一文講透積分本質(zhì)及實操

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在日常生活中,我們常??梢砸姷椒e分這一元素,它可以看作是商家或平臺給予完成某種特有行為用戶的類似貨幣化的激勵。那么,積分適合哪類業(yè)務(wù)場景?怎樣才能合理地做好積分設(shè)計?這篇文章里,作者就對積分的本質(zhì)和設(shè)計實操做了解讀,一起來看。

首先需要明確的是,積分是一種營銷手段,起到錦上添花的作用,積分背后的產(chǎn)品和服務(wù)才是那個“一”,所以要明確積分所起作用的邊界,避免對積分抱有不合理的幻想。

不合理的幻想主要包含如下幾個:

  • 想通過積分實現(xiàn)復(fù)購或者轉(zhuǎn)化率的倍增;
  • 想通過積分實現(xiàn)活躍留存的穩(wěn)定倍增;
  • 沒有預(yù)算,空手套白狼。

以上都是常見的誤區(qū),但積分做的好,確實可以對上述的業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)有所幫助,下面就來具體聊聊積分的邏輯。

一、積分的本質(zhì)

首先什么是積分,積分是為了鼓勵用戶特有的行為,商家/平臺給予完成這種特有行為用戶的類似貨幣化的激勵。

即整個積分體系相當(dāng)于是個貨幣體系,平臺相當(dāng)于央行進行積分的管理(積分的貨幣價值定義及積分的發(fā)放),同時平臺還扮演【物品管理局】的角色,在積分市場進行貨品的投放及定價,有點像計劃經(jīng)濟,用戶則通過特有行為進行積分的獲取,在平臺搭建的積分市場中,用獲取到的積分來購買平臺投放的并已經(jīng)積分定價的物品。

二、適合的業(yè)務(wù)場景

什么樣的場景適合搭建積分體系,或者說積分可以帶給什么類型場景下的業(yè)務(wù)增長,需要從積分的本質(zhì)來考量。

積分既然是一個小的貨幣體系,貨幣體系的價值之一體現(xiàn)在貨幣的流轉(zhuǎn)效率上面,什么意思?通俗來講,即錢需要不斷的從【銀行到老百姓再到銀行】手里,錢需要不斷的流動起來,交易帶來價值,這就要求業(yè)務(wù)場景是高頻的,同時另外一個場景要素是剛需,即高頻剛需的業(yè)務(wù)場景更適合通過積分體系來幫助業(yè)務(wù)實現(xiàn)增長。

舉個例子,賣汽車的適合構(gòu)建積分體系嗎?

適合!汽車是耐用品,非高頻,但是汽車周邊,比如玻璃水、洗車等服務(wù)屬于高頻,同時這些服務(wù)對于購車用戶也足夠剛需,可以通過積分來留住用戶。

那具體構(gòu)建一套積分體系也有其范式,涉及積分預(yù)算、積分獲取、積分消耗及積分效果評估等課題,下面具體談?wù)剺?gòu)建一套科學(xué)的積分體系應(yīng)該思考的維度及實操。

三、構(gòu)建積分體系的范式

首選積分屬于營銷的一種,需要成本,這就涉及到積分預(yù)算及積分價值定義的問題。

1. 積分預(yù)算

1)積分成本

首先來看積分成本,前文講過,積分其實是一種營銷手段,相當(dāng)于平臺對用戶的補貼,所以在構(gòu)建積分體系之初就需要整體把控營銷費用,即一年需要拿出多少錢來做這件事,目前會有兩種常見的積分成本預(yù)算方法:固定比例法和固定金額法。

固定比例法:即拿出營收或者利潤的一部分來作為積分的成本預(yù)算,積分預(yù)算=營收(利潤)x n%。

積分預(yù)算會隨著企業(yè)預(yù)期營收規(guī)模的變化而變化,這種積分預(yù)算模型比較適合平臺所想用積分鼓勵的用戶行為和營收有直接關(guān)系的業(yè)務(wù)模式,比如某電商平臺,其所要鼓勵的核心用戶行為是購物,所以在其平臺每消費1元送一個積分,而在其體系下一個積分的價值是0.01元,即相當(dāng)于拿出營收的1%來作為積分預(yù)算。

固定金額法:即拿出固定的金額作為積分預(yù)算,比如一年就拿出固定的100萬作為積分預(yù)算。

這種積分預(yù)算模型比較適合平臺所想用積分鼓勵的用戶行為和營收沒有直接關(guān)系的業(yè)務(wù)模式。

比如某閱讀類APP,其主要營收方式是廣告,而影響其廣告收入的就是其平臺的用戶活躍情況,用戶越活躍,對于廣告主來說,其廣告曝光也就越高,就越會投入預(yù)算,所以平臺需要大力鼓勵用戶的活躍行為,比如,每天打開APP會送積分,閱讀時長也可以兌換積分等,通過積分鼓勵用戶的活躍來讓廣告主買單,而活躍本身和營收并沒有直接關(guān)系。

2)單積分價值定義

介紹了兩種積分預(yù)算的方式,這樣一年投入的積分成本就確定了(一般以年為單位),那么接下來需要賦予積分貨幣價值,把這些錢平分到每一個積分上面,即一個積分值多少錢,也叫積分貨幣兌換比,先解釋下概念:

舉個例子:

如果一個積分價值0.01元,則積分貨幣兌換比為 100:1。

積分價值的測算邏輯比較容易理解,即一個積分價值=總預(yù)算/總的積分發(fā)放量;比如,今年的積分預(yù)算是100萬元,預(yù)計發(fā)放積分10000萬個。

則單積分貨幣價值= 100萬元 / 10000萬個 = 0.01(元 /個)。

在這個公式中,總的積分預(yù)算已經(jīng)確定,需要測算一年總的積分發(fā)放量。

① 總積分發(fā)放量測算

總的積分發(fā)放量可以從兩個維度進行測算,即時間維度和用戶維度,可以同時用兩個維度測算出來的數(shù)據(jù)進行對比分析,從而更精確的確定總的積分發(fā)放量。

  • 時間維度: 總的積分發(fā)放量= 一天的積分發(fā)放*365天 x n
  • 用戶維度:總的積分發(fā)放量=單個用戶積分發(fā)放*總用戶數(shù) x n

n 是容錯系數(shù),一般取值1.1或者1.2,那么在計算整體積分發(fā)放量的時候,會稍微大于實際預(yù)估發(fā)放量,這樣就為實際積分的發(fā)放操作預(yù)留了一部分空間,比如遇到某類熱點活動,設(shè)置的雙倍甚至三倍送積分策略。

下面以時間維度為例,拆分具體的計算方法,把上述以時間維度計算總積分發(fā)放量的公式做進一步拆分可得:

總的積分發(fā)放量= 一天的積分發(fā)放量 x 365天 x n

=(單人每天獲取積分量 x 用戶數(shù)量)x 365 x n

= (行為1 x k1 +行為1 x k2 + 行為1 x k3 )x 用戶數(shù)量 x 365 x n

這里的k對應(yīng)著不同的行為賦予的積分值(下文中會具體講行為積分賦值邏輯)。

然后用積分預(yù)算/總的積分發(fā)放量就得到了單積分價值,如果經(jīng)過測算發(fā)現(xiàn)單積分價值不是整數(shù),比如為0.034這種用戶理解成本比較高的數(shù)值,可用通過調(diào)整K值來進行單積分價值的調(diào)整,目前一般市面上常見的單積分價值為0.01元,0.005元不等,及100:1 ,200:1 。

上面是一個簡化了的單積分價值測算模型,實際的操作中,還需要考慮到用戶分層(不同層級的用戶一天獲取到的積分相差可能會很大),及用戶量的變化。

2. 積分獲取

現(xiàn)在已經(jīng)測算出一個積分的價值,及平臺在一年中總的積分發(fā)放量,接下來需要定義獲取積分的行為以及完成該行為獲得的積分。

獲取積分的行為一般分為:日常行為,一次性行為,活動行為等;

  • 一次性行為:注冊、完善個人信息、綁定微信等;
  • 日常行為:簽到打卡、特定功能引導(dǎo)(如訪問、閱讀、發(fā)帖、評論)、瀏覽,下單等;
  • 其他任務(wù):參與問卷調(diào)研、參與xx活動……

這里的行為建議參照典型用戶的行為路徑來進行梳理,即把用戶從進入平臺到體驗到核心價值點的路徑梳理出來,并標(biāo)注用戶在路途中和產(chǎn)品發(fā)生交互的每一個行為,把所有行為窮盡出來后,再根據(jù)業(yè)務(wù)的核心訴求進行取舍;

比如一個購物的場景,其核心訴求是用戶下單,其用戶典型路徑可能是:打開APP-搜索商品-瀏覽商品-加入購物車-下單支付-確認收貨-評價,所以結(jié)合業(yè)務(wù)訴求,在用戶下單這個行為上,可以用積分來促進用戶的下單行為,比如:30秒內(nèi)完成支付積分雙倍送。

梳理完所有積分鼓勵的用戶行為,接下來需要賦予每個行為不同的積分值,這里需要遵守的原則是:越貼近核心業(yè)務(wù)訴求的行為賦予的積分價值越高;還是剛才電商的場景,下單這個行為賦予的積分值一定是大于簽到行為的。

大的原則確定后,具體的行為積分賦予規(guī)則為:

一天總的積分發(fā)放量= 行為1 x 次數(shù) + 行為2 x 次數(shù) + 行為3 x 次數(shù)

比如預(yù)估一天的積分發(fā)放量為1000000,在平臺內(nèi) 簽到次數(shù)50000次,瀏覽商品10000次 ,下單100次,那么:

1000000=50000*k1+10000*k2+1000*k3 ,k1 k2 k3 就是每一次行為對應(yīng)的積分價值,可以取看k1=2 k2=10 k3=80 ,這是一個簡化了的用戶行為積分賦值模型。

3. 積分消耗

確定了積分的總預(yù)算及總發(fā)放量,以及每一個行為所獲取的積分,現(xiàn)在用戶已經(jīng)積累了一定量的積分,現(xiàn)在需要設(shè)計積分的消耗出口,以便讓積分流轉(zhuǎn)起來。

積分的消耗分為兩種方式,被動消耗和主動消耗。

被動消耗是指積分自動清零政策,是在有效期內(nèi)未被使用的積分,過了有效期后自動失效的政策,這也是避免累計積分發(fā)放量過于龐大,積分成本過高的一種策略,因為每一個未被消耗的積分都是財務(wù)上的計提成本,當(dāng)然,這種策略的設(shè)置在用戶獲取積分之初就需要讓用戶明確知曉,避免不必要的用戶投訴。

主動消耗是指用戶主動用所獲取的積分兌換平臺提供的產(chǎn)品和服務(wù),在產(chǎn)品種類上分為開環(huán)產(chǎn)品和閉環(huán)產(chǎn)品,而在消耗方式上可以是積分商城,積分抽獎,積分兌換等方式。

開環(huán)產(chǎn)品:積分所兌換的產(chǎn)品服務(wù)和主營業(yè)務(wù)無法形成連結(jié)和閉環(huán),比如在積分商城中兌換實物商品。

閉環(huán)產(chǎn)品:積分所兌換的產(chǎn)品服務(wù)可以反哺主營業(yè)務(wù),和主營業(yè)務(wù)形成閉環(huán),比如兌換的大額優(yōu)惠券,優(yōu)惠券又可以繼續(xù)刺激用戶在平臺下單形成閉環(huán)。

建議閉環(huán)產(chǎn)品和開環(huán)產(chǎn)品相結(jié)合,給用戶提供多樣化的積分消耗出口。

接下來需要給每個產(chǎn)品和服務(wù)定價,定價原則是roi大于1,即兌換積分價值/商品成本價值>=1。

可參照如下公式,產(chǎn)品積分價值=積分兌換比 *產(chǎn)品貨幣價值*n。

n是容錯系數(shù),比如:積分兌換比是100:1, 即一百個積分價值1元錢,某個積分兌換產(chǎn)品的成本為10元錢,n為15,則該商品的積分兌換值為 100*10*1.5=1500積分,容錯系數(shù)(n)的存在,是為了給特殊的場景留下操作空間,比如在某營銷節(jié)點,商品八折兌換,這樣也能保證整體的roi不至于小于1。

另外對于積分抽獎及積分奪寶等帶有博彩屬性的積分兌換場景,在設(shè)置獎品概率時,需要確保積分消耗值大于等于積分發(fā)放的期望值,舉個例子。

參與積分抽獎,20積分參與一次,獎品為 50積分,100積分,和200積分三種類型的積分,假設(shè)每種獎品的中獎概率分別為n,m,k。

則n,m,k 需要滿足:50*n + 100*m + 100*k <=20;

這樣就保證了整體活動的roi >= 1。

4. 積分維護

等到積分正式上線,需要及時關(guān)注數(shù)據(jù)表現(xiàn),以及時調(diào)整積分策略,常見問題有下面幾個:

一是積分受眾小,極少量人獲得了大部分積分,出現(xiàn)這種情況的原因之一是可能出現(xiàn)積分被黃牛刷,可以通過技術(shù)手段加以甄別,比如出現(xiàn)大量積分獲取賬號歸屬地/IP為同一地址。

也有可能是活動宣傳不到位,這時候則需要擴大活動聲量,讓更多用戶感知到積分活動及積分價值。

二是積分消耗率低,即用戶積攢了大量的積分,積分產(chǎn)銷比(積分消耗/積分發(fā)放)不足3%,這樣也會使積分效果大大折扣,針對這種情況,需要增加積分消耗場景,及降低積分消耗門檻,比如可以增加一下積分抽獎/積分秒殺等的活動。

三是積分獲取率低,上線一段時間后,發(fā)現(xiàn)總的積分發(fā)放量遠遠低于預(yù)期,積分價值感不足及積分獲取門檻過高都會導(dǎo)致這個問題的發(fā)生,對應(yīng)的解決方案即可以放置一些簡單化的任務(wù),豐富積分兌換獎品的豐富性及價值感。

四、結(jié)語

好的積分設(shè)計可以給業(yè)務(wù)錦上添花,積分設(shè)計本身遵循科學(xué)的方式方法,要想達到預(yù)期的效果,需要在實踐中不斷的調(diào)整策略。

本文由 @吳可可 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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評論
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  1. 有個疑問哈:總積分發(fā)行量,怎么能確定每個用戶每天可獲得積分呢?

    不應(yīng)該是先確認有哪些任務(wù),可以獲得積分,再結(jié)合用戶分層,算出總積分值,再去算積分價值嗎?

    來自湖南 回復(fù)
  2. 這是我看到講得最到位的一篇文了,實操性滿滿

    來自廣東 回復(fù)
  3. 可以深入溝通一下積分項目嗎

    來自江蘇 回復(fù)
    1. 你好 抱歉剛看到 需要交流的話可以加我私人微信 : wuK_2023

      來自江蘇 回復(fù)
  4. 挺到位

    來自廣東 回復(fù)
  5. 好文先?? 慢慢學(xué)習(xí)

    來自上海 回復(fù)
  6. 學(xué)習(xí)了 這是看到的講積分最全面的一篇文章

    來自江蘇 回復(fù)
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