用戶留存秘籍:個性化體驗+防流失
隨著互聯網紅利消退,用戶獲取成本不斷攀升。但是,即便花重金獲取的用戶,留存率依然不盡如人意。我們該如何提高用戶留存?答案就在個性化體驗和防流失這兩大策略中。
01 個性化體驗提升留存
1. 個性化體驗的必要性
(1)簡單產品 vs 復雜產品的特征對比
市面上的產品可以分為簡單產品和復雜產品兩類。簡單產品具有以下特征:用戶數量較少,需求較為單一,用戶群體相對同質化,產品功能簡單,通常只有一個核心功能。例如,天氣應用、年歷相機或早期的小紅書,最初只是采購達人分享購物筆記的平臺。
相比之下,復雜產品的特征則截然不同。隨著產品功能的進化和成熟,或者某些產品天生就比較復雜,如釘釘、抖音、美團以及后期的小紅書,它們的用戶數量龐大,用戶需求多種多樣。
例如,有人在美團上訂外賣,有人進行團購;有人在釘釘上發消息,有人用它管理團隊和報銷。這些產品的用戶特征多元,產品功能也更加復雜。
(2)用戶多樣化和產品復雜化對個性化體驗的需求
當用戶變得更加多樣化,產品功能也更加復雜時,個性化體驗就成為了幫助用戶留存的關鍵手段。這是因為用戶越多樣,產品越復雜,想要留住用戶就需要根據他們的具體需求來提供相應的體驗。
如果仍然采用千人一面的方式去留住用戶,難度將會大大增加。因此,對于復雜的、用戶眾多的產品來說,個性化體驗是提升留存的重要方面。
2. 個性化體驗的實現方式
(1)用戶分群運營
用戶分群運營是實現個性化體驗的重要方式之一。通過對不同用戶特征的分析,我們可以采取不同的活動和紅包策略來吸引和留住用戶。
(2)用戶激勵體系
用戶激勵體系是另一個重要的個性化體驗實現方式。根據用戶所處的不同參與度區間,給予不同的權益和激勵,促使用戶更進一步地參與和使用產品。
(3)個性化產品體驗
個性化產品體驗包括算法支持的內容推薦、商品推薦、個性化的新用戶上手流程、社交關系等。這涉及到精細化運營和產品中算法驅動的千人千面部分。
3. 案例分析
(1)電商平臺針對價格敏感用戶的分群運營
某電商平臺發現用戶中有很多價格敏感的用戶,這些用戶每次登錄就去查看是否有優惠券,如果沒有就直接離開。針對這個用戶畫像,平臺進行了 AB 測試。
優化前,用戶到達優惠券頁面,顯示沒有優惠券后,價格敏感型用戶就直接離開了。優化后,對于顯示沒有優惠券的用戶,平臺會給出提示:可以通過答題的方式領取紅包。雖然一些時間敏感的用戶可能會因為沒時間而離開,但價格敏感型用戶很可能會選擇花 30 秒時間答題,答完題后拿到優惠券,從而提高了下單率和留存率。
這個案例說明,針對不同特征的用戶群體,我們需要采取多樣化的留存手段,根據用戶特征來制定策略。
(2)得到 App 的學分激勵體系設計
a. 學分機制的五個維度
得到 App 的學分機制是一個經典的用戶激勵體系設計。它結合業務特點,為用戶設計了一套規則,針對不同參與度的用戶提出相應的目標,激勵用戶完成任務,從而增加用戶粘性。
這個學分機制包括五個維度:持續性、學習量、筆記、知識分享和好奇心。用戶可以在每個維度得分,總分反映了用戶從啟程到進階、優秀、卓越直至頂尖的整個過程。
b. 學分機制與業務目標的結合
得到的學分機制巧妙地將用戶成長目標和業務目標結合在一起。例如,「持續性」這個維度是為了提升用戶的學習時長,直接服務于留存目標?!笇W習量」鼓勵用戶使用各種功能,提升使用強度?!负闷嫘摹箘t鼓勵用戶探索不同的學科領域,增加使用廣度。
這些維度都直接或間接地服務于留存目標,包括提升使用頻次、強度、功能數和場景。
其他維度,如「分享」和「筆記」,也為平臺服務。分享功能促進了老用戶帶新用戶,是一種自發傳播機制。而筆記數量作為一個 UGC(用戶生成內容)目標,不僅讓用戶產生更多內容,也增加了用戶在平臺上的投入,使他們難以輕易離開。
c. 評價形式和增長節奏設計
得到的學分機制采用了分數加等級的評價形式。用戶通過完成不同任務累積分數,達到一定程度后就可以從低級別升級到高級別。這種設計符合用戶的成長心理,給予持續的激勵。
同時,學分的增長節奏設計為前快后慢。在早期階段,用戶能夠快速上手并迅速進階,給予用戶成就感和信心。隨著等級的提升,難度逐漸增加。
這種設計符合 Hook 模型的理念,即讓開始的行為越簡單越好,以此吸引用戶,形成使用習慣,最終達到「上癮」的效果。
總的來說,用戶激勵體系能夠為不同參與度、不同狀態、不同階段的用戶提供個性化的目標,綜合應用多種提升留存的機制,包括提升使用頻次、強度、功能數、參與度,形成行為閉環等,從而提供個性化體驗,實現用戶長期留存。
(3)房產 O2O 平臺的精細化運營
a. 用戶分群分析
某房產 O2O 平臺發現其用戶類型多樣,且留存率有很大提升空間。為此,平臺決定通過精細化運營來提升留存率。
首先,平臺進行了探索性的數據分析,按照關鍵的用戶屬性和行為將用戶進行分群。具體來說,他們將用戶屬性和行為分為四大類:
- 用戶基礎屬性:包括性別、年齡、家庭所在地、職業收入、日常消費情況、手機型號等。
- 用戶需求:包括購房階段、購房目標、預算戶型等。
- 用戶行為因素:包括活躍度、產品使用深度與廣度。
- 用戶在轉化流程中的位置:用戶目前處于瀏覽到成交轉化流程中的哪一步。
通過這些不同維度,平臺將用戶分成各種用戶群,通過交叉對比發現了許多用戶留存的線索。例如,根據用戶活躍度可以將用戶分為高活、中活、低活以及已流失用戶。
b. 針對性策略制定
在對流失用戶進行不同維度的細分時,平臺發現有一類用戶的流失比例特別高:高收入且購房目的為投資的用戶。這類用戶的流失率遠遠超過整體平均水平。這一發現促使平臺進一步分析這類用戶流失的原因。
通過用戶調研和結合產品特征,平臺發現其主要用戶群是收入中等的剛需和改善型用戶。因此,平臺上投資型房源較少,也缺乏相應的分析和資訊來幫助投資型用戶做出決策。
這導致無法滿足高收入投資型用戶的需求,最終造成這類用戶的流失。
基于這一洞察,平臺制定了相應的假設和策略:
- 增加投資相關的資訊。
- 分析樓盤的升值潛力,為有投資潛力的樓盤打上「高投資潛力」標簽。
- 在線下咨詢服務中增加專門針對投資的咨詢。
c. 實驗結果驗證
通過實施這些策略,平臺持續監測實驗結果,以驗證這些策略的有效性。
總的來說,精細化運營對于復雜的用戶群體和多樣的產品來說至關重要。它能夠幫助我們發現不同類型的用戶及其需求,然后通過產品、運營、內容等各種方式去滿足這些不同用戶的需求。
只有這樣,我們才能為不同類型的用戶提供個性化體驗,從而支持他們的長期留存。
02 避免用戶流失的策略
1. 儲存用戶數據
(1)豆瓣案例:用戶歷史數據增加留存
儲存用戶數據是避免用戶流失的重要策略之一。這一策略在 HOOP 模型中被稱為增加用戶投入,我們希望用戶不斷在產品中儲存數據,包括情感投入和金錢投入等。
豆瓣是一個典型的案例。盡管豆瓣用戶的活躍度并不特別高,但其長期留存率卻相當不錯。這是因為用戶在豆瓣上積累了大量個人數據,如讀過的書、看過的電影、關注的人等。這些數據長期以來已經成為用戶生活的一部分。當用戶想要回顧這些信息時,就必須回到豆瓣平臺。這種機制使得用戶離開豆瓣的可能性大大降低。
因此,儲存用戶數據是一種非常有效的避免用戶流失的策略。
2. 提高轉換成本
提高轉換成本是另一種有效的防止用戶流失的策略。這種策略的核心是讓用戶難以輕易地從你的產品轉向其他產品。
(1)SaaS 產品的 SDK 整合
許多 SaaS(軟件即服務)產品在開始使用前需要進行 SDK 整合或其他工程上的整合。這種整合過程本身就是一種轉換成本。因為如果用戶想要更換產品,就需要重新進行整合,這通常需要工程團隊的參與,增加了轉換的難度。
(2)用戶忠誠計劃
用戶忠誠計劃是另一種提高轉換成本的常見方式。以航空公司的里程計劃為例,當用戶經常乘坐某一航空公司的航班時,就會積累里程。
這些里程對用戶來說就是一種轉換成本,因為如果轉向其他航空公司,就無法使用這些積累的里程。用戶會傾向于繼續使用同一家航空公司的服務,以便能夠兌換更多的權益。
這種真正有價值的用戶忠誠計劃,實際上是一種轉換成本的體現,能有效地防止用戶流失。
3. 提前鎖定用戶
提前鎖定用戶是第三種防止用戶流失的策略。這種策略通過讓用戶提前支付較長時間的費用,來降低他們轉向其他產品的可能性。
(1)印象筆記長期會員促銷案例
印象筆記曾經推出過一次促銷活動,讓用戶一次性購買 7 年的高級賬號,并提供 5 折優惠。這種策略的好處是,當用戶一次性支付了 7 年的費用后,在接下來的 7 年里使用其他產品的可能性就會降低。畢竟,用戶已經為印象筆記支付了費用,如果不使用就等于浪費了金錢。
(2)年度付費 vs 月度付費
類似的,很多產品會提供年度付費選項,并且年度付費的單月成本通常低于月度付費。這種定價策略的思路與印象筆記的案例相同,都是通過提前鎖定用戶來降低用戶流失的可能性。
4. 流失預警機制
流失預警機制是一種更加主動的防止用戶流失的策略。這種機制需要對用戶數據進行深入分析,建立復雜的處理機制,以便能夠有效預測和預防用戶流失。
(1)陰陽師游戲的用戶流失干預案例以陰陽師這款游戲為例,當用戶一段時間沒有使用產品時,下次登錄時會收到一個歡迎通知,同時還會收到一份贈禮。這實際上是游戲后臺的流失預警機制在起作用。
系統分析到用戶最近的使用行為出現異常,可能有流失的風險,因此通過歡迎和贈禮的方式進行干預,以確保用戶不會流失。這種機制能夠及時識別可能流失的用戶,并采取相應的措施來挽留他們。
流失預警機制的有效實施需要對用戶數據進行深入分析,建立復雜的處理機制。通過持續監測用戶行為,我們可以及時發現異常情況,并采取針對性的措施來防止用戶流失。這種主動的 approach 能夠大大提高用戶留存率。
分群運營、用戶激勵、數據分析,這三大工具是提升用戶留存的利器。分群運營讓我們能夠精準定位用戶需求,用戶激勵體系激發了用戶的持續參與動力,而數據分析則為我們的決策提供了堅實的依據。
只有持續優化這三個方面,才能在競爭激烈的市場中贏得用戶的長期青睞,實現產品的持續增長。
在實施這些策略時,我們需要注意以下幾點:
- 持續優化:用戶留存不是一蹴而就的工作,需要我們不斷地優化和調整策略。我們應該定期評估各種留存策略的效果,并根據實際情況進行調整。
- 平衡用戶體驗:在實施防流失策略時,我們需要注意不要過度干擾用戶的正常使用體驗。例如,在使用流失預警機制時,我們應該避免過于頻繁或者突兀的干預,以免引起用戶的反感。
- 尊重用戶隱私:在收集和使用用戶數據時,我們必須遵守相關的隱私法規,并獲得用戶的同意。同時,我們應該采取必要的措施來保護用戶的數據安全。
- 關注長期價值:雖然短期的留存率提升很重要,但我們更應該關注用戶的長期價值。有些策略可能在短期內提高留存率,但可能損害用戶的長期利益或產品的長期發展。我們需要在短期效果和長期價值之間找到平衡。
- 跨部門協作:用戶留存不僅僅是運營團隊的工作,它需要產品、技術、市場等多個部門的共同努力。我們應該建立良好的跨部門協作機制,確保各個環節都能為用戶留存貢獻力量。
總的來說,提高用戶留存率是一項復雜而持續的工作。它需要我們深入理解用戶需求,不斷優化產品體驗,同時采取有效的防流失策略。
通過個性化體驗和防流失策略的結合,我們可以全面提升用戶的長期留存,為產品的持續發展奠定堅實的基礎。
同時,我們也要認識到,用戶留存策略并非一成不變。隨著技術的發展和用戶需求的變化,我們需要不斷創新和調整我們的策略。
例如,隨著人工智能技術的發展,我們可能會看到更加智能和個性化的留存策略出現。又如,隨著用戶隱私意識的增強,我們可能需要在數據使用和用戶隱私保護之間找到新的平衡點。
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