私域营运要掌控的15个数学模型

译者｜晏涛 撰稿｜吴桐

作者｜新零售商业性文章「ID：xinlingshou1001」

私域流量一直都是热点话题之一。

关于私域营运的拉新环节、社群营运环节、用户营运环节、组织架构等等，各种工具和方法都层出不穷。

今天，想要做好一名私域人，这些技巧和工具你都要要了解和掌控。

所以下面我就从这个方面列举了15个常见的私域数学模型，帮你打开私域营运的思路。

数学模型目录

1.AARRR数学模型

2.RFM数学模型

3.AISAS数学模型

4.AIPL数学模型

5.帕累托分层数学模型

6.用户金字塔数学模型

7.用户生命周期数学模型

8.TOFA数学模型

9.用户上瘾数学模型

10.A/B测试

11.数据分析六步法

12.社群裂变数学模型

13.留存分析数学模型

14.用户裂变病毒系数K值数学模型

15.组织架构数学模型

AARRR数学模型

适用场景：用户增长/社群营运

AARRR数学模型是私域流量营运中最为常见的数学模型之一。

从获客、激活、留存、变现、传播5个流程帮助商家从公域中挖掘新流量，建立自己的私域流量池。

5个思考维度：

Acquisition（获取用户）：如何把潜在用户变成用户？

Activation（激发活跃）：用户的首次体验如何？如何与之产生互动？

Retention（提高留存）：用户会回来吗？如何留住他们？

Revenue（增加收入）：如何让用户购买多次？

Referral（传播推荐）：用户会分享给其他人吗？

RFM数学模型

适用场景：用户分层/衡量用户价值

RFM是衡量用户价值常用的工具，R(Recency)表示客户最近一次交易与当前时间的间隔，F(Frequency)表示客户的交易频率，M (Monetary)表示客户的交易金额。

以这三个指标为基础，可将用户分为八大客户类型，根据不同的客户类型采取相应的措施，促进企业决策。

AISAS数学模型

适用场景：流量获取

AISAS数学模型适合流量获取型的业务，通过公域的内容展示，逐步引导用户完成私域化的沉淀，这是很多企业，尤其是公域电商、直播电视、品牌电商最常用的做法。

所以， AISAS数学模型更强调企业的投放能力和内容产出能力，只知道烧钱投广告的企业都很难善终。

AIPL数学模型

适用场景：私域电商/会员营销

AIPL数学模型是公认的私域流量优质数学模型。它的营销体系讲求用户与企业、产品、服务之间的持久关系，通过AI部分多种技术性玩法实现拉新，PL侧重留存和营运。

从认知→兴趣→购买→忠诚的过程，实现品牌人群资产定量化、链路化营运，最大程度延长用户生命周期，挖掘会员价值。

帕累托分层数学模型

适用场景：用户分层

帕累托分层数学模型又叫28定律数学模型。即20%的用户为企业创造80%的价值，营运者需要花费80%的精力去服务20%的优质用户。

所以需要企业优先找到这20%的客户，并服务好他们。

用户金字塔数学模型

适用场景：用户营运

在实际工作中，可以利用用户进行有效地管理用户；并且每个模块可以再进行拆解成小金字塔，作为管理工具，增加用户和用户之间的关系。

整体来看，用户的金字塔数学模型更多的是用于用户的管理，确保促活和留存。

用户生命周期数学模型

适用场景：用户营运

用户的生命周期，简单来说就是：用户从开始接触私域到离开离开的整个过程。可以分为：引入期、成长期、稳定期、衰退期、流失期。

将用户生命周期、不同生命周期用户的行为表现，不同阶段营运所关注的重点工作进行阐释：

引入期：对应的用户行为是由流量成为用户，营运的核心工作是拉新获客以及促进新用户的活跃。

成长期和稳定期：对应的用户行为是在私域中活跃、持续的将用户留在私域内，营运的核心工作是促进用户活跃、转化/付费、制造留存。

衰退期和流失期：对应的用户行为是离开私域、停止复购，营运的核心工作是对沉没流失用户做好安抚工作或者新产品的转移工作。

TOFA数学模型

适用场景：用户调研

TOFA数学模型是用于研究区域消费差异的概念数学模型。

该数学模型认为是否接受外部文化、是否敢于花钱是影响消费文化价值的两个基本维度，前者导致区域消费形态的变化，后者主导区域消费的基本风格。

通过引入时尚指数（Style）和花钱指数（Risk），将区域消费分为4种类型，帮助企业前期做私域调研时，对消费者进行有效的区分。

用户上瘾数学模型

适用场景：用户营运/激励玩法

用户上瘾数学模型设计的目的引导用户养成积极的行为习惯游戏玩法或系统，重点在于以下四个方面的设计：

触发阶段：行为提醒，产品行为是否能被玩家感知并提醒下一步行动；要点：触发方式要明显易见 ，简单直接 ，撩动你心并且触发行动意愿。

行动阶段：行为说服，产品核心行为操作如何吸引玩家发生；要点：要给用户足够的动机 与能相应完成的能力和有效的触发方式。

酬赏阶段：行为奖励，行为发生过程中如何给予正向反馈强化行为；要点：酬赏需要多变， 满足不同人的需求，激发他们的使用欲。

投入阶段：用户投入设计，行为奖励后引导用户投入形成存储价值服务；要点：投入要让人要能连续不断的循环投入使用，投入越多越容易形成依赖，才能最终形成习惯。

A/B测试

适用场景：用户裂变/裂变海报测试

A/B测试常用于裂变海报的测试。

在同一时间维度，为了测试某因素对结果的影响，以此因素为变量，其他因素为定量进行测试，以找到结果最佳的变量刻度。

数据分析六步法

适用场景：数据分析

数据分析也需要一定的技巧，不要不沉溺在数据的海洋里，数据是工具，我们应该利用工具。可以从6个方面考虑：

1、提出问题：首先应清晰，我们解决的问题是什么？

2、做出假设：在此问题基础上，我们预先的假设是什么？

3、数据采集：根据这个假设，开始采集数据。

4、数据处理：对收集到的原始数据进行加工，包括数据的清洗、分组、检索、抽取等处理方法。

5、数据分析：数据整理完之后，需要对数据进行综合、交叉分析。

6、结果呈现：可视化数据，得出具体的结论性资料。

社群裂变数学模型

适用场景：社群营运/裂变活动

通常有4个步骤：

1、原有流量池用户通过微信（朋友圈/公众号/微信群）参与裂变活动；

2、转发海报/图文到朋友圈或者微信群，为流量池注入流量；

3、流量池新用户导入个人号/自有平台或者高阶微信群，对新老用户促活，通过促活筛选进入更精准流量池；

4、对筛选后的用户进行付费转化。

用户留存数学模型

适用场景：用户营运/社群营运

留存分析数学模型是一种用来分析用户参与情况/活跃度的分析数学模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为，这是用来衡量私域对用户价值高低的重要方法。

N-day留存：即第几日留存，只计算第N天完成回访行为的用户

Unbounded留存（N天内留存）：留存会累计计算N天内所有完成过回访行为的用户。

Bracket留存（自定义观察期留存）：例如第一个观察期：次日；第二个观察期：第3日-第7日；第三个观察期：第8日-第14日；第四个观察期：第15日到第30日。

用户裂变病毒系数K值数学模型

适用场景：用户裂变

K值=被邀请新增用户数/主动邀请的用户数。

简单理解K值就是每个用户能够带来的新用户人数。K值越大，传播效果越好。

组织架构数学模型

适用场景：团队搭建

私域营运这个岗位的概念比较宽泛，涉及到的分工比较多。

通常一个标准的私域团队包括：负责人1名、内容组（1-2名）、策划组（1-2名）、营运组（1-2名）、数据分析1名、选品组1人。

这里给到的组织架构数学模型，主要还是以参考为主。每家企业的情况不同，需要按照各自的私域需求进行调整。

文章为被转载公众号译者本人观点，不代表馒头商学院立场。

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