高消费X高活跃=超级用户?如何运营你需要知道这几点!

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如今流量越来越难获取,在超级用户的贡献远远高于普通用户的情况下,与其拼命的花大价钱去争抢流量,不如围绕核心用户群,深耕细作,获取更多的增量价值。

超级用户火了,因为互联网公司都感受到存量竞争的压力,App的运营核心已由获取源源不断的流量,转向挖掘存量用户的增量价值。

据【友盟+】数据显示:

Top10%的用户可贡献普通用户5倍的价值。

这说明与其拼命的花大价钱去争抢流量,不如围绕核心用户群,深耕细作,获取更多的增量价值。再通过良好口碑去释放超级用户的高裂变能力,实现更低成本和更精准的拉新与留存。

一、头部App是如何定义超级用户的?

1.云图TV

根据充值+活跃高低将用户划分为六个区间。橙色区是”超级用户”的覆盖区域,绿色是超级用户的理想转化路径。

2.沪江网校

把超级用户定义为四类标签;学霸*高付费*影响力*好感度。

3.乐动力

超级用户=想瘦的妈妈(年龄、性别等基础特征)+高活跃用户。

二、如何让超级用户落地?

第一步:快速/简单的定义超级用户

超级用户是高启动、高粘性、高贡献的代表。定义超级用户的过程,就是定位关键指标,实现用户价值分层的过程。

而不同领域的App有不同的关键指标定义,比如电商关注销售转化,视频关注会员付费,运动健身关注用户的周时长和周活跃天数。即使同一App内的不同业务部门,所关注的指标也不尽相同。

所以,我们需要一个实时的、个性化的数据监测系统。

我们以运动App为例,如何找到核心指标和圈选超级用户。

以关键路径为切入点,结合App分析的核心指标,圈选高转化+高启动+高活跃的超级用户。

通过自制看板,灵活添加指标,还可以通过”预置报表”和”自定义报表”,持续追踪超级用户的数据变化。

第二步:定位超级用户关键路径,找准业务抓手

这一步是找到从小白到超级用户的进阶路径,并分析其中的特别事件,让更多的小白用户转化为高潜用户,并最终成为超级用户。这就像在超级购物中心内,我们希望用户停留的时间长、消费多并经常关顾,相应的,就要为用户设计最优路线,找到最吸引用户的品类和门店,并持续优化。

例如,某运动App,产品经理设置的超级用户关键路径是:”启动App;进入训练页;完成打卡;发布运动图片;关注社区用户”。

用户实际的路径如何?哪些环节流失高?哪些特别事件能够提升转化?

1)发现高转化环节

通过自定义留存发现,如果超级用户连续7日打卡,其留存率会提升74.1%。那么运营人员就可以对打卡功能进行强化,比如连续7日打卡积分翻倍,提升超级用户留存。

2)定位高流失行为

通过自定义事件和漏斗分析,我们发现58.3%的用户在”发布运动图片”的环节流失,但App又特别需要用户持续贡献内容。同时,这部分用户经常浏览社区内容并留言。

由此,运营人员推出官方”话题”,引导用户参与讨论,在互动中晒”对比照”和运动照,进而增加了社区UGC内容和用户粘性。

3)验证关键路径

通过数据验证超级用户的进阶路径,在运营中强化路径,并对分叉路径进行梳理,引导用户沿着我们设定的路径成长。

第三步:人群画像与洞察,跟进超级用户拉动高潜用户

从用户行为中获取定义超级用户的关键指标,再由用户画像丰富和验证这些指标,并根据用户特征进行分群。

1)优化内容与商品组合

当我们发现超级用户集中在”杭州、上海、深圳,苹果手机用户占76.8%,年龄集中在20-29岁,营销偏好集中在短视频,关注汽车价格为15-20万的用户占24.5%”等等,就可以将用户标签和内容标签、商品标签进行智能组合。

2)辅助拓展线下业务

某运动App在线上积累了数百万活跃用户,在开拓线下运动场景时,就可以根据用户的地理分布、兴趣偏好等,辅助门店选址和营销推广。

3)验证渠道推广效果

美食App的目标受众是时尚年轻用户,对高品质食材有潜在需求。通过”用户画像”发现,渠道A带来的新用户中,对价格极其敏感的老年用户占43.5%,这样的拉新结果对于App后续运营和变现非常不利,我们就需要对特定渠道作”人群定向投放”的运营策略调整。

第四步:运营触达,优化及挽回策略结果不断优化

每过一段时间,就有新的App和玩法产生,用户”喜新厌旧”的速度越来越快,消息推送是唤醒用户的最好手段。但获取和唤醒用户都有成本,耐受度比较差的用户,很难承受频繁的推送,需要在App活跃度和卸载率中找到平衡,达到业务最优的一个值。

上一环节的用户分群和画像,有利于揣摩用户心理,用他们听得懂的、喜欢听的语言,在其活跃的时间段推送。

最后,我们再总结一下运营“超级用户”四个动作:

1.用核心指标筛选并定义超级用户;

2.分析关键路径+特别事件,用户分群;

3.通过人群画像来验证和扩展;

4.触达和影响分群用户。

 

本文由 @友盟 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

评论
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  1. 感觉没写完的样子

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  2. “通过自定义事件和漏斗分析,我们发现58.3%的用户在”发布运动图片”的环节流失”,友盟上可以直接实现自定义事件数据分析了?

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    1. 对的哦~亲,我们6月会上线自定义事件的分析哦~

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