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運營背景：在過去一段時期內(nèi)某生鮮超市一家新店有100萬導(dǎo)入期用戶，僅有15%用戶進入成長期，老客留存率也低于正常新店基準值，如何幫助這家店提升用戶生命周期？第一個目的是分析用戶從導(dǎo)入期到成長期到底是路徑1更優(yōu)還是路徑2更優(yōu)。
當用戶導(dǎo)入出現(xiàn)異常，找不到原因時，你都是怎么解決的？本文以某生鮮超市為例，解析如何解決老客留存率也低于正常新店基準值，幫助店鋪提升用戶的生命周期，希望對你有所啟發(fā)。
運營背景：在過去一段時期內(nèi)某生鮮超市一家新店有100萬導(dǎo)入期用戶，僅有15%用戶進入成長期，老客留存率也低于正常新店基準值，如何幫助這家店提升用戶生命周期？
解決這個問題，在用戶策略上我們會分拆幾步：
1、 洞察用戶從導(dǎo)入期到成長期的典型用戶路徑和特征是什么，去找發(fā)力點做優(yōu)化
2、 去搭建補貼激勵體系及觸達體系
3、 去搭建防流失管理體系
首先就是洞察已經(jīng)進入成長期用戶的典型路徑和特征，這里先說一下成長期的定義，我們定義用戶成長期的標志是用戶在多長時間內(nèi)達到多少單會進入一個穩(wěn)定的復(fù)購周期，我們通過洞察發(fā)現(xiàn)35天內(nèi)下完3單的用戶流失率明顯降低，這是我們定義成長期的一個北極星指標。
做用戶路徑洞察的目的是什么呢？
第一個目的是分析用戶從導(dǎo)入期到成長期到底是路徑1更優(yōu)還是路徑2更優(yōu)。
第二個是基于最優(yōu)路徑去做運營策略的布局。
比如這家生鮮超市APP，用戶完成1-3單轉(zhuǎn)化有幾條強路徑。
導(dǎo)入期優(yōu)惠券路徑用戶完成三單的占比便達到了60%，說明一個新用戶持續(xù)留存在APP的最優(yōu)路徑就是新人禮包的補貼策略，我們在券包策略方面做了一系列調(diào)整，比如我們上過一個新人任務(wù)進度提醒產(chǎn)品，用戶每下一單，會在任意頁面最頂端通欄顯示下一單的優(yōu)惠以及完成3單后的驚喜禮包，這便是一個非常簡單的激勵體系，這個產(chǎn)品，新客1轉(zhuǎn)N漏斗提升效果挺明顯，轉(zhuǎn)2單及以上用戶比例由40%提升到67%。
圍繞“首單+每單購后即時激勵”模式打造，提前鎖定新用戶認知，引導(dǎo)用戶完成0-3單轉(zhuǎn)化。
補貼策略制定：
第一建立商品促銷與用戶的匹配策略。
第二建立用戶補貼的評估體系。
第一個，商品促銷用戶匹配在觸達體系中最為關(guān)鍵，比如今天是草莓活動，明天是蘋果活動，運營每次推這種活動的時候最頭大的問題就是push和短信該推給哪些用戶，要不無差別覆蓋，用戶每次被打擾一次，要不就是基于用戶點擊數(shù)據(jù)做簡單分層，但發(fā)現(xiàn)并不精準。
解決這個問題的核心就是用偏好時序模型，偏好預(yù)測是推薦場景下的一個重要任務(wù)，原理是給定用戶先前購買的商品序列，以及商品交互行的時間衰減，利用模型對用戶的下一筆購物行為進行預(yù)測。
偏好時序模型運營可以通過SPSS分析得到：
假如這個是用戶訂單底表數(shù)據(jù)，我們通過數(shù)據(jù)來建立一個分析模型：
目標是通過這個訂單底表數(shù)據(jù)建立一個挖掘模型，挖掘用戶的購買序列習慣，并預(yù)測用戶下一個購買節(jié)點會購買什么？
我們通過SPSS搭建一個時序分析流，由數(shù)據(jù)模型幫我們進行預(yù)測。
這個數(shù)據(jù)流輸出結(jié)果是：
用戶時序分析結(jié)果翻譯一下：
如果用戶在購買了蘋果和雞蛋后，下一次購買蘋果的置信度是100%（由于實驗數(shù)據(jù)過擬合，所以是100%的概率，真實訂單數(shù)據(jù)的話，置信度越高，表明用戶在購買完蘋果雞蛋后，下一單很高概率購買蘋果）
第二個如何建立用戶的觸達及活動補貼評估體系？
評價指標有兩個，GMV提升率和ROI，比如成長期用戶運營我們是這么AB測試的，把成長期用戶篩出來分為實驗組以及隨機抽取部分用戶作為對照組，比如實驗組是100萬人，對照組是10萬人，實驗組發(fā)20減5的補貼券并通過定向短信通知形式進行干預(yù)轉(zhuǎn)化，對照組不干涉自然轉(zhuǎn)化。得到干預(yù)組的轉(zhuǎn)化率是10%，對照組是6%。
如果強行說干預(yù)策略有效也并不一定有說服力，因為發(fā)券必然會導(dǎo)致轉(zhuǎn)化提升，所以我們要看GMV提升率和ROI的增益是否達到預(yù)期。
簡單來講就是這100萬人在干預(yù)前和干預(yù)后的增益率對比
GMV提升率=GMV提升部分/GMV基線，比如我們這個案例中GMV基線如果不干涉自然轉(zhuǎn)化下單是6萬人，按照20元客單來計算，GMV是120萬。干涉后按照15客單計算，GMV是150萬，增益GMV是30萬，GMV提升率25%。
然后計算成本部分 券成本是50萬，短信成本以1毛來計算，10萬元，總計成本是60萬，發(fā)現(xiàn)ROI=0.5 發(fā)現(xiàn)20減5并沒達到預(yù)期，對吧，然后相同思路再去測45減10券，把用戶客單去拔高，直到ROI遠遠高出1，才證明這部分用戶補貼有效。
最終我們可以把ROI和GMV提升率構(gòu)成一個矩陣，把所有補貼折扣、券放入矩陣中，去看ROI和GMV提升率最大的氣泡分布在哪里。這就是基于歷史沉淀打法和策略。
假如月均滾動流失率是在10%左右，預(yù)警項目前，每周會固定把符合流失定義的用戶篩選出來，假如1000萬MAU，每周的召回覆蓋人數(shù)大約就是100萬，短信點擊率是0.4%左右，訂單轉(zhuǎn)化率5%，每次最多召回200人，可想召回效率有多低。
預(yù)警模型可以將月均滾動流失率降到6%左右，提前干預(yù)轉(zhuǎn)化率提升到10%。我來講下具體是怎么做到的。
模型搭建涉及流失時間窗口定義、流失特征定義、算法建模三部分。
流失時間定義方法就是按照流失回歸率的拐點來定，具體不講了。
流失特征定義對于模型設(shè)計來說是核心，特征構(gòu)建我們會從具體流失場景挖掘建模指標，比如某些用戶流失原因是因為配送服務(wù)體驗差，并且投訴后沒有很好解決，這個場景下可以衍生幾個指標用于預(yù)測用戶流失，比如派送次數(shù)、投訴次數(shù)、投訴解決比例，可以分析和流失之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，同理，因為優(yōu)惠少、商品種類少等等場景都可以用指標來描述。
算法部分就是一個二分類預(yù)測建模問題，可以用到的算法邏輯回歸、決策樹等，評價算法指標像AUC值、精準率、召回率等，建模過程中基于這些數(shù)據(jù)進行樣本特征的篩選。
召回策略方面，因為預(yù)警的用戶并沒有真正流失，這就有充分的時間去洞察用戶歷史偏好度，去做針對性的召回策略，但這里實施時候會遇到2個問題：
第一個就是所有的用戶數(shù)據(jù)一同灌入模型，得出預(yù)測結(jié)果。但這樣做往往會遇到一個問題，就是預(yù)測出來的流失用戶，更偏向于低活，而高活用戶預(yù)測流失召回卻基本為0。所以為了避免這樣的問題，可以將不同活躍度用戶分別搭建模型。
第二個就是模型準確率和召回率很難同時達到雙高水平，這個時候可以根據(jù)預(yù)警目標來進行參數(shù)調(diào)優(yōu)，高成本的召回策略（消費券發(fā)放）更關(guān)注流失預(yù)警的準確率；高覆蓋的召回策略（端內(nèi)Push）更關(guān)注流失預(yù)警的召回率。
以上是我實戰(zhàn)分享，用戶運營離不開洞察和模型的搭建，洞察如用戶行為路徑、用戶時序習慣分析和預(yù)測，模型更不用說了，搭建時序預(yù)測模型和用戶流失預(yù)警模型，除了算法工程師建模之外，運營可以使用SPSS分析軟件搭建用戶模型，只需了解SPSS使用方法即可，這樣可以基于結(jié)論迅速假設(shè)-執(zhí)行-驗證，而效率卻遠遠高于算法工程師所謂的大數(shù)據(jù)挖掘，即使大數(shù)據(jù)挖掘的再精細也是一個漫長的過程，所謂效率決定一切！
專欄作家
趙文彪，公眾號：用戶運營觀察（ID：yunyingguancha），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。用戶運營、私域流量營銷領(lǐng)域的資深從業(yè)者，專注分享場景化用戶運營、社群營銷的干貨文章及獨特見解。
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3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
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5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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