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。「好奇心」則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：

1. 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。
2. 用戶需求：包括購房階段、購房目標、預算戶型等。
3. 用戶行為因素：包括活躍度、產品使用深度與廣度。
4. 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：

1. 增加投資相關的資訊。
2. 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。
3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。