用户运营即通过一系列方式对产品的用户进行运营,其有一个经典的模型:AARRR模型。本文作者就根据这个模型,结合实例,分享了他在拉新、转化、留存都做了哪些事。

用户运营,顾名思义,就是通过一系列方式对产品的用户进行运营。

作为运营细分出来的模块之一,用户运营与产品运营、内容运营、活动运营、渠道运营存在着千丝万缕的联系,当然也存在着运营对象不同的差异。

在实现具体运营目标上,各运营模块是存在不同的侧重点,如:

  • 用户运营倾向于实现转化和促活的目标;
  • 而渠道则偏于拉新;
  • 内容和活动运营均承载着拉新和留存的目标;
  • 而产品运营需要看到全局,统筹整个产品的需求规划、用户体验、各页面转化率、产品功能、运营工具等等。

当然,因产品以及产品的不同阶段,各家运营的重点和方式也不尽相同,最终的目的都是推广自己的产品,服务好用户。

每款产品设计的初衷都是为了服务用户,不管是是社区类的产品还是平台类的产品,如果没有用户,那这个产品就没有了存在的意义。

今天,我们就一起来聊聊用户该如何运营?

说到用户运营,最经典的就是AARRR模型,结合这个模型,今天主要说说我在一款产品的用户运营过程中拉新、转化、留存都做了哪些事?

一、拉新

传统行业中拉新主要是市场部和渠道部门的指标,部分互联网公司也存在这样的细分,但随着行业的变革,拉新不仅仅是投广告铺渠道了,运营开始参与其中甚至占据主导地位,身兼数职,采用一切有效的线上线下的方式,以最低成本获取新用户。

可能只是一篇10+的微信推文也可能是一次火爆的营销活动,用户就闻声而来,典型的案例如新世相。这也是社交媒体的发展带给我们的红利,营销方式也将随之发生变革。

当然,这里我要说的是:如何找到目标用户在哪里,用什么样的方式取触达,如果这些人能传播给更多的人,那用户获取就会源源不断的到来。这里我主要做了3 模型:

1.场景模型

任何产品都需要从场景出发去思考,在什么场景下解决用户什么痛点,那么在拉新的过程中则需要去挖掘这些场景下的用户。

在我运营的某款产品中,我首先分析了下使用场景,然后基于平台强大的数据库支持下,找到对应的用户群体,假设他们会存在使用的需求,通过最常规的短信和App push的方式给用户推送产品优惠信息及相应产品的套餐等,其中传达的文案也是有技巧的.

从多次的实验经验来看,用户喜欢简单直接的说明要干嘛可以干嘛,这个时候需要从文案角度取描述这样的场景,然后将自己的产品穿插其中,从用户的角度出发,这样用户也会觉得很顺,好像使用了X产品确实会方便一些。而那些自说自话生涩难懂的文案转化率通常很低,常常是运营人自嗨罢了。

所以,场景方式转化很重要,且不同人群的效果也会存在差异,但至少可以看到哪些场景需求比较旺盛,也可以验证产品设计是否合理。

该模型的局限是:创业公司没有足够的数据资源支撑,但此方法仍然适用,只是找用户方式需要多费些心思。

2.特征模型

不管采用了什么方式找到一批种子用户后,积累了最早期的用户数据,此时可以和BI密切合作,使用机器学习的方式帮助运营找到最精准的潜在用户,通过分析已使用产品的用户特征和属性,并且提炼关键指标,调优参数,行成符合业务目标的模型。

此时把用户数据导入模型,得到一定的评分集合,可结合业务需要取触达该部分用户,做到精准转化。当然这个模型页适用于有一定量的数据积累的公司。

3.推荐模型

俗话说的好,物以类聚,人以群分。一个用户的周围肯定存在其他潜在用户,如果你没办法找到他,就可以让你的用户帮你找到,也就是老带新或者新带新的玩法,利用人性中逐利互惠的心理,集合大家的力量拉新。

在产品上线初期,很多功能还不完善,能不能被市场接受也待验证,此时很多公司采取邀请码的方式,邀请身边的内行加入使用。 有了一定的种子用户后,可通过最简单的方式,给老用户发短信,让老用户成为推销员邀请新用户,并给彼此各一定的补贴,那么等产品渐渐完善,可以开发一套推荐工具,通过绑定关系,推荐成功用户得一定现金返利,这也是各平台的常规玩法。

从上面的推荐玩法中可以衍生出另外一种:通过找到用户之间的关系,通过分享红包的领取数据和推荐关系数据,甚至社交网络和通讯录数据的读取,找到用户的关系链,此时即可有针对性的触达这部分用户。激进些的做法是具体到人,例如某某邀请你体验,或者您的好友邀请你体验X产品。

另外一种思路是圈层营销,先在一小群人中引爆,而后传播波及其他人群。

这里我们的做法是:挑选一个乐于传播的潜在用户群,如学生人群或者某一区域的年轻白领人群,接受新鲜事物速度快敢于尝鲜,乐于分享和传播,利用KOL带头示范,在校园内或集中区域开展酷炫的活动玩法。借助直播和社交媒体与粉丝互动,PR稿跟上转租眼球,此时再来一波运营福利,如大额优惠券或者免费使用名额,相信定可以转化一波用户。

二、转化

一大波新用户进来以后,实现用户转化的任务也十分关键,提高各页面和各环节的转化率是考验一款产品好坏的关键,在产品团队关注的同时,运营也需要关注用户的端内行为轨迹,用户心理是什么样的,不同标签的用户行为差异,哪些环节和节点可以通过运营手段得以提高?

这里我主要做了这3件事:

1.触达刺激

通过拉新的环节进来的用户一定要做好转化步骤,否则就浪费了力气。这里我们通过将上传商务渠道投放的用户以及进入产品首页的用户圈进来,给用户推送短信和push,内容主要为新手首单优惠,目的是让用户进入产品首页,同时首页会触发优惠券,通过及时的刺激让用户冲动消费,进入首页后再通过首页的推荐逻辑将用户引导至下单流程,直到完成下单。

当用户完成下单后,再通过展示其他活动和分享红包的方式来做长远的复购引导。

2.唤醒链接

通过唤醒链接配合上一步的触达更为重要,现在很多产品都支持客户端和web入口,并且存在订单渠道平分秋色,此时,关键点有两个:

  1. 如何让拉新渠道进来的人以最大的转化率下载打开甚至使用产品。
  2. 如何在最低的成本下给合适的人采取合适的触达方式,大量而非精准的铺短信的话成本还是很高的 。

为了解决上面的问题,我们设计开发了唤醒链接,可实现从端外跳转客户端,微信环境跳转web入口,或者判断用户之前的使用习惯决定引导用户至客户端还是跳转web,端内某个页面到另外一个页面的快速跳转

另外,整个跳转的页面还可嵌入资源位展示,静态展示品牌slogan等。

3.页面转化率

此环节就是根据订单流程的具体数据指标做优化,每个页面的每一处的埋点,功能点的流程分布是否影响订单转化率,是否可以用最简单直接的方式引导是下单,避免过多的干扰因素,是否帮用户做好决策而不是让用户选择纠结,是否给不同的用户提供不同的方式。

例如,我们的产品是需要用户交纳押金的,此时我们会出现一句文案提示押金是安全的,什么时候会退还,让有下单顾虑的用户可以顺利完成订单流程。

三、留存

说起留存,不同的产品和业务形态中,其作用是不同的,高频产品留存十分重要。

订单量=用户基数*消费频次

低频产品隐频次低则更需要扩大用户基数,而高频产品则二者都需要关注。

关于留存的几个经典的模型,运营人应该都耳熟能详了:

1.用户分层

产品快速发展期,用户基数还不算特别大的时候,我们可以先采用简单的将用户分层后制定不同的策略,如注册未下单、首单完单、成单3单以上等等,使用最只要的单一指标对用户做简单的划分,产品快速发展阶段,通过大量补贴快速获取用户。

这一阶段不适合精细化运营,所以可采用简单粗暴的方式做好转化和留存。

2.用户生命周期

当产品发展到一定规模,老用户数据有一定的积累,此时应关注用户的精细化运营。

用户生命周期模型是根据产品的特性筛选出几个重要指标才划分活跃与不活跃,高活和低活。一般多以完单和一段时间内的完单频次,同时引入用户的生命,从萌芽到成长到稳定期,双向维度划分。

运营可以和BI密切合作完成用户标签的划分,然后重点方向是通过什么样的方式让活跃的更活跃,不活跃的活跃起来。

主要的触达方式是App Push、资源位的展示策略等,同时在这个阶段中药降低用户补贴,活跃用户适当降低补贴力度,不活跃用户可通过券营销做好激活。

3.用户流失预警

流失预警模型主要是减少用户流失,通过采集流失用户特征,通过大数据的方式去预判哪些用户流失可能性高,并赶在用户流失之前做好用户的维系,延长用户生命周期。

例如,当发现用户账户余额接近用完时用户流失概率高,则可定期针对账户余额不足的用户做一波充返活动,以利益驱动用户在平台继续消费,争取更多的时间培养用户使用习惯。

4.用户价值模型

我们常常可以听到一个概念是20%的用户贡献了80%的订单或收入,所以我们要维护好核心用户。

同时在精细化运营的同时,要找到哪些用户价格不敏感可以降低补贴,哪些用户更注重产品体验,哪些用户更乐于口碑传播。

用户价值模型主要来源于经典的RMF模型,主要用户客户关系管理。当然我们可以结合自己的业务类型增加一些维度,比如说传播推荐维度,乐于分享红包给好友关系可以算做用户传播,分享产品的内容到朋友圈,参与微信公众号活动等均可纳入用户指标衡量维度中。

这个模型可以和生命周期模型交叉使用,目的是维护好核心用户增加收入,同时培养更多的核心用户。

只有知己知彼才能百战百胜,对于用户运营也一样,了解他是谁,他有哪些特质,他有哪些诉求,才能更好的满足他。

运营需要在业务价值与用户价值之间找到平衡点,但运营的最终目的一直都是实现业务价值的最大化,这也是商业的本质,我理解。

运营的本质,其实,就是销售。

 

作者:浅夏秋晴,微信公众号:复盘运营之路。负责过多款知名互联网产品的运营工作,擅长用户运营、产品运营,喜爱文字,热爱折腾。

本文由@浅夏秋晴 原创发布。未经许可,禁止转载。

题图来自 pexels,基于 CC0 协议

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