如何搭建用户运营体系,提升用户活跃效益?
当下,用户的运营成本已经越来越高,如何做好精细化的用户运营,成为了运营人员需要关注的事情。这篇文章里,作者就分享了一个案例,梳理了相应的用户运营体系搭建过程及过程中的注意事项,一起来看一下。
用户运营的核心目的是站在在用户的角度,通过制定运营策略,完成预期设定的运营目标。
互联网行业发展到现在,用户的运营成本已经越来越高了,用户精细化的运营显得尤为重要,只有足够你的了解用户,才能有针对的制定有效产品运营策略,提升用户的活跃质量,从而为企业的发展提供用户基础。
下面以一个用户促活案例,分享用户运营的体系搭建,开展精细化的运营策略。
一、项目背景
一款汽车类APP,每月考核的指标是月活,年度目标平均月活率达到85%;
月活率的数学公式:当月活跃用户/平台累计活跃用户
活跃行为:当月登陆APP≥1
基于此目标下,下面开始搭建整体的用户运营促活体系。
二、用户运营模型搭建
1. 明确目标以及理解指标
活跃率目标:年度平均月活率85%
指标的定义:月活跃率是指当月活跃用户数与平台累计用户数的比值
用户活跃的定义:用户登陆APP就算活跃行为
APP核心用户行为:远程控车
2. 用户分层
主公式:月活跃率=当月活跃用户数/平台累计活跃用户数
这个公式可落地执行性还不够细,需要进一步拆分指标,对APP整体的用户进行分层,这样才能进行差异化运营。
根据用户生命周期方法论可以将平台累计注册用户进行分群,如下:
累计平台用户=新用户+活跃用户+上月新用户+回流用户+唤醒用户+休眠用户+流失用户
- 新用户:当月新增注册登录用户;
- 活跃用户:非首次注册且有APP登录行为的老用户;
- 唤醒用户:已经有1个自然月没有APP登录行为的用户,在当月重新登陆APP;
- 回流用户:已经2个自然月没有APP登录行为的用户,在当月重新登陆APP;
- 上月新用户:上月新增注册登录用户,在次月的活跃用户,区分出来主要考核新用户的黏性,评估新用户的运营策略效果;
- 休眠用户:近1月没有活跃行为的用户,如上月有活跃,在当月没有活跃的用户,也会划入到休眠阶段,唤醒就重新活跃,没有将会进入流失;如1月2日有过活跃行为用户,但在2月5日没有活跃的,还算是休眠用户,月是自然月。
- 流失用户:近2月没有活跃行为用户,用户已经流失,挽回成本高。(备注:判断用户进入沉默或者流失阶段的逻辑,可以按照平台类型判断,社交类休眠和流失就很短,甚至一周就判断为休眠或者流失,电商类周期一般会长一点,一般是3个月以内,也可以通过数据判断,用户间隔xx周期不活跃,自然回流率断崖式降低)
整体用户群体变化示意图
根据整体用户的分群定义,对过去一年的用户数据进行梳理,了解当前的用户分布,如下表(非真实平台数据,仅供参考)。
有了对平台用户群体的整体了解后,我们需要思考,每月活跃的用户都来源哪里,又有哪些指标可以衡量,最终可以拆解出如下的用户分群:
当月活跃用户=当月新用户+(活跃用户×老用户次月留存率)+(上月新用户×新用户次月留存率)+(休眠用户×唤醒率)+(流失用户×回流率)
由于APP的核心行为是控车,近2个月活跃的用户都有APP的功能活跃行为,流失的用户近2个月没有APP活跃行为无法分析偏好,因此会从用户开车状态进行细化用户分层(流失用户为≥2个月没有活跃行为),群体进一步拆分如下:
当月活跃用户=当月新用户+(活跃用户×老用户次月留存率)+(上月新用户×新用户次月留存率)+(休眠用户×唤醒率)+(有开车无APP活跃+无开车无APP活跃)×回流率
通过目标用户群体的分层,就初步搭建“6个群体+4大指标”的用户运营体系。
每月用户分群变化示意图
3. 活跃目标拆解
根据用户群体定义,通过写SQL去导数或者提交导数需求给数据部门,分析过往半年数据的用户变化数据,如下表:
数据表现:
- 从数据中洞察到,新老用户的次月留存峰值区间在88%-95%上下浮动,大幅度提升基本上不可能,重点是维持稳定的次月留存率;
- 休眠用户唤醒上,上半年均值在85%左右,还有一定的提升空间;
- 流失用户的挽回率上,虽然成本会偏高,但对整体活跃率提升是非常明显了,可适当倾斜成本;
从用户数据分析以及用户调研分析出流失群体主要分为两大部分;
- 持续在开车,但是没有打开APP,仅仅使用车机的功能(用户占比60%),可通过行车报告、车辆状态以及福利活动进行唤醒;
- 没有在开车,且APP一直没有打开的状态(用户占比40%),重点进行用户调研,了解更深层次原因。
周期分析:
从数据中可以看出,上半年活跃率峰值是84.26%,从周期上看两个都是用车高峰期阶段(春节和五一),活跃率会有小幅度提升;
策略分析:
在策略上,2月上线了新用户激励体系和用车知识周期推送,3月上线了流失用户召回活动(3月流失挽回率高于其他月份,有一定的效果),由此推断出行高峰期、活动以及版本迭代能够一定提升用户活跃度。
对活跃提升方向有初步认知后,可根据进行指标拆解,为后续用户运营策略制定提供数据支撑。
第三季度平均月活率目标为85%,可以根据上半年或者同比上一年数据预估,逻辑主要是3个,保留存,提唤醒,高挽回,预测值如下:(基于完成85%的目标,评估各个指标最大的可提升幅度)
预测达成目标表格示意图
78月份保持稳定为主,新老用户的留存保持在上半年峰值数据(优化新手激励体系),并且建立自动化唤醒标签机制,还有开展专项的挽回活动;
9月会有一个国庆出行高峰小热身,可结合出行高峰期策划活动(车辆免费检测/行车报告/有奖话题策划等),新老用户留存保持在93%以上,开展活动挽回用户14%以及唤醒休眠95%的用户。
有了用户分群和明确促活的指标之后,需要解决给用户推送或者策划什么内容/活动/版本升级,能够带来用户的活跃?
三、策略制定
策略制定有两种方法,第一种是根据群体,梳理已有的策略优化(如没有制定新的策略);另外一种是基于用户标签,分析用户偏好来搭建促活场景。(需要数据部门建模完成)
梳理已有的策略:
以上就是大概用表格的形式,梳理了指标提升的策略方向,有效的可继续沿用,效益较低的可以做优化或者策划新的方案替换。(在策略制定前,需要分析运营平台的用户群体行为,这样才能形成差异化精细化的运营方向)。
用户偏好分析:
另外一种就通过数据建模分析,研究用户群体的标签偏好,策略的制定会更加的精准和有效,但也需要公司具备比较完善的标签体系以及数据建模的团队和能力;
①需要梳理平台的核心功能,并形成功能标签,如控车偏好、内容偏好、社区偏好、售后偏好、活动偏好等,对平台相关功能进行归类;(备注:偏好标签需要持续迭代,识别更多偏好标签,提升精准度)
②匹配用户行为,用户有活跃行为的三个月内,分别使用了上面的功能占比,如用户A,近三个月打开APP使用的情况,90%都是用车偏好,50%都是活动偏好(有活动就活跃,无活动基本休眠),40%社区等等,如该用户当月没有活跃,可以基于用车偏好策略触达用户,引导活跃。
整体用户功能偏好(非真实平台数据,仅供参考):
不同用户群体偏好,如下(非真实平台数据,仅供参考);
③建立自动标签场景(持续迭代)
如果识别到一些有效的策略,可以通过搭建自动场景进行促活用户,格式为“用户所属xxx分群,有xx个月没有活跃,自动推送xxx内容给用户唤醒”。(推送数据需要记录在监控表,方便后续运营人员分析评估是否需要更换策略)
自动化场景可以结合用户偏好不断进行搭建,如内容偏好用户,APP内容社区功能上线,可重点进行功能宣传推动给该偏好用户群体,引导活跃。
当自动场景足够精细时,可以极大程度提升运营效率和促活效益。
人工表格分析:
如果用户标签不完善的情况,前期可以通过人工分析的方式先进性策略制定,每月初期导出一份用户数据,用Excel标签或者SQL人工进行标签的设定,每日或者每周人工更新标签,如下:
①导入当月用户明细表,包含字段用户ID,用户唯一标识码,昵称,所属用户,最近一次活跃行为,是否开车,最近一次APP登陆页面,近三个月使用最多的功能,最近一次控车使用功能,最近一次购物商品,近三个月参与活动次数…
②分析用户偏好
根据用户群的定义,将群体拆分出来,研究群体用户的活跃情况,功能以及活动参与情况,再进行策略的制定(此项需要比较强的数据处理以及分析能力)。
四、触达工具以及数据监控
- 建立完善的触达渠道体系;梳理现有能够触达用户的渠道,比如push、短信、社群、微信服务号、线下渠道等,系统整理成表。
- 建立渠道监控体系;打通触达渠道的数据接口,每次进行触达用户都需要有数据返回,来评估触达渠道的效益。
备注:触达内容后续的转化一般需要单独分析,当然如果能做到一个表里,可以减少后续跨部门协作的步骤,提升整体效率。
五、复盘迭代
用户运营是一个持续迭代的过程,在完成一轮用户运营后,还需要对以下几个方向做复盘,不断完善用户运营的体系。
- 活跃目标的达成率
- 用户分群的适用性如何
- 不同群体的策略数据效益
- 用户标签的准确度如何
- 触达渠道的效益
- 自动场景的准确度(梳理有效的场景,开发或者搭建自动化标签场景,尤其对于即将休眠用户的识别,在识别有流失风险时,进行自动内容发送或者预警给运营人员进行策略制定)
六、结束语
用户运营最难的从来都不是体系的搭建,最难的是在搭建的过程中的指标理解、跨部门沟通、资源的协调、策略实验能力以及行业敏感度等,这都是考验运营人的实际操盘以及学习的能力。
另外还需培养用户思维,要学会共情用户,每个月保持一定频率调研用户,收集用户需求,在需求都收集以及整理的过程中,了解用户,共情需求的背后情感,运用到具体的运营过程中。
用户运营是一个漫长且重要的过程,要坚持做长期主义策略,大到大型运营活动的策划,小到触达文案,都要第一时间从用户的角度思考。
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作者是用户运营岗吗,还是运营主管?多大用户体量支持搭建这套用户运营体系,我呆过的2家公司都没把这块做起来,都是全量用户运营
作者大大,可以吧老用户次月留存率和休眠唤醒率的公式写出来么,用了表格中的数进行计算,算不出一样的结果
老用户次月留存率是怎么算的呀?
就是在当月活跃的老用户,在下个月还有多少活跃的,这两个数值的比值。
多谢分享,写的很好,很好的借鉴