解锁用户价值:HVA模型助力LTV飞跃!

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在日常生活中,用户增长,用户生命周期,用户价值,AARRR, 营销上的3C,4P,STP等这些都是耳熟能详的概念,这些基础理论都是用户增长从业人员需要了解的。这些理论最终都需要运用到实际工作中,其中最重要的寻找HVA(high value action),从而提升整个用户的LTV。

大家都知道这样一个用户增长的基础常识:任何产品肯定都希望提升自己用户的LTV。

那如何提升LTV?

01 引导用户产生价值更高的HVA

如果用户在我们产品中产生了一些关键行为,那整个LTV曲线就发生了跃迁。

在开始使用某个产品后,用户会随着时间的推移不断贡献价值,如用户价值曲线图片所示,整个曲线下方的面积就是用户的LTV。如果在时间T0上用户产生了一个HVA,那么他后续的价值贡献轨迹就会发生跃迁,从价值曲线1跃迁到价值曲线2,跃迁到一个用户价值贡献更高的轨迹上。这样一来,后续曲线下面的面积也就更大,即LTV随着价值曲线的跃迁而变大。

举个例子:我一直在拼多多上购买水果,我的“用户价值曲线”符合下图的“曲线 1”。有一次,拼多多给了我一张优惠券,我尝试购买了日用品,我发现即使不用凑单也比京东便宜。所以,我不仅在拼多多购买水果,还会购买日用品了。我的“用户 LTV 曲线”就跃升到了“曲线2”。我“购买日用品”的行为,就是一个高价值行为。后续,我发现在拼多多购买数码产品也很划算,我的“用户 LTV 曲线”就进一步提升。

那么对于品牌平台方来说,常见的HVA还包括:用户注册,用户首单,用户客单价提升,用户关注其他用户或者点赞行为,品牌需要对用户进行高价值引导。

案例:这是某品牌进行的HVA的尝试和增长优化

1)运营目标:提高客单价,增加需求频次

HAV:提供一个与用户需求场景挂钩的额外场景,增加用户对产品使用场景的联想

2)运营目的:提升需求预算

HVA: 形成价格矩阵,引导用户尝试高客单

多次进行尝试,寻找最合适的HVA,才是用户增长的关键点。通过多种数据和经验,能够找到很多的HVA。

问题来了????那如何量化评估每个HVA的价值?

HVA训练模型

针对某个HVA,总是会有部分用户在某个时间点已经产生了这个HVA,我们就可以用已经产生了这个HVA的用户的数据去训练一个模型。通过大量的数据训练,我们就能得到一个价值预测模型。这个价值预测模型可以决定多少成本进行测试补贴激励用户。

例如下图是 通过大量数据和AB测试分析,某品牌L对用户高价值引导的HVA价值排序

通过定于HVA模型和价值基础,将用户关键行为和用户群带来的价值数据化,更方便后面的运营策略和成本制定,每个HVA行为需要投放的预算和带来的效果预期更好评估,让增长更加数据化!

02 用户增长HVA的“长期主义”

任何用户增长曲线,都有势衰的时候,任何一个高价值行为都有会随着业务变动,而发生变化,不停进行HVA的探索和尝试,HVA模型更新,会让用户增长持续性更高。

对于品牌 L来说,用户增长还处于 A 至 B 的过程中:第一曲线业务还在高速增长。然后,品牌 L 已经提前构建用户增长的 “第二曲线”。

为什么需要在用户还在高速增长的时期就考虑 HVA的“第二曲线” ?

只有在这个时期,决策者才可能高频地测试不同的、短期成功概率低、但潜在收益高的增长策略,以测试的冗余性来获得收益的确定性。

一旦业务曲线来到 B 点,面对第一曲线增长放缓的压力,用户的HVA价值会发生急剧下降。而当到达 C 点时,用户的HVA价值已经是捉襟见肘,第二曲线对增长效益降低。在 C 点,用户的HVA价值疲软,但带来的增长是非常有限的,需要进行HVA第二曲线的转化。

开启用户增长第二曲线的方法一般有两种,一种是找到衍生性痛点,一种是颠覆性痛点;衍生型痛点,是基于第一曲线的基础上,从第一曲线中衍生出的痛点,可以将其理解为是原有产品市场的延伸和拓展。而颠覆型痛点,则是与第一曲线没有直接的关联,但能够对第一曲线的解决方案产生革命性的影响的痛点。

举个例子:品牌L的用户通过衍生性痛点,寻找第二曲线

品牌 L 的粉丝数还在高速增长期,高端品牌 T 就正式推出。高端品牌 T 可以看作是品牌 L 母公司的 “第二曲线”,也就是衍生性痛点。T 是以淡水珍珠为主的高端品牌,代表了 L 的母公司最高品质的珍珠。T 所表现出的更强势的增长属性:

很明显,以 T 为主的“第二曲线” 已经在铺设之中了

引导用户产生高价值行为(HVA)是提升LTV的一种战术动作。HVA指的是那些能够显著增加用户价值的行为,比如购买高利润产品、参与推荐计划或者成为品牌的忠实拥护者。通过识别和激励这些行为,企业可以更有效地提升用户的活跃度和忠诚度,从而提高他们的LTV。

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  1. 企业需要持续探索和更新HVA模型,构建用户增长的“第二曲线”,以应对市场变化和业务发展的需要。

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