用户量过亿的产品是这样做用户留存的(实战篇)

本文内容是操盘实战后的总结,可复用性极强。

做增长的小伙伴一定都听说过“蓄水池理论”,说的是企业的用户量就像是一个大大的蓄水池,上面有一个管子在源源不断的注水,下面有一个管子在哗哗的往外淌水,水池永远都装不满,听上去就觉得很浪费。

用户量过亿的产品是这样做用户留存的(实战篇)

这里上面的管子叫“拉新”,下面的管子叫“流失”,很多企业做用户增长只知道拼命的拉新,花费人力物力如流水,蓄水池里的水却越来越少,就是因为不懂得开源节流的道理,想要水池变满,先要把下面的管子堵上,堵的越死越好。

所以,开始拉新之前,一定先想好怎么留存。

一、做留存之前要先明确留存的价值是什么?

1、让每一分钱花的有价值

我两年前做的一款产品在推广上每个月要花掉两百多万的推广费用,产品的留存每提高1个百分点,我就能省几万块钱,而这1个百分点的提高可能就是因为优化了一句文案而已,所以请牢记,细节里面都是钱。

你想想那些每个月花掉上千万、甚至上亿渠道费用的产品,留存每提高一个点,贡献的价值都是巨大的。

2、留存用户给产品带来的复利

首先留存应该是贯穿整个用户生命周期的,用户在产品中所接触到的每一个触点(产品流程、弹窗广告、引导文案…),都会决定他是否会留下来,是否会对产品产生了信任感,是否愿意向身边的人推荐这款产品。

如果你成功的把用户留了下来,并且还打动了他,那他就有可能持续推荐身边的人使用这款产品,你的用户蓄水池就有源源不断的免费水流进来。

二、那留存应该怎样做呢?

前文说过,做用户留存不能只局限在某个环节里,而应该是系统性的,贯穿整个用户生命周期的。

我们把AARRR模型拉出来看一下:Acquisition(用户获取)、Activation(用户激活)、Retention(用户留存)、Revenue(获得收益)、Referral(推荐传播),每一个环节都分布着无数可以优化的点,下面就一起梳理下如何系统性的做好用户留存。

用户量过亿的产品是这样做用户留存的(实战篇)

1、路径设计

用户路径的设计可以分为设定预期、关注现实、调整差值三个步骤。

(1)设定预期

做好预期管理在做留存时格外重要,要做到以终为始,先想清楚自己的目的是什么再去设计用户路径,保证新用户进入产品后是按照既定步骤在使用产品,这样做的目的是为了让用户尽快的找到产品的价值点。

因为产品对用户有价值,用户才会留下来。

反复问自己这样一个问题:用户希望在一个怎样的场景下看到哪些信息?来解决什么问题?

如果新用户进入产品后没有得到明确的引导,可能操作几下发现产品没解决预期中的问题,就直接退出杀死卸载三连了。

产品逻辑特别复杂的,一定要设计多条路径,以承接不同需求的用户,考虑的越周到,留存效果越好。

(2)关注现实

理想是丰满的,现实是骨感的。设计好用户路径之后不是万事大吉了,因为实操起来你会发现用户会以各种路径使用产品,更会以各种奇奇怪怪的方式在流失。

可能是产品太难用,可能是未达到预期,也可能是被其他信息吸引跳转了一下然后就找不回来了。

以电商为例,用户从启动、到选品、到添加购物车、到填写收货地址、到支付,这个主链条用户会被各种页面和促销活动分流掉。

流量就像一条河一样,向前流淌的过程中会分成多个支流,最终只有其中几条支流能到达目的地,我们必须把所有支流以数据的方式呈现出来,找出那些造成流失的节点。

用户量过亿的产品是这样做用户留存的(实战篇)

(3)调整差值

找到流失的节点之后,就需要对最初设计的用户路径进行修正。

以手机号登录为例,传统的登录方式是这样的:

step1 输入手机号

step2点击发送短信验证码

step3输入验证码

step4点击登录按钮

稍微优化一下是这样的:

step1输入手机号,校验通过系统自动触发获取验证码

step2输入验证码,无需人工触发登录按钮,校验通过系统自动触发登录

再优化一下是这样的:

step1 自动获取本机手机号,点击登录,搞定!

一个登录动作,可以从4步简化到1步,中间减少的都是流量的损耗。

如果你不知道该如何去找到差值,记住一个关键词叫做“触点”,触点指的是我们把用户在产品使用过程中的每一个页面、每一个环节都拆解开来,拆成图片、文字、按钮、视频、动效…这样一个个最小单位的元素,每个触点都可能产生差值。

下图是最近优化的一个微信分享卡片,前面是原始方案,后面是优化之后的,哪个效果好一目了然。

用户量过亿的产品是这样做用户留存的(实战篇)

2、用户分层

做用户分层的目的是为了更精准的运营站内的流量,避免出现胡子眉毛一把抓的情况,做用户分层可以从两个维度入手:

(1)用户的个人属性

主要包含性别、年龄、地域、收入、职业、设备型号,这六点构成了用户分层的基本层。

(2)用户的行为属性

主要包含用户的活跃度、停留时长、使用产品的深度和广度、触发不同行为的次数,这四点构成了用户分层的动态层。

在实操过程中,动态层更重要一些。

以电商为例,最常关注的三个指标是消费频次、消费金额、最近一次消费的时间,通过这三个指标就可以进行用户价值分层,也可以进行活跃度分层,这些分层结果决定了我们最终运营策略的输出,例如促活策略,L30-,L30+,L60+的营补策略一定是递增的,其中每个层级又可以拆成n个小层级。

做好框架,按照对应指标多拆几层,尽可能把颗粒度做细。

3、精细化运营

做任何运营动作之前一定先想清楚目的是什么,是提升DAU?是提升GMV?还是提升购买转化率?

一个运营动作最好只瞄准一个问题去展开,针对用户留存的精细化运营可以从两个方面入手:

(1)数据模型

做留存最常用到的数据模型有三个,分别是用户漏斗模型、用户生命周期模型和RFM模型。

用户漏斗模型一般用来看全盘,从流量获取、到注册、到首购、到复购,流量是不断衰减的,在每一层都可能出现不同的问题。

用户量过亿的产品是这样做用户留存的(实战篇)

如果从流量获取到注册用户流失过多,问题可能是获取的流量不精准,用户触达产品之后发现严重偏离预期价值就离开了;

如果注册到首购用户流失过多,问题可能是新手引导和新手福利做的不好,没能让用户快速的找到“爽点”并完成购买;

如果首购到复购用户流失过多,问题可能是首购优惠力度过大,吸引了很多非目标用户过来薅首购的羊毛,也可能是首购商品履约做的很不好,导致用户满意度过低而不再复购。

用户生命周期模型一般分为新手期、成长期、成熟期、衰退期、流失期五个阶段,覆盖了用户从接触产品开始到与产品关系终结的全过程,做用户留存就是尽可能的延长成长期和成熟期的时长。

如果成长期和成熟期的用户体量是一条向上的曲线,说明产品目前的用户留存状态是相对健康的。如果新手期的用户体量占比过大,说明产品留不住用户,需要源源不断的引进新流量才能撑下去,这种产品早晚都会出问题。

RFM模型主要用来监测用户的活跃情况,是穿插在整个用户生命周期过程中的。以电商举例,通过持续的关注用户的消费频次、金额、时间,可以判断该用户目前的活跃情况和和价值度,依据RFM数据给用户做分层,再对应不同的策略。

用户量过亿的产品是这样做用户留存的(实战篇)

(2)运营策略

做留存的运营策略可以分为三步走:定位问题 ➡️ 找出原因 ➡️ 制定策略

定位问题就要依赖于上面提到的数据模型,没有数据做支撑的分析90%都是在瞎扯淡,千万不要觉得你以为的就是你以为的,没有谁能依靠体感做到绝对正确。

在初期产品运营策略制定的时候你无法了解所有人的想法,所以产生偏差也是正常的,只能靠数据一步步的去修正。

数据报表经过分析之后,99%的情况下出现问题的原因就已经呈现在你的面前了,例如你发现平台某个活动昨天的下单量突然降低了30%,那你就把DAU、访问UV、购买转化率三个指标列出来做一个环比,可能就发现昨天的访问UV下降的特别多,这个时候原因就找到了:活动的曝光出了问题,那你就可以围绕提高曝光去制定策略了。

在制定策略的时候也同样要做到以终为始,先搞清楚用户的预期价值和产品能提供的价值,再去优化流程或者新增运营手段。

4、寻求突破

在做用户留存的过程中,我们经常会面对这种局面:感觉自己十八般武器都用尽了,但用户还是在不停的流失,而且流失率还越来越高,让你疲于应对。

如果你也遇到过这样的问题,可以停下来,去思考这样几个问题:

(1)用户的核心需求是什么?

(2)围绕着核心需求,还有没有其他可以延伸出来的需求?

(3)我该怎样超出用户的预期?

思考这几个问题的原因在于,不管你是做线上也好,实体也罢,如今的生意很难有边界可言,行业生态从增量变为存量,所有企业都在撕扯流量,你只有不断的去满足用户新的需求,不断的去扩张服务的边界,才能保证自己的用户池不被击穿。

毕竟最好的防守就是进攻。

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