任务体系设计要点:既让用户玩起来、平台也不亏本

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本文以如何设计一款对用户、平台都友好的任务体系为主题,并从以下内容进行展开:任务体系与用户激励体系、用户成长体系的概念和关系,设计任务体系的要点技巧,任务体系的前后端配合,任务体系的分析方法和优化方案。

打开你手机里面各种各样的app,你会发现它们当中的绝大多数,甚至可以夸张地说是90%,都会有的一个模块(体系):任务。

现在基本每个人的手机里面,几乎都装着上百个app。除了生活离不开的“微信”和工作必须使用到的“钉钉”、“企业微信”。每天能让用户想起来去启动一下的app屈指可数。

任务体系,就是给用户的一个理由和奖励,提醒他每天启动一下我们的app吧(期待脸),最好还能一天多启动几次,上来点点、刷刷、看看、最后买买买(舔狗脸)。

作为一名PM,今天想来聊聊,自己学习和工作的一些思考与总结:任务体系与用户激励体系、用户成长体系的概念和关系,设计任务体系的要点技巧,任务体系的前后端配合,任务体系的分析方法和优化方案。

1. 区分概念和关系

用户任务体系、用户激励体系、用户成长体系、用户会员体系、用户积分体系……

这么多的“体系”,你会不会傻傻分不清楚呢?

Sue曾经也是傻傻分不清楚的,梳理了之后,算是有了自己的理解,也不一定是完全准确的,想跟大家分享交流一下。

Sue在学习的过程中,有听说过两种说法:

  • 用户成长体系,也叫用户激励体系。
  • 用户激励体系的构建是在用户成长体系的基础上制定的。

Sue是更认同和接受第二种说法的,认为用户激励体系不只是用户成长体系的另一种叫法而已,更像是基于抓住了某一用户诉求或心理后,而有策略地激励和驱动用户完成一次从“奖励目标→努力→奖励→满意以及从满意反馈回努力”的良性循环。

成长体系强调的重点是“长线驱动和影响”。激励体系注重的是一个又一个的“良性循环”,通过良性循环的叠加,最终达到“长线驱动和影响”。

不管是用户成长体系还是用户激励体系,也都是将用户的行为数值化,数值累加求和后的结果,可作为用户对平台忠诚度、贡献度的价值评估。

而积分、虚拟货币、成长值和等级等等,都是数值化的包装形式。

产品上选择不同的包装形式,则需要提供对应的方案或功能,将用户贡献的价值主动或被动地转化为用户认可的价值。如果是成长值,那对应的可能是等级和特权;如果是积分,那对应的可能是积分商城;如果是虚拟货币,那对应的可能是消费抵扣。这也就是用户成长体系的出口。

而用户成长体系的入口,也就是积分/虚拟货币/成长值等等这些从哪可以获得,哪些行为属于可数值化、有价值的行为,行为对应的分值是多少,分值换算成价值是多少……

这些问题系统化地梳理后,最终包装呈现出来的就是用户任务体系了。

2. 任务体系的设计

2.1 是为了谁设计?

在开始设计之前,我们需要先弄清楚这几个问题:

  • 任务体系的目标用户群体是谁?
  • 群体具有什么特征?
  • 群体的诉求是什么?
  • 哪些诉求点是最高频和最关注的?
  • ……

如果你说,“我设计的任务体系是针对全平台用户的,希望他们都能参与,而不是针对特定的某一小部分人群的……”

类似的话,Sue还真听到过。Sue之前在工作中遇到的,不基于用户分析和研究,仅仅只是调研和体验了各大平台的任务功能和流程,就照葫芦画瓢地做了自己产品的任务体系。

结果:

  • 用户普遍的参与度都不高,而参与的用户中薅羊毛属性强;
  • 数值设计不合理,行为对应的积分发放过高,导致平台承担了较大的积分成本;
  • 无对应的风险控制和作弊判断机制,用户发起提现后,无法及时审核处理;
  • 对不予通过审核的用户没有一个统一、充分的说辞,造成用户不满。

所以基本上可以大胆地、果断地预测这种“大而全”任务体系的效果了。

其实,不管是产品功能设计,还是运营策略制定,对目标用户的分析和研究,都是非常关键和首要的一步。

就像裁缝做衣服一样,如果没有“量体裁衣”,那做出来的衣服再漂亮但不合身,那穿起来也不会好看的。

有了用户研究和分析,了解清楚用户的诉求,设计出来的任务体系才会有吸引力,在任务分发和引导的设计上也才能更有针对性。

有兴趣的小伙伴可了解一下:效价期待理论,这个理论的核心是,人们采取某种行为的动力,与该行为所能达到的结果对自己的价值以及自身对达到该结果的预期有关。

效价大小与个人需求有关,而期待值的高低与个人主观判断有关。所以同一个结果,对不同的人,效价是不同的,不同的人对于完成的预期也是不同的。

由此,也说明了,基于用户述求的任务体系,不仅用户的参与度和喜爱度会相对较高,还有平台/产品在同等水平的价值投入上,能获得更大的回报率。

除此之外,我们还需要明确和结合以下几个问题来考虑:

  • 我们产品本身的价值是什么?
  • 我们产品的定位是什么?
  • 产品能给用户带来什么?

在保证了产品提供到用户最基本的需求,也就是“激励保健理论“中的保健因素,同时还应提供用户更多具有激励性的激励因素。

类似企业管理中,薪酬制度的策略一样,一昧的增加工资并不是有效的激励手段。单纯的高工资和高福利这些只是保健因素,而将员工的奖金和绩效表现挂钩的做法,才会是对员工最有效的激励,是财务资源更有价值的投入。

2.2 为了什么设计?

第一步我们搞清楚了对象,那接下来也就是要找准设计任务体系的目的了。

用户成长体系的目的和意义在:促活和留存

  • 促活:如何让更多的沉默的用户活跃起来?
  • 留存:如何让更多的用户持续得使用产品?

基本上,所有产品的任务体系也都是围绕这两个大的目标来设计的。在具体的设计、落地和实现时,则需要更有针对性进行目标拆解。不同类型的产品,可能连“活跃”和“留存”的定义都有所差异。

  • 活跃的具体定义是什么呢?启动就算是活跃了?还是要用户有特定的行为才算?
  • 留存的定义又是什么呢?初始行为是什么?留存行为是什么?目标用户是谁?

如果只是单纯地将启动算作活跃和留存,而无后续更多的引导和要求用户去做更有价值的行为,那就纯属浪费平台和用户资源。即便是一个看起来简单的、点一下就行的签到打卡行为,背后也应该是有套路的,比如签到后再做另一个任务可以把奖励翻倍,亮点是翻倍,重点和目的是另一个更有价值的任务。

大体上,任务的类型,可根据目的不同分成以下几类:

1)培养用户习惯

常见的有:登录签到、学习打卡、点赞评论、分享转发的任务等

2)提供用户粘性

常见的有:资讯类产品有阅读时长,直播类平台有观看时长的任务等

3)引导用户体验核心功能

常见的有:首次发布一个提问、理财产品的新手投资任务等

4)获取用户信息

常见的有:绑定手机号/第三方社交账号、完善个人信息的任务等

这类任务,多见于新手任务。表层的目的是收集用户的信息,深层的目的是通过获取用户更多更全的信息,辅助完善智能推荐策略和实现精细化运营,最终也是为了促进用户活跃和提高用户留存。

2.3 设计的要点

1)注意任务的难度要适中

虽说任务体系的设计是要尽可能地做到一环扣一环,一个套一个,但要注意评估用户完成任务的难度和用户的接受度,尽可能地追求任务步骤的简要性、流程的顺畅性。

2)落脚点是用户角度而不是运营目标来

思考的落脚地,任务体系的包装,注意不能是赤裸裸的运营目标。

比如Sue之前做的内容社交产品,初期想要转化尽可能多的内容生产者,丰富平台内容的同时,还能减轻内容运营部门的工作压力,以及营造平台用户爱发言的活跃氛围。初衷是很好的,一举三得,问题是用户根本不买账。

像是简单的点赞互动类型的任务,因为操作的成本很低,所以大多数用户还是愿意做的。但一旦是评论或发布动态类型,稍微需要思考的任务,参与的用户数就大打折扣了。

“每天评论5条动态可获得10个金币”和“每天发布1条动态可获得10个金币”,这种简单直接的方式,就属于从运营目标而不是从用户角度思考的典型案例了。最后往往会有两种结果;要么就是没多少用户完成,要么就是完成的用户在灌水,给平台带来了大量没有价值的评论。

Sue的思考是:

从用户的角度出发,引导用户去浏览已关注用户发布的内容或官方账号推荐的内容,检测到用户对某内容有停留阅读的动作后,再引导用户点赞鼓励创作者并告知由此可获得奖励;

或引导用户查看他人评论,基于他人已有的评论,用户更易快速找到表达的观点(认同或反对),辅以对应的奖励鼓励用户与他人互动。

而用户操作成本更大的发布动态任务,应当结合话题或主题的运营手段来进行。比如“记录你的周末生活”、“你最想和前任说的一句话是什么?”、“分享你手机里面最好看的一张照片”……

那对任务的包装和设计就不是“每天发布1条动态可获得10个金币”了,而是先引导用户关注平台内热门的、主推的话题/主题,然后告诉用户“你对这个话题有什么想说的吗?留下你的想法顺便拿走你的奖励”。

(用户OS:想让我给你写点有质量的“小作文”,那你好歹给我个命题呀,别让我对着一张白纸,写无字天书吗?)

3)围绕产品的核心业务功能

任务体系的目标用户,要抓住产品的主要核心用户。同样任务的设计,也是要抓住产品的核心业务功能。不能说“我所有的功能都想带着用户体验一遍”,可以采取类似版本迭代的模式,分期去上线和运营各个涉及核心业务功能的任务,这样一来还能给用户层出不穷的新意。切忌填鸭式的一次性丢给用户太多的信息和任务。

4)任务奖励的发放要可感知,方式有特色

用户认认真真地按照要求完成了任务,平台的成本也真金白银地给出去了,奖励的发放要是无声无息地直接发到用户的账号上,指不定用户还会误会成没给他发呢。所以一定要有感知地让用户自己完成领取的动作,最好还可以渲染夸大一下用户此刻的心理感受,可以是肯定用户的能力,例如“恭喜你轻松地获得了xxx奖励”,也可以是肯定用户的付出,例如“恭喜你通过努力获得了xxx成就”。

但要注意奖励发放的时机,不能对用户造成了骚扰。在通知的方式上,最好也能结合平台/产品的特色,形式新颖。

5)平衡成本与价值

这里的成本包括两个方面:公司奖励成本、用户操作成本。

要注意二者的平衡:

  • 如何将有限的任务奖励成本发挥的效益最大化
  • 如何通过奖励设定给用户足够的动力去完成任务

这里的价值主要指:用户完成某个任务的行为,对产品带来的价值。

比如:用户观看了广告,付款下单买了东西等等。

我们都需要有可量化的标准去判断,然后去计算任务体系的投资回报率。

6)建立风控机制

有肥肉的地方,就容易有财狼恶豹;有利益的任务,就容易有刷子羊毛党。

所以,风险控制机制,在任务体系中就是必不可少的。

可以从这几个方面去思考和梳理风控机制:

  • 基于历史数据,监测成本数据
  • 基于历史数据,监测价值数据
  • 基于日活数据,监测覆盖率
  • 基于渠道数据,监测喜爱度
  • 基于任务数据,监测完成度

3. 任务体系的前后端配合

3.1 功能点梳理

Sue是按“增、删、改、查、显、导”的思路来梳理任务的后台管理功能的,重点在新增的配置支持,尤其是任务奖励的设置上,详见下图。

脑图梳理的主要是任务的管理功能,类似跳转查看数据的快捷按钮,没有体现其中。还有批量新增任务的功能也是没有介绍的(Sue认为批量操作的场景和需求是极少极少的)

3.2 参考原型

根据以上功能点,所设计的运营后台界面原型(仅供参考)

1)新增任务的页面

2)管理任务的页面

(详见的功能说明,这里就不一一描述了,分享的是思路。具体还需要结合自家产品和任务体系的设计,来规划对应的管理后台)

4. 任务体系的分析验证

分析思路可包括以下几种:

1)横向对比

  • 不同类型的任务对比分析
  • 同一类型不同任务的对比分析

2)纵向分析

  • 同一任务不同周期的对比分析
  • 同一任务历史情况的数据分析

分析维度可包括以下几种:

  • 覆盖度:分别对比日活用户和累计用户,分析任务每日新覆盖和累计覆盖了多少用户
  • 兴趣(喜好)度:依据任务分发和运营的方式不同,对比曝光用户,兴趣用户的占比
  • 参与(完成)度:依据任务具体流程的漏斗模型,分析步骤间的转化情况
  • 频繁度:一个周期内允许多次的任务,用户的参与频次
  • 成本:每日、累计和特定日期范围内,任务产生的成本和成本下发的用户数
  • 价值:用户完成任务的行为带来的收入(价值)指标
  • 留存:参与了该任务的用户,后续的留存情况

分析思路和维度的结合,详见脑图(仅供参考)

(具体的数据可视化页面需要怎么呈现才会更直观,这里就不做展示和介绍了,小伙伴可自行去学习和了解数据后台的相关知识)

5. 任务体系的数值优化方案

获客采量的成本投入多少会影响新增,新增的情况会影响日活用户的量级。而用户新增的渠道(获客采量的渠道)会影响用户的留存率和留存周期。而用户的活跃和留存情况,又会影响到用户完成任务的情况,用户完成一次任务的行为价值也可能是变化的。

方案前提:

1. 假定部分变量

这里面存在着很多的变量,而变量之间的关系并不是绝对的。如果都保持是变量,那分析可能就无从下手了,我们需要在周期内假定一些变量是不变的,然后来进行模型的推演和分析。

但需要定时校准所假定的变量是否变化,变化的范围是否合理。

2. 跑了一段时间的真实用户数据

方案思路:

依据历史的收入数据,设定从任务收入中分给任务体系的成本金额比例,然后再将成本金额做各任务的投入分配。

依据历史的渠道数据,在假定渠道质量和单价不变的情况下,假设投入一定的采量成本对应可估算新用户的数量,针对渠道假定该来源的用户留存率和留存周期不变,可估算日活用户的量级和流失衰减的速度,再根据产品和运营设定的任务体系用户流,从历史的任务数据中假定各任务的转化率和各任务行为的价值。

对标到估算的日活用户数,折算出有任务行为的用户数,也有了假定的用户任务行为的价值,那可以估算出一个任务一天的收入数据,以此类推,把所有的任务汇总起来,就可以估算一天中日活用户在任务体系带来的收入(价值)。

那么采量了N天,花了多少钱是知道的,能不能回本是我们希望透过模型方案可以大概知道的。

回本,就是产出开始大于等于投入了,也就是总收入S-总成本C=0

  • 总收入S=N*日任务收入。(日任务收入为S1)
  • 总成本C=N天内的采量成本+N*日任务成本。(N天内的采量成本为C1;日任务成本为C2)
  • 日任务成本=日任务收入*A,(A指所设定的日任务收入中投入到日任务成本的金额比例)

由上可得:N*日任务收入-N天内的采量成本-N*日任务成本=0

回本周期N=N天内的采量成本/(日任务收入-日任务成本)=C1/(S1-C2)=C1/[(1-A)S1]

  • 日任务收入=日任务用户数*人均任务的价值。(价值为J)
  • 日任务用户数=日活用户*任务行为转化率。(转化率为B)

日活用户跟新增用户、留存用户的情况有关联

由上可得:

  • S1=B*J*DAU
  • N=C1/[(1-A)B*J*DAU]

影响N的因素:采量成本C1、日活DAU。采量成本与日活又是相互关联的。

N天内的新增用户数=C1/d。(d为采量用户的单价)

N天内的日新增用户数R0=C1/(dN)

(需通过数据分析用户的留存情况)假定第4日后达到稳定留存,留存率为L4。第1、2、3日后留存率分别为L1、L2、L3

  • n=1,DAU=R0
  • n=2,DAU=R0+R0*L1=R0(1+L1)
  • n=3,DAU=R0+R0*L1+R0*L2=R0(1+L1+L2)
  • n=4,DAU=R0+R0*L1+R0*L2+R0*L3=R0(1+L1+L2+L3)
  • n大于等于5,DAU=R0+R0*L1+R0*L2+R0*L3+R0*L4(n-4)=R0[1+L1+L2+L3+L4(n-4)]

最后:

  • N=n=1时,1=d/[(1-A)BJ]
  • N=n=2时,1=d/[(1-A)BJ(1+L1)]
  • N=n=3时,1=d/[(1-A)BJ(1+L1+L2)]
  • N=n=4时,1=d/[(1-A)BJ(1+L1+L2+L3)]
  • N=n大于等于5时,1=d/{(1-A)BJ*[1+L1+L2+L3+(n-4)L4]},可求出N=n={d/[(1-A)BJ]-(1+L1+L2+L3)}/L4+4

附图:

补充说明:

如果用户在平台/产品内,还有其他行为会造成平台/产品成本,那项目整体的投入产出分析模型,则需要把用户的收益行为(获益的是平台)和用户的成本行为(承担成本的是平台)都需要考虑进来分析了。

因为任务体系中的某些行为要求,可能既带来了收益,同时也产生了成本。比如:让用户去阅读书籍,会给用户奖励,在阅读器中产品设置了广告位,这里对应就会有书籍版权的成本、阅读任务的奖励成本、广告带来的收益。

项目整体的投入产出分析,Sue之前的一篇文章有分享过。有兴趣的小伙伴可以去看看,一起来交流讨论一下。

6. 思考与总结

任务体系在设定任务时需要明确任务目标,结合产品类型和核心功能设定合适的任务体系。同时在设定任务中需要考虑用户完成任务的难易程度,思考如何在公司奖励成本和用户操作成本之间达成平衡。

最后还需要不断地细调数值,使用户任务行为的价值尽可能地最大化,再反过来更好地奖励付出行为的用户,使其持续做有价值的行为,甚至分享邀请他人来参与获得,平台可获得更大的任务体系收入和更多的任务体系用户。

附个人梳理的整体脑图:https://kdocs.cn/l/sIf3E3eWa?f=131

本文仅为个人不成熟的分析总结,希望有不同分析思路的小伙伴,欢迎讨论指教。

 

本文由 @素小白 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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评论
欢迎留言讨论~!
  1. 感谢大佬的分享,最后的脑图能再分享下吗,链接过期了,谢谢~

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  2. 文章中的原型设计,没有体现出获得任务的对象用户呢。设置任务的时候是不是还需要关联到用户标签精细化运营系统呢

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    1. 在具体设计任务的时候要始终围绕目的和对象,以确保设计出的任务,不管是形式、流程和奖励等方面都具有吸引力和针对性。
      文中的原型图例,属于创建任务的页面,不是上线或分发任务。个人认为,在创建环节,目的和对象属于备注类信息,无需关联标签。
      而如果任务需要分发的话,就会如你所说的那样,需要关联标签对接到推荐系统,才能达到精细化运营的目的,类似商品、音乐、视频等等的内容,那应该在单独的管理页面。
      是否需要做任务的智能推荐?这个的必要性和性价比,需要依据自己项目和产品的实际情况来定了。
      还想分享一下,我的理解和想法是:创建和上线任务,就如同商品的生产和上市,而任务分发就如同对商品做定向投放广告。
      分发(推荐)策略是如何更好地吸引我认为属于目标用户的人来完成(消费)。如何获取和转化更多的目标用户也是需要思考的问题。
      另一方面可以是只为了目标用户设计任务,但不应该在创建和上线这两个环节就把看似非目标用户的人拦在了门外。
      不是专门为你设计也不花钱在你身上投广告,但上市到货架上一样对你可见,只是优先级的问题,因为会有更适合的你展示在前面, 但这不影响你来消费和购买,你看到了觉得有想法或者想推荐给他,那我们就多转发了一个客户呢
      不要轻易帮用户做判断或决定,认为这是用户不喜欢的不接受的,尤其是这种我们不希望用户做的决定,那就要更慎重了。
      (这是一条有点啰嗦的回复,哈哈哈 :grin:

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  3. 很全面,感谢素素。任务运营报到,我们的任务一般做到第三个就只有10%,提升有点困难,求帮忙看看。

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  4. 受教,非常全面!

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  5. 很好,学习了

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  6. 提个无力的要求,不知道有没有原型可以参考的?

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    1. 文章中有附带了两张原型图呢。
      不知道你具体想要的原型图是什么的?

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    2. 之前想要参考完整的框架,现在自个做了一套

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  7. 看不懂

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    1. 具体是?

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  8. 我自己也做过,但是没有你这个做的深入,用数据说话了

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  9. 非常好,收藏了

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  10. 非常不错 给个收藏

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