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用戶運(yùn)營(yíng)入門,常見(jiàn)的三種模型和使用條件

2022-07-23    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

用戶運(yùn)營(yíng)入門,常見(jiàn)的三種模型和使用條件 菠菜網(wǎng)絡(luò)推廣怎么做

1、關(guān)于用戶運(yùn)營(yíng)

運(yùn)營(yíng),是基于業(yè)務(wù)線的目標(biāo)實(shí)現(xiàn),從而實(shí)施的各種方法的綜合。

那么目標(biāo)就會(huì)有不同,比如增長(zhǎng),比如變現(xiàn),比如短期用戶增長(zhǎng),比如長(zhǎng)期的用戶生命價(jià)值大化。

當(dāng)然方法也會(huì)有好有壞,有花時(shí)間但是穩(wěn)、省預(yù)算的,也有追求快,但是花費(fèi)大的,還有就是偶然的爆發(fā)式的現(xiàn)象級(jí)的,而好的運(yùn)營(yíng)從來(lái)都是組合式的。

至于怎么組合,就要看你手里有多少人,多少預(yù)算,多少資源,還有各業(yè)務(wù)指標(biāo)的優(yōu)先級(jí)了,追求快速變現(xiàn)為先,還是追求數(shù)組增長(zhǎng)為先方法就會(huì)不一樣。

這么多的方法論里面,效率的高低是不一樣的,為了提高效率我們會(huì)引入各種模型和優(yōu)化方法論。

而用戶運(yùn)營(yíng),則是為了提高效率,從而對(duì)不同的用戶進(jìn)行區(qū)分分組,從而實(shí)施差異化運(yùn)營(yíng)的一種方法論。

所以,用戶運(yùn)營(yíng)的不同分類方式,比如RFM、金字塔模型、正態(tài)分布等,都是基于不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)下的選擇。

RFM,更多是基于成交金額的優(yōu)化,提升用戶的LTV的分類方式。

金字塔模型,則是基于多層次數(shù)據(jù)穩(wěn)定增長(zhǎng),形成健康A(chǔ)ARRR體系循環(huán)的分類方式。

而正態(tài)分布,則更加偏向于粗放式運(yùn)營(yíng),在維護(hù)用戶資源有限的情況下,調(diào)用有限資源維護(hù)長(zhǎng)尾客戶的分類方式。

三種用戶運(yùn)營(yíng)的分類方式,和背后的運(yùn)營(yíng)策略是怎么樣的呢?

2、RFM模型

RFM模型可以說(shuō)是經(jīng)典了,從傳統(tǒng)CRM管理開(kāi)始,再到互聯(lián)網(wǎng)的用戶運(yùn)營(yíng),可以說(shuō)從來(lái)不會(huì)過(guò)時(shí),畢竟銷售是所有商業(yè)的核心。

RFM分別表示用戶消費(fèi)的三個(gè)指標(biāo):消費(fèi)金額,消費(fèi)頻率和最近一次消費(fèi)的時(shí)間,來(lái)構(gòu)建一個(gè)消費(fèi)模型。

消費(fèi)金額Monetary,可以說(shuō)是商業(yè)的核心,也是最重要的一個(gè)指標(biāo),而消費(fèi)頻次Frequency,是在限定時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)次數(shù),是用戶忠誠(chéng)度的體現(xiàn),而最近一次消費(fèi)的時(shí)間Recency,則是衡量用戶流失的一個(gè)指標(biāo),也是衡量用戶對(duì)你的品牌記憶的一個(gè)指標(biāo)。

這三者根據(jù)高低不同,就可以形成八種組合,消費(fèi)金額高/低,頻次高/低,最近購(gòu)物時(shí)間近/遠(yuǎn),當(dāng)然這個(gè)金額高低和頻次高低還有購(gòu)物時(shí)間的遠(yuǎn)近的設(shè)定,需要和本身產(chǎn)品的消費(fèi)周期相關(guān)聯(lián)。

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畢竟買家電的用戶,和買面膜的用戶,時(shí)間線設(shè)定肯定不一樣的。

然后根據(jù)這八種維度的分類方式,進(jìn)行不同的運(yùn)營(yíng)策略,比如消費(fèi)金額高,但是最近購(gòu)物時(shí)間遠(yuǎn),頻次也低,那么這一批用戶背后發(fā)生了什么?怎么樣召回?

在比如消費(fèi)金額低,但是頻次高,最近購(gòu)物時(shí)間也近,這樣的忠實(shí)客戶需要怎么樣去維護(hù)?去保持?

這是站在RFM的分類基礎(chǔ)上,去進(jìn)行的基礎(chǔ)維護(hù)運(yùn)營(yíng),根據(jù)關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)指標(biāo),選取重點(diǎn)需要優(yōu)化的用戶群體,進(jìn)行策劃運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

這是用戶體系的建設(shè),是長(zhǎng)期的需要去做的運(yùn)營(yíng)事件組合,從而優(yōu)化運(yùn)營(yíng)指標(biāo)。

這里只是最普遍的原理,如果深入進(jìn)去,那么就得根據(jù)用戶群體、產(chǎn)品特性,產(chǎn)品的周期單獨(dú)建模,而且需要具體分析的指標(biāo),進(jìn)而進(jìn)行差異化運(yùn)營(yíng)。

同樣的,我們也可以根據(jù)不同的運(yùn)營(yíng)活動(dòng),去反向在RFM里面篩選出用戶群體,從而提高活動(dòng)的效果。

在做電商運(yùn)營(yíng)的時(shí)候,天貓的數(shù)據(jù)里面專門有RFM模型供選擇,不過(guò)有點(diǎn)低配,不如自己建模,一般每當(dāng)大型活動(dòng),比如雙十一,針對(duì)不同分類的用戶,針對(duì)的優(yōu)惠力度,甚至文案都是不同的。

這就是基于活動(dòng)反向篩選用戶。

3、金字塔模型

作為運(yùn)營(yíng),還有一個(gè)海盜模型應(yīng)該說(shuō)是熟的不能再熟的咯,就是那個(gè)AARRR倒漏斗轉(zhuǎn)化模型。

用戶從即新增、留存、活躍、傳播、到盈利,每一層代表著部分用戶流失,這些用戶在不斷的一層層的進(jìn)行演進(jìn)著。

那么,金字塔模型,就是根據(jù)這個(gè)流程來(lái)給用戶分類的一個(gè)模型。

根據(jù)用戶的行為軌跡,從注冊(cè),下載,使用產(chǎn)品,會(huì)推薦,評(píng)價(jià),購(gòu)買以及付費(fèi),也會(huì)注銷、卸載、和流失,這是一個(gè)完整的流程,而每一個(gè)流程里,都存在一部分用戶。

而我們的核心指標(biāo),當(dāng)然是讓用戶付費(fèi)。

那么給這些用戶的分層,就是為了對(duì)于每一層的用戶進(jìn)行差異化運(yùn)營(yíng),讓他們一步一步的往前演進(jìn),或者直接進(jìn)入轉(zhuǎn)化購(gòu)買階段。

這就是金字塔模型的用戶運(yùn)營(yíng)分類方法,一般我們用一個(gè)App的用戶來(lái)舉例。

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當(dāng)然用戶的行為不僅僅是這五步,可能還會(huì)有更多的細(xì)分的步驟,不過(guò)普遍的我們會(huì)根據(jù)這典型的五步來(lái)分類,因?yàn)槊恳徊骄W(wǎng)上走的過(guò)程,都非常有代表性。

于是這五層的用戶分類,我們運(yùn)營(yíng)對(duì)于每一類都有不同的需求:新用戶我們希望他下載,那么給新手福利;下載用戶希望他們使用,那么給予傻瓜式的操作引導(dǎo);而使用的用戶又希望他多來(lái),常來(lái),建立信任,那么就要有不斷的刺激和優(yōu)化。

而興趣用戶,當(dāng)然希望他付費(fèi)了,自然促銷是常用手段。至于付費(fèi)用戶,那么服務(wù)肯定要做好,希望人家二次購(gòu)買,三次購(gòu)買,甚至推薦給其他人。

不同層次的用戶,采取不同的策略,從而最終導(dǎo)向運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵指標(biāo),這就是用戶分層的核心。

當(dāng)然這只是其中的一種分層方式,還有其他的,比如當(dāng)RFM模型下,運(yùn)營(yíng)的資源非常有限的時(shí)候,我們就會(huì)通過(guò)單一維度的分層。

比如根據(jù)消費(fèi)金額,進(jìn)行層次區(qū)分,金字塔分個(gè)三級(jí),消費(fèi)100萬(wàn)以上的,消費(fèi)50-100萬(wàn)的,100萬(wàn)以下的這樣。

再比如,消費(fèi)了10次以上的,消費(fèi)了5-10次的,消費(fèi)了1次的,尚未消費(fèi)只看不買的這樣。

這也是另一種金字塔模型。

給用戶分層的目的,一方面是為了達(dá)到運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)指標(biāo),另一方面也是因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)資源有限,所以必須效率大化。

4、正態(tài)分布模型

當(dāng)用戶運(yùn)維的資源更加的粗放,而且資源非常有限的時(shí)候,就可以用正態(tài)分布模型。

比如二八法則就是一種正態(tài)分布的形式,80%處于曲線的平均值附近,而剩下的20%才是利潤(rùn)的來(lái)源。

后來(lái)做了新媒體代運(yùn)營(yíng),針對(duì)B端客戶的時(shí)候,基本上所有的客戶只要維護(hù)好最好的那一波,和最差的那一波就行,至于中間的那一波大量的客戶,標(biāo)準(zhǔn)化執(zhí)行就行了。

所以正態(tài)分布模型,和RFM模型,剛好一個(gè)二維,一個(gè)三維的不同建模。

正態(tài)分布模型,就是在兩個(gè)維度比如利潤(rùn)貢獻(xiàn)和人數(shù)兩個(gè)維度進(jìn)行建模,你會(huì)發(fā)現(xiàn)提供利潤(rùn)最多的那幾個(gè)客戶是少數(shù),因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)成本和突發(fā)狀況造成沒(méi)錢賺反而虧本的也是少數(shù),而留下的大多數(shù)利潤(rùn)都是在一個(gè)恒定值附近的。

那么根據(jù)這三種情況,我們就可以來(lái)分配運(yùn)維的資源了,重點(diǎn)維護(hù)高利潤(rùn)用戶,同時(shí)也要核心關(guān)注不給利潤(rùn)但是占據(jù)大部分公司資源的客戶,要舍棄。

而中間大多數(shù)在恒定值附近的客戶,則要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù),節(jié)省資源,讓邊際成本降低。

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當(dāng)然,如果你想要繼續(xù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng),那么可以通過(guò)方差去繼續(xù)細(xì)分。

比如上圖,1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)的用戶進(jìn)行服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化,而1西格瑪-2西格瑪之間則進(jìn)行用戶挖掘,看能否讓用戶演進(jìn)到28法則里面的2中,也就是2西格瑪-3西格瑪之間。

至于-2西格瑪?shù)?1西格瑪之間的用戶,是有利潤(rùn),但是依然運(yùn)營(yíng)成本吃力的,看能否稍微提高價(jià)格,或者減少產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行優(yōu)化處理,進(jìn)而把利潤(rùn)提升到正常的1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)?

至于-2西格瑪之外的,則進(jìn)行舍棄。

這就是正態(tài)分布模型的用戶分層方式,這種模型經(jīng)常會(huì)用在B2B的商業(yè)中,而B(niǎo)2C則更多會(huì)用RFM模型,至于金字塔模型,則是RFM模型的簡(jiǎn)化版。

所以,用戶體系建立,就是為了方便進(jìn)行不同的運(yùn)營(yíng)策略優(yōu)化,進(jìn)而完成最終的業(yè)務(wù)指標(biāo)——利潤(rùn)。

網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題:用戶運(yùn)營(yíng)入門,常見(jiàn)的三種模型和使用條件
文章位置:http://m.rwnh.cn/news20/181670.html

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