談?wù)動(dòng)脩暨\(yùn)營的方法論

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編輯導(dǎo)語:在用戶運(yùn)營中,用戶運(yùn)營是最接近用戶的一種方式,也是通過各種運(yùn)營方法了解用戶,從而達(dá)成運(yùn)營的最大價(jià)值,實(shí)現(xiàn)用戶的轉(zhuǎn)化;在用戶運(yùn)營中有很多種方式,比如會(huì)員、積分等等;本文作者分享了關(guān)于用戶運(yùn)營的方法論,我們一起來了解一下。

一、我對用戶運(yùn)營的理解

過去幾年一直在從事用戶運(yùn)營相關(guān)的工作,在工作中積淀了一些運(yùn)營的方法論,故想借此文章和大家一起探討。

首先明確,本文并不涉及針對某一運(yùn)營方法的詳細(xì)實(shí)戰(zhàn)案例,因?yàn)樵擃惤坛棠壳耙延泻芏?。這里主要想針對用戶運(yùn)營的底層邏輯與框架系統(tǒng)和大家進(jìn)行交流。

我對用戶運(yùn)營的理解是,通過合理的資源配置,對用戶的行為進(jìn)行引導(dǎo)與激勵(lì),提升平臺(tái)的用戶數(shù)量和用戶價(jià)值;對于雙邊互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來說,這里的用戶不僅指C端用戶,也同樣適用于B端用戶。

說到用戶,不得不提AARRR模型。AARRR分別對應(yīng)一款產(chǎn)品的拉新(Acquisition)、促活(Activation)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)與傳播(Refer)。

對應(yīng)到用戶運(yùn)營的工作中,通常包含兩大模塊:用戶拉新和用戶促活留存,本文所講的更多的是關(guān)于用戶促活與留存的部分。

二、用戶運(yùn)營的分類

簡單來說用戶運(yùn)營分成兩大類,即小規(guī)模的用戶運(yùn)營與大規(guī)模的用戶運(yùn)營;小規(guī)模的用戶運(yùn)營主要通過運(yùn)營人員一對多的方式進(jìn)行,通常適用于數(shù)量較少的高價(jià)值用戶。因?yàn)閿?shù)量足夠少,價(jià)值足夠高,運(yùn)營人員通過直接溝通的效率更高;而面向大規(guī)模的用戶運(yùn)營則需要通過制定規(guī)則、建立系統(tǒng)去和用戶進(jìn)行溝通交流,保持用戶在平臺(tái)的良性運(yùn)轉(zhuǎn)。

試想下一個(gè)國家為什么要制定頒布各種政策,是為了維持社會(huì)的良性運(yùn)轉(zhuǎn),持續(xù)提升國家的競爭力,對應(yīng)到互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也是相似的道理。

三、用戶運(yùn)營的底層邏輯

1. 與用戶做朋友

用戶運(yùn)營的第一原則永遠(yuǎn)是站在用戶的視角去發(fā)現(xiàn)與理解用戶的需求,同時(shí)要高于用戶的視角去分析需求、滿足需求;與用戶做朋友,與用戶溝通交流,才能發(fā)現(xiàn)用戶需求,進(jìn)而才有機(jī)會(huì)更好的滿足用戶需求。

用我黨的話說就是要深入到人民群眾中去,聽取群眾的聲音。

2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

商業(yè)發(fā)展到今天,數(shù)據(jù)的重要性無須多言。在用戶運(yùn)營的整個(gè)工作過程中,需要持續(xù)的通過數(shù)據(jù)去監(jiān)測目標(biāo)、去發(fā)現(xiàn)問題、去驗(yàn)證假設(shè)、去輔助決策。

除了掌握基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析技能,運(yùn)營人員更重要的是能理解數(shù)據(jù)、解讀數(shù)據(jù),但同時(shí)又要能抽脫于數(shù)據(jù),不被數(shù)據(jù)所欺騙。

3. 分層分類的精細(xì)化運(yùn)營

用戶分層分類運(yùn)營是精細(xì)化運(yùn)營的核心抓手。面對龐大的用戶群體,很難通過同一種策略去驅(qū)動(dòng)用戶;故需結(jié)合資源,對用戶進(jìn)行合適的分層分類,在此基礎(chǔ)上制定差異化的策略激勵(lì)用戶行為,并建立路徑引導(dǎo)教育用戶,實(shí)現(xiàn)用戶由低價(jià)值向高價(jià)值成的轉(zhuǎn)化。

行為激勵(lì)與引導(dǎo)教育的差異在于,行為激勵(lì)是針對用戶的某一行為進(jìn)行引導(dǎo),使之觸發(fā),不一定提升用戶的能力;而引導(dǎo)教育側(cè)重提升用戶能力,使之具備某種能力而自發(fā)的進(jìn)行某些行為,相對來說,周期更長。

當(dāng)然,用戶的成長大多時(shí)候是與行為激勵(lì)相結(jié)合的。

4. 運(yùn)營機(jī)制產(chǎn)品化

大規(guī)模的用戶必然決定了運(yùn)營人員無法面向每個(gè)用戶進(jìn)行一對一的溝通交流,通過將運(yùn)營機(jī)制產(chǎn)品化,可以實(shí)現(xiàn)對不同用戶的精準(zhǔn)觸達(dá),以達(dá)到對用戶行為的引導(dǎo)與激勵(lì);很多時(shí)候并不是運(yùn)營人員制定的策略有問題,而是在策略的觸達(dá)層出現(xiàn)了問題。

四、用戶運(yùn)營體系

在開始之前,我們先明確一下系統(tǒng)與體系。百度百科針對體系的解釋為泛指一定范圍內(nèi)或同類的事物按照一定的秩序和內(nèi)部聯(lián)系組合而成的整體,是不同系統(tǒng)組成的系統(tǒng)。

針對于系統(tǒng),科學(xué)家錢學(xué)森認(rèn)為,系統(tǒng)是由相互作用相互依賴的若干組成部分結(jié)合而成的,具有特定功能的有機(jī)整體,而且這個(gè)有機(jī)整體又是它從屬的更大系統(tǒng)的組成部分。

如果套用這個(gè)理論,則用戶運(yùn)營體系是由用戶分層系統(tǒng)以及用戶成長系統(tǒng)構(gòu)成,其底層是用戶激勵(lì),目標(biāo)是提升平臺(tái)的用戶數(shù)與用戶價(jià)值。

1. 用戶分層系統(tǒng)

分類是解決問題的有效辦法,將問題進(jìn)行合適的歸納分類,尋找過去同類問題的解決方案,則問題的答案顯而易見。針對用戶運(yùn)營而言,分層分類是最基礎(chǔ)的工作。

分層與分類之間存在細(xì)微的差異,分層是一種縱向結(jié)構(gòu),不同層級之間的用戶有遞進(jìn)關(guān)系且同一用戶不會(huì)從屬于兩個(gè)層級;而分類是將用戶切分成不同的類型,同一用戶可以有不同類型的交叉,我們常說的用戶畫像,即是對用戶貼上各種維度的分類標(biāo)簽,以更好的了解用戶,分類也可具有分層的縱向結(jié)構(gòu)特征。

用戶分類的目的是將不同特征的用戶進(jìn)行區(qū)分,以針對該特征制定差異化的策略;而用戶分層的本質(zhì)是價(jià)值分層,將用戶劃分為低價(jià)值與高價(jià)值,才能搭建用戶的成長路徑,實(shí)現(xiàn)低價(jià)值用戶向高價(jià)值用戶的轉(zhuǎn)化。

另外需要強(qiáng)調(diào)的是分層分類只是手段,最終目的是為了提升用戶規(guī)模與用戶價(jià)值。

1)常見的用戶分層模型

金字塔模型:

金字塔模型實(shí)則是一種縱向的結(jié)構(gòu),通過某一用戶價(jià)值指標(biāo),將用戶進(jìn)行劃分。從而針對不同層級的用戶制定不同的策略,以及建立低價(jià)值用戶向高價(jià)值用戶轉(zhuǎn)化的路徑。

典型案例是內(nèi)容平臺(tái)依據(jù)創(chuàng)作者粉絲數(shù)量進(jìn)行層級劃分,并進(jìn)行分層運(yùn)營。

指數(shù)模型:

指數(shù)分層模型適用于決定用戶價(jià)值的指標(biāo)較多的情況,往往在4個(gè)以上。

指數(shù)模型首先需要確定衡量用戶價(jià)值的指標(biāo)有哪些,然后對各指標(biāo)賦予不同的權(quán)重,最終計(jì)算不同用戶的指數(shù)值,進(jìn)而針對不同指數(shù)值的用戶制定不同的策略,典型的案例是早期今日頭條App頭條號的指數(shù)系統(tǒng)。

2)常見的用戶分類模型

生命周期模型:

用戶生命周期是依據(jù)用戶在平臺(tái)的階段進(jìn)行劃分,分為引入期、成長期、成熟期、沉默期、流失期五個(gè)階段。分層后需要針對不同階段的用戶建立成長路徑,實(shí)現(xiàn)引入期、成長期的用戶逐步向成熟期邁進(jìn)。沉默期的用戶需要進(jìn)行喚醒以及建立流失預(yù)警機(jī)制,提升用戶留存。進(jìn)入流失期的用戶則需要進(jìn)行重新觸達(dá)與召回。

波士頓矩陣模型:

波士頓咨詢公司以相對市場占有率為橫坐標(biāo)、銷售增長率為縱坐標(biāo)建立二維直角坐標(biāo)系,將公司業(yè)務(wù)分為明星業(yè)務(wù)、問題業(yè)務(wù)、金牛業(yè)務(wù)以及瘦狗業(yè)務(wù),并制定相應(yīng)業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略對策,此種分類方法可以借鑒到用戶分層中。

RFM模型

RFM模型常用于電商的用戶分層中,通過Recency:最近一次購買時(shí)間間隔,F(xiàn)requency:一段時(shí)間內(nèi)的購買頻次,Monetary:消費(fèi)金額三個(gè)指標(biāo)建立三維直角坐標(biāo)系。每個(gè)指標(biāo)又可以分成2個(gè)等級,則用戶共被分成8類,進(jìn)而針對每一類用戶制定不同的策略。

說了這么多的模型,始終想強(qiáng)調(diào)一點(diǎn),任何一種模型,都有他的局限性;不能盲目的認(rèn)為模型是萬能的,更不能生搬硬套。

在運(yùn)營的實(shí)際過程中,具體選擇哪一種分層分類方法,需要結(jié)合資源、行業(yè)特性等實(shí)際情況,需要始終圍繞著提升用戶規(guī)模與價(jià)值的目標(biāo)進(jìn)行,這里只是提供了一種思路。

2. 用戶成長系統(tǒng)

用戶成長體系是通過建立用戶的成長路徑,實(shí)現(xiàn)低價(jià)值用戶向高價(jià)值用戶的轉(zhuǎn)化,主要服務(wù)于用戶的活躍與留存指標(biāo)。

常見的用戶成長體系包括用戶等級系統(tǒng)、會(huì)員系統(tǒng)、積分系統(tǒng);通常這些系統(tǒng)與用戶關(guān)鍵行為進(jìn)行綁定,通過引導(dǎo)用戶的行為,提升用戶的價(jià)值。

1)等級系統(tǒng)

等級系統(tǒng)目的是為了通過引導(dǎo)用戶完成指定行為幫助用戶成長,將用戶由引入期、成長期逐漸提升至成熟期,反應(yīng)在數(shù)據(jù)指標(biāo)上為提升用戶的活躍與留存。

等級系統(tǒng)具有以下特征:

  • 等級系統(tǒng)引導(dǎo)用戶通過完成指定行為獲得經(jīng)驗(yàn)值,不同經(jīng)驗(yàn)值對應(yīng)不同的等級,不同的等級對應(yīng)不同的權(quán)益,且隨著等級的提升權(quán)益越來越稀缺或珍貴。
  • 用戶等級一般不超過15個(gè),因?yàn)榈燃壧鄷?huì)給用戶造成難以達(dá)成的認(rèn)知,進(jìn)而放棄等級提升;
  • 等級一般與經(jīng)驗(yàn)值相結(jié)合,因?yàn)橛脩舻年P(guān)鍵行為往往包含持續(xù)性行為,如每日登陸。而持續(xù)性的行為通過與數(shù)值進(jìn)行換算可以更好的減少用戶等級;且經(jīng)驗(yàn)值一般與等級呈冪函數(shù)關(guān)系,即隨著等級的提升,所需要的經(jīng)驗(yàn)值越來越多;因?yàn)橘Y源有限的情況下,優(yōu)質(zhì)資源一定是向少量高價(jià)值用戶傾斜的。
  • 等級往往是不可逆的,因?yàn)橛脩粼谄脚_(tái)的成長是已有事實(shí),且等級系統(tǒng)的權(quán)益相比而言成本不高。

(bilibili用戶等級)

2)會(huì)員系統(tǒng)

會(huì)員系統(tǒng)通常是與付費(fèi)相關(guān)聯(lián)的,其核心目的是為了提升付費(fèi)用戶的價(jià)值,也包括付費(fèi)用戶的活躍及留存指標(biāo)。

會(huì)員系統(tǒng)大致可以分為兩類,一類是與用戶的關(guān)鍵行為綁定,其本質(zhì)是付費(fèi)用戶的成長體系,與等級系統(tǒng)有細(xì)微的差異,比較具有代表性的是騰訊視頻會(huì)員;另一類是不與用戶的關(guān)鍵行為綁定,僅提供權(quán)益,在電商類平臺(tái)比較常見,比較具有代表性的是阿里的88VIP。

以下針對兩種不同類型的會(huì)員進(jìn)行闡述:

與用戶的關(guān)鍵行為綁定的會(huì)員系統(tǒng)-騰訊視頻會(huì)員:

該類會(huì)員系統(tǒng)與等級系統(tǒng)相比具有以下差異:會(huì)員系統(tǒng)的等級往往是可進(jìn)可退的。一是因?yàn)闀?huì)員系統(tǒng)的等級權(quán)益是按周期進(jìn)行發(fā)放的,且相比等級系統(tǒng)成本更高,二是因?yàn)榈燃壍牡雇丝梢詫τ脩粜纬韶?fù)向激勵(lì)。其余特征與等級系統(tǒng)相似。

(騰訊視頻用戶成長系統(tǒng))

不與用戶關(guān)鍵行為綁定的會(huì)員系統(tǒng)-阿里88VIP:

阿里88VIP只有淘氣值在1000及以上的用戶才能以88元/年的價(jià)格開通,其本質(zhì)是對用戶進(jìn)行了一層篩選,將高價(jià)值的用戶篩選出來,然后以一個(gè)看似相對低的會(huì)員費(fèi)以及高價(jià)值的權(quán)益進(jìn)行服務(wù)。

其核心原因有以下幾個(gè):

  • 更好的服務(wù)可以提升高價(jià)值用戶的留存;
  • 88VIP相當(dāng)一部分權(quán)益為品牌折扣,可以促進(jìn)消費(fèi),提升用戶的價(jià)值;且很可能該部分折扣權(quán)益的成本由品牌方承擔(dān),甚至品牌方在折扣的基礎(chǔ)上需要額外付費(fèi)買流量;
  • 88VIP的權(quán)益包括阿里體系內(nèi)外的各個(gè)合作方,可以進(jìn)行流量互導(dǎo);
  • 88VIP與淘氣值強(qiáng)綁定,淘氣值本身是用戶成長體系,而88VIP則成了淘氣值的核心權(quán)益,進(jìn)而提升用戶價(jià)值。

(阿里88VIP會(huì)員)

總的來說,不與用戶關(guān)鍵行為綁定的會(huì)員系統(tǒng)適合電商類平臺(tái),因?yàn)橛脩粼陔娚填惼脚_(tái)的價(jià)值體現(xiàn)在消費(fèi)金額上,其會(huì)員權(quán)益中本身包含的品牌折扣權(quán)益可以促進(jìn)用戶消費(fèi)。

換句話說,電商平臺(tái)的用戶關(guān)鍵行為就是購買這一個(gè)動(dòng)作,故不需要與其他行為綁定;而非電商類的平臺(tái),其用戶價(jià)值的提升往往需要用戶執(zhí)行多個(gè)關(guān)鍵動(dòng)作,故其需要設(shè)置等級階梯并與用戶的關(guān)鍵行為綁定。

3)積分系統(tǒng)

這里所說的積分系統(tǒng)實(shí)際指產(chǎn)品的貨幣系統(tǒng)。主要形式為引導(dǎo)用戶通過完成指定的行為獲得積分,積分可以以一定的比率兌換成現(xiàn)金或其他權(quán)益,如快手的積分系統(tǒng)。

積分系統(tǒng)需要注意以下事項(xiàng):

  • 不是所有產(chǎn)品都需要積分系統(tǒng),一般是因?yàn)楫a(chǎn)品本身對用戶的價(jià)值不夠或吸引力不足,需要通過額外的激勵(lì)去提升用戶的活躍及留存;
  • 不是所有用戶都需要積分系統(tǒng),積分系統(tǒng)主要解決用戶的活躍及留存問題,對于一個(gè)已經(jīng)非常活躍或者對積分不敏感的用戶來說,積分系統(tǒng)只會(huì)對用戶造成干擾,導(dǎo)致用戶更易流失,如快手的積分系統(tǒng)對我來說就是一種干擾;
  • 積分實(shí)際就是貨幣,貨幣必然涉及到匯率以及通貨膨脹的問題,在設(shè)計(jì)之初必須嚴(yán)格考慮匯率問題,防止ROI失控;
  • 用戶關(guān)鍵行為的選取以及價(jià)值換算。用戶關(guān)鍵行為通常分為一次性的和持續(xù)性的,一次性的行為通常為該行為完成以后對用戶留存產(chǎn)生一定的影響,如社交產(chǎn)品里完善了資料的用戶更易留存。持續(xù)性的行為則需要控制每天的得分上限;同時(shí)需要根據(jù)行為的難易程度以及重要程度進(jìn)行合理的價(jià)值換算;
  • 積分通常吸引的是敏感的用戶,故行為任務(wù)的進(jìn)展需要實(shí)時(shí)觸達(dá)用戶,形成感知閉環(huán)。

(快手積分系統(tǒng))

3. 常見的用戶激勵(lì)手段

激勵(lì)是整個(gè)用戶運(yùn)營體系的底層,之所以將用戶激勵(lì)稱之為底層而不是系統(tǒng),是因?yàn)橛脩舴謱右约坝脩舫砷L最終都會(huì)與用戶激勵(lì)相結(jié)合。

常見的用戶激勵(lì)手段包括排行榜、勛章、稱號、酬金、物質(zhì)權(quán)益等;當(dāng)然,這些都是表層,進(jìn)一步的挖掘用戶激勵(lì),可以結(jié)合《上癮》以及《游戲化實(shí)戰(zhàn)》這兩本書的理論來看,后續(xù)跟大家進(jìn)一步討論。

五、總結(jié)

總的來說,C端的用戶成長系統(tǒng)對于產(chǎn)品來說不是必須項(xiàng),因?yàn)楫a(chǎn)品的留存出了問題往往不是通過成長系統(tǒng)能解決的,即使解決了也只是暫時(shí)的。

B端的用戶成長體系往往是必要的,如面向商家的、面向創(chuàng)作者的,因?yàn)樾枰⒊砷L路徑來提升對應(yīng)B端用戶的能力,用戶分層系統(tǒng)則無論是面向C端還是B端都是必不可少的。

 

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題圖來自Unsplash, 基于CC0協(xié)議。

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  1. 這幾個(gè)模型是不是應(yīng)該都屬于用戶分層呀?

    來自浙江 回復(fù)
    1. 更正一下:RFM應(yīng)該是用戶分層方法吧?

      來自浙江 回復(fù)
  2. 可否借鑒下用到公司范圍內(nèi)的ppt總結(jié)當(dāng)中,文章寫得真的很好很牛

    回復(fù)
  3. 理論邏輯很清晰

    來自浙江 回復(fù)
  4. 受益匪淺!

    來自新加坡 回復(fù)
  5. 很受益,感謝分享,期待更多內(nèi)容!

    來自北京 回復(fù)
  6. 感謝分享

    回復(fù)
  7. 優(yōu)秀的不得了

    來自廣東 回復(fù)
  8. 邏輯清晰,方法明確

    來自江蘇 回復(fù)
  9. 寫的太好了,感謝分享!

    來自廣東 回復(fù)