该如何引导平台内的用户成为良性的超级用户
2020-11-20 18:56:04 阅读(140) 评论(0)
几天前,我得到了一个非常有趣的点。即「垃圾用户真的没用吗?其他平台的超级用户有没有可能是你贴标签的垃圾用户?」基于此,我们需要定义什么样的用户?「垃圾用户」。例如,在以低价抢购、限时秒杀为基础的购物产品中,薅羊毛的用户是最良性的超级用户,不在乎价格、不需要比价的用户是无价值的用户。在强调生活方式或自身喜好调性的购物产品中,薅羊毛的用户是无价值的用户。因此,我们可以认识到它不存在「超级用户」与「垃圾用户」,只有用户和产品之间的匹配差异,或者可以总结出来「与产品调性相同的用户群是超级用户,与产品调性相同的用户群是无价值用户」。因此,我们应该如何引导用户在平台上成为良性用户?「超级用户」减少或消除「垃圾用户」对它的不良影响?从产品用户系统、相应的维护策略、用户生命周期维护等方面解决上述问题。用户体系&一个产品必须有广泛的用户基数,对用户进行分层是必要的。潜在用户、新用户、活跃用户、老用户、流失用户大致可分为用户生命周期。为了维护用户群体的良性运作,有必要对粗略的用户进行分层,制定相应的操作策略。对于新用户的开发,除了传统的旧新用户外,还需要根据自己的产品本身的特点和渠道用户的特点进行匹配,以找到最好的用户注册流量积累。这里需要注意的是,我们应该开辟更多的渠道,而不是依靠某个渠道进行长期投资(单个渠道往往越来越糟糕);对于新注册用户和潜在用户来说,除了注册是否简单外,最重要的是新手教育。新用户对平台基调的第一个理解决定了大多数用户对平台基调的印象。如果什么值得购买强调产品成本效益决策,小红皮书更强调社区;有新用户,最重要的是让它产生价值,所以大多数购物公司会奖励用户的第一次购买行为,刺激他们的第一次体验,并接触不同活动的用户进行后续的第二次转换甚至n次转换;对于老客户,根据用户的频率和贡献价值,用户可以从不同的维度分层进行精细操作。例如,对于知乎来说,经常上线的用户可以分为高频高价值用户,而较少回答问题的用户可以分为高频低价值用户等。例如,对于知乎来说,经常上线的用户可以分为高频、高价值用户,而较少回答问题的用户可以分为高频、低价值用户等。例如,对于淘宝来说,开放次数多、交易量大的用户可以分为高频、高价值用户,开放次数少、金额小的用户可以分为低频、低价值用户。从例子中可以看出,不同层次的用户有不同的特点,需要不同的用户维护方案。VIP用户是用户群中最重要的群体,可以理解为「高产出高价值」用户群(也可指本产品的KOL用户)。对于这类用户群体,不仅需要专人维护,还需要定期福利和相关会员特权,使其能够长期输出更多价值;流失用户可分为沉默用户和流失用户。对于沉默的用户,也需要强调其分层操作。也就是说,7天内无动作用户的召回成本必须低于30天内无动作用户,拉回率高。与标记此类用户相比,需要提前预测产品用户的流失率和流失路径,并在预流失阶段给予相关刺激。不同用户的生命周期价值和维护有不同的生命周期,也有不同的生命周期价值(LTV)。如何在不同的用户生命周期中准确营销,还需要考虑投资回报率(ROI)。也就是说,用户值得维护吗?维护值多少钱?你能投入多少钱才能达到最高效果?用户的生命周期价值是指客户的终身价值,是公司从用户的所有互动中获得的所有经济效益的总和。从表达中可以发现,用户的生命周期价值及其产品周期、用户的使用频率、用户的平均收入(ARPU)有着不可或缺的联系。以商场产品为例,如何挖掘用户的生命周期价值,需要参考以下几点:关系时间:用户从第一次打开到最后一次使用多久,中间打开多久?用户转化:新用户漏入产品是否获得了良好的转化?新用户的二次购买转化率如何?新用户和老用户的比例如何?平均金额:用户订单的平均金额是多少?是单次高价值低频用户还是多次低价值高频用户?如何增加低价值用户的购买量?如何提高低频用户的使用频率?产品规模:如何通过用户和销售数据形成行业壁垒,或者为用户维护获得更多的低成本资源?用户升级:当用户厌倦现有服务时,是否有新产品能及时恢复用户的新鲜感?产品是否有用户升级系统?从购买低级(低毛利)产品到购买高级(高毛利)产品,用户能否接受成长路径?其他相关:用户会接受其他产品吗?你会为这些产品付费吗?在挖掘用户生命周期及其相应每个周期的价值后,需要根据用户能产生的价值给出相应的操作动作,以刺激用户群体的整体健康发展。在制定不同用户的营销策略时,需要考虑召回或优化用户系统的成本和后续回报是否值得,以及投资回报率(ROI)。对于投资回报率,可以细分为用户和成本。从用户的角度来看,需要考虑哪些用户需要大量的资源来推广?哪些用户需要低成本的日常维护?哪些用户可以放弃维护?在成本方面,激活纯用户的成本是多少?下一步刺激用户的最佳成本是多少?综上所述,用户生命周期维护和投资回报是用户运营中必须考虑的因素。在此基础上,应在科学的数据分析和不断的实验中找到用户分层和相应的维护平衡。我太棒了「完」。
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