———— / BEGIN / ———— 想象你的产品是一个城邦,付费用户是你的城民;每天都有新城民加入,也有城民离开;为了城邦发展壮大,除了要关注新城民的数量,离开城民的原因也不容忽视。
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内容付费型产品:怎样分析“金主爸爸”流失问题?思维导图模板大纲
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想象你的产品是一个城邦,付费用户是你的城民;每天都有新城民加入,也有城民离开;为了城邦发展壮大,除了要关注新城民的数量,离开城民的原因也不容忽视。
尤其是当离开城民突然增多时,一定警示着你的城邦的某些环节出现了问题,若不解决,可能会有更多城民离开。
而作为城邦统领者的你,该怎样面对这个危机?
内容付费型产品(如爱奇艺、QQ音乐等)的运营人,“金主爸爸”们的数据变化牵动着我们的心。付费用户流失率呈上升趋势时,我们应该怎样分析“金主爸爸”流失问题?以帮助自己的“城邦”解除危机。
【案例】
一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。
问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
一、澄清付费用户流失问题
界定清楚问题可以更有效的帮助我们接近真实原因,尤其是付费用户流失这样较为复杂的运营问题。可能当时只是通过数据、用户反馈等发现问题,还需要我们进一步明确问题。
【案例】
一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等;总用户量、付费用户量稳步增长中。
问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
这是当前所获得的信息,那么我们怎样定义清楚这个问题?
1. 问题背景:这个问题在数据周报中发现的,近一周流失率呈快速增长趋势。
2. 概念定义:
付费用户流失率=付费用户流失数 / 7天前总付费用户数。
3. 解决问的标准:Leader要求将付费用户流失率降到5%~10%的正常范围内。
4. 其他因素排查:已对接产品经理、研发同学,确定近期无影响关键数据的重大bug,且数据准确。
二、提出假设原因
付费用户流失假设树,是借用“逻辑树”将付费用户流失问题分层罗列,以便于我们根据现有信息,圈定可能的流失原因大致在哪个范围。
以下是借助假设树,找到假设原因的3个步骤:
1. 围绕付费用户流失原因,画出假设树
我们大致可以将原因分为产品、用户、外部环境三个部分。
功能:
内容:
近期内容方向、质量是否有明显变化。
体验:
UI变化、bug等因素是否影响到用户体验。
(2)用户变化
1. 用户的人群或需求产生变化。例如用户来源渠道,某一渠道尽管能促成首次付费,但是可能因为该渠道用户与目标用户匹配度低。也会出现付费用户流失的情况。
2. 用户在使用产品过程中的感受。可以通过梳理付费用户使用流程,以及分析各个步骤或环节的数据,来看到底是哪一个页面或功能出现流失问题。
3. 有新的评估方案。其他可替代竞品是否出现。
(3)外部环境变化
以上假设树仅是依据我的个人经验来绘制,如果你的产品具有自身特点,还可以在此基础上做拓展。
当然,如果你对于一个行业或产品非常熟悉的话,也可以忽略此步骤,直接进入下一步。
2. 根据“数据分析+用户回访”,来圈定大致原因范围
画出流失原因假设树后,还需要做数据分析、用户回访,并以此作为圈定假设原因范围。
需要我们注意的是,对于较为复杂的付费用户流失问题,如果只数据分析、用户回访中的一项,可能还不足以让我们接近真正的流失原因。
3. 将原因假设排列优先级
若有多个原因存在,还需要评估优先级,明晰哪一个原因是最为重要的原因?以在后续优化行动中作为重点——尤其是在时间紧急、精力有限的情况下,排列优先级显得更为重要。
通过以上步骤可以初步得出假设原因;那么为什么只是先提出假设,而不是逐一分析验证每个影响因素?
【案例】
一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
用户回访结果、数据分析如下:
由于是已流失的用户,用户访谈在实际操作中难度较大,收集到的内容有限。仅作为原因分析的参考。
结论:可能是近期新渠道、活动进入的付费用户,与目标用户匹配度较低。
依据:10月8日之后,付费用户流失较为严重。这部分用户订购时间相近(大约在9月初),而这个时间节点上,正处于拉新活动、新渠道拓展期间内,且拉新活动为抽取周边游门票。有可能活动或某个渠道的用户并不是目标用户。
原因假设树与范围,如下:
三、制定优化方案
针对可能的原因,需要迅速制定优化方案,以验证我们的原因假设是否正确。
在制定过程中,需要注意一下几个方面:
一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。
问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
方案制定策略:
四、根据效果验证假设
由于以上几个步骤,我们得出的优化方案都是建立在原因假设的基础上。我们还需要进一步通过落地方案,来评估数据效果是否达到了我们的预期。
假设未达到预期,还需要返回原因分析,如有必要还可以回到问题定义。再次进行付费用户原因分析。
【案例】
一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中,问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
落地优化方案后,发现10月下旬用户流失率逐步下降到6%,基本达成了预期目标。
由于不同产品具体形态、所处阶段有所不同,且限于我当前的经验。在实际操作中可能还需要注意以下问题:
以上是对付费用户流失问题的思考路径,供运营同学参考。
在实际操作中还需要根据自己行业、产品特征、岗位职责等,搭建与完善自己的思考模型;以帮助自己提升分析与解决问题的效率。
作者:Awei,创维OTT产品运营
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