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留存率太低?教你用分層運營高效獲客

 2019-07-02 11:24  來源: A5用戶投稿   我來投稿 撤稿糾錯

  域名預(yù)訂/競價,好“米”不錯過

讓很多小程序商家苦惱的是,無論怎么調(diào)整運營策略,用戶留存度都沒有明顯突破,這個時候就要考慮針對不同用戶群做分層運營了。

為什么要分層運營用戶?

在一個用戶總體中,總會存在不同的需求和消費水平,這一點是毋庸置疑的,但問題在于統(tǒng)一的營銷策略在最好的情況下也只能迎合主流用戶,致使其他用戶需求被忽略,不可避免的導(dǎo)致用戶流失。

而用戶分層運營就是要用針對不同層次用戶分別推出相應(yīng)運營策略的方法來解決這個矛盾,從而滿足細(xì)分人群的需求,提升轉(zhuǎn)化和留存率,使整體利益趨向最大化。

如何將用戶“分層”?

不同于一般以年齡、性別和地域等給人群分類,衡量用戶價值時,最通行的分類標(biāo)準(zhǔn)則是RFM模型,即:Recency最近一次消費、Frequency消費次數(shù)、Monetary消費金額。

給用戶分層時,需要根據(jù)整體情況從三個維度為用戶設(shè)立打分標(biāo)準(zhǔn),從而形成RXFXMX的用戶類型,舉個例子:

假設(shè)打分標(biāo)準(zhǔn)為——最近一月內(nèi)消費得1分,未消費得0分;累計消費1次得1分,2-5次得2分,5次以上得3分;消費100元以下得1分,100-500元得2分,500元以上得3分。

那么,一個月內(nèi)消費1次,累計消費3次,共400元的用戶,得到的RFM模型就是R1F2M2,以此類推,將用戶分為不同類型,為制定運營策略做基礎(chǔ)。

如何精細(xì)運營用戶?

根據(jù)用戶模型分層運營前,首先我們需要認(rèn)識RFM模型代表的意義:

R(最近消費時間)可衡量用戶的活躍度,得出活躍、流失和沉睡等用戶類型,對應(yīng)的營銷策略是營銷信息的推送頻次和召回活動等;

F(消費次數(shù))能可視化用戶當(dāng)前處于的階段,將其劃分為新用戶、老用戶、重度用戶等類型,從而針對推出不同階段的營銷或促銷策略;

M(消費金額)可衡量用戶的消費能力,可用于篩選貢獻(xiàn)最多的優(yōu)質(zhì)用戶,通過相應(yīng)的福利政策提升其粘性,并減少投入到低貢獻(xiàn)用戶的資源,從而提升整體的投入產(chǎn)出比。

從以上標(biāo)準(zhǔn)不難看出,一般來說,R數(shù)值越小、F和M數(shù)值越大的用戶價值越高。

下面以最常見的小程序電商為例,分別給出三類用戶的分層運營建議:

R1F1M1型:此類用戶消費頻次很低,并且客單價也不高,即便用促銷秒殺打動他們,卻難以發(fā)展成高質(zhì)量用戶,可供發(fā)掘的價值不多,一般不應(yīng)該浪費太多資源在他們身上;

R1F3M3型:作為新用戶,卻擁有高消費頻次和高客單價,可以說是商家最理想的用戶,因此就需要想辦法將其發(fā)展為忠實用戶,最好給予其相應(yīng)的特權(quán)和優(yōu)惠,培養(yǎng)其消費習(xí)慣;

R0F3M3型:曾經(jīng)消費頻繁并且金額較大,但最近沒有消費,屬于快流失的優(yōu)質(zhì)用戶,想要挽回他們,一方面可以“老用戶回歸禮”將其喚醒,更重要的是了解其沉寂原因,從而針對調(diào)整。

需要指出的是,RFM模型作為一個固定公式,適用的情況是有限的,而根據(jù)不同的情況,還有金字塔模型和AARRR模型等分層方法可供選擇。

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