所以,对不同类型用户,可能运营的策略和方法是不同 。
三、具体的运营方法
首先,我们可以通过以上的模型,挖掘出对应的用户数据 。
这里说个题外话:很多同学可能对这批数据的获取会比较头疼 。特别是创业型公司,根本没有相应的数据平台 。所以这里可以提3点建议:
- 通过后台导出相应的订单数据源表,自行通过excel等工具进行处理(具体的excel方法就不赘述了)
- 和管数据库的开发哥哥沟通,通过sql语句进行导出 。(方便是方便,但经常打扰人家也不太好 。)
- 如果此体系定下来了 。一定要和产品经历沟通此需求 。个人觉得这方面很关键,数据是运营的基础,有强大的数据后台,会节省很多工作量,提高工作效率 。
文章插图
注:数据仅仅是举例参考 。
根据简单数据分析,即可尝试以下的运营动作:
- 初级用户的沉睡期和流失期用户最多 。可申请铺一批组合券进行唤醒 。如:1张高面额、低门槛券,1张低面额、低门槛券进行促活,并做好券到期提醒 。(两张券的含义是让用户能多逗留、多消费一次 。尽量能加长使用我们的产品时间)
- 处于成长期的用户,相对来讲,也算较为熟悉我们产品 。可设置消费返券或发放中等面额的优惠券,并根据其用户购买习惯push相应的文案 。
- 对于成熟用户,重点关注其流失期和沉睡期用户 。可安排客服进行抽样访谈,了解流失原因 。并申请一批优惠券或者礼品(需使用产品兑换),作为奖励或者歉意的补偿等 。
- 活跃期的成长和成熟的用户,目的是提高用户的消费客单价和频次 。所以可以相应发一些低面额,较高门槛的优惠券,并push热门或者爆款的商品等 。
通过初级、成长、成熟和活跃、衰退、沉睡多个维度交叉分析,总能发现出问题,制定相应的运营策略 。
四、运营动作的周期和推送的方式
运营动作周期
用户运营的体系,是需要进行长期的运营操作 。可能会根据过程中的数据反馈,来调整具体的动作 。但方法和大方向基本应该保持一致 。
当然,根据业务的不同性,运营动作的操作也会有所差异 。
以电商业务举例,在电商业务中,不同用户类型操作的频率也是不同 。
如:
- 死亡期的用户:一个月/半个月集中整理一次数据,进行发券、推送等 。
- 流失期的用户:此批用户属于濒临死亡,则需每3天/7天需分析一次,进行运营激活等 。
举例:3月1号对前两个月的数据进行上述的分析后,在4月份捞出来的数据中,3月份这批数据在最新数据中的情况,以此来评估你的运营效果和指导后续的动作 。同时,还能同比日活情况、留存情况等指标,多维护结合来分析效果 。对于用户推送
这方面展开来讲,可能又是一篇文章,先抛开时间、频次这些因素,简单的策略建议如下:
- 初级用户、死亡用户推送优惠,引导消费 。
- 成长、成熟用户推送根据用户数据反馈,推送相应爆款,特色商品、产品活动等 。
- 推送后的用户引导链接、跳转方式越短越好 。
最后,简单梳理下本文阐述的方法:
- 对我们产品用户进行精细分层级;
- 制定相应的用户模型(RFM模型的应用);
- 根据定好模型,进行相应用户数据的收集;
- 通过数据的分析制定相应的运营策略;
- 运营周期、推送的方式和数据效果的评判标准 。
当然,RFM的模型,还有一个用户的消费金额 。当你需要更细化对用户进行分层时,还可以将此指标考虑进去 。然后对数据进行加权处理,可能又会得到不同的结果了 。
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