知识|2022年私域运营必须掌握的20个模型(2.0版)
“私域流量”一直都是热点话题之一。关于私域运营的拉新环节、社群运营环节、用户运营环节、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必须要了解和掌握。
所以下面我就从这个方面列举了20个常见的私域模型,帮你打开私域运营的思路。
模型目录
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?
AIPL模型是公认的私域流量优质模型。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侧重留存和运营。
从认知→兴趣→购买→忠诚的过程,实现品牌人群资产定量化、链路化运营,最大程度延长用户生命周期,挖掘会员价值。
衰退期和流失期:对应的用户行为是离开私域、停止复购,运营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。
用户上瘾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。
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。
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。
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。
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。
PDCA模型又称为“戴明环”,为戴明竭尽心力推广的全面质量管理的思想基础和方法依据。PDCA模型不只能应用在质量管理,在个人层面的复盘也很高效。
PDCA模型分为4个阶段:
适用场景:用户运营/用户分层
在实际私域运营中,企业经常需要对用户打标签,实现用户分层。从而制定不同的策略满足不同用户的需求,发挥每个层级用户的价值,达成产品目标。
通常可以从渠道来源、用户等级、人口属性和消费信息这四个标签维度进行打标签,然后再根据各自企业的不同进行标签的细分。
适用场景:用户运营/产品推广
卡诺模型(KANO模型)是对用户需求分类和优先排序的有用工具,分析产品或服务和消费者之间的关系。在卡诺模型中,将产品和服务的质量特性分为五种类型:
魅力属性:用户意想不到的,如果不提供此需求,用户满意度不会降低,但当提供此需求,用户满意度会有很大提升;
期望属性:当提供此需求,用户满意度会提升,当不提供此需求,用户满意度会降低;
必备属性:当优化此需求,用户满意度不会提升,当不提供此需求,用户满意度会大幅降低;
无差异属性:无论提供或不提供此需求,用户满意度都不会有改变,用户根本不在意;
反向属性:用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降
适用场景:企业管理/项目追踪
OKR(Objectives andKey Results)即目标与关键成果法,是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法,由英特尔公司创始人安迪·葛洛夫(Andy Grove)发明。
通过O(Objectives 目标)来进行拆分出KR(Key Results 关键结果),下一级的O是上一级的KR,最终保证大家目标方向的统一。
适用场景:会员权益/超级用户
FAST模型在AIPL模型的基础上,从数量和质量两个维度,帮助品牌衡量自己所拥有的消费者健康资产。
Fertility:消费者资产中的人群总量,也就是AIPL的总量
Advancing:消费者关系加深率,指消费者历程中AIPL各个链路的转化率
Superiority:会员总量,就是品牌拥有的会员数,在线上消费场景里,就是授权绑定过品牌的消费者数量
Thriving:会员活跃度,30天内有过收藏、加购、领取会员权益或购买等活跃行为的会员占会员人群总量的比重
本文来自微信公众号 “晏涛三寿”(ID:yantao-219),36氪经授权发布。