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網易嚴選高段位的「超級用戶」數據運營法則

產品總價值=活躍用戶規模╳單個用戶價值–異常用戶損失

本文整理自網易資深數據分析師李琪 2018 U-Time 冬季巡回杭州站現場的演講內容

本文分享三點:

用戶增長的三件事;

用戶增長的指標體系;

用戶增長的策略工具。

用戶增長的三件事

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1. 識別真實的增長

假如有兩個產品:產品一在春節期間沒有做大規模推廣,用戶有小幅下滑,到三四月又恢復到穩定的增長狀態。而產品二平時都是穩定的增長狀態,卻在春節期間突發 10 倍擴張。

看到這兩組數據,你的第一反應是什麼?

假如你已經確定產品沒有做大規模的傳播事件促發增長,首先建議你關注這些用戶是不是真實用戶。通過賬戶體系計算用戶增長的規模、再看這些用戶之間是否有賬戶關聯並且有統一的逐利行為,如果是這樣,你獲得的很可能不是真實用戶,而是羊毛黨等。只有真實的持續使用產品的用戶才能產生價值,而那些苛求極致利益的用戶,往往帶來的是企業的損失。

2. 活躍用戶規模的擴大

當我們有了豐厚的護城河能夠獲取真實數據,我們還需要關心兩件事,活躍用戶規模的擴大和單個用戶價值的增長。以嚴選為例,月 GMV 其實是這個月發生支付行為用戶貢獻的。所以要保證每月新增用戶數+流失用戶輓回數,大於流失用戶數,才能保證活躍盤子持續擴張。

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3. 單個用戶價值的增長

用戶增長是依靠嚴密的管理體系來識別用戶在平台內的存活和留存。進一步,單個用戶價值增長需要分層管理,來滿足用戶對產品的不同需求。

以嚴選為例:我們會賣很多四件套,同時也有文創商品滿足學生群體需求。居家類用戶的購買金額會高出文創類產品用戶,但用戶是變化的,我們只有識別當下階段的用戶需求並滿足,才能保證逐個擊破滿足各個層次的用戶需求。

網易嚴選高段位的「超級用戶」數據運營法則

我們認為用戶增長的本質是提升產品總價值,首先要確保活躍用戶擴張,單個用戶價值提升,再減去異常用戶帶來的損失。

用戶增長的指標體系

如何用數據推動增長?

從數據角度,通過構建用戶生命週期管理的指標體系,就是在不同階段實現大規模用戶管理,尤其對 C 端產品而言,你所面對的用戶群體是非常龐大的,需要提高單個運營人員管理用戶的半徑,才能更高效地管理各類用戶。

指標體系的核心就是把大規模數據管理變成可監控可拆解,把指標變的可被驅動可被影響。指標體系的構建,一是拉新二是促活。

所以我們會通過終端的方式拆分表現,比如:小程序、媒體渠道,以及對這個用戶利益點的輸送方式,用戶本身的屬性。

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用戶進入產品後會產生大量的數據,我們可以獲取用戶跟平台的很多交互行為。在電商層面,指標構建會圍繞著 R、F、M 這三個指標,評估的是單個用戶價值,包括 R 末次支付距今時長、F 週期內支付次數、M 週期內支付金額(反應的是用戶的購買能力)。

除了 RFM,還有一個非常重要的指標 A,用戶與產品的互動。在目前的電商環境下,它不僅承載用戶需求,更多是創造用戶需求,讓用戶來了以後就產生更多的需求,並且鎖定對你的選擇。比如:淘寶上非常火的網紅,還有今日頭條、抖音做的帶貨模式,都是通過不斷互動加深感情,最終讓用戶選擇並認知平台。

嚴選有專門的實物頻道承載用戶內容,通過良性互動產生需求。所以圍繞單個用戶價值提升,我們會構建 R、F、M、A。結合這一體系就構造出了不同的客群,比如:R 特別高、F 並不高、R、F 都高的,這樣就可以對用戶做結構劃分、做活躍用戶規模的結構管理,找出用戶規模結構中的潛力人群,並找到痛點比如流失等,這樣就可以做分群管理。

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但如果只關注產品內的數據,我們所獲取到的認知完全來自於產品自己的行為表現,通過各種拆解發現所有的指標都下滑了,一樣都查不出原因,我們需要外部的宏觀指標構建達成綜合評估。

比如:評估品牌的輻射範圍或者增長空間,這是嚴選平台的品牌知名度;如果我們比較關心用戶是否有傳播能力和轉化意願,我們會關注用戶對產品的滿意度和搜索商品的頻率,瞭解我們在用戶心裡是什麼樣的地位,這樣輔助數據層面的指標評估用戶意向,得出更貼近用戶實際的結果。

圍繞增長,數據分析同學會設計數據策略產品,讓業務的同學做增長變的不那麼費力,這也是數據化管理的理念。

用戶增長的策略工具

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在拉新階段,會涉及到獲客渠道管理。當用戶進入平台產生大量交互行為,產生大量數據時,就要構建用戶的標籤體系,並配套CRM閉環服務精細化運營。嚴選的精細化管理一端是人,一端是貨,所以要做到人與貨的精細匹配,就需要有選品系統協同。

我們有四個象限的指標體系,包括渠道獲客能力、流水貢獻能力、拉新的規模體量及渠道用戶質量判斷,來綜合衡量渠道表現。

通過對思維指標的應用,在實踐中會用算法模型搭建渠道評分體系,描述渠道特點。當新渠道資源來了,通過快速測試定位這個渠道在我們平台屬於哪個類型,劃分一個標桿線,更好定位它的特徵,同時實現渠道KA管理。

比如:對於質量高的渠道,進行更深層次的用戶合作,將註冊入口嵌入到產品中。還可以在渠道投放流失召回的素材,在嚴選流失的用戶也可能再訪問這個渠道,所以在拉新和流失召回兩個環節都有價值。

通過渠道評分體系,實現對渠道的控制也就是提效、控本,這樣就可以讓業務方做到花錢有理。

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當平台有大量產品合作的數據後,就可以構建屬於自己產品特點的標籤體系。在標籤體系的設計上首先通過基礎數據的蒐集,然後會有一個基礎的清洗工作。

這裡特別要注意的是,大體量的標籤管理成本是非常高的,我們建議加入數據清理層,保證大量數據導入之後明確業務邏輯及基礎整合。上層各類ETL人員在處理數據時就會形成統一的指標體系,所產生的標籤體系也會更有價值。

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標籤體系有兩類:統計標籤和預測標籤。

這在各大平台都大同小異。我們正在嘗試的方向是識別購買意向,比如:訪問很久卻沒有下單的用戶應該如何轉化,這在電商環節是非常典型的場景。我們在平台上找到有購買意向的用戶,通過其交互行為展現其意圖,有了這些標籤就可以尋找與其匹配的商品和利益點,做臨門一腳的定向觸達,這時往往有比較好的轉化效果。

歸納起來,數據分析師在這部分的工作是畫像側寫、定量描述、目標鎖定:

  • 是從分析師的視角定期盤點用戶總體情況,讓業務方瞭解用戶是誰;
  • 是定量刻畫出不同群體用戶規模,幫助業務同學更好的分群管理;
  • 是鎖定目標客群,通過標籤的靈活運用達成業務目標。

當鎖定了目標客群之後,就完成了一個閉環的用戶運營實踐。

網易嚴選高段位的「超級用戶」數據運營法則

更進一步,我們會設計 MVP 運營模式,實現閉環的數據服務。包括鎖定用戶,結合用戶特徵找到匹配的運營策略,比如:選取什麼樣的利益點如何輸送。然後監測運營策略,構建一套長期可用的指標體系,使其具備復用性,因為閉環不是一次完成的,需要反復的經驗積累,驗證最優的效果,通過不斷測試最終形成用戶運營的策略體系。

為了達成這套策略體系,就必須讓前面的閉環快速運轉起來。所以,我們構建了 CRM 系統,未來讓 MVP 的試驗能夠落到產品上,讓運營更好的配置,包括溝通方式、服務方式以及標籤和用戶管理能力。這樣 MVP 模型就會實現用戶+方式+玩法+文案+商品等在靈活場景中的迭代,最終是為了形成一套策略化系統化方案。

回到嚴選本身,所有圍繞著用戶的增長都離不開產品。所以回歸產品,我們更多是做人貨匹配。結合商品、用戶需求以及推廣場景,比如:拉新會選擇經典商品,來實現用戶綜合價值的增長。在實踐中也發現,一款優質的產品遠比你做很多的玩法措施來的更有效力。

作者:友盟全域數據(ID:umeng_data)

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