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用戶運營:電商體系下的用戶優化指標匯總

2020-07-30 14:49交互体验 人已围观

简介用戶運營是運營工作的核心,其他運營工作都圍繞著用戶的拉新、留存、促活、轉化來開展的。而用戶優化是用戶運營中最複雜的環節,如何對用戶運營指標詳細分解,是用戶優化工作...

用戶運營是運營工作的核心,其他運營工作都圍繞著用戶的拉新、留存、促活、轉化來開展的。而用戶優化是用戶運營中最複雜的環節,如何對用戶運營指標詳細分解,是用戶優化工作的重中之重。

有些新進的運營人員,會很困惑在沒有數據的情況下到底可不可以做運營,答案是可以的。但是如果不去收集整理用戶數據,不對用戶進行細分,不去了解用戶的喜好和行為傾向,將無法進行精細化運營,也無法更好地進行下一步決策。

那麼在電商背景下,該如何進行用戶運營?以下,整理了詳細的用戶優化指標,也是筆者多年運營的經驗所得,希望對其他用戶運營人員有所啟示。

一、建立用戶標籤

用戶在訪問之前,用戶屬性是用戶運營人員關注的第一步。在後台系統中,以UID細分形式,記錄每個用戶的屬性,並形成用戶畫像。

需要注意的是,在用戶屬性數據錄入過程中,數據信息的標準化問題。例如,地址信息錄入的時候,小區的名稱要按照統一的標准進行錄入,避免後期在數據分析的時候出現誤差。

記錄了每個用戶屬性的數據後,形成用戶畫像,在用戶標籤系統(標籤工廠)中運營人員可以查找所需要的用戶信息。如果,用戶標籤與短信中心或呼叫中心進行對接後,用戶運營人員可開展精準營銷工作,針對每個具體的標籤用戶開展針對性運營工作。

在電商體系下,用戶標籤數據可以與流量數據、商品SKU數據、交易數據、物流數據等進行交叉分析、因子分析、相關性分析等,形成具有差異性意義的用戶運營分析報告。

二、用戶分群

用戶運營人員進行用戶分群的時候,首先會想到RFM模型,根據消費次數(次數)、最後一次消費時間與現在的時間間隔(天數)、消費金額(數值),來細分用戶是初級用戶、成長用戶、還是成熟用戶。具體的RFM模型如何建立,網上有很多相關資料,讀者有興趣的可以找來看看。

在這裡,會新增加一些用戶分群思路,以用戶的來源、下單、註冊、重複購買、流失、RFM消費情況,這六個維度來進行用戶分群。

三、用戶活躍指標

用戶的活躍度是衡量用戶運營的重要指標,其中DAU、WAU、MAU是經常用來衡量用戶質量的指標。在電商體系下,不僅有登錄活躍情況、還有每個用戶的活躍天數、還有訪問活躍情況、購買活躍情況、加入購物車活躍情況以及評論的活躍情況等。

四、用戶留存指標

“留存”的概念通常用來分析電商的服務效果,是否能夠留住用戶。用戶留存率越高,意味著用戶使用電商平台的時間越長,他們能夠為平台帶來現金流和資本估值也就越高。從用戶導入期開始,所謂導入期就是用戶進入電商平台,留存一般分為訪問留存、登錄留存和購買留存。通過用戶留存情況能從側面把握渠道質量,比如,付費,粘性,價值量,投入成本等。

公式:留存率=新增用戶中登錄用戶數/新增用戶數*100%

五、用戶轉化指標

電商體系下,用戶從瀏覽——訪問——登錄——諮詢——下單——支付,形成漏斗轉化的。除了訪問轉化率、登錄轉化率、諮詢轉化率、下單轉化率和支付轉化率以外,還需要關注用戶的成交量、客單價、付費金額等。

在電商體系下,特別要關注下單-支付轉化情況,用於分析活動運營、商品選擇、使用流程中存在的各種問題。

六、新老用戶指標

用戶運營是一個長期漫長的過程,運營人員要對用戶的情況做到心中有數,新老用戶的數量、新老用戶的增長情況、消費金額、复購情況等,需在每次運營報告中有所體現。新老用戶運營的目標就是在保持老用戶數量的穩定增長的前提下,提升新用戶的所佔比例。

老用戶一般都是忠誠用戶,有較高的忠誠度和用戶粘度,也是可以給平台帶來價值的核心群體,而新用戶則意味著電商業務的不斷發展,是業務得以不斷發展地重要前提。所以針對新老用戶的對比分析,行為分析、價值分析等顯得尤為重要。

七、會員用戶指標

從用戶運營的角度,需要建立會員體系,制定會員等級和會員權益,針對會員開展有針對性的的營銷活動和服務。分析會員用戶指標,是為了留住更多老用戶,吸引新用戶,提高電商銷量。

一般來說,越是高等級的會員用戶,越是對精神層面的享受更為在意,對價格差異不敏感,越是低等級的會員用戶越是對價格敏感。因此,建立起電商會員體系,可以更好地進行精細化運營。

最後,文章中梳理的用戶運營方法和指標,都只是參考和借鑒,更多的還是要在實際業務中挑選適合的用戶指標進行分析。用戶運營需要細分指標,但不僅是簡單的指標分解,更需要的是對用戶運營和其他運營活動的整體聯動分析,以及對產品、用戶和平台的深度思考。

本文由 @梁璐?原創發佈於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

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