資料運營小白如何搭建“初期使用者生命週期體系”?

傑華園發表於2021-07-01

在本次內容中我將從運營的視角,結合之前參與的一個從0開始搭建的社群類教育付費產品專案來進行描述,如何透過營銷轉化的形式逐步完成初期使用者分層以及使用者全生命週期的搭建。

一、使用者全生命週期搭建底層邏輯

1、為什麼要做使用者生命週期搭建?

首先還是先來進行一些概念性的普及,對於很多剛剛做C端產品的使用者或者策略方向的運營小夥伴來說(尤其以教育行業為勝),產品多數展現在APP之中,而使用者的運營多是基於微信環境進行操作,整體運營的考核KPI或OKR多為使用者的增長或轉化。

資料運營小白如何搭建“初期使用者生命週期體系”?

在面對增長或者轉化的考核標準時,很多剛做運營的小夥伴的策略方向基本都是停留在關注表層的增長或者轉化方法論。

每天就是在重複地思考用什麼樣的活動獎品來引導使用者完成拉新任務,用多少的折扣優惠來促進使用者的付費意願,他們不會去仔細想,如:

每個月的增長目標到底怎麼衡量是否合理;現有的使用者如何最大程度能夠達到目標的GMV;我們現在已有的使用者分層情況是什麼樣子,哪部分使用者能夠撬動大的資源來幫助自己達成目標等……

像這樣浮於表面沒有深入使用者的運營動作,其結果一方面沒有辦法有效預估,很容易造成活動的失敗,另一方面對於個人成長沒有很大的幫助,因為你能夠得到的結果就是,做了活動,然後得到了活動結果,至於專案中到底促活了多少老使用者,有多少新使用者參與到了產品的付費轉化都一概不知。

資料運營小白如何搭建“初期使用者生命週期體系”?

得出的資料沒有辦法幫助我們進行有效覆盤,對於後續運營沒有指導意義。

所以,為什麼要對使用者生命週期有一個完整的搭建。因為在我看來,多數C端產品的使用者生命週期本身就是一個有效的分層維度,我們可以清楚地知道使用者的來源,付費情況等基礎資訊,然後拆解KPI,基於不同的來源及付費情況設計屬於他們的增長轉化活動來達到最終目標。

2、使用者生命週期的基本概念

理解使用者生命週期我們可以從【流程端】+【使用者端】兩個大角度來進行思考:

  • 使用者的生命週期從整體流程上來說分為5個大塊:引入期,成長期,成熟期,休眠期,流失期。

很多同學可能只是記住了這幾個大塊的順序,明白一個使用者從初始狀態到最後結束會經歷這樣一個過程,但是在不同階段的運營的策略應該如何設計,策略的重心是什麼,哪些維度的資料能夠輔助我們進行下一步的運營決策等……這5個大塊其背後都能夠衍生出非常多的區域性業務模型。

資料運營小白如何搭建“初期使用者生命週期體系”?

清晰使用者整體流程不是關鍵,能夠明白企業在不同模組的策略玩法,自身在業務模型的定位才是重點。

  • 從使用者端需要注意四個基本概念:CAC,LTV,使用者生命週期以及APRU。

CAC(Customer Acquisition Cost,單個獲客成本),LTV(LifeTimeVaule,使用者生命週期價值)。

很多時候我們會用ROI來衡量一個產品或者單個渠道的健康程度,ROI=LTV/CAC>3相對就是理論上的健康狀態。但是在現實情況中筆者也遇到過一些專案,他們整體ROI≥1處於一個不是很理想的情況,但我們就能以此來說它有問題嗎?

資料運營小白如何搭建“初期使用者生命週期體系”?

我個人認為還是需要具體情況具體分析,很多專案在推進過程中都會有一個時間視窗,在固定的時間段中需要透過大量的資金投入來提高市場佔有量,所以在短時間內ROI≥1也是一個能夠接受的結果。

在瞭解CAC及LTV的關係之後,我們再看運營人員如何對使用者的全生命週期進行引導和干預,同時他能產生什麼樣的結果?根據公式,毛利潤=LTV-CAC,我們可以將LTV拆解為LT(生命時間)×APRU(週期內使用者平均收入),所以最終的公式可以展現為:

毛利潤=LT*APRU-CAC

現在我們站在全域性的角度來思考,CAC由投入資金來決定,LT和APRU則和後續的運營有極大的關聯,如果我們想讓利潤>0,提高LT和APRU必不可少。

在這個地方附帶說明一下,本來想和大家詳細講解一下使用者在5個生命週期中的一些詳細運營方法,但是整個框架梳理下來之後發現需要講解的內容非常詳細且複雜,簡單地說明又擔心有誤導的嫌疑,以後如果有機會的話,希望能和大家詳細溝通探討這方面的內容。

二、案例拆解

下面我將對我之前做過的一個教育產品轉化模型搭建為案例進行拆解,講解一下當時我們對於搭建初期使用者生命週期體系的一個思考邏輯。

1、專案背景

產品主要內容為興趣類成人教育(具體方向不變說明),主要面向的人群多為二線及二線以下的下沉市場使用者,年齡多分佈在18~30歲之間,男女比例相當。

初始使用者來源為外部流量合作,隨後引入APP利用福利的形式進行第一次消費,付費使用者引導進入社群,由專業人員進行輔導服務。但產品後期隨著單個獲客成本升高,公司希望能夠在微信生態下延長使用者的生命週期,提高單個使用者價值。

資料運營小白如何搭建“初期使用者生命週期體系”?

2、專案前期思考

專案啟動之前,社群主要以使用者服務為主,有一套以完課率,畢業率等為標準的服務考核指標,但是社群內使用者整體復購能較弱,沒有固定的後期轉化產品,整個服務團隊的人效比相對較低。

隨後在和使用者前期深入交流及調研之後發現:

  • 已有社群的優勢在於對使用者維繫的能力很強。
  • 但是沒有良好的後續復購引導,使用者瞭解後續需要學的內容,但是沒有一套標準的體系來講解繼續學習的必要性。
  • 學員的服務沒有固定的週期,沒有標準化的社群SOP。

所以,我們整體對於延長使用者生命週期+提高使用者價值策略為:

標準化流程(篩選出復購意向使用者) → 提高後續課程轉化(對復購使用者和初次付費使用者進行分層) → 增加產品SKU,提高銷售額(篩選高質量忠實使用者) → 針對不同使用者設計“老帶新”增長玩法。

3、不同階段使用者轉化模型及資料結果

  • 1.0版本模型: 對復購課程進行價格及內容的拆分,降低後續學習難度以及價格決策的難度,在這個階段我們大致跑了1~2個月左右的時間,整體轉化率提高了10%。
  • 2.0版本模型: 建立初級會員體系,這個期間繼續以提高學員的復購意願為主,同時增強學員的身份認同感,對普通使用者和會員使用者進行了區分,這個階段轉化率在原有基礎上提高了8%左右。
  • 3.0版本模型: 在原有基礎上,增加更多內容深度更深的課程,這個階段的主要目的為提高整體團隊的營收。3.01版本模型:以營收為主要目的,增加了周邊實物產品的售賣。
  • 4.0版本模型: 在已有使用者基礎上實現使用者增長,針對為復購使用者設計簡單任務報裂變及轉介紹讓利活動,針對復購會員使用者,打造線上分銷團隊,增加商品SKU,由分銷員帶更多體驗課例子進行後續轉化。

4、專案總結

整個專案大致跑了10個月左右的時間,整體以使用者在固定時間內由產生復購開始,到最終學完不再付費為止建立了一個初期的使用者生命週期體系,整體來說提高了原有團隊的人效產出,同時為企業找到了第二條使用者增長曲線。

雖然對於每個階段內部的使用者沒有進行詳細維度的分層劃分,但是這也可以作為一個線上教育行業使用者路徑的一個大致框架。


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