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一套清晰完整可復用的流失用戶召回方案 | 增長體系③

姜頔
2019-04-19

一套清晰完整可復用的流失用戶召回方案 | 增長體系③

姜頔
2019-04-19

原作者:姜頔 2019-04-19

用戶研究 用戶運營 用戶增長 用戶生命周期

沒有護城河的流量池,用戶來得快,流失更快
鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期
沒有護城河的流量池,用戶來得快,流失更快
鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期

“創造”顧名思義就是帶給用戶“啊哈時刻”,讓顧客更快接觸核心功能,接下來就可以開始在此基礎上打造一臺高速增長列車,實現用戶增長。

但是有一部分人壓根就沒在車上,或者中途下車了,這個時候就需要另一種方式,即用戶增長的手段來留住用戶,也就是我們今天將要介紹的流失用戶召回體系。

我做過很多類別產品的召回,資訊類、工具類,在線教育類、電商類、金融類等等,每種產品有各自的屬性,召回用戶的難度、方式和回歸后的質量也不盡相同。

在之前的文章中我們已介紹過金融類產品的召回體系,今天就來介紹一下資訊類產品如何從0到1搭建召回體系。

召回體系分為5個部分,具體內容如下圖:

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用戶增長體系5步圖

1.   發現問題

2.   提出想法

3.   預期效果

4.   測試

5.   復盤分析

這5步便是一個完整的用戶增長體系,不斷地循環1-5步,時間長短最好定在1到2周之內,我們稱之為用戶增長周期。

增長團隊則需每個周期召開一次會議,對上個周期的測試進行復盤分析,發現問題并提出新的想法,最后決定下個周期應該進行的測試。

一、發現問題

發現問題階段要認真思考幾個問題:

1.   現在流失情況?

2.   有沒有必要做用戶召回?

3.   新增用戶獲客成本是多少?

4.   召回用戶應該花多少錢?

首先要了解目前的流失狀況,在啟動召回計劃前要知道總流失用戶數,每月新增流失用戶數,流失用戶時間分布等等??梢匀缦聢D,反應出流失用戶大盤情況。


流失現狀分析圖

藍色柱狀圖代表新增流失絕對值,紅色曲線是新增流失比。

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通過這個比值可以看出流失的速率超過新增速率,且流失絕對值上漲,多半是處在渠道放量期。通過這個圖我們可以了解現在渠道的基本狀況。

緊接著我們來討論下一個問題,是否有必要對流失用戶進行召回。

有的公司不對用戶做召回,比如一些互金公司,他們在拉新時候已經給新用戶補貼很多錢,由于一個用戶生命周期里營銷費用是有限的,所以不會在流失用戶身上花更多的錢。這是金融類產品過高的獲客成本所致。

通常來說,金融類產品的平均獲客成本在100-500元/人之間,統籌考慮,互金公司會把運營側重點放到預流失階段,而不是流失。

話說回來,資訊類平臺的獲客成本大約在5-30元,相對價格較低,有較富裕的運營費用去支持流失用戶召回。

貝恩公司的費雷德里克·瑞克赫爾德曾經做過研究,用戶留存率每提高5個百分點,利潤就會提高25-95個百分點。

綜上所述,資訊類平臺的流失用戶召回計劃一定要做,不僅要做,還要周期性得做。

最后,來分析召回用戶應該花多少錢。

之前介紹互金篇時講過一個方法,即,按照用戶生命周期貢獻價值來分配召回用戶成本(召回成本=用戶生命周期貢獻成本-市場成本-運營成本)。

這種方法適用于電商、互金等行業,但對于資訊等其他行業來說其生命周期貢獻價值并沒有上述兩種行業那么清晰,因此不能用該公式直接計算。

對于資訊平臺,在召回初期如何設定召回成本,就用到了魔法數字。

據行業數據統計,獲取一個新用戶的成本是維護老用戶成本的5倍,換而言之,維護老用戶的成本是新用戶的1/5,這是成本下限。

根據流失用戶的流失時長,一些流失時間比較長的用戶,換種思路其實就等于新增用戶,所以上限成本等于新增用戶的獲客成本。

這里新增用戶獲客成本取行業平均值15元(包括信息流、應用商店等),那么我們的召回成本區間就有了,如下所示:


召回體系的增長實驗開始前的成本區間初步定下來了,至于在區間內多少錢合理,在召回率和成本之間如何平衡,根據后期實驗和復盤分析不斷改進完善,找到召回最優成本。

二、提出想法

提出想法是為第四階段的測試做準備,根據用戶質量、觸達工具、短信文案、獎勵禮物、落地頁等等模塊進行拼接實驗。如下圖:

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期

測試N x N矩陣


根據我們的想法將用戶分類A1、A2、A3……AN;觸達手段B1、B2、B3……BN;短信文案C1、C2、C3……CN。

這樣下來,總共有N x N種方案進入儲備庫,但是公司資源有限,不可能將所有想法付出實踐,如何將諸多的想法排列優先級,這就用到了肖恩指定的“ICE評分體系”,整理第二階段的想法。

ICE分別代表impact(影響力)、confidence(信心)和ease(簡易性)。

舉個例子,如下圖:

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ICE打分圖

目前有N種方案,但是我們資源只允許同時進行3種實驗,那么我們按照ICE打分,最終按照分數由高到低選取3種方案進行實驗測試。

三、預期效果

我看過很多用戶增長實驗,都忽略了預期效果這一步,覺得用戶增長實驗就是快速的迭代實驗、復盤而忘記了實驗之前對效果的預估,這是一種錯誤做法。

方向錯誤,高效的執行便是災難。

所以我們要在做之前對現狀指標進行拆分分析,以召回用戶為例,我們要在實驗前知道自然回流用戶(非測試手段,流失后自然回歸的用戶)的各項指標,以及拆分各類用戶的自然回流指標,制定預期目標。如下圖:

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效果預期圖

上圖顯示了流失用戶自然回流的數據,這個數據怎樣解讀呢?

就是說連續30天未登錄,我們認定為流失用戶,這些用戶在沒有接觸到任何短信、PUSH等召回實驗策略時,自然回流的比率如上圖綠色一列。

再將這些用戶分類,按照流失前有過某些行為進行分類,因為失前不同行為,也決定著自然回流和實驗召回的難易度,例如我們看到前會員用戶的自然回流就要高于其它行為。

有了自然回流數據,在此基礎上制定目標就順理成章,這樣一來,實驗前也有了具體的目標方向。

 四、測試

測試階段就是將第二步的想法賦予實踐,策略都已經制定好,同步驟二,我們會將實驗分成3組:

測試組一:A1+B1+C1+D1+E1,

測試組二:A1+B3+C1+D1+E1,

測試組三:A1+B3+C1+D1+E3。

將流失用戶進行抽樣分組,保證3組樣本的均勻和一致性。接下來就到了具體實施環節:

A:篩選高質量用戶(可根據RFM或行為模型等方法);

B:觸達工具準備,若短信需要手機號,PUSH需要IMEI、IDFA,活動需要用戶ID;

C:短信文案編寫,通過法務確認;

D:禮品的發放形式、時間等,比如禮品是在回流用戶點擊短信進入APP時發送,還是T+1的方式發放等等;

E:短信鏈接、PUSH點擊后,所進入的落地頁面。

萬事俱備,JUST 搞 IT!

五、復盤分析

復盤是用戶增長體系的最后一步,同時也是最關鍵的一步,決定著下一個增長周期的走向,所以要多維度立體式的分析數據,一套好的復盤體系必將事半功倍。

下面就來說一下復盤分析,復盤分析腦圖如下所示:

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復盤分析腦圖

復盤分析這部分,我在鳥哥筆記里分享過一篇叫《用戶召回你真的會嗎?復盤5大策略教你科學回流》的文章,具體講解了復盤分析,這里也是套用這一套復盤方法,感性興趣的讀者可以看一下這篇文章。

接下來我們就按照腦圖,一步步順下去,利用復盤分析評價活動優劣、發現問題以及制定下一個增長周期的策略。

  • 花了多少錢

第一個環節,即發現問題環節中,我們制定了召回費用,3元,這個價錢是按照經驗來判斷的。

至于是否真的合理,那就要在復盤分析這一步進行驗證。

實際召回成本=觸達工具(短信、PUSH)+獎勵成本+后期運營成本,比如短信費0.3元,獎勵積分花費3元,用戶召回后又在平臺參加返利活動,那么算下來召回成本=0.3元+3元+1.7元=5元。

至于這個價格是否合理,那么咱們來算筆賬:如果單純的考慮登錄成本的話,1個新增用戶進入平臺需要15元,后期1年內會帶來12次登錄,也就是說平均登陸費用是1.25元。

召回用戶,會在召回后登錄3.7次,那么算下來也就是1.35元登錄一次。

這么算來,召回老用戶的登錄成本也就大于新增成本,如此看來,召回成本就要適當的降低,把獎勵成本降低到2.625元以下,即召回總成本4.625元以下為合理價格。

  • 實驗效果如何?

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期活動甘特圖

上甘特圖列出了各個實驗的召回率、回流質量、召回成本、策略和實施時間。下圖氣泡圖可以更為直觀的看出活動的好壞。

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期召回策略氣泡圖分析圖


橫坐標代表召回率,縱坐標代表召回后的質量,圓的直徑代表召回成本。

可以看出D、E、F使用率較好,分析一下活動矩陣便知,影響召回率的主要因素是測試矩陣的A列,也就是用戶分類,A1代表高質量用戶,所以召回率會比較好。

這里也驗證了我們的假設,流失前質量高的用戶越容易召回,且召回后的質量不會太差,反之,觀察到A、C、G屬于A3類低質量用戶,其召回率和召回后的質量也比較差。

當然假設與實際結果完全相反的情況時有發生,那么此時,我們就會調整策略,重新制定測試矩陣。

比如我們計算出來的高質量用戶實際的召回率和召回后的質量都很差,反而中質量用戶兩項表現都很好,那么就要繼續深挖,看什么變量與召回率和召回后的質量相關性較高,在下一個測試周期我們就會將用戶按照新的模型方法重新進行分類。

后續產出情況(召回質量)

后續產出情況(召回質量)在氣泡圖中已經展示過,就是觀測召回用戶的后續表現,將有效行為、留存、核心行為等指標進行量化后的結果,在這里按照1-5分打分,分數越高代表后續表現越好。

RFM分析

正常情況下的用戶分類都會用到RFM模型,通過流失前的流失時長(Recency)、登錄頻率(Frequency)、流失前的有效行為(Monetary),把用戶分類高、中、低質量用戶。

RFM中的M本來是金額,但是這里我換成了有效行為,因為資訊類產品的金融屬性比較低。

通過上述的氣泡圖,召回質量分析也可以驗證RFM模型分類的合理與否,不斷地修正用戶分類模型。

  • 后期如何改進

從上述的甘特圖,氣泡圖,召回質量和RFM等分析中,能挖掘出很多有價值的信息與問題,好的地方怎么更好,差得地方如何改進。

從運營角度分析,用戶分類、召回成本、觸達手段選擇、文案的選擇、禮物的選擇等等是否合理。

從產品角度出發,召回用戶首次打開APP的落地頁面選擇、點擊短鏈到打開APP的等待時長等等是否有優化空間。從技術角度出發,用戶增長體系能否自動化等。

到此為止,一個用戶增長周期的所有步驟都已經完成了。我們就把今天整個用戶增長體系的流程捋一捋:

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期

用戶增長體系

(1)  發現問題

(2)  提出想法

(3)  預期效果

(4)  測試矩陣

(5)  復盤分析

(6)  1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5……

從0到1搭建用戶增長體系就介紹完畢了,在這里想告訴大家,增長是一點一滴細小的成功堆積出來的,每一次測試都是一次學習進步的機會,不斷地學習和改進,獲得更多的成功,最終形成壓倒性的優勢。

寫在后面:

希望這篇文章可以幫助廣大的運營人士,也能夠讓用戶了解平臺運營方式,同時歡迎同行與愛好者一起交流學習,提出您寶貴的意見。我的微信:jiangyouye001。

“創造”顧名思義就是帶給用戶“啊哈時刻”,讓顧客更快接觸核心功能,接下來就可以開始在此基礎上打造一臺高速增長列車,實現用戶增長。

但是有一部分人壓根就沒在車上,或者中途下車了,這個時候就需要另一種方式,即用戶增長的手段來留住用戶,也就是我們今天將要介紹的流失用戶召回體系。

我做過很多類別產品的召回,資訊類、工具類,在線教育類、電商類、金融類等等,每種產品有各自的屬性,召回用戶的難度、方式和回歸后的質量也不盡相同。

在之前的文章中我們已介紹過金融類產品的召回體系,今天就來介紹一下資訊類產品如何從0到1搭建召回體系。

召回體系分為5個部分,具體內容如下圖:

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用戶增長體系5步圖

1.   發現問題

2.   提出想法

3.   預期效果

4.   測試

5.   復盤分析

這5步便是一個完整的用戶增長體系,不斷地循環1-5步,時間長短最好定在1到2周之內,我們稱之為用戶增長周期。

增長團隊則需每個周期召開一次會議,對上個周期的測試進行復盤分析,發現問題并提出新的想法,最后決定下個周期應該進行的測試。

一、發現問題

發現問題階段要認真思考幾個問題:

1.   現在流失情況?

2.   有沒有必要做用戶召回?

3.   新增用戶獲客成本是多少?

4.   召回用戶應該花多少錢?

首先要了解目前的流失狀況,在啟動召回計劃前要知道總流失用戶數,每月新增流失用戶數,流失用戶時間分布等等??梢匀缦聢D,反應出流失用戶大盤情況。


流失現狀分析圖

藍色柱狀圖代表新增流失絕對值,紅色曲線是新增流失比。

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期

通過這個比值可以看出流失的速率超過新增速率,且流失絕對值上漲,多半是處在渠道放量期。通過這個圖我們可以了解現在渠道的基本狀況。

緊接著我們來討論下一個問題,是否有必要對流失用戶進行召回。

有的公司不對用戶做召回,比如一些互金公司,他們在拉新時候已經給新用戶補貼很多錢,由于一個用戶生命周期里營銷費用是有限的,所以不會在流失用戶身上花更多的錢。這是金融類產品過高的獲客成本所致。

通常來說,金融類產品的平均獲客成本在100-500元/人之間,統籌考慮,互金公司會把運營側重點放到預流失階段,而不是流失。

話說回來,資訊類平臺的獲客成本大約在5-30元,相對價格較低,有較富裕的運營費用去支持流失用戶召回。

貝恩公司的費雷德里克·瑞克赫爾德曾經做過研究,用戶留存率每提高5個百分點,利潤就會提高25-95個百分點。

綜上所述,資訊類平臺的流失用戶召回計劃一定要做,不僅要做,還要周期性得做。

最后,來分析召回用戶應該花多少錢。

之前介紹互金篇時講過一個方法,即,按照用戶生命周期貢獻價值來分配召回用戶成本(召回成本=用戶生命周期貢獻成本-市場成本-運營成本)。

這種方法適用于電商、互金等行業,但對于資訊等其他行業來說其生命周期貢獻價值并沒有上述兩種行業那么清晰,因此不能用該公式直接計算。

對于資訊平臺,在召回初期如何設定召回成本,就用到了魔法數字。

據行業數據統計,獲取一個新用戶的成本是維護老用戶成本的5倍,換而言之,維護老用戶的成本是新用戶的1/5,這是成本下限。

根據流失用戶的流失時長,一些流失時間比較長的用戶,換種思路其實就等于新增用戶,所以上限成本等于新增用戶的獲客成本。

這里新增用戶獲客成本取行業平均值15元(包括信息流、應用商店等),那么我們的召回成本區間就有了,如下所示:


召回體系的增長實驗開始前的成本區間初步定下來了,至于在區間內多少錢合理,在召回率和成本之間如何平衡,根據后期實驗和復盤分析不斷改進完善,找到召回最優成本。

二、提出想法

提出想法是為第四階段的測試做準備,根據用戶質量、觸達工具、短信文案、獎勵禮物、落地頁等等模塊進行拼接實驗。如下圖:

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期

測試N x N矩陣


根據我們的想法將用戶分類A1、A2、A3……AN;觸達手段B1、B2、B3……BN;短信文案C1、C2、C3……CN。

這樣下來,總共有N x N種方案進入儲備庫,但是公司資源有限,不可能將所有想法付出實踐,如何將諸多的想法排列優先級,這就用到了肖恩指定的“ICE評分體系”,整理第二階段的想法。

ICE分別代表impact(影響力)、confidence(信心)和ease(簡易性)。

舉個例子,如下圖:

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期

ICE打分圖

目前有N種方案,但是我們資源只允許同時進行3種實驗,那么我們按照ICE打分,最終按照分數由高到低選取3種方案進行實驗測試。

三、預期效果

我看過很多用戶增長實驗,都忽略了預期效果這一步,覺得用戶增長實驗就是快速的迭代實驗、復盤而忘記了實驗之前對效果的預估,這是一種錯誤做法。

方向錯誤,高效的執行便是災難。

所以我們要在做之前對現狀指標進行拆分分析,以召回用戶為例,我們要在實驗前知道自然回流用戶(非測試手段,流失后自然回歸的用戶)的各項指標,以及拆分各類用戶的自然回流指標,制定預期目標。如下圖:

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效果預期圖

上圖顯示了流失用戶自然回流的數據,這個數據怎樣解讀呢?

就是說連續30天未登錄,我們認定為流失用戶,這些用戶在沒有接觸到任何短信、PUSH等召回實驗策略時,自然回流的比率如上圖綠色一列。

再將這些用戶分類,按照流失前有過某些行為進行分類,因為失前不同行為,也決定著自然回流和實驗召回的難易度,例如我們看到前會員用戶的自然回流就要高于其它行為。

有了自然回流數據,在此基礎上制定目標就順理成章,這樣一來,實驗前也有了具體的目標方向。

 四、測試

測試階段就是將第二步的想法賦予實踐,策略都已經制定好,同步驟二,我們會將實驗分成3組:

測試組一:A1+B1+C1+D1+E1,

測試組二:A1+B3+C1+D1+E1,

測試組三:A1+B3+C1+D1+E3。

將流失用戶進行抽樣分組,保證3組樣本的均勻和一致性。接下來就到了具體實施環節:

A:篩選高質量用戶(可根據RFM或行為模型等方法);

B:觸達工具準備,若短信需要手機號,PUSH需要IMEI、IDFA,活動需要用戶ID;

C:短信文案編寫,通過法務確認;

D:禮品的發放形式、時間等,比如禮品是在回流用戶點擊短信進入APP時發送,還是T+1的方式發放等等;

E:短信鏈接、PUSH點擊后,所進入的落地頁面。

萬事俱備,JUST 搞 IT!

五、復盤分析

復盤是用戶增長體系的最后一步,同時也是最關鍵的一步,決定著下一個增長周期的走向,所以要多維度立體式的分析數據,一套好的復盤體系必將事半功倍。

下面就來說一下復盤分析,復盤分析腦圖如下所示:

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復盤分析腦圖

復盤分析這部分,我在鳥哥筆記里分享過一篇叫《用戶召回你真的會嗎?復盤5大策略教你科學回流》的文章,具體講解了復盤分析,這里也是套用這一套復盤方法,感性興趣的讀者可以看一下這篇文章。

接下來我們就按照腦圖,一步步順下去,利用復盤分析評價活動優劣、發現問題以及制定下一個增長周期的策略。

  • 花了多少錢

第一個環節,即發現問題環節中,我們制定了召回費用,3元,這個價錢是按照經驗來判斷的。

至于是否真的合理,那就要在復盤分析這一步進行驗證。

實際召回成本=觸達工具(短信、PUSH)+獎勵成本+后期運營成本,比如短信費0.3元,獎勵積分花費3元,用戶召回后又在平臺參加返利活動,那么算下來召回成本=0.3元+3元+1.7元=5元。

至于這個價格是否合理,那么咱們來算筆賬:如果單純的考慮登錄成本的話,1個新增用戶進入平臺需要15元,后期1年內會帶來12次登錄,也就是說平均登陸費用是1.25元。

召回用戶,會在召回后登錄3.7次,那么算下來也就是1.35元登錄一次。

這么算來,召回老用戶的登錄成本也就大于新增成本,如此看來,召回成本就要適當的降低,把獎勵成本降低到2.625元以下,即召回總成本4.625元以下為合理價格。

  • 實驗效果如何?

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期活動甘特圖

上甘特圖列出了各個實驗的召回率、回流質量、召回成本、策略和實施時間。下圖氣泡圖可以更為直觀的看出活動的好壞。

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橫坐標代表召回率,縱坐標代表召回后的質量,圓的直徑代表召回成本。

可以看出D、E、F使用率較好,分析一下活動矩陣便知,影響召回率的主要因素是測試矩陣的A列,也就是用戶分類,A1代表高質量用戶,所以召回率會比較好。

這里也驗證了我們的假設,流失前質量高的用戶越容易召回,且召回后的質量不會太差,反之,觀察到A、C、G屬于A3類低質量用戶,其召回率和召回后的質量也比較差。

當然假設與實際結果完全相反的情況時有發生,那么此時,我們就會調整策略,重新制定測試矩陣。

比如我們計算出來的高質量用戶實際的召回率和召回后的質量都很差,反而中質量用戶兩項表現都很好,那么就要繼續深挖,看什么變量與召回率和召回后的質量相關性較高,在下一個測試周期我們就會將用戶按照新的模型方法重新進行分類。

后續產出情況(召回質量)

后續產出情況(召回質量)在氣泡圖中已經展示過,就是觀測召回用戶的后續表現,將有效行為、留存、核心行為等指標進行量化后的結果,在這里按照1-5分打分,分數越高代表后續表現越好。

RFM分析

正常情況下的用戶分類都會用到RFM模型,通過流失前的流失時長(Recency)、登錄頻率(Frequency)、流失前的有效行為(Monetary),把用戶分類高、中、低質量用戶。

RFM中的M本來是金額,但是這里我換成了有效行為,因為資訊類產品的金融屬性比較低。

通過上述的氣泡圖,召回質量分析也可以驗證RFM模型分類的合理與否,不斷地修正用戶分類模型。

  • 后期如何改進

從上述的甘特圖,氣泡圖,召回質量和RFM等分析中,能挖掘出很多有價值的信息與問題,好的地方怎么更好,差得地方如何改進。

從運營角度分析,用戶分類、召回成本、觸達手段選擇、文案的選擇、禮物的選擇等等是否合理。

從產品角度出發,召回用戶首次打開APP的落地頁面選擇、點擊短鏈到打開APP的等待時長等等是否有優化空間。從技術角度出發,用戶增長體系能否自動化等。

到此為止,一個用戶增長周期的所有步驟都已經完成了。我們就把今天整個用戶增長體系的流程捋一捋:

鳥哥筆記,用戶運營,姜頔,用戶研究,用戶運營,用戶增長,用戶生命周期

用戶增長體系

(1)  發現問題

(2)  提出想法

(3)  預期效果

(4)  測試矩陣

(5)  復盤分析

(6)  1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5……

從0到1搭建用戶增長體系就介紹完畢了,在這里想告訴大家,增長是一點一滴細小的成功堆積出來的,每一次測試都是一次學習進步的機會,不斷地學習和改進,獲得更多的成功,最終形成壓倒性的優勢。

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作者: 來源:春羽計劃投稿
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用戶320888

2019-12-08 22:19

很贊。該小編加雞腿。
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用戶320888

2019-12-08 22:19

很贊。該小編加雞腿。
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一套清晰完整可復用的流失用戶召回方案 | 增長體系③嗎?
考慮一下
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