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运营干货:我在腾讯做用户运营的经验

用户行为数据与业务数据之间存在的联系,如果能有效分辨并利用起来,才能让行为数据变得更有意义。

作者:旭说运营

全文共1419字,阅读需要2分钟

——BEGIN——

新年伊始,某天一觉睡醒发现自己马上就要到而立之年了,想想在互联网行业摸爬滚打的 6 年。从腾讯、京东再到众安保险。从类目运营、活动运营、用户运营再到数据。从电商再到金融,总想从前辈们身上学到的和在工作中实际总结出来的运营经验。

用户运营是什么?这个点太大,拉新、促活、留存都是。

用户运营要怎么做?百度搜索用户运营很多人会告诉你各种各样不同的方式和方法,看上去似乎很有道理的样子,真的运用到自己的工作当中用处其实并不大。因为那是普罗大众都懂的道理,人人都看得懂注定就是浅显的内容,浅显的内容必然是没有多少干货在里面。

本篇文章围绕着我在腾讯做的用户生命周期管理这一点来说明,用户运营当中很重要的一个面。能在工作当中掌握用户生命周期模型并且有效的提升各项数据,恭喜你,已经是运营老司机了!

用户生命周期模型简介

我们在构建用户生命周期模型以横向和纵向两个维度来建模。

横向以用户购买频次(用户购物的次数)我们将用户成熟度划分为初级用户、成长用户、成熟用户;纵向以末次购买时间间隔将用户预警状态划分为活跃用户、预警用户、流失用户和死亡用户。

频次划分标准:用户从首购到次购留存率极大提升,而在 8 次购以上留存率提升不明显。

末购划分标准:80% 的用户会在 3 周内进行第二次购买,90% 的用户会在 5 周内购买第二次。

(以上基于平台数据得出的结论,不可僵硬套用)

如何确定划分的阈值

用户成熟度:

主要看各个频次的留存情况开判断用户成熟,发现:

1-2次购买基本可以认为是新用户

3-7之间每增加一次购买留存有较大提升

8次及以后留存提升的效果减少,基本可以认为用户已经对平台形成了依赖

用户预警状态:

主要根据不同末购时间用户分布来判断, 90% 的用户在五周之内发生购买,超过五周基本认为流失;超过 6 个月未购买,基本认为死亡;最近三周购买过的用户产生了 85% 近 90 天订单,这部分用户可认为是活跃用户。

活跃、衰退、流失用户的划分依据:

统计所有用户的最后两次下单时间:

90% 的用户都在 35 天以内

80% 的用户在 21 天以内

所以将这两个阈值分别定义为流失和衰退。

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