哪里有回收抖音号_直播产品成熟期怎么运营(直播运营的痛点)

随着产品数量的不断增加,用户数量和用户类型也越来越复杂和多样化。此时,单一的运营策略不足以支撑产品的运营。作者为我们提供了新的思路和新的运营策略,重构了用户运营体系,有效地解决了这一问题。

一、方案背景

在产品的早期运营过程中,由于用户数量少,用户行为不稳定,设计了许多分散的运营策略,针对不同的业务目的来引导和激活用户。

随着产品的不断发展,功能越来越多,用户数量越来越多,用户类型也越来越丰富。但是产品的运营策略越来越复杂,对后续的新用户不是很友好,不利于运营思路的安排和运营策略的制定。

因此,需要在现有用户数据积累的支撑下,梳理零散的运营策略,重构完整、清晰、有效的用户运营体系。

二、搭建框架

三、详细步骤

1. 梳理产品商业通路用户价值成长路径

1.1商业通路分析

DAU价值:我们期望大量用户持续粘性和活跃,我们需要在产品中有一个用户习惯形成渠道。

GMV价值:期望用户有良好的支付习惯,产品中需要一个支付行为转化渠道。

1.2用户价值成长路径分析

2.基于用户价值个性角色对用户进行分层

2.1基于用户角色进行分层

通过对产品的拆解和分析,根据经验定性划分不同类型用户在产品中的角色。

2.2基于生命周期进行分层

生命周期是从【接触产品】到【离开产品】的整个过程。第一个任务是如何划分生命周期。

通过以上业务渠道分析,我们知道产品的商业价值体现在DAU和GMV,用户的所有生命周期都需要根据这两个价值来划分:

提取已注册超过15天的用户,抓取其15天内的登录次数,分析使用时间的支付金额,从而找出高价值用户。

将15天前注册的保留用户分组:

观察这些用户的登录次数、平均使用时间和消费额度的分布情况。

通过数据分析发现,这些被保留超过15天的用户数据如下:

31%的用户登录1-5次。

49%的用户登录5-8次。

20%的用户登录次数超过8次。

11%的用户平均访问时间在30分钟以内。

52%的用户平均访问时间在30-120分钟内。

37%的用户平均访问时间超过120分钟。

57%的用户支付不到100英镑。

29%的用户支付100到500英镑。

14%的用户支付超过500英镑。

根据上面分析的留存用户行为的共性,划分用户的生命周期:

将之前定义的个性角色分层与生命周期分层相结合,将成长期和成熟期的用户进行二次划分,进一步细分运营的颗粒度,构建用户的成长阶梯,便于后续更有针对性、精细化的运营。

3.基于用户分层搭建用户成长阶梯+运营模型

3.1搭建用户成长阶梯

按照之前定义的人格角色分层和生命周期分层,用户的价值会一步步提升。

3.2围绕用户成长阶梯梳理用户运营模型

4.梳理成长阶梯不同阶段的成长路径,并进行筛选(用户留存与漏斗分析)

通过桑吉图枚举不同阶段用户的所有成长路径,可以列出所有能够达到提升用户成长阶段的路径:

每个成长阶段,都梳理出几个提升的路径,并通过漏斗,留存分析等,将每个阶段有运营价值的成长路径筛选出来(可多个)。

以注册用户到新手用户为例,分析如何筛选出有价值的成长路径,其他阶段的用户群体分析过程类似。

首先,通过对页面访问路径和业务的分析,挖掘出用户从注册用户升级为新手用户,进而使用产品核心功能的两条路径。

接下来,分析两条路径。考虑到两条路径都属于主路径,为了使用户在前期的行为尽可能满足产品设计的预期,以免因选择过多而造成损失,两条路径只剩下一条。并重点做好相关的操作打磨和指导工作。分析集中在三个方面:

哪条路更好?

大多数用户符合哪些特征?

大多数用户都有同样的行为吗?

梳理从新用户到新手用户的所有成长路径:

分析关联性(哪条路径更好分析基本共性分析行为共性)。

首先,通过漏斗分析,比较了两种转化途径的转化率。

路径漏斗:

路径漏斗:

接下来分别保存这两条路径的转化种群和丢失种群,并进行对比分析,主要以用户的基础数据和用户的行为数据作为分析维度,看能否挖掘出一些共性,为后续的路径优化提供决策。

然后,通过用户的属性,利用事件分析功能,对这些用户进行多维度拆解,主要从地区、性别、年龄等方面进行拆解。

接下来分析用户的行为特征,通过事件分析功能,对这些成功用户进行留存相关分析,检验转化的后续稳定性,挖掘出留存的关键转化功能和提升价值的关键功能。

评估结果(比较转化率、比较保留率):

1.2000个新用户中,已完成1号路由的用户有1238个,转化率为74%;路径2有1738个用户,转化率85%。能得到2条路径更好。

2.这两条路径加起来有3000多名成功用户:

A.男女比例分别为77.3%和22.7%。

一二线城市b用户占比32.3%,三四线城市用户占比67.7%。

C.使用过“关注主播”功能的用户中,二次停留率为30%,站内平均为20%。

在用户成长路径表中对不同推广阶段的所有路径进行分析后,可以对这些路径以及数据分析的结果有所了解,并对这些分析结果进行梳理,为后续的运营策略提供决策支持。

5.围绕用户成长路径进行运营策略的落地

通过上面的一系列分析,我们获得了在不同层面提升用户的洞察力。接下来,我们需要借助这些洞见,为每一条路径上的不同节点设计运营策略,即引导和激励用户的行为,让用户遵循我们预设的路径,进而提升用户的价值。

在设计运营策略之前,需要对用户行为进行分类,分为:

一次性行为(一般主要存在于主要路径,即第一次达到某个目标,比如第一次送礼、第一次播音等。).

里程碑行为(主要用户鼓励用户的累积行为,签到10天,点赞1000以上,上线30分钟等。).

持久行为(用户需要持续执行的动作,每天登陆奖励,每次广播等。).

从用户的成长路径中找到需要一次性激励或里程碑激励的激励点。

从产品功能模块中寻找需要长期持续激励的激励点。

运营战略设计:简介。

6. 设计等级系统,串联起用户成长路径

对被激励的用户行为赋予奖励和成长价值,根据不同的功能模型构建用户等级曲线,最终将相应的用户等级与权利和奖励相匹配。

生长系统设计方案:简介。

7. 预流失预警与召回机制设计

7.1定义流失指标,并定位出流失人群

通过分析用户的退货率发现,当退货率降至5%时,会出现明显的拐点,然后数据趋于平缓,因此将30天未登录定义为流失用户。

7.2构建不同层级的流失用户结构图,分析流失用户行为

是否是流程环节:从新手、成长、成熟三个分析维度分析流失用户比例。

是否是用户质量问题造成的:分析不同渠道流失用户比例。

是否是特定的用户群体:分析用户的基本属性、性别、地域、年龄、兴趣是否相似。

是否是具体的行为/功能问题:分析损失场景,用户做了什么行为/使用了什么功能。

下面以新手期为例,分析流失用户行为,其他阶段的用户群分析过程也类似。

分析流失用户特征,建立流失用户分级预警数据库。

群组用户:

分析新手用户每天的平均使用时间:

分析每周登录次数:

从前面的分析中观察到“关注主播”的功能会大大提升留存,所以也分析了这个功能来分析用户关注的主播数量。

将数据可视化到结果行中:

根据数据分析,总结出新手阶段用户流失的特点:

55%的用户来自推送二维码。

98%的用户每天使用不到30分钟。

93%的用户每天登录不到两次。

92%的用户关注不到2个主播。

7.3监控数据,进行新手期预流失用户建模

注册用户自然流失率高,质量差。

连续3天,每日登录次数低于2次的用户被标记为预流失用户。

已过注册期且活跃但不关注主播的用户被标记为预流失用户。

连续3天每天在线时间少于30分钟的用户被标记为预流失用户。

……

7.4制定召回策略,建立自动召回协同体系

召回策略:略。

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作者:阿芬。

本文为“人人都是产品经理”社区与优盟联合举办的“2019优盟杯数据分析大赛”获奖作品。未经作者和平台允许,禁止转载。

本文部分数据不敏感,但并非全部真实数据。

图来自Unsplash,基于CC0协议。



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