如何给新用户推荐一位“老用户”,进而提升会
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:
我经历了三次改版,四次评审,N 次权衡。
第一版:功能产品
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:
思路打开后进而分析得出:
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:
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:
不同状态排名顺序:
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:
不同状态排名顺序:
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。
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。
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。
作者:Aaron
来源:人人都是产品经理
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