應平臺,上手需要時間。新人保留做的不好,用戶還沒有體驗到核心服務就已經流失。
  • 成長期-內部不良事件:出了運營事故、產品BUG、設計缺陷,導致用戶流失。
  • 成長期-外部競品事件:競品做了促銷、拉新活動、爆款,把我們的用戶搞跑了。
  • 成長期-用戶需求滿足:沒有那么核心的用戶,已經滿足了需求,需要額外消費。

因此表現出的效果,不是一個用戶走完整個周期,而是一批用戶在進入后(注冊行為、首次接觸),表現出留存、流失分化不斷分化的狀態(效果如下圖所示):

  • 核心用戶:沉淀下來,消費幾乎所有產品,保持長時間活躍,進入成熟期。
  • 輕度用戶:消費到一定頻次后停滯,但重新迭代業務可以將部分人激活。
  • 邊緣用戶:逐步流失,特別在引入期、成長期大量流失,并且不會響應喚醒。

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需要特別強調的是,在引入期的流失,不見得是因為用戶沒有需求,很有可能是我們沒有做好新人引導。特別是互聯網應用。用戶下載、安裝、開打的第一分鐘,很可能因為各種稀奇古怪的錯誤、繁瑣的新手教程、不清晰的操作指引而流失。因此在引入期的用戶體驗改善,往往是盡可能優化。至少讓用戶體驗到核心賣點,才能判斷是否是核心用戶。

反之,用戶體驗到核心賣點以后產生的流失,不一定需要100%挽回。很有可能他的需求已滿足,或者他根本不是我們的核心用戶。盲目的拉動所有用戶群體的消費,會浪費大量費用,且因為派太多優惠券,而養出一幫無利不至的羊毛客。

這種從注冊開始,T+1,T+2,T+3……看數據的方式,常見的有三種計算方法。

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需注意的是,無論用哪種方法,得到的生命周期數值,都是更適合用來評估新用戶質量的。比如計算完用戶生命周期,順便計算用戶生命周期價值(life time value),在獲取新用戶的時候就更容易測算渠道ROI,提升投放質量。

但想做全局運營的話,這么看有缺陷,因為快消品類天生受促銷活動、新消費主張、營銷話題影響。輕度用戶被喚醒、回流的情況很常見,使得用戶生命周期不是規則的初入到流失,而是經常出現波動。如果陷在每一個人的波動細節里,整體規劃就沒法做了。

我們做全局規劃的時候,而是關注整體用戶結構。當很多期用戶重疊的時候,會形成一個處于引入期、成長期、成熟期用戶構成的用戶結構。我們要保證的,是整個用戶結構能支撐的起當前的經營目標,并且在不斷的優化下持續向好發展(如下圖所示)。

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需要注意的是:用戶結構是與發展階段相匹配的,并非每個層級都要做大。一般來說,新上線的業務重點擺在做大新用戶群體,關注的是用戶數,新人留存率,目標是讓盡可能多的用戶渡過初入期。追求營收的業務,會關注用戶成長,挖掘成長期用戶潛力,把他們推到核心用戶,即使產生流失也沒那么在意。如果每個階段的用戶都關注,就會分散力量,很難達成效果。

小結下,做快消品類的用戶生命周期管理,本質上有2點要求:

  • 對新用戶:做好引導,盡快進入成長期。
  • 對全體用戶:維持合理的用戶結構,改善重點關注群體。

根據這倆目標,就衍生出了快消品類生命周期分析的四大議題:

  • 新人留存分析:從注冊開始T+N看數據,分析轉化漏斗,關注新人體驗到核心賣點后留存率。
  • 用戶路徑分析:從注冊開始T+N看數據,關注用戶成長路徑,關注是否有足夠多的用戶進入成長期、成熟期,消除路徑障礙。
  • 用戶結構分析:按自然日期統計數據,跟蹤用戶結構變化,根據經營目標,制定用戶結構當前目標。
  • 事件效果分析:按自然日期統計數據,關注對用戶結構有影響的內外部、正反面事件,分析市場影響,關注用戶結構走勢。

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如果全部展開寫,內容很龐大,這里簡單列出每一類分析的方法和思路,有機會我們詳細分享。

大件商品的用戶生命周期

大件商品:這一類,往往是產品金額高,消費頻次低,用戶選擇周期很長。比如房子、汽車、婚慶、出國游、家居、裝修、消費型貸款等等。這些產品消費頻次極低,不太可能出現復購。如果套用RFM模型,那大部分用戶R=0或者在5-10年以上,F=1。這時,無腦套RFM,會出很多奇怪數據。

如果無腦套用快消品的思路來運營,就會各種搞笑:

  • 買2臺奧迪送一輛大眾;
  • 裝修用戶,贈免費拆家,拆了再裝;
  • 結婚3年送小三,你就能離了再結一次。

因為單品價值高,所以用戶選擇周期變長,在一錘定音之前,會做大量的對比。因此用戶生命周期是前置了的。從他動了心思開始,到最終下單結束。就像一個沙漏在做倒計時(如下圖所示)

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每一類大件商品都有一個倒計時范圍。因為一般大件商品都和結婚、生孩子、孩子上學、出國這種大事有關,不會無限制拖下去,也不會隨意更改。一但決策流程啟動,在窗口期內用戶的考察品牌范圍會越來越窄,而成交概率會隨著時間流逝越來越高(如下圖所示)。

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請注意:在上圖中,企業并不知道,用戶是哪個節點接觸自己的。在圖中1,2,3節點,企業要采取的策略完全不同。在1節點,需要記錄用戶信息保持跟進,避免過早出價成為炮灰。在2節點要做好用戶體驗。在3節點核心是價格,出價要有殺傷力。用錯了策略,就會為他人做嫁衣裳,錯失成交機會。

因此,對大件商品,搞清楚接觸用戶生命周期節點非常重要。在這個領域做得好的企業,都會特別在意信息的采集,比如:買房會了解參考了哪些樓盤,是否有中意戶型。買車的會了解是否看過本品其他4s店,對比哪些車型等等。

在生命周期中,會有一個明顯態度拐點,企業促成拐點的動作被稱為:“關鍵動作”。如果結合用戶需求做對了關鍵動作,就能極大提升成交概率,推進用戶決策流程(比如上圖中2點)。

這里的關鍵有兩個點:用戶需求+業務動作。只有抓對了用戶需求做動作,才能產生立竿見影的效果。比如對買房而言,最重要的是帶看和議價兩個動作,可同樣是改善型買房,用戶想改善的是居住面積、周邊環境、配套資源;想為二胎還是為養老改進,都會產生具體的需求。如果能抓住需求,在帶用戶看房的時候主動提示優點,就能提升成交率。不抓需求,只是傻傻做帶看動作,當然無法取得效果。

了解以上信息,就能推導出大件商品用戶生命周期管理的基本思路:

  • 識別有真正需求的用戶。
  • 在用戶決策結束前做匹配需求的關鍵行動。
  • 引導用戶買到匹配需求的產品。

因此衍生出四大數據分析主題:

  • 用戶需求分類:清晰每一類產品針對的用戶需求。
  • 生命周期計算:了解每類用戶決策時間周期。
  • 接觸節點采集:用各種手段,了解用戶在哪個節點接觸我們。
  • 關鍵動作分析:從成功/失敗教訓中,總結對促成有用關鍵動作。

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如果全部展開寫,內容很龐大,這里簡單列出每一類分析的方法和思路,有機會我們詳細分享。

更多類型的用戶生命周期

如果把所有消費品按消費頻次和金額分類。會發現:消費品天然往高金額低頻次和低金額高頻次集中。這很好理解:大家都不是土豪,貴的東西肯定買的少,買的糾結;日用品金額低,用完了都得補貨。

那是否存在:高金額高頻次的類型呢?當然有!除了土豪的個人消費以外,大部分高頻高金額消費和經營活動有關。

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需要注意的是,同一個業務下,可能出現兩撥用戶,比如:

  • 同樣是小額貸,普通用戶借一筆就是低頻高金額,而小微商戶老板周轉的,就會出現高頻次高金額的循環貸款。
  • 同樣是服裝消費,普通用戶換季買幾件就是高頻低金額消費,但掃貨賣往四五六線城市的二次銷售的老板,可能就是高頻高金額消費。
  • 同樣是訂票,結婚出國的普通用戶可能是低頻高金額消費,但經常出差的商務人士,就是高頻高金額。

這是一個很重要的提示:即使在同一業務里,生命周期最長的用戶,很有可能和其他用戶不是一類群體。他們有特殊訴求。做用戶生命周期管理的時候,并不能強求所有人都成為此類用戶,也不能完全按此類用戶成長路徑來設計其他用戶的路徑,有可能把業務帶到溝里去。

至于要不要真的把他們當做核心,這些用戶規模做到多大合適,是一個獨立的議題,需要專題分析。但在做用戶生命周期分析的時候,要先指出來:我的用戶群體有多少種,高低層級是不是一類人,有何區別。這就涉及到用戶價值分層級和群體細分的問題,有興趣的同學可以點擊一下在看。如果本篇在看超過50,我們專題分享這個話題。

小結一下

掌握用戶生命周期,對體系化的運營非常有幫助。想要獲得真正的用戶生命周期情況,就得深入理解自己分析的業務特點,了解用戶需求與購買習慣,做好用戶分類。在此基礎上才能得到符合業務的數據。

想要針對用戶生命周期做改善,提升運營效率,更得和市場調研、運營、產品、一線業務緊密配合,獲取更多信息,嘗試各種解決方案。在迭代中得到更優的效果。這些都不是靠數據分析師一拍腦袋、神機妙算能搞掂的,配合與協同才是實現目標的王道。

 

作者:接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂。十年資歷的數據分析師,擁有多個行業的CRM經驗。

本文由 @接地氣的陳老師 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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