剖析用戶生命周期和價值
做運營,我們常會聽到用戶生命周期的概念。
傳統營銷學上講得是客戶生命周期(CL:Customer Lifetime)管理。對互聯網運營,我更傾向用戶生命周期的說法。
傳統公司怎麼管理客戶生命周期呢,我們生活中遇到的很多營銷手段,都可以歸納到這個範疇。不定期收到的各類促銷信息、商場消費後拿到的滿減券、航空公司的里程數、售後維護等等。一切的手段都是為了延長客戶的消費周期。你去菜場買一把菜,末了老闆王二麻再送你一把蔥,說:下次記得再來,都可以算。
互聯網公司,客戶在廣義上變為用戶,用戶生命周期就是今天的話題。
用戶生命周期管理是一個很大的話題,用戶從第一次使用APP,到最後一次打開的時間,我把它定義為用戶生命周期。
運營角色一直貫穿整個生命周期,在新用戶還沒有註冊前,就尋求媒體曝光、渠道推廣和活動營銷、哪怕在卸載APP後,同樣會用盡手段希望喚回用戶,例如老用戶回饋,郵件推送社交好友動態等。
很多文章都會通俗的解釋說,運營就是讓用戶留下來,沒錯,但是它漏了後半句話。
讓用戶留下來,並且賺錢。
用戶生命周期價值CLV(Customer Lifetime Value,也有稱LTV:Life Time Value)比生命周期更重要。讓用戶能在生命周期中產生商業價值,才是運營的使命。
這裡的商業價值,不單純是電商廣告遊戲等賺錢模式。信息和數據這些無形且很難量化的也是商業資產。
運營的目標就是盡一切可能延長用戶的生命周期,並且在生命周期中盡一切可能產生商業價值。
用戶商業價值CLV會不斷累加,生命周期CL會不斷減少。期間又能劃分成新增期、成長期、成熟期、衰退期、流失期等。這裡就不深講,主要講與運營結合。
為什麼要談用戶生命周期和價值?因為做運營不得不接受的事實是,無論你是多麼出色的運營,都無法真正制止用戶的流失(流失的概念,可以看這篇文章拓展閱讀)。你可以延長它,但就是不能阻止它。
當產品獲得足夠多的用戶時,最大的問題不是繼續獲取,而是從用戶身上賺回錢。成熟的產品都應該考慮CL,以及更重要的CLV。
菜場首席運營官王二麻同志,他每次在你買菜後送一把蔥,不是看你可愛帥氣(雖然關注我文章的確實都很可愛帥氣!),而是希望下一次顧客仍舊去他那裡買菜。這是打感情牌。
送一把蔥才多少錢,可只要送的蔥足夠多,哪怕讓10%的顧客有好感下次仍去他那裡買菜,王二麻就能把錢賺回來。王二麻都有這個運營意識,人人都是運營的口號應該喊出來了。
只要用戶能用產品更長時間,就有更大的可能賺錢。CL和CLV是基的不能再基的關係。
有些特殊的商業形態,獲利周期極短或者只有一次,比如婚慶,比如微商,反正我是沒見過傻的再買第二次的人了。這時沒有CL。
這裡引出運營的終極公式之一:賺錢=CLV(用戶生命周期價值)-CAC(獲客成本)-COC(運營成本)
(整個公式是運營體系的框架之一,另外兩個指標以後會寫)
運營是互聯網商業變現的落地和執行者。不同產品不同商業模式,用戶的CLV也會差異很大。比如電商的CLV由一系列購買的指標決定,新媒體和門戶的CLV由廣告和曝光量指標決定,遊戲的CLV則是土豪玩家這個群體。
一個合理的CLV模型應該是綜合考量各種指標和數據建立起來的。
一款產品若沒有探索出合適的商業模式,CLV模型很難搭建起來。需求低頻,或者變現周期漫長,則計算一樣不準確。
用戶生命周期則比CLV更容易理解和計算。
我們通常說的留存率,就是用戶生命周期的殺手鐧應用。通過留存率,我們分析出用戶的黏性、活躍度等指標。但留存率很難和商業掛鉤,不具備商業的可解釋性。我們就會換算成生命周期。
用戶生命周期=周期/(1-周期內新增留存率)
如果一款產品新增用戶的月留存率是70%,那麼估算出:平均用戶生命周期=1個月/(1-70%)=3.3個月。
運營的目標就是延長用戶生命周期從3.3個月到4個月、5個月乃至更長。並且在此期間產生商業價值。對於大部分產品,這個公式都是適用的。
如果這個產品低頻,例如旅遊類產品,普通人不可能頻繁旅遊,那麼數據上留存率就不會特別好看。這時的估算會有偏差,可以拓大時間維度。
如果需要更精準的指標,則可以將數據製作成頻數分布圖。
來看看怎麼精準的分析和運營:
1.用戶生命周期最少的那部分用戶,例如10天,有什麼具體特徵,為什麼不用?
2.用戶生命周期最多的那部分用戶,有什麼特點?
3.分布人數最多的用戶,怎麼樣能想辦法抓住他們的痛點?延長他們生命周期
4.究竟是用的久的用戶(二八理論),還是分布人數最多的用戶(長尾理論),產生的商業價值大?
每個用戶的生命周期都能產生商業價值,但有些用戶註定更有價值。
用戶生命周期和流失是息息相關的,用戶流失,便是用戶生命周期的終止。
用戶不用APP,可能是比較忙,可能是出去旅遊了,可能是大姨媽來了心情不好。那麼運營應該怎麼判定他是上述情況,還是卸載不用呢?也許我們需要幾個月後才會發現用戶最後登錄停留在某一天。高級運營和初級運營的分水嶺在於:初級運營經常事後補救,高級運營能夠防範於未然。
將用戶的流失可能扼殺在萌芽階段,是延長用戶生命周期的有效手段之一。這聽起來很玄乎,但舉個例子就會明白的。
一款社交應用,通過流失用戶的特徵分析。發現了如下的幾個特點。
- 流失用戶中,40%的用戶沒有完善資料
- 新增用戶沒有導入通訊錄好友,流失概率比導入的高20%
- 新增用戶在第一周使用中,如果添加的好友低於3,則一個月後的流失概率超過一半
- 用戶流失前一個月,互動率遠低於APP平均值。
這些特徵很容易讀懂了解,運營也很容易針對性的採取策略。例如良好的新手引導、引入好友推薦(想想微博和各興趣向APP)、增加曝光量、乃至使用機器人(這裡有幾個好玩案例,以後分享^ ^)等等。
如果數據化運營更徹底,可以運營和數據分析結合,將上述的特徵建模,得出一個比較準確的流失概率預測。用模型計算出某一類人群流失概率在80%以上,和知道什麼樣的人可能流失,在運營上是兩個層次。
我們可以構建決策樹模型,因為決策樹模型的可解釋性強,它是if-then的集合,運營非常容易理解。比如用戶完善資料低於50%,且沒有導入通訊錄好友,且好友數量低於3,則其一個月後的流失概率為80%。模型訓練出葉節點,運營用SQL就能跑出來可能流失的用戶群。
另外,發掘出變化性變數在運營中有奇效。比如完善資料,是否導入通訊錄好友,都是靜態、狀態型的特徵,更多是產品上的優化。但是某一類用戶流失,能通過其他數據特徵體現,比如上周打開了APP20次,本周打開了5次,下周打開了1次,趨勢是下降的,這絕逼是累感不愛了啊!(趨勢上升是另外一種運營策略了)這時我們運營就可以採取溫暖的愛的抱抱,運營這類用戶。
寫到這裡,突然覺得自己很溫暖。雖然運營們營銷,推送,喜歡從用戶身上賺錢,但是我知道我們是好運營。
(╯?????‵)╯︵ ┴─┴
Tips:
1.用戶生命周期運營實際會更複雜,比如真正產生商業價值的群體應該去計算運營和分析,需不需要引入CRM,RFM等等,比如常見的積分體系能不能提高CL。關於這些,歡迎大家留言討論。
2.寫完後,發覺自己高中作文偏題的毛病還是沒好…
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