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如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

产品运营 单利强 1247浏览 来源:

本文作者经历了三次改版,四次评审,N 次权衡,然后总结分析了要如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

策略往往是一套由数据驱动,存在于产品当中的一套规则与机制。

换个角度解释:如果一家企业的核心业务高度依赖于人的工作,员工的管理问题可能会是复杂度极高、且稳定性较难保障的;而一家公司的核心业务如果是依赖于机器在跑,那么则将是很稳定并且可持续的。而机器的运转,需要被规则来约束,而那些支撑机器运转的规则,就是策略。

某日,接到一个有趣的需求 :如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

分析主线:给新用户推荐一位老会员用户, 使得老用户获取自然流量,进而老用户因邀请返利促使他和新用户建立关系,最后帮助产品自然转化更多会员。

分析辅线:

  1. 新用户注册时即给他推荐老用户,那么我需要优化现有注册登录流程。
  2. 产品日后注册分为:自然流量(即:在App Store中搜索注册的用户)和邀请注册(即:通过邀请链接建立关系的用户)。
  3. 需要给每位新注册的用户推荐一位“会员上线”。

我经历了三次改版,四次评审,N 次权衡。

第一版:功能产品

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

功能和策略的区别在于:功能是针对“一个人”相对聚焦的需求,策略是针对“一群人”更加多样的需求。

第一个版本就是以功能性思维的方式思考:用户注册>选择注册方式>验证密码>随机推送一个会员用户>确认会员用户>注册成功。

分配上线使用的是用户选择,也就是说:用户在首次使用产品时选择的“上线”与自己并没有直接联系,用户选择谁只能通过谁的头像漂亮或者名字好听来选择。

设计时保留了原有账户登录体系,看似简洁,实则并没有解决问题,只是从功能的角度满足了每一位新用户都必须选择一个“上线”的底层需求,并没有达到“目标”。

在需求评审环节果然有多个问题在此不表,其中产品部五星级leader说:

“你可以尝试,通过不同渠道的人推荐不同的上线,因为他们的来源需求是不同的”。

听后,瞬间领悟到可以通过推荐策略来解决这个问题。

第二版:策略产品

策略产品经理需要解决的核心问题,是人与信息的匹配问题,让用户在有限的时间里,尽可能看到让他感兴趣的事情且最终引导用户达到“理想态”。

策略有万能的四要素:

  1. 待解决问题:策略是围绕着某个问题产生的,比如:阅读产品如何让人们看到各自喜欢的内容。
  2. 输入: 有了具体的问题那么接下去思考影响解决方案的因素,如:影响人们看到喜欢内容的因素可能有:地域、时间、用户历史浏览行为、标签、热点等等。
  3. 计算逻辑:明确哪些影响要素后,根据你的产品目标去梳理各种可能发生的情况,排除先后顺序后给到算法工程师,由他们给各种因素的权重赋值,最后转化为计算公式。
  4. 输出:最后将排序由高到低输出给用户即:你看到的阅读产品新闻先后顺序排列。

思路打开后进而分析得出:

  1. 需要了解新用户的来源方向根据不同渠道来源分配不同属性的“上线”。
  2. 渠道分为商城公众号和内容APP,我们判断:从内容APP上自然注册用户分配的上线属性为:“内容达人”,从商城公众号上自然注册用户分配的上线属性为:“交易达人”。
  3. 后台需要建立一个“推荐库”,为每个待推送的会员根据在平台上的使用记录打上:内容达人或交易达人的标签。

核心主旨:更加了解待推荐老用户,更加了解要注册的新用户,从而更高效的促进会员普通用户之间的连接。

1. 待解决问题(理想态:即你最终想要达到的理想状态)

从大量会员中推荐当前注册用户最易接受的上线绑定,提升会员转化率和商品交易额。

2. 输入(影响理想态的因素)

2.1 内容APP 端

(1)注册用户属性

  • 城市:便于用户开展线下同城活动和中国自古以来的户籍同地亲属感文化。
  • 宝宝年纪:相近宝宝年纪的家属更有讨论的话题。
  • 宝宝性别:同性别宝宝启蒙教育更有交流相关性。

(2)推荐库属性

① 基本属性:

  • 会员城市:同区>同市>同省
  • 会员宝宝年纪:0~2、2~4、4~6、6+
  • 会员宝宝性别:男、女

② 内容属性:

  • 团队开通会员数量:通过团队开通会员的数量考核被推荐会员的能力,默认团队会员数量多的管理者更容易转换新用户。
  • 团队打卡数量:通过团队开发梳理考核团队活跃度,默认团队会员打卡数量多的管理者更容易转化新用户。

2.2 商城公众号端

根据不同端注册的用户需要提交的消息不同,尽可能的简化用户需要操作的地方。

(1)注册用户属性

城市:便于用户开展线下同城活动和中国自古以来的户籍同地亲属感文化。

(2)推荐库属性

① 基本属性:会员城市:同区>同市>同省。

② 购物属性:

  • 级别:推荐即将到达中坚会员等级的用户,如:团队25 人升为中坚会员用户,那么推荐团队人数20~24之间会员用户。
  • 团队开通会员数量:通过团队开通会员的数量考核被推荐会员的能力,默认团队会员数量多的管理者更容易转换新用户。
  • 团队商品销售总额:通过团队商品销售总额考核被推荐会员的能力,默认团队商品销售总额越多的管理者更容易转换新用户。

3. 计算逻辑

梳理出影响理想态的因素后,需要根据影响因素给出各种状态的影响排名。

基础规则:

  1. 所有被推荐用户都有身份标签:内容达人或者交易达人。
  2. 如果用户从内容APP注册推荐内容达人的上级;如果用户从商城公号注册推荐交易达人的上级。
  3. 团队会员数量:按照团队开通会员数量正序排列每个城市取前10位,按照正序分配,一轮结束后继续循环分配。

3.1 内容APP 端

APP影响因素权重排名:城市>年纪>团队开通会员数量>团队打卡数量>性别。

影响因素子集说明:

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

不同状态排名顺序:

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

3.2 商城公众号端

公众号影响因素权重排名:城市> 升级人数 > 会员销售数量 > 商量销售总额。

影响因素子集说明:

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

不同状态排名顺序:

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

4. 输出

第三版就是配合算法工程师根据影响因素和排名设计算法,最后新用户注册填写信息后由策略自动分配会员用户给到新用户,会员用户因利益驱动自然可以为产品无限的转化新会员。

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?
题图来自Unsplash,基于CC0协议
策略并非是一成不变的,策略根据不同用户数量和不同业务理想态而变化,往往需要多次版本循环后才能达到理想态。所以需要建立效果监控机制,在登录注册中需要预先做数据埋点如:各级页面跳出率、填写页面退出率、会员用户确认跳出率、注册成功率等进而分析用户注册是否顺畅,为下个版本循环做数据参考。

如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会员转化率和商品交易额?

前期需要识别哪些用户可以进入“推荐库”,为了更好的促进会员用户转换新用户为会员需要建立一套评分机制,核心参考指标是:被推荐会员用户转化新用户为会员的比例…..

以上是我近期对策略产品的一些浅薄理解和应用实践,欢迎大家来交流。

PS:那种对复杂情况通过抽丝剥茧般的解析,找出最优解的感觉,非常非常爽。

 

本文由 @Aaron 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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