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榮耀標識數據分析，如何搞定流失用戶召回？
當業務進入某一階段之后，用戶新增可能會趨向疲軟，這個階段里，運營人員可能會需要召回流失用戶。那么，怎么搭建用戶召回策略呢？這篇文章里，作者結合具體案例，講述了如何結合數據分析做好流失用戶召回分析的思路，一起來看看吧。
用戶召回在在線業務中是一個永恒的話題，只要業務進入了一定的階段，就一定會面臨增長疲軟，開始從增長式運營轉向存量式運營。
我們今天通過一個具體的案例，系統性的講一下數據分析，怎么做好流失用戶召回的分析。
問題場景：
某垂類電商平臺，已經進入了產品的平穩運營期，用戶新增趨向疲軟。希望搭建用戶召回策略來召回流失用戶，從新增式運營過渡到存量式運營。
一、基礎做法——粗放式的召回
最簡單的召回，就是直接硬懟，做幾個用戶分類，然后針對性的做一些話術方案，然后全渠道推出去。
二、粗放式召回存在的問題
看起來用戶分層、用戶觸達、對比分析都有了，是不是就可以沉淀成策略了呢？
其實還存在很多問題：
問題1：沒有考慮到用戶本身的響應率。
有可能是這批用戶本身存在很高的推送點擊率，換一批用戶就降低了。所以在用戶分層上至少還需要區分高、中、低的推送響應率，單獨進行方案和渠道的分析。
問題2：沒有進行方案的優劣對比。
只有一個方案的情況下，無法進行方案上的復盤。比如高價值用戶可能只需要80塊就召回了，但是方案A花了100塊，雖然可以覆蓋需求，但造成了成本的浪費。所以在方案上需要設計不同梯度的方面面向用戶，可以聚焦方案上的復盤。
問題3：沒有考慮到渠道的適配。
全渠道的觸達當然是有效的，但全渠道都用統一格式的方案的話會大大降低渠道的可分析性，因為push/短信/郵件/站內信的展示效率和點擊效率都是有很大差異的。
- 短信：沒有標題、前10個字展示效率最高，需要嵌入鏈接。
- 站內信：沒有任何文案的前置展示
- push：標題展示效率最高。
所以在進行方案和渠道匹配時，還需要進行文案的渠道適配工作。
最后得到的結果，可能如下圖所示。為不同的用戶匹配不同的方案、文案、渠道，最大化提升召回價值。
三、精細化運營的四個步驟
1. 用戶分層邏輯
在定義用戶的分層標準中會遇到各種挑戰，梳理用戶分層標準是一個浩大的工程。
例如：
- 如何判斷高價值，單數、金額、頻次，誰更有代表性？
- 假如用單數、金額做分組，如何區分高價值和低價值？（如圖）
假如再考慮時間性的因素，以大客戶為例，也會衍生出很多問題：
- 一直買那么多嗎？還是特定時間買這么多？
- 是一開始買這么多，還是越買越多？
- 是持續性買很多，還是偶爾買很多？
如：
加入了時間因素之后，對不同用戶的分層和處理方式就更加復雜，比如：
- 周期型的大客戶，如何確定周期？
- 成長型的大客戶，如何確定成長的頂點在哪？
解決了以上問題，才僅僅是解決了一個用戶價值分層的標簽，并且標簽的質量還非常的依賴數據質量的好壞。
同樣的問題，在用戶響應率上也是存在的：
- 為什么用響應率做第二個分層，其他的行不行？
- 哪些行為能代表響應，怎么樣算高怎么樣算低？
不同的部門、不同的目標，在這個問題上也有不同的解法：
這些問題，都分析清楚了，才能有準確的用戶分層。
大家可以感受到，做用戶分層是一個大工程，非常的勞民傷財，所以更要有層次的推進。常見的有三種方法：
- 從簡單到復雜，層次性推進。比如，先從二分類做起，逐漸的展開分組的數量和層級。
- 從業務出發，先解決優先級高的問題。比如，馬上雙十一了，要先沖業績，就先把囤貨型揪出來。
- 從目標出發，先解決眼前的商業目標。比如，全年的kpi是xxx，新增需要占多少，復購需要賺多少，以此判斷價值用戶。
我們只簡單介紹，先不詳細展開。
那么，搞定了用戶分層，接下來怎么辦？
2. 方案分類邏輯
這么多方案，如何分析，如何匹配？
一個召回方案，至少要涵蓋這四個部分：
- 召回鉤子是什么？是打折還是送禮？打多少折送多少禮？
- 什么時候上線發送？精確到天還是小時？
- 用戶轉化節點到什么地方結束？
- 用戶產生行為后多久轉化算召回成功？
跟用戶分層結合，又會有兩個場景需要解決：
- 方案如何分類，怎么跟用戶做匹配？
- 方案的匹配程度，如何判斷方案是有效的？
場景一，其實就是建立方案庫，對方案進行打標。例如通過方案的目標、方案的刺激點或方案的便捷性進行標記，如：
而隨著方案的細化和深入，又可以在這個基礎上再分層級，比如優惠券折扣的高、中、低，目標解決長、中、短期流失的用戶，不同推送通道的文案詳情等等。
接下來，不同方案的匹配程度，如何判定？
3. 數據采集
方案和用戶的匹配分析，重點不在「如何分析」，而是在「如何拿到正確的數據」。有了準確的數據、標簽之后，可以判定哪些「更有效」或者「更接近目標」，就輕松很多。
所以上面的第二個場景真正的問題是：
- 有沒有完整的埋點記錄，準確的區分和記錄用戶的行為。用戶的注冊/點擊推送（哪個平臺/什么文案/什么時間）-登錄-活躍（進入了哪些頁面/參與了哪些活動）-買單（買了什么/買了多少/用了多少折扣）整條鏈路是否完整。
- 如果沒有完整的埋點記錄，甚至系統之間都是割裂的，并不清楚哪些用戶經過了什么流程，最后購買了哪些商品。用戶的分層，方案的設計、分析就無從談起。
所以還需要確認的是：
- 用戶的埋點是否完備，用戶ID關系是否管理清晰；
- 用戶基本信息的采集、錄入完成度如何；
- 推送渠道的數據埋點是否采集，可打通；
- 方案涉及到的各種參數，是否預留了接口可以調整、變化。
確認了以上幾點，才能建設好能夠支持「精細化運營」的數據采集基底。同時需要注意的是，好的數據一定是好的運營產生的。在事后補救、治理得來的數據質量，一定不如在事前規劃好可用性高。
搞定了數據采集，就到此為止了嗎？當然不是。
四、技術保障
推送數據發出去了，還會存在以下問題：
- 推送多發、漏發了，怎么辦？
- 推送早發、遲發了，怎么辦？
- 推送沒發出去，怎么辦？
這些問題都會影響到最終的活動效果評估，還會打亂用戶標簽的邏輯。甚至產生一些運營事故。
所以在最終確定推送方案之前，我們還需要做的是：
- 校驗人群包是否跟目標對齊；
- 并發資源是否充足；
- 是否有防抓包機制。
搞定了以上所有問題，才能搭建有效的、可復用、可迭代的精細化運營。
五、總結
如果孤立的去看某一次召回活動是否成功，是否有效，看起來只需要進行一次專業的分析看起來就很完美了；
但是如果深入去思考用戶召回這件事是否可持續，是否可復盤、可復用、可迭代，則需要一個強大的基礎：
搭建一個龐大的體系，不只是為了解決一個單一的問題，而是更多的考慮這個方案在別的地方是否存在復用的價值。
比如這個用戶召回的場景，搭建起來之后，就可以可以復用到用戶轉化、用戶促活上。
六、工作中的實際情況及破局
很多工作場景中，其實并不是我們沒有能力去做持續性的、深入的、精細化的分析。而是大多數公司，都不具備搭建底座的能力：
- 沒有用戶標簽；
- 沒有行為數據；
- 沒有策略分層。
從而導致只能做這樣的分析：
- A方案比B方案轉化率高10%，所以A方案更好；
- 8點發推送比12點發推送高10%，所以8點發更好。
而一遇到「用戶是否有差異」、「是不是文案/賣點不行」這類問題，就容易發懵。
那么如何破局呢？
使用層次化的推進方式，從已有的內容推動同層級的基底建設。
例如已經有了「用戶交易數據」、「用戶基本信息」，推動補充「行為數據」采集是成本最低的。
然后模塊化的向上堆疊，比如用戶模塊的數據已經有了，就可以開始進行用戶的一級標簽補充及構建了。最后的推動方式如圖所示：
逐步推動底層的建設，持續輸出和迭代分析結果。
做完了以上內容，就完成了一個粗放式運營向精細化運營的轉變，從0到1搭建了一套數據運營體系。
這套體系還有個很好聽的名字，叫做「CDP（Customer Data Platform）」。
作者：汪浩，公眾號：只說人話的小汪（ID：transform_wh）
本文由@汪浩 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自 Unsplash，基于CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。
很完整的思路，感謝老師！