如何基于用户生命周期进行精细化运营?

按照用户的生命周期,可以将用户分为新用户、未激活用户、活跃用户、沉默用户、流失用户。

如何基于用户生命周期进行精细化运营?

 

按照用户的生命周期,可以将用户分为新用户、未激活用户、活跃用户、沉默用户、流失用户,具体逻辑关系如图1-1所示。

《数据中台实战》:用户生命周期分析

图1-1用户的不同分类之间的逻辑关系

新用户如果长时间没有下单就变成了未激活用户,新用户如果有下单就变成了活跃用户,活跃用户如果隔一段时间没有下单就变成了沉默用户,沉默用户如果近期有下单也会重新变为活跃用户,沉默用户如果很久都没下单就有可能流失,如果流失用户近期又有下单就会重新变成活跃用户。

  • 新用户是注册时间在N天之内且支付次数为0的用户,比如可以设定新用户为注册时间在30天之内且支付次数为0的用户。
  • 未激活用户是注册时间大于N天且支付次数为0的用户,比如可以设定未激活用户为注册时间大于30天且次数为0的用户。
  • 活跃用户是最近M天之内支付次数大于0的用户,比如可以设定活跃用户为最近15天内支付次数大于0的用户。
  • 沉默用户是支付次数大于0而近期没有下单的时间大于M天且小于或等于Q天的用户,比如可以设定沉默用户为支付次数大于0而近期没有下单的时间大于15天且小于或等于30天的用户。
  • 流失用户是支付次数大于0且近期没有下单的时间大于Q天的用户,比如可以定义流失用户为支付次数大于0且近期没有下单的时间大于30天的用户。

经过这些定义,可以得出总用户数就等于新用户、未激活用户、活跃用户、沉默用户、流失用户的数量之和;要用不同的方法来运营未支付用户和支付用户,二者的计算公式如下。

未支付用户=新用户+未激活用户

支付用户=活跃用户+沉默用户+流失用户

首先,查看用户的整体情况,如图1-2所示,了解一共有多少用户、未支付用户有多少、支付用户有多少;了解在未支付用户中新用户有多少、未激活用户有多少;了解在已支付用户中活跃用户有多少、沉默用户有多少、流失用户有多少。

《数据中台实战》:用户生命周期分析

图1-2用户生命周期分析

然后,查看每天用户状态的变化情况,如图1-3所示,了解每天有多少新用户变为未激活用户、有多少新用户变成活跃用户、有多少未激活用户变成活跃用户、有多少活跃用户变成沉默用户、有多少沉默用户变成活跃用户、有多少沉默用户变成流失用户、有多少流失用户重新变成活跃用户。

《数据中台实战》:用户生命周期分析

图1-3 用户生命周期变化情况

通过该图,可以看出我们运营的重点应该是将其他状态的用户向活跃用户转化,保持活跃用户尽量不向其他状态转化,为此我们要给每个用户打上相应的标签。

如果新用户有下单,我们一定要对他购买的商品做质检,如果商品是由供应商供货,那么供应商也会看到这个用户是第一次下单的新用户;我们也要求供应商对新用户购买的商品进行检查,保证新用户第一次购买的体验是比较好的。

  • 对于活跃用户来说,当他的下单金额和频次达到一定水平,他就会进入我们的VIP会员列表中,他的下单金额越高,权益就越高。
  • 对于未激活用户和沉默用户,我们会要求客服进行定期回访,调查用户没有下单的原因。
  • 对于流失用户,我们通常不再进行针对性运营工作,因为在我们的定义下,挽回流失用户的成本相对来说比较高。

最后,数据中台还应该提供用户明细清单给运营人员,样例如表1-4所示。

表1-4 活跃用户沉默概率

《数据中台实战》:用户生命周期分析

对于未激活用户,可以根据用户的行为(比如访问商品、加购商品、收藏商品等行为)计算哪些是高潜力的用户;对于活跃用户,可以根据用户的访问频次,计算出哪些是高沉默风险的用户;对于沉默用户,可以计算出哪些是高流失风险的用户;这样就能帮助运营人员更个性化、更有针对性地运营。

小插曲

之前看过一句非常有感觉的话:长期主义是微弱信号的放大器。那这句话怎么理解呢?

2年前华仔开始正式写原创文章,到现在已经坚持写了85篇原创文章,这些文章让华仔认识了很多朋友,同时也帮助到了很多朋友。

这些文章就好比华仔对这个世界释放的一个个微弱的信号,我并不追求某篇文章一定要爆火,只希望偶然间有些人读了华仔的文章,觉得还不错,还会去翻华仔的其他文章,并告诉他的朋友,这个人写的文章还可以。

时间就是这些信号的放大器,我相信十年后肯定会有更多的人认识华仔。

这是一个集体觉醒的时代,每个人都有机会让更多的人认识你,只要你坚持输出有价值的内容。

 

作者:Wilton董超华

来源:Wilton董超华

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