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少见撷取!穆萨营运研究者做私域营运!营运数学模型大汇整

时间:2022年05月26日 阅读:87 评论:0 作者:drip

少见撷取!穆萨营运研究者做私域营运!

·长年输入商业价值

少见撷取!穆萨营运研究者做私域营运!营运数学模型大汇整

o 主要就秉持长年在群内输入文本,

o 多撷取高效率蔬果

·时常嘉许群员,维持群活耀

o 没人收到有用的看法、关键天然资源、积极主动申明团友难题时

o 点名嘉许

o 发红包

o 计分嘉许

o 礼品奖励

o 提升成员的荣誉感

o 新成员入群的时刻也是提升群活耀的好时机

·锁定精准需求

o 倾听和解答群内的提问和讨论

o 收集用户的需求

o 有针对性地改善产品

o 定向投放优惠活动

·以好文本获得关注裂变

o 好文本会不断获得收藏和撷取

o 够吸引用户主动拉新

o 建群拓客活码

§ 客户溯源,分析渠道质量,实现精细化管理。

·定期赠送福利

o 定期赠送福利,为后续的知识变现做好铺垫。

o 优惠券

o 体验卡

·数学模型

o AARRR数学模型

§ Acquisition(获取用户)

· 如何把潜在用户变成用户?

§ Activation(激发活耀):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):用户会撷取给其他人吗?

o RFM数学模型

§ 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

o AISAS数学模型

§ Attention——引起注意

§ Interest——引起兴趣

§ Search——进行搜索

§ Action——购买行动

§ Share——人人撷取

o AIPL数学模型

§ A(Awareness),品牌认知人群。包括被品牌广告触达和品类词搜索的人

§ I(Interest),品牌兴趣人群。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人

§ P(Purchase),品牌购买人群,指购买过品牌商品的人

§ L(Loyalty),品牌忠诚人群,包括复购、评论、撷取的人

o FAST数学模型

§ F(Fertility),全网消费人群总量,AIPL总量

§ A (Advancing,进整体消费者的流转与转化

§ S(Superiority),高商业价值人群总量

§ T(Thriving),高商业价值人群活耀率-题

o 帕累托分层数学模型

§ 20%的用户为企业创造80%的商业价值,营运者需要花费80%的精力去服务20%的优质用户。

o 用户金字塔数学模型

o 用户生命周期数学模型

§ 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耀

§ 成长年和稳定期:对应的用户行为是在私域中活耀、持续的将用户留在私域内,营运的核心工作是促进用户活耀、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。

o 用户上瘾数学模型

§ 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

· 触发方式要明显易见 ,简单直接

§ 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商业价值服务;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。

·数据分析六步法

o 提出难题:首先应清晰,我们解决的难题是什么?

o 做出假设:在此难题基础上,我们预先的假设是什么?

o 数据采集:根据这个假设,开始采集数据。

o 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。

o 数据分析:数据整理完之后,需要对数据进行综合、交叉分析。

o 结果呈现:可视化数据,得出具体的结论性资料。

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