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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23
Chapter
6
运营延伸
a
24
延伸
LTV:用户终身价值 CAC:获客成本
Chapter
2
运营知识模型
a
7
知识模型
a
8
知识模型
a
9
知识模型
a
10
知识模型
a
11
Chapter
3
LT及LTV
a
12
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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1
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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2
Chapter
1
运营概念
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3
LOREM IPSUM DOLOR LOREM
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4
LOREM IPSUM DOLOR LOREM
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5
LOREM IPSUM DOLOR LOREM
a
6
LTV:270RMB CAC:30RMB
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25
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？
a
20
Chapter
5
运营策略
a
21
运营策略
初级运营：事后补救
策略
高级运营：防患于未然
a
22
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
a
15
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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16
Chapter
4
运营公式
a
17
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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18
精准分析和运营
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19
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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13
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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14
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
26
Chapter
1
发散
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27
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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28
AARRR
a
29
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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30
最小可行性方案
MVP
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31
数据规划
PV ：100万+ UV ：30万+ MAU ：1万+ ARPPU ：100万+
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32
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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运营延伸
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LTV:用户终身价值 CAC:获客成本
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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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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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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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运营概念
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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。
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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？
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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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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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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
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用户生命周期最少的那部分用户有什么具 体特征？
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用户生命周期最多的那部分用户有什么特 点？
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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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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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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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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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