互联网产品运营分享

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再彻底一些: 构建决策树模型,可解释性强。它是if-then的集合,比如用户完善资料低于50%,且没有导入通讯录好友,且好友数量小 于3,则一个月后流失概率为80%,直接用sql就能跑出来可能流失的用户群。 注:挖掘出变化性变量在运营中有奇效。
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Chapter
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运营延伸
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延伸
LTV:用户终身价值 CAC:获客成本
Chapter
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运营知识模型
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知识模型
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知识模型
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知识模型
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知识模型
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Chapter
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LT及LTV
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概念
传统营销学讲CL CL:客户生命周期
互联网讲用户LT LT:用户生命周期
不定期的收到各类促销信息、商场消费后的满 减券、航空公司的里程数以及售后维护等。
目的:一切的手段都是为了延长客户的消费周 期。
互联网运营分享
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CONTENTS
1 运营概念
2 知识模型
3 LT及LTV 4 运营公式
5 运营策略
6 延伸
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Chapter
1
运营概念
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LOREM IPSUM DOLOR LOREM
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LOREM IPSUM DOLOR LOREM
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LOREM IPSUM DOLOR LOREM
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LTV:270RMB CAC:30RMB
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延伸
PBP解释:回收期(花出去的获客成本可以 在多长时间内回本)
如果忽略PBP,哪怕LTV>CAC也会出现 问题。
LOREM IPSU
一般市场内认为PBP为1年以内最佳,因为 LTV的价值可能会很长5~10年,但现金流和 融资压力是逐年累积的,PBP越短,越有利 于公司的现金流和再投入,也能减轻公司融 资压力。
例:免费上门洗车产品 (假设人工、交通、广告等成本为30元)我通过损失 30 元获取来的客户,未来会持续的在我这里花钱洗 车,而且因为我们和客户建立了联系与信任,这个客户以后的保养、维修、保险什么的跟车有关的消费都 会发生在我的平台上,而后续的这些服务能够带来的收入是每个用户 3000 元,又假设毛利率是 10%的话, 利润是 300 元,也就是说每个用户我花 30 元,带回来 300 元,净赚 270 元。所以我今天要融资 300 万, 去除工资等必须花费,剩下的钱还可以用来获取 5 万用户,这样每个用户能赚 300 元的话,就产生了 1500 万的潜在收入。
0 4
究竟是用的久的用户(二八理论),还是分布 人数最多的用户(长尾理论),产生的商业价
值最大?
0 5
对于低频用户,如何判断他是比较忙还是已经 卸载不用?能不能提前预防该类用户行为?
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Chapter
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运营策略
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运营策略
初级运营:事后补救
策略
高级运营:防患于未然
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运营策略
将用户的流失扼杀在萌芽,是延长用户生命周期的手段之一。 例 通过流失用户的特征分析,发现特点如下: 1、流失的用户40%没有完善个人资料 2、新增用户没有导入通讯录好友,流失概率比导入的高20% 3、新增用户在第一周使用中,如果添加好友小于3,则一个月后流失率超过50%。 4、用户流失前一个月,互动率远低于平均值。 解决方案: 1、良好的新手引导 2、引入通讯录好友推荐 3、增加曝光量
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特殊商业形态
有些特殊的商业形态,获利周期极 短或者只有一次。 比如婚庆、微商,这时没有LT。
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Chapter
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运营公式
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利润=LTV-CAC-COC
CAC:获客成本 COC:运营成本
Байду номын сангаас
用户生命周期=周期/(1-周期内 新增留存率)
For example: 产品新增用户的月留存为70% ,计算得出平均用户生命周期:
1/(1-70%)=3.3个月。
延伸:旅游行业 超低频产品,数据留存上会很难 看,计算会有偏差,可以通过拉
大时间维度来解决。
运营公式
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精准分析和运营
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精准分析和运营
0 1
用户生命周期最少的那部分用户有什么具 体特征?
0 2
用户生命周期最多的那部分用户有什么特 点?
0 3
分布人数最多的用户,怎么才能抓住他们 的痛点?延长他们的生命周期
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线下场景
地点:菜市场 人物:买家、菜农王麻子 需求:两斤菠菜 方式:现金交易 行为:末了在你走之前抓一把葱送你
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Life Time Value
当产品获得足够多的用户时,最大的问题 不是继续获取,而是从用户身上赚回钱。 成熟的产品都应该考虑LT、以及更重要的 LTV。
LTV(Life Time Value):用户生命周期价值 让用户在生命周期内产生商业价值,是运营的 使命。 无论多么出色的运营,都无法真正制止用户流 失,但是可以选择延长它。
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市场好:更关注LTV 市场差:更关注PBP
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Chapter
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发散
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KPI
内容运营背负的“内容贡献量”、“内容贡献人数”、“内容消费量”等;
用户运营通常背负着“用户规模”、“活跃用户规模”、“用户流失率”、“流 失用户召回量”等;
活动运营则背负着“活动参与率”、“活动要达到的目标效果达成率(比如如果 是鼓励生成内容的活动,就以制定的活动期间要达到的内容生产目标作为指标, 考虑完成情况)”等等。
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AARRR
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RFM
最近一次消费金额
最新一次消费时间
最近消费频率
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最小可行性方案
MVP
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数据规划
PV :100万+ UV :30万+ MAU :1万+ ARPPU :100万+
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各派力量纷至杳来,世界正在期待出现新的秩序和整合者,
希望你我都不缺席!
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