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5个步骤教你做好流失预警和有效召回用户思维导图

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一、重视起你的流失用户用户运营的主要工作包括:用户获取、用户激活、用户留存、用户付费、用户推荐,也就是AARRR模型的主要内容,想尽一切发自提升用户的贡献,活跃度和忠诚度。

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思维导图大纲

5个步骤教你做好流失预警和有效召回用户思维导图模板大纲

一、重视起你的流失用户

用户运营的主要工作包括:用户获取、用户激活、用户留存、用户付费、用户推荐,也就是AARRR模型的主要内容,想尽一切发自提升用户的贡献,活跃度和忠诚度。

但AARRR模型更重视从用户拉新,提升用户价值,更适合在产品野蛮增长期较为粗暴的阶段;但当产品到了成熟期甚至衰退期,当用户不再使用产品时任何的价值提升工作都无济于事,高昂的获客成本随着用户流失也难以收回,尤其是互联网流量已然变成存量运营和私域流量的时代。

因此,用户流失预防运营在用户运营工作中有着极其重要的作用,这次简单和大家分享用户流失的运营思路和方法,和流失用户不能轻易说再见!

二、何时关注用户流失

所有产品都需要关注用户流失,但优先级不同。

用户增长还得看产品所处的生命周期,产品生命周期理论将产品划分为引入期、成长期、成熟期以及衰退期四个阶段,不同的阶段有不同的用户运营重点,在产品的早期主要关注用户获取留存,对用户流失的关注和投入则主要是在成熟期。

我们是一个金融理财平台,目前只是存量用户的运营(处在成熟-衰退期),所以会更关注流失情况,流失用户的召回显得更为关键。

大厂用户基础大,产品用户有存量,靠自己的品牌再加老用户的传播能够做到稳定增长和长期留存,基本处在长期的增长期。

成熟期的产品用户数量较大,产品较为成熟体验稳定,对用户运营工作有更好的支持,这个阶段投入对用户流失预警,更容易实现正向的投入产出;当然,在运营资源充足的情况下,还是推荐较早进行用户流失的预防运营。

三、流失预警设置

在用户长期沉默以至完全流失后,再进行干预的投入产出会很低,正确的应对方式是——建立完善的流失预警机制,及时识别流失风险用户,进行干预引导,最大化留存用户。

一般预防流失机制可分如下五步骤进行搭建:

定义流失用户,即是通过时间(Time)和关键行为(Action)两个指标,即用户在多长时间内没有进行关键行为的操作;如我们平台关键行为就是提现和投资,时间长度主要划分为六个等级,从3天到120天不等(参考用户正常行为),这个在我们做标签体系的时候已经做了,这样有助于我们针对性触达用户和召回。

比如我们定义:提现7天未进行投资,且资产低于30%即为部分流失,已经达到了预警触发。

时间长度的判断上要结合产品和用户特征进行具体的数据分析,我们可以从友盟或者其他埋点平台查看用户平均多久登陆一次,每次查看多久,以及投资提现频率(特别是到期提现与投资行为)。

分析流失行为征兆,是提前识别流失用户的前提,这里我直接将流失用户按照部分流失和全部流失(分别以金额和时间两个维度),并且划分用户等级,进行精细化运营。

建立预警机制,主要是为了防止用户继续流失,通过已经流失的用户的行为征兆,建立完善的标签体系(每日更新),及时找到圈出流失风险用户,进行触发(比如大额提现前自动push活动小优惠等,挽留用户)。

进行干预引导,是在识别出流失风险用户后及时干预;根据用户的特征及流失原因,针对性的进行干预,常见的干预方式包括短信触达、优惠引导、活动奖励等,让用户及时再次使用产品,而不是直接流失;现在各大产品的流失干预都已经比较成熟,日常多关注下淘宝、基金、度小满、京东金融等的召回通知,就能够发现流失风险用户的基本干预方式。

四、流失用户的召回

很多不成熟的平台是没有流失预警机制的,用户一旦成为真正的流失用户,此时进行流失用户的召回投入产出较低,但用户就是我们的资产,我们可不能轻易放弃。

建立各个流失预警,完善的标签体系,后续就是精细化的用户召回以及AB测试了,常见的召回方式就是短信/活动push。

很多时候,用户流失类型很难准确划分,所以通用的召回方式也要存在,但是要控制内容和频率; 新用户的留存非常重要,比如我们去百度投资银行产品的时候,他会送你现金券,另外还有加息券(有一些离开还会给你送券);因为这些新用户,他们第一次的感受非常重要,是运营需要重点做好的。

新用户留存做的好,会带来整体留存用户的提升,也会避免获客成本的浪费。

五、召回效果分析

回顾我们的目标: 提升用户的终生价值,减少流失率。

创新重定向卡券,正式上线当月投资额提升116%,卡券使用率提升57%。

综合数据划分用户等级,上线次月唤醒率提升约90%,人均投资额提升37%。

六、总结

从一开始我们就要重视新用户的留存,因为只有养好了羊我们才能更好地吸引更多的羊进来。

后续有了数据后,我们分析用户的画像,进行标签化管理,会员等级管理,建立完善的用户流失预警机制,再针对性设置召回动作,进行数据分析,用户访谈,做好细节,终有回报。

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