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如何做用户留存?要学会使用策略。

2020-11-17 15:05:02 阅读(163 评论(0)

作为一个互联网人,大家可能都知道并熟悉策略这个词,又爱又恨。用户可以通过产品策略推荐的内容快速获得自己喜欢的东西,避免了大量的搜索时间。然而,由于策略推荐的内容过于准确,他们很容易上瘾。今天,我将详细梳理什么是“策略”,如何实现准确的策略推荐。第一,策略是什么?听起来像一个很高的词。那么,策略是什么呢?战略和功能、文案、活动一样,是解决问题、实现指标的有效手段。事实上,策略在生活中无处不在,但它是看不见的,就像“一只看不见的手”总是影响着我们每个人的生活。在任何行业、产品、形式上都可以看到策略,甚至只是一个目的。例如:新闻推荐策略(如何从大量候选人中找到用户最喜欢的内容)、反欺诈策略(如何避免事故,最大化产品收入)、价格策略(什么样的价格可以最大化商品销售)等等。那么,策略在生活中是如何工作的呢?作为产品,我们如何才能更好地使用策略?例如:如何放置超市的商品,会让商品更畅销,同时让超市获得更高的利润(需要解决的问题)?首先,让我们分析影响超市商品销售的因素(影响解决方案的因素):从商品类别维度来看,商品可分为热销商品、普通商品、滞销商品;从时间维度来看,有两种未过期和即将过期;从超市老板的角度来看,我们不仅希望多屯商品销售更多,而且确保商品在保质期内尽可能销售,以确保不会造成经济损失。根据以上分类,我们可以采取(计算逻辑和输出)的策略:将普通商品放在显眼的前面,提高曝光率;将滞销商品和热销商品放在后面;将同类或商品周围的辅助产品放在一起,将快于保质期的商品放在商品前面。这样,我们就可以整理出四个策略要素:当面对一些问题时,我们首先需要解决问题,找出影响问题的所有因素(输入)。我们需要始终收集这些因素的变化,并通过一定的计算逻辑进行转换,以便随着外部因素的变化不断调整解决方案,以便更好地解决问题。这种方法是策略,策略实施的过程点称为策略四要素。第二,有时候解决问题并不难,但最难找到应该解决的问题。一般来说,发现问题的方法有四种:用户反馈收集系统监控阶段性研究效果回归1。用户反馈收集通过自己的渠道进行 外部渠道收集产品信息,根据不同的反馈信息进行分类,消除无意义的反馈后进行分类归档。常见的自有渠道:用户反馈入口、客户收集的问题等。;常见的外部渠道:各种应用商店评论、微博、贴吧等媒体渠道的评论。2.系统监控针对数据相对稳定的产品,通过收集和观察数字指标,可以自动实时通知问题。这种方法的优点是可以帮助我们解放双手,自动发现需求。然而,这种方法的关键是如何定义待监控指标(告诉机器观察哪些指标)和如何定义报警规则(告诉机器何时通知我们,如何通知我们)。例如,定义待监控指标:电子商务平台的一次支付和二次支付比例数据;定义报警规则:二次支付订单占1%以上(第一次订单取消后同一商品再次下单),系统邮件通知相关负责人发出报警。3.阶段性研究是对产品现状的系统分析。此时,产出的分析结论最能代表产品问题的全貌,并能有效地指导下一阶段的产品计划。分阶段(产品)研究时间节点:接触新产品:接管产品方向;定期回顾:每月/季度/半年固定周期回顾;不定期回顾:其他需要临时回顾整个产品现状的时间。需要注意的是,这里的研究不是指一般意义上的产品研究,而是指产品业务中的数据指标研究。比如之前待监控的指标数据是否达到理想状态,拆解未达到理想状态。下面将详细解释什么是理想态,如何定义理想态,如何拆解理想态。4.这种方式的效果回归是战略产品工作周期的最后一部分。总之,解释之前发现的问题是否解决/目标是否实现。如果问题已经解决/实现,是否有进一步优化空间和引入新问题。如果前置问题没有解决/没有实现目标,是什么导致问题没有解决/目标没有实现?如果你想实现目标,你接下来要做什么。三、如何战略地解决问题,我们可以分为四个步骤:定义理想态度,拆除未达到理想态度的情况,提出解决方案,验证是否解决。1.定义理想状态的数据/功能。我们期望它是什么样的,我们可以达到什么状态。需要注意的是,所有的理想态度都服务于阶段性的产品目标。随着产品的演变,理想态度的定义也在演变。2.拆解未达到理想状态的情况,通过对一段时间内的理想状态内容数据进行case抽样提取,对所有未达到理想状态的case进行分析统计分类,明确不满足的原因。3.根据case不满意的原因,提出解决方案,并采用hmw方法设计解决方案。4.验证解决方案是否上线一段时间后,再进行case抽样检查分析,是否达到理想状态。若已达到理想状态,是否有进一步优化的可能;若未达到理想状态,则再次对未达到理想状态进行拆解分析。一般来说,战略的一般工作流程是发现问题→解决问题的循环;一般来说,解释就是没事找事,不要让自己闲着。4、案例背景:一个电子商务平台发现,少数用户(约3%的影响面)将在购物订单取消后的30min-120min内生成订单,并在订单生成后的30min内完成支付订单。据了解,现有的产品逻辑是:无论什么样的用户,30min内未付款就取消交易。这种时间限制似乎对用户体验有点影响。假设延长订单支付时间,应该能够提高订单支付的成功率。为此,我们经常为用户的待付款设计一套解决方案,以提高付款成功率。1.二次生成订单并完成支付购买的用户比例小于3%。2.输入分析影响订单持续时间的因素:A:用户用户分为普通用户和会员用户,根据用户身份和购物频率维度进行区分,区分支付订单的长度,提高用户和商家的体验,减少取消电影购物订单后的二次生成订单并完成支付,使影响面小于3%。B:对于用户来说,价格(奢侈品)因素分为两类,一类用户经常购买奢侈品的人更冲动。B:价格(奢侈品)因素分为两类:一类是用户经常购买奢侈品的人的冲动消费。因此,订单支付时间越短,这些用户的购买就越受到刺激。然而,对于不购买/很少购买奢侈品的用户,他们需要进行多方比较,选择性价比最高的平台来决定下订单。因此,对于这类用户,自动取消订单的时间不应太短。由于用户不是寺庙图书馆的独家高端用户,自动取消订单的时间不应太短。根据商品价格区分订单支付时间,减少购物订单取消后的二次生成订单,完成支付,使影响面小于3%。C:商品状态的商品状态分为折扣商品和普通商品。由于折扣(限时)商品数量有限,如果遇到恶意占用库存的人,对商家和想购买商品的用户将造成极大的伤害。因此,订单的支付时间可以通过商品的状态来区分,从而减少对购物订单取消后订单的二次生成和支付的影响,使影响面小于3%。D:商品类型分为受时间影响较大、受时间影响较小的商品。例如,蛋糕和其他食物的保质期很短。如果订单取消时间过长,会导致食品变质。因此,通过商品是否受到时间的影响来区分订单的支付时间,从而减少对购物订单取消后订单的二次生成和支付的影响,使影响面小于3%。总结:3。计算逻辑根据上述影响因素进行初步设计,分数比例如下(权重大小和具体得分值根据影响因素重要性的相关分析设置)。4.输出(case实例)计算:用户身份:普通用户(1分)订单价格:1-1000元(1分)商品状态:折扣商品(2分)商品类型:商品类型B(2分)订单自动取消时间=(1) 1 2 2)*5=30min5.总结策略无处不在。随着技术的不断创新和用户的“见异思迁”,我们应该始终深入思考如何通过策略更好地帮助我们解决问题。 

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