网易严选高段位的“超级用户”数据经营法令
本文摘要:文章以网易严选为例,讲述了关于“超级用户”的数据运营法则,一同来文中看看~产品总价值=活跃用户规模╳单个用户价值–异常用户损失?本文分享三点:用户增加的三件事;用户增加的指标体系;用户增加的策略东西。用户增加的三件事1. 辨认真实的增加假定有两个

文章以网易严选为例,讲述了关于“超级用户”的数据运营法则,一同来文中看看~

产品总价值=活跃用户规模╳单个用户价值–异常用户损失?

本文分享三点:

用户增加的三件事; 用户增加的指标体系; 用户增加的策略东西。 用户增加的三件事

1. 辨认真实的增加

假定有两个产品:产品一在春节期间没有做大规模推广,用户有小幅下滑,到三四月又恢复到安稳的增加状态。而产品二平时都是安稳的增加状态,却在春节期间突发10倍扩张。

看到这两组数据,你的第一反响是什么?

假定你现已确定产品没有做大规模的传达工作促发增加,首要建议你重视这些用户是否是真实用户。通过账户体系核算用户增加的规模、再看这些用户之间是否有账户关联并且有统一的逐利行为,假如是这样,你取得的极可能不是真实用户,而是羊毛党等。只有真实的继续使用产品的用户才干发生价值,而那些苛求极致利益的用户,往往带来的是企业的损失。

2. 活跃用户规模的扩展

当我们有了丰厚的护城河可以获取真实数据,我们还需要关怀两件事,活跃用户规模的扩展和单个用户价值的增加。以严选为例,月GMV实际上是这个月发生支付行为用户贡献的。所以要保证每个月新增用户数+流失用户挽回数,大于流失用户数,才干保证活跃盘子继续扩张。

3. 单个用户价值的增加

用户增加是依靠紧密的管理体系来辨认用户在平台内的存活和留存。进一步,单个用户价值增加需要分层管理,来满足用户对产品的不同需求。

以严选为例:我们会卖很多四件套,同时也有文创商品满足学生群体需求。居家类用户的购买金额会高出文创类产品用户,但用户是变化的,我们只有辨认当下阶段的用户需求并满足,才干保证逐个击破满足各个层次的用户需求。

我们认为用户增加的本质是提高产品总价值,首要要确保活跃用户扩张,单个用户价值提高,再减去异常用户带来的损失。

用户增加的指标体系

怎么用数据推进增加?

从数据角度,通过构建用户生命周期管理的指标体系,就是在不同阶段完成大规模用户管理,尤其对C端产品而言,你所面对的用户群体对错常庞大的,需要提高单个运营人员管理用户的半径,才干更高效地管理各类用户。

指标体系的核心就是把大规模数据管理变成可监控可拆解,把指标变的可被驱动可被影响。指标体系的构建,一是拉新二是促活。

所以我们会通过终端的方式拆分体现,比如:小程序、媒体渠道,以及对这个用户利益点的运送方式,用户本身的属性。

用户进入产品后会发生很多的数据,我们可以获取用户跟平台的很多交互行为。在电商层面,指标构建会围绕着R、F、M这三个指标,评价的是单个用户价值,包括R末次支付距今时长、F周期内支付次数、M周期内支付金额(反响的是用户的购买能力)。

除了RFM,还有一个十分重要的指标A,用户与产品的互动。在现在的电商环境下,它不只承载用户需求,更多是发明用户需求,让用户来了今后就发生更多的需求,并且锁定对你的选择。比如:淘宝上十分火的网红,还有今天头条、抖音做的带货模式,都是通过不断互动加深爱情,最终让用户选择并认知平台。

严选有专门的什物频道承载用户内容,通过良性互动发生需求。所以围绕单个用户价值提高,我们会构建R、F、M、A。结合这一体系就构造出了不同的客群,比如:R特别高、F其实不高、R、F都高的,这样就能够对用户做结构划分、做活跃用户规模的结构管理,找出用户规模结构中的潜力人群,并找到痛点比如流失等,这样就能够做分群管理。

但假如只重视产品内的数据,我们所获取到的认知完全来自于产品自己的行为体现,通过各种拆解发现所有的指标都下滑了,一样都查不出原因,我们需要外部的微观指标构建达到综合评价。

比如:评价品牌的辐射规模或者增加空间,这是严选平台的品牌知名度;假如我们比较关怀用户是否有传达能力和转化意愿,我们会重视用户对产品的满意度和查找商品的频率,了解我们在用户心里是什么样的位置,这样辅助数据层面的指标评价用户意向,得出更靠近用户实践的成果。

围绕增加,数据分析同学会设计数据策略产品,让事务的同学做增加变的不那么费力,这也是数据化管理的理念。

用户增加的策略东西

在拉新阶段,会触及到获客渠道管理。当用户进入平台发生很多交互行为,发生很多数据时,就要构建用户的标签体系,并配套CRM闭环效劳精密化运营。严选的精密化管理一端是人,一端是货,所以要做到人与货的精密匹配,就需要有选品体系协同。

我们有四个象限的指标体系,包括渠道获客能力、流水贡献能力、拉新的规模体量及渠道用户质量判断,来综合衡量渠道体现。

通过对思维指标的应用,在实践中会用算法模型搭建渠道评分体系,描述渠道特点。当新渠道资源来了,通过快速测试定位这个渠道在我们平台属于哪一个类型,划分一个标杆线,更好定位它的特征,同时完成渠道KA管理。

比如:关于质量高的渠道,进行更深层次的用户合作,将注册进口嵌入到产品中。还可以在渠道投放流失召回的素材,在严选流失的用户也可能再拜访这个渠道,所以在拉新和流失召回两个环节都有价值。

通过渠道评分体系,完成对渠道的控制也就是提效、控本,这样就能够让事务方做到花钱有理。

当平台有很多产品合作的数据后,就能够构建属于自己产品特点的标签体系。在标签体系的设计上首要通过基础数据的收集,然后会有一个基础的清洗工作。

这里特别要留意的是,大体量的标签管理本钱对错常高的,我们建议加入数据整理层,保证很多数据导入之后明确事务逻辑及基础整合。上层各类ETL人员在处理数据时就会构成统一的指标体系,所发生的标签体系也会更有价值。

标签体系有两类:统计标签和猜测标签。

这在各大平台都迥然不同。我们正在尝试的方向是辨认购买意向,比如:拜访很久却没有下单的用户应该怎么转化,这在电商环节对错常典型的场景。我们在平台上找到有购买意向的用户,通过其交互行为展示其意图,有了这些标签就能够寻找与其匹配的商品和利益点,做临门一脚的定向触达,这时候往往有比较好的转化效果。

概括起来,数据分析师在这部分的工作是画像侧写、定量描述、方针锁定:

是从分析师的视角守时盘点用户整体状况,让事务方了解用户是谁; 是定量描写出不同群体用户规模,协助事务同学更好的分群管理; 是锁定方针客群,通过标签的活络运用达到事务方针。

当锁定了方针客群之后,就完成了一个闭环的用户运营实践。

更进一步,我们会设计MVP运营模式,完成闭环的数据效劳。包括锁定用户,结合用户特征找到匹配的运营策略,比如:选取什么样的利益点怎么运送。然后监测运营策略,构建一套长时间可用的指标体系,使其具备复用性,因为闭环不是一次完成的,需要重复的经历堆集,验证最优的效果,通过不断测试最终构成用户运营的策略体系。

为了达到这套策略体系,就有必要让前面的闭环快速运转起来。所以,我们构建了CRM体系,未来让MVP的实验可以落到产品上,让运营更好的配置,包括交流方式、效劳方式以及标签和用户管理能力。这样MVP模型就会完成用户+方式+玩法+案牍+商品等在活络场景中的迭代,最终是为了构成一套策略化体系化方案。

回到严选本身,所有围绕着用户的增加都离不开产品。所以回归产品,我们更多是做人货匹配。结合商品、用户需求以及推广场景,比如:拉新会选择经典商品,来完成用户综合价值的增加。在实践中也发现,一款优质的产品远比你做很多的玩法措施来的更有用力。

本文整理自网易资深数据分析师李琪2018U-Time冬天巡回杭州站现场的演讲内容。

 

作者:友盟全域数据(ID:umeng_data)

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