一文理解用户体系、会员体系的运营框架

2023-1-20 09:05| 发布者: us12b1c22sz45x| 查看: 1994| 评论: 11

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编辑导读:用户运营是指运营所能触达的用户,实现运营目标。用户体系更多是内部运营人员为精细化运营而搭建的用户模型,会员是其中的一个圈层。本文作者围绕如何建立用户和会员体系的运营架构展开三方面的分析,希望对你有帮助。



本文的目的,是为了给大家建立用户运营的基本认知和思路。关于详尽的实操与细节内容,其实各类网站的专项分析都比较多,后续可能也会分享我的个人思考和经验。

用户运营,即运营所能触达的用户,实现运营目标。

最开始广泛成熟应用在互联网产品,逐渐衍生至互联网+产品,零售、服装、商超、购物中心等行业数字化转型升级浪潮中也逐渐把用户运营纳入运营指南针。

一、能触达的用户是谁,建立获客的天花板认知

这里需要知道两个点:

1. 目标用户是谁,俗称:用户标签


未开始运营的产品,在产品策划阶段运营者即需要对目标用户有标签预判;已运营或成熟的产品,通过用户主动填写/授权或第三方开放标签库进行撞库匹配等手段,都可以了解用户的标签。标签大约可以分成下方四类:
    基础标签:性别、年纪、地区、设备信息等基础属性行为标签:泛指和该产品的交互行为,互动行为(转发、点赞、评论等)、浏览行为(停留时长、搜索、滑动)、使用习惯(支付方式、使用时间、使用时长)结果标签:泛指结果偏好,内容偏好、明星偏好、留存情况、复购情况等预测标签:泛指通过上述标签的推测用户走向,应用于智能化运营机制,用户状态(低频-促活机制、流失-召回机制等)、用户偏好(根据内容策略推荐)、需求挖掘(大家都喜欢,看过还看了)


2. 用户规模上限,俗称:天花板


基础计算逻辑,产品用户使用数=泛目标人群数*渗透率*使用率(渗透率及使用率则需要根据用户标签预估),如app的使用人数最大值=(中国网民*手机上网普及率*互联网渗透率)*APP最大使用率

按 CNNIC 统计,中国网民里手机上网普及率达97.5%,目前发达国家互联网渗透率达97.5%(参考:世界互联网发展报告 2017-总论)。按国家人口规划,2030 年,中国人口规划达到峰值 14.5亿。假设2030年后,达到发达国家水平。 手机网民年度使用数=14.5*97.5*97.5% = 13.78亿

获客天花板也取决于产品的用户偏好属性是否显著,如果有明确的用户偏好,也会较高的影响获客上限。



同时,线上产品,能覆盖的人群相对线下产品会更加广泛,线下产品,对于用户注意力的抓取和覆盖的用户层次也会更加广泛。

二、建立用户体系,高效地管理用户

1. 用户体系理解


何为用户体系,即为了更高效地对用户进行精准化管理和营销,在内部运营体系内有意识地将用户分群。他是运营者为了精细化运营用户而建立的内部使用的用户评估机制,用户不会有明确感知,换言之,用户所能明确感知等级制度或权益制度实则是会员体系(用户成长体系),这属于对外的圈层划分。

2. 用户体系价值


根据前面的概念解释,用户体系的本质是为了激励。比如电商公司,激励用户更高单价、更高频率的消费,内容公司,激励用户更长时间、更高频次的去视/听内容,社区公司,激励用户浏览更多内容、花更长时间社区互动等等。
    激励高价值用户持续贡献高价值;激励次高价值用户更多贡献高价值;刺激低价值用户逐渐贡献高价值;清洗无价值用户,减少运营成本或更换策略;


3. 用户体系的搭建和应用


上述是用户体系建立的基本目的,接下来分享最常用且最实用的用户体系模型,基于用户价值划分2个方向:

1)用户生命周期模型

生命周期模型,是一个典型的运营模型,泛指时间和用户两者在对象范围内的发展路径,目前运用的对象范围是比较广泛的,如市场生命周期、产品生命周期、用户生命周期都是这个“倒S”曲线。

本文中特指用户生命周期,即用户从接触对象产品到离开的过程阶段。从下图来看,会经历5个阶段:引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。



划重点!精华!各生命周期的区别和运营逻辑如下:



【特征表现】【运营手段】需要具体结合所在行业、所在业务来看。上述主要是结合一些案例是方便理解说明。

当运营同学把用户进行分生命周期划分,可以对用户进一步精细化运营(2步逻辑):
    各人群特征分析。不同生命阶段用户或许存在特征差异性,可根据用户标签(第一大点说过)进行拆分来看,是否有显著特征。如成熟期活跃用户具备某项或某几项共性,那么可以在其他阶段的用户中寻找出来这一部分人,进行针对性的运营策略,他们可能更大概率转化为成熟用户差异化营销。思考不同阶段用户的发展方向,以及如何能够促进他们走向发展方向

2)RFM模型

另一个经典用户运营模型。与生命周期相同,均是根据用户价值逻辑划分;不同的是,RFM是基于用户关键行为进行搭建的。RFM释义如下:

      R:最近一次消费(recency),代表用户距离当前最后一次消费的时间,当然是最近一次消费的时间距今越短越好,对我们来说更有价值,更可能有效的去触达他们F:消费频次(frequency),用户在一段时间内,在产品内的消费频次,重点是我们对一段时间的定义M:消费金额(monetary),代表用户的价值贡献




起初是将R、F、M每个方向定义5个档,5*5*5=125种用户分类,实操上运用过于复杂,现在已经把R、F、M每个方向定义为:高、低,两个方向,我们找出R、F、M的中值,R=最近一次消费,高于中值就是高,低于中值就是低,这样就是2*2*2=8种用户分类,如下:



*RFM模型客户分类后的主要运用场景举例

运营同学根据自身业务,将业务用户分为8个方向后,可以根据价值场景,进行具体的运营策略制定。

关于RFM的划分方法网络上有非常多的资料,就不进行详细说明了。

总归来看,关于对用户运营体系的建立,不仅仅是模型本身,更重要的是运营者的思路,发现问题——提出假设——解决问题——回归效果——迭代试验。

三、建立会员体系,让用户形成自我圈层

用户体系更多是内部运营人员为精细化运营而搭建的用户模型。会员体系,则是运营者通过数据洞察分析,给用户制定的一套圈层规则,一般是根据用户成长值进行登记归属,也称为用户成长体系。

用户,更多像是一个游客。会员,感受起来更像是一位朋友,这是为什么大多数企业趋之若鹜建立会员体系,为的是给用户一个家~视频网站、电商网站、消费行业星巴克都是十分优秀的规则制定者。

1. 为什么会出现会员体系

    首先,运营者希望用户可以更加活跃,理解建立会员体系,就能够让用户不断往前冲冲冲,从而获得用户的忠诚度或使用时长其次,运营者也希望为用户建立一个社交圈层,高级会所的会员制度提供的除了服务外,更多是给会员们提供一个社交通道。日常使用的APP、零售公司,也基本会努力为高等级会员提供线下社交通道,就是希望当用户有更多的付出,更靠近品牌和企业,联系建立多了,用户可能也会更忠诚不过,会为了等级价值愿意忠诚付出的消费者虽少但也有,更多用户其实处于大概了解或者无感层级。毕竟20%用户创造80%收益,从这个角度上,会选择给用户一个归宿定义,他们叫做会员


2. 会员成长制定基本逻辑

    最重要,取决于主营业务的互动,看何为立命之本。如果是内容平台,是试听所付出的时长;如果是电商,是消费所付出的金额一般重要,会考虑用户活跃程度。企业会把频次作为成长值的一个机动附加导向,这是每日任务、每日签到的价值逻辑相对重要,付费业务导向。比如爱奇艺、腾讯视频等企业,购买他们的付费VIP成长值会得到突飞猛进的加成,就是因为付费产品的用户捆绑程度高,忠诚度也相对高有则更好,利用部分用户在乎成长值的荣耀心理,会制定指定任务体系,其中的任务则是为了活跃或者助力某个业务目的

通过腾讯视频的具体案例来看,如下:



3. 会员权益制定内容

    最重要,看用户痒点或痛点。内容平台,腾讯视频则是观影券(当然因为付费会员的存在,成长会员等级的权益会被弱化),消费行业可能是代金券(毕竟对用户来说每一笔消费能优惠都好)一般重要,生日礼包。可能作为普通成长会员体系的高价值权益,直接满足痛点。腾讯视频会包含付费VIP时长赠送,消费行业可能是单品的赠送充数价值,为了让会员体系看起来很值!所以东西都会凑出一个大礼包。一般会放置关联业务的权益或者一些有门槛的代金券,打着福利的名号刺激消费基础内容,专属昵称和皮肤,总得给会员取个名字吧。积分,圈层货币体系。

下方是腾讯视频会员等级的权益,基本逻辑同上:



划重点!基于会员的生命周期,会员运营框架模型如下:



行内关于会员权益制定的文章很多,但关于如何衡量会员制度的价值(毕竟要做还是得证明价值的),鲜有人提及,大家通常把它当作一个【别人有,我也必须有】的体系。

4. 会员价值的好坏如何衡量逻辑:先说本质,一种AB测试

    首先,数据确定价值。会员体系的搭建后销售情况是否有增长,或者说一个用户加入会员后贡献是否增长其次,界定价值来源。为何会员体系搭建后会有业务增长,如何确定会员体系带来,怎么表现和剔除影响因素最后,迭代试验价值。如果上一条证明会员有价值,那么如何完善会员体系,提升更多贡献价值

常见误区是因为会员量级增加或某个大范围影响的活动,而证明会员等级价值贡献有效,所以检验过程中,需要确保数据准确性和尽可能排除影响因素。

我们可以形象把用户体系和会员体系与国家制度进行比喻,抽象理解。同属人群划分理论,不过国家制度及管理肯定更为复杂。



以上,是关于用户体系、会员体系的框架性认知。作为运营人员,最重要的运营体系的搭建能力和思考模型建立,这样才能够根据变幻莫测的市场和实操情况,有条不紊有逻辑的制定应对策略。常常都是万变不离其宗。

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议
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