编辑导语:随着互联网的发展,人口红利逐渐减少,公域流量的拉新成本越来越高,用户拉新和留存成为了一大难题。这个问题该如何突破?作者分享了两个方面,来提高用户拉新与留存的成功率,我们一起来看下吧。
随着互联网人口红利越来越少,公域流量的拉新成本也越来越高,各个大厂纷纷转做私域流量,用户的拉新和留存已经成为普遍意义上的难题,我们可以思考一下,拉新是要怎么拉?留存是要靠什么留?
笔者认为,拉新的重点还是要考虑用户好感度,留存则是需要运营同学对用户的深度认识和分析。
那么,我们可以从这两个点出发。
一、提升用户使用好感在行为学中有一个公式:B(行为)=M(动机)*A(能力)*T(触发)。(*图来源于网络,侵删)
一个用户能否产生预期的行为,主要看动机、能力和触发三个因素,也就是说当用户的动机越强,所要求其实现目的的能力越弱,触发机制越明显,用户产生行为的可能性就越高。
置换到产品拉新上,我们可拆分成“如何让用户产生使用产品的动机”、“如何降低用户使用难度”、“如何激发用户反映”三个方面去提升用户使用好感。
1. 让用户产生使用动机一个产品在设计功能点的时候,一定不能是“我有什么样的技术”,而是要站在用户角度“他有什么需求”,需求点一定要明确,在需求点上我们可以增加很多功能点,但功能点一定只作为服务用户,而不是解决需求。
举个例子,一款专门做交友的应用,需求就是交友,为了实现这个需求,也为了让用户更好使用,我们可以加入“直播”、“附近的人”等,但如果功能点太杂,可能让用户产生一种”不知道为什么使用“的感觉,反而会使流失目标用户。
2. 降低用户使用难度有了使用动机,最关键的就是降低用户使用难度,SaaS企业有很多有这个功能,举个例子,在新用户注册这个环节,相比较让用户手动输入手机号和验证码这种方式,用户无需输入手机号码,一键快速完成注册/登录(或者用户输入手机号码后,自动校验与当前本机卡号的一致性,无需发送短信验证码)可以有效提高用户注册转化率,也能保证用户数据不外泄。
3. 激发用户反映通常是指因触动而激发用户某种反应,运营同学为了吸引用户而选择的触发方式主要有付费、送福利、给补贴等方式,这就涉及到了如何将这些消息完整触达到用户。
具有价格低、传播快、推送运营简单等优点的短信营销,成为了首选的运营手段。我们常见的短信营销,就是不超过70个字的营销文案 一个短链接。
二、优化用户分层标签用户留存几乎是所有产品都要重点关注的问题,留存率越高,用户价值越大。做好用户画像分析是提高留存率关键的一步,按照用户生命周期来看,在产品前期对用户做好分层标签,对于运营、后期唤醒和召回都有很大用处。
这几年一直在说的精细化运营,就要求运营同学对用户做好画像分析和分层。
比如说一个理财软件,它会根据你浏览记录及页面停留时间推算你的理财喜好,这就是后台对用户的画像;那什么是分层,就是在画像的基础上对用户进一步进行区分。
还是以刚刚的理财软件举例,后台已经将你划分到了“会使用基金”这一个群体中,但基金种类很多,要给你推送哪一种就取决于你平时怎么进行投资划分,如果你经常都是买一千元左右的,那后台的标签就是“投资意愿较弱”,给你推送时就会重点展现小额债券基金。
可以说,用户分层标签越精准,就越容易让用户产生信赖心理。
用户分层也有很多不同方向,我们来简单介绍几种。
1. 以用户价值做区分通常在社区类产品中,会有官方、KOL(关键意见领袖)、KOC(关键意见消费者)、普通活跃用户、沉默用户之分,运营同学会根据每一层用户产生的价值赋予对应的角色和权益,搭建一个良性关系。
在非社区类产品中,会根据用户使用频率和付费意愿高低进行分层标签。
对于付费意愿和使用频率都很高的用户,我们优先考虑进行付费;对于付费意愿低但使用频率高的用户,我们可以去做流量,利用这部分群众的使用行为去引流;对于付费意愿高但使用频率低的用户,我们要考虑的就是对产品进行优化,促使这部分用户转成高频付费用户。2. 以RFM模型做区分RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,它通过Recency(距离最近一次交易)、Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)这三项指标来描述该客户的价值状况。
(*图来源于网络,侵删)
根据这个模型,我们可以将用户划分的更为细致:
R(时间间隔)小 F(消费频率)高 M(消费金额)大=重要保持客户
这部分用户是消费主力,被打上这部分标签的用户的需求是一定要满足的。
R(时间间隔)大 F(消费频率)高 M(消费金额)大=重要价值客户
这部分用户属于忠诚用户,需要运营同学及时进行唤醒。
R(时间间隔)小 F(消费频率)低 M(消费金额)大=重要挽留客户
这部分用户对与产品还是有一定消费意愿,一定要从产品角度进行挽留。
R(时间间隔)大 F(消费频率)低 M(消费金额)大=重要发展客户
这部分用户属于潜力用户,要做重点发展。
R(时间间隔)大 F(消费频率)高 M(消费金额)小=一般价值客户
这部分用户多属于需求类,运营同学可以通过增加功能来进行吸引。
R(时间间隔)大 F(消费频率)低 M(消费金额)小=一般发展客户
这部分用户可能不属于产品目标用户。
R(时间间隔)小 F(消费频率)低 M(消费金额)小=一般挽留客户
这部分用户属于才使用过,可能还有意愿继续使用,要做好挽留。
R(时间间隔)小 F(消费频率)高 M(消费金额)小=一般保持客户
这部分用户应该是占产品使用绝大多数,要做好用户维系。
RFM模型可以较为动态地显示了用户的全部轮廓,这对个性化的沟通和服务提供了依据。
运营同学可以根据不同产品选择合适的模型进行分析,只有找准重点产品用户层,我们才可以进一步对产品做好优化,才能方便提高留存率。
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