用户生命周期,只分引入期、生长期等五个维度就够了吗?
本文摘要:有很多同学留言想看用户生命周期的分析,今天它来了。用户生命周期管理,是体系化运营和拍脑袋运营的重要差异。不做体系化设计,就会沦亡为无脑烧钱的傻大粗。然而用户生命周期究竟要怎么管,网上很少有详细的评论。用户生命周期分析的常见过错网上流传的用户

有很多同学留言想看用户生命周期的分析,今天它来了。用户生命周期管理,是体系化运营和拍脑袋运营的重要差异。不做体系化设计,就会沦亡为无脑烧钱的傻大粗。然而用户生命周期究竟要怎么管,网上很少有详细的评论。

用户生命周期分析的常见过错

网上流传的用户生命周期只有一张语焉不详的图(类似下图)。

这张图有极大的利诱性,会让新人们误认为:

所有的事务的用户,都有五个阶段。 所有的用户,都会从出生到衰退走完全程。 只需我算出来时间,到点发券用户就会继续留。

本责问题,是忽视事务特点,一锅炖,导致很多新人一门心思纠结:究竟留存多久算一个“完好”的周期。终究做出来的东西看似合理,却没法落地。实践上,用户生命周期和详细事务类型有很大关系。想要仔细评论,就得详细结合事务评论。依据事务特性的不同,用户生命周期有两种基础类型,我们一个个详细看。

快消品类的用户生命周期

所谓快消品类,指:高频次、低金额、用户选择周期短的商品;日用、零食、游戏、O2O效劳、文娱视频/音频内容等等。此类产品多是廉价日子刚需,用户天然的会频频购买。可是,提供这些产品的平台十分多,产品迭代速度快。

用户总是见异思迁的,对单一平台、单一品类、单一系列的忠诚度,十分有限。因此,就构成了所谓初入期,生长期,成熟期,这也是我们在网上最多见的那张图的来源。

需留意,不是所有用户都能走完好个生命周期。很多用户会因为表里部影响,在初入期或生长期流失,常见的状况如:

初入期-事务领域限制:平台提供的产品/效劳有特定品种,只能吸引特定用户。 初入期-新人引导影响:用户习气平台,上手需要时间。新人保留做的欠好,用户还没有体验到核心效劳就现已流失。 生长期-内部不良工作:出了运营事故、产品BUG、设计缺陷,导致用户流失。 生长期-外部竞品工作:竞品做了促销、拉新活动、爆款,把我们的用户搞跑了。 生长期-用户需求满足:没有那么核心的用户,现已满足了需求,需要额定消费。

因此体现出的效果,不是一个用户走完好个周期,而是一批用户在进入后(注册行为、初次触摸),体现出留存、流失分化不断分化的状态(效果如下图所示):

核心用户:沉淀下来,消费简直所有产品,坚持长时间活跃,进入成熟期。 轻度用户:消费到一定频次后停滞,但从头迭代事务可以将部分人激活。 边缘用户:逐步流失,特别在引入期、生长期很多流失,并且不会呼应唤醒。

需要特别强调的是,在引入期的流失,不见得是因为用户没有需求,很有多是我们没有做好新人引导。特别是互联网应用。用户下载、装置、开打的第一分钟,极可能因为各种稀罕古怪的过错、繁琐的新手教程、不明晰的操作指引而流失。因此在引入期的用户体验改善,往往是尽量优化。至少让用户体验到核心卖点,才干判断是否是核心用户。

反之,用户体验到核心卖点今后发生的流失,不一定需要100%挽回。很有可能他的需求已满足,或者他底子不是我们的核心用户。盲意图拉动所有用户群体的消费,会糟蹋很多费用,且因为派太多优惠券,而养出一帮无利不至的羊毛客。

这种从注册开始,T+1,T+2,T+3……看数据的方式,常见的有三种核算方法。

需留意的是,无论用哪一种方法,得到的生命周期数值,都是更合适用来评价新用户质量的。比如核算完用户生命周期,趁便核算用户生命周期价值(life time value),在获取新用户的时分就更容易测算渠道ROI,提高投放质量。

但想做全局运营的话,这么看有缺陷,因为快消品类天然生成受促销活动、新消费主张、营销话题影响。轻度用户被唤醒、回流的状况很常见,使得用户生命周期不是规则的初入到流失,而是常常呈现动摇。假如陷在每个人的动摇细节里,全体规划就没法做了。

我们做全局规划的时分,而是重视全体用户结构。当很多期用户堆叠的时分,会构成一个处于引入期、生长期、成熟期用户构成的用户结构。我们要保证的,是整个用户结构能支撑的起其时的运营方针,并且在不断的优化下继续向好开展(如下图所示)。

需要留意的是:用户结构是与开展阶段相匹配的,并不是每一个层级都要做大。一般来说,新上线的事务重点摆在做大新用户群体,重视的是用户数,新人留存率,方针是让尽量多的用户渡过初入期。寻求营收的事务,会重视用户生长,发掘生长期用户潜力,把他们推到核心用户,即便发生流失也没那么介意。假如每一个阶段的用户都重视,就会涣散力气,很难达到效果。

小结下,做快消品类的用户生命周期管理,本质上有2点要求:

对新用户:做好引导,尽快进入生长期。 对全体用户:维持合理的用户结构,改善重点重视群体。

依据这俩方针,就衍生出了快消品类生命周期分析的四大议题:

新人留存分析:从注册开始T+N看数据,分析转化漏斗,重视新人体验到核心卖点后留存率。 用户途径分析:从注册开始T+N看数据,重视用户生长途径,重视是否有足够多的用户进入生长期、成熟期,消除途径妨碍。 用户结构分析:按天然日期统计数据,跟踪用户结构变化,依据运营方针,制定用户结构其时方针。 工作效果分析:按天然日期统计数据,重视对用户结构有影响的表里部、正反面工作,分析市场影响,重视用户结构走势。

假如悉数打开写,内容很庞大,这里简略列出每一类分析的方法和思路,有时机我们详细分享。

大件商品的用户生命周期

大件商品:这一类,往往是产品金额高,消费频次低,用户选择周期很长。比如房子、汽车、婚庆、出国游、家居、装修、消费型借款等等。这些产品消费频次极低,不太可能呈现复购。假如套用RFM模型,那大部分用户R=0或者在5-10年以上,F=1。这时候,无脑套RFM,会出很多奇怪数据。

假如无脑套用快消品的思路来运营,就会各种搞笑:

买2台奥迪送一辆大众; 装修用户,赠免费拆家,拆了再装; 成婚3年送小三,你就可以离了再结一次。

因为单品价值高,所以用户选择周期变长,在一槌定音之前,会做很多的比照。因此用户生命周期是前置了的。从他动了心思开始,到最终下单完毕。就像一个沙漏在做倒计时(如下图所示)

每一类大件商品都有一个倒计时规模。因为一般大件商品都和成婚、生孩子、孩子上学、出国这种大事有关,不会无限制拖下去,也不会随意更改。一但决策流程启动,在窗口期内用户的考察品牌规模会愈来愈窄,而成交概率会跟着时间流逝愈来愈高(如下图所示)。

请留意:在上图中,企业其实不知道,用户是哪一个节点触摸自己的。在图中1,2,3节点,企业要采纳的策略完全不同。在1节点,需要记载用户信息坚持跟进,防止过早出价成为炮灰。在2节点要做好用户体验。在3节点核心是价格,出价要有杀伤力。用错了策略,就会为别人做嫁衣裳,错失成交时机。

因此,对大件商品,搞清楚触摸用户生命周期节点十分重要。在这个领域做得好的企业,都会特别介意信息的采集,比如:买房会了解参考了哪些楼盘,是否有中意户型。买车的会了解是否看过本品其他4s店,比照哪些车型等等。

在生命周期中,会有一个显着情绪拐点,企业促进拐点的动作被称为:“要害动作”。假如结合用户需求做对了要害动作,就可以极大提高成交概率,推进用户决策流程(比如上图中2点)。

这里的要害有两个点:用户需求+事务动作。只有抓对了用户需求做动作,才干发生马到成功的效果。比如对买房而言,最重要的是带看和议价两个动作,可相同是改善型买房,用户想改善的是居住面积、周边环境、配套资源;想为二胎仍是为养老改善,都会发生详细的需求。假如能抓住需求,在带用户看房的时分主动提示利益,就可以提高成交率。不抓需求,只是傻傻做带看动作,当然无法取得效果。

了解以上信息,就可以推导出大件商品用户生命周期管理的根本思路:

辨认有真正需求的用户。 在用户决策完毕前做匹配需求的要害举动。 引导用户买到匹配需求的产品。

因此衍生出四大数据分析主题:

用户需求分类:明晰每一类产品针对的用户需求。 生命周期核算:了解每类用户决策时间周期。 触摸节点采集:用各种手法,了解用户在哪一个节点触摸我们。 要害动作分析:从成功/失败教训中,总结对促进有用要害动作。

假如悉数打开写,内容很庞大,这里简略列出每一类分析的方法和思路,有时机我们详细分享。

更多类型的用户生命周期

假如把所有消费品按消费频次和金额分类。会发现:消费品天然往高金额低频次和低金额高频次集中。这很好了解:我们都不是土豪,贵的东西肯定买的少,买的纠结;日用品金额低,用完了都得补货。

那是否存在:高金额高频次的类型呢?当然有!除了土豪的个人消费以外,大部分高频高金额消费和运营活动有关。

需要留意的是,同一个事务下,可能呈现两拨用户,比如:

相同是小额贷,普通用户借一笔就是低频高金额,而小微商户老板周转的,就会呈现高频次高金额的循环借款。 相同是服装消费,普通用户换季买几件就是高频低金额消费,但扫货卖往四五六线城市的二次出售的老板,可能就是高频高金额消费。 相同是订票,成婚出国的普通用户多是低频高金额消费,但常常出差的商务人士,就是高频高金额。

这是一个很重要的提示:即便在同一事务里,生命周期最长的用户,很有可能和其他用户不是一类群体。他们有特殊诉求。做用户生命周期管理的时分,其实不能强求所有人都成为此类用户,也不能完全按此类用户生长途径来设计其他用户的途径,有可能把事务带到沟里去。

至于要不要真的把他们作为核心,这些用户规模做到多大适宜,是一个独立的议题,需要专题分析。但在做用户生命周期分析的时分,要先指出来:我的用户群体有多少种,凹凸层级是否是一类人,有何差异。这就触及到用户价值分层级和群体细分的问题,有爱好的同学可以点击一下在看。假如本篇在看超过50,我们专题分享这个话题。

把握用户生命周期,对体系化的运营十分有协助。想要取得真实的用户生命周期状况,就得深化了解自己分析的事务特点,了解用户需求与购买习惯,做好用户分类。在此基础上才干得到契合事务的数据。

想要针对用户生命周期做改善,提高运营功率,更得和市场调研、运营、产品、一线事务紧密合作,获取更多信息,尝试各种解决方案。在迭代中得到更优的效果。这些都不是靠数据分析师一拍脑袋、锦囊妙计能搞掂的,合作与协同才是完成方针的王道。

 

作者:接地气的陈老师,微信大众号:接地气书院。十年资历的数据分析师,具有多个行业的CRM经历。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议


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