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旅途驛站11：產品規(guī)劃-用戶轉化策略館
產品發(fā)展到一定階段，商業(yè)化是不可回避的問題。跟投資者只談情懷不掙錢，多少有點耍流氓。不過商業(yè)化這個命題太大，所以今天我們先來探討下，如何借助大數據能力，促進客戶付費，以下是項目上的一些思考。
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前言
1、前置背景：產品獲客之后，在轉化為付費用戶上遇到了挑戰(zhàn)，在這種的情況下，我們所做的一些嘗試和思考；
2、適用對象：如果你也在思考，如何利用一些產品策略上轉化用戶，可以一起探討下，偏電商類產品；
3、內容框架：分為三個部分，前期探索、暴露問題、解決思路。
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前期探索
為了轉化用戶，我們在前期和算法同學，做了一些嘗試，步驟主要為：找到目標人群----設計活動----觸達用戶促進其轉化，以下還原了部分實操的過程。
1、找目標人群
根據業(yè)務經驗，到數據庫中采集最可能轉化的高關聯(lián)維度**，創(chuàng)建白名單客戶標簽。比如：基于客戶社會基本屬性的，年齡、性別、地域等維度；基于客戶交易特征的，是否持卡、是否有積分等
2、設計活動
選出這類客戶可能喜歡的爆款，設計對應的專題活動或者找到時令活動，進行內容包裝
3、找客戶觸點
進行客戶觸達，包括了app push、短信、微信后綴等渠道
4、分析數據
采集觸達人群名單，再追蹤該批人群在最近3天內的交易行為變化，分析出轉化漏斗
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暴露問題
咋一看，上面整體思路看起來問題不大，但在實操過程中，其實問題重重，主要體現為如下三點：
1、人群找不準確
① 怕腦袋式，以業(yè)務經驗找到的單一維度人群，其實無法有效判斷用戶交易意向
② 人群劃分散亂，重疊性高，各行動小組無法區(qū)分，這其實就意味著無法有效管理、經營
2、缺乏持續(xù)有效的轉化引擎
問題主要出在兩個方面：不可持續(xù)和有效性難以衡量
2.1 持續(xù)性
① 采集數據找目標人群太慢：拍腦袋式找目標人群，每次篩選用戶，都需要大數據的同學采集一次。一方面人群名單是一次性，復用性低，另一方面，未能真正發(fā)揮算法同學專研模型
② 設計活動周期長：找到人群，策劃活動，設計頁面，活動上線，這樣的周期太長，時效性低，難以滿足
③ 手動觸達耗費時間：一次性活動觸達，每次活動對于運營的同學挑戰(zhàn)非常大，根本騰不出時間
2.2 無法衡量有效性
① 每次觸達的活動散亂，類似游擊戰(zhàn)，無法持續(xù)觀察該策略是否有效
② 缺乏實驗性思維：未能形成整體的轉化監(jiān)控指標，觸達活動沒有留出對照組。
3、數據分析困難
每個活動分析都需要采集數據，分析時效性無法保證；各層級數據分屬于不同系統(tǒng)，底層數據表未能進行關聯(lián)。
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解決思路
前面做的一系列嘗試和暴露的問題，為我們接下來確定思路提供很好的基礎。我們回到本文主題，我們是怎么借助大數據的能力，讓用戶更容易成為我們的付費客戶的？
在這里核心思路是：用更少時間找最易轉化的客戶拿最適合的offer觸動客戶。
offer是什么？在這里解釋下，我們定義的范圍是包括了：功能性的產品優(yōu)勢（即為產品的虛擬價值）和讓利型的爆款活動（折扣、新戶禮包、爆款商品）。
那具體的操作思路是如何呢？且看一步步分解。
1、找出自身優(yōu)勢
很多時候，一個產品（平臺）的自身優(yōu)勢都是自己包裝出去的，但在市場/用戶端的反饋，是否真實如此？新戶為什么選擇了你的平臺？
為了了解這個問題，我們做了兩個事情：
① 拉去過去一年，新戶首次轉化的訂單數據：從數據中分析用戶轉化背后決策邏輯，得到的結果是比較明顯的，X%用戶是為了A，X%用戶是為了B....具體的數據，我就不展開出來了。
② 調研用戶：對平臺的認知和第一次在平臺上購買的動機是啥？
基于歷史海量數據和用戶調研，我們可以發(fā)現自身平臺對用戶的吸引力哪些方面
2、人群分層
用戶轉化項目是一個teamwork，包括了：算法、商務、運營、產品。前面所說，如果無法劃分用戶，團隊就會比較混亂，缺乏目標。這樣我們就無法很好經營用戶。這里面我們采取了四象限分層，用戶對平臺認知和用戶偏好
高傾向：對平臺產品有較高傾向度的人群，這個可以通過傾向模型進行篩選
高認知：認知是以這個用戶與平臺的聯(lián)系密切程度進行劃分的，比如說產品購買斷點客戶，就是對平臺了解比較多的人群。對于剛注冊的新戶，那認知就非常低，需要先做認知教育。
人群劃分僅是第一步，第二步就是要找出每種分群的用戶體量，可以先從用戶認知上進行劃分，比如說：斷點客戶、app活躍客戶、app注冊用戶、微信關注用戶等，然后再設定各分層的轉化目標，每個行動小組認領任務。
3、算法模型支撐
業(yè)務對于算法上面的要求，其實為：設定一個業(yè)務目標，比如說：最有可能購買A類產品的用戶（注：這里的A類產品一定是要結合自身產品的優(yōu)勢進行設定的），然后算法同學會根據該業(yè)務目標進行建模，包括：問題建模（指標評估、樣本選擇、交叉驗證）、建特征工程、選擇模型、模型融合，再到最后的模型驗證。
當然，上面是一個完整的建模過程，在實際應用中，都先是小步快跑。先用較為簡單的IV值預估，找出強關聯(lián)的客戶維度，給到業(yè)務方進行試用。
4、深挖場景的自動化經營
這部分，筆者認為是最為關鍵的一環(huán)了。用戶轉化的過程一定是：在一定的觸發(fā)場景，通過習慣的行為路線，獲取所內容。在這里會分為三個部分：高頻場景挖掘、自動化策略支撐、策略執(zhí)行。
4.1 根據人群分層找高頻場景
① 了解用戶行為偏好。分為線上行為：活躍用戶在app上定期瀏覽某一頻道、某一個功能、搜某些內容；線下行為：基于lbs，了解用戶出現城市
② 了解該批用戶的交易偏好：知道的行為偏好，下一步要了解用戶的交易偏好，什么才是他們喜歡的，需要投其所好。
4.2 自動化經營策略
手工設定的push，耗時耗力，根本無法支撐客戶轉化的需求。因此，你可以結合新客戶轉化的重點場景、路線，設定一些自動化策略，比如如下：
① 客戶斷點自動化挽回策略：曾經瀏覽過/評論過/關注過/未使用券等等，都可以將該批客戶自動化采集出來，并進行定向召回，比如：最近3天瀏覽過某一款產品，可以給客戶一些利益點，然后進行觸達。
② 重點場景全鏈路埋伏策略：在用戶完成一個任務的前中后，進行轉化內容埋伏，當然優(yōu)先針對高傾向客群進行觸達，切勿過度打擾。
③ 此外還有：客戶離線設置T+x日觸達策略、客戶沉默設置讓利策略等等
4.3 策略執(zhí)行
實驗設置對比維度可以為：渠道、客群、offer。這里強調一點就是，一定要明確整個策略的目標，留出對照組，否則后面數據難有說服力和無法評判該策略是否該持續(xù)固化下來。
5、數據分析
這一部分，重點是將各節(jié)點的數據打通，實現基于每一個實驗的可視化分析、對照。這有賴于平臺自身的數據管理是否規(guī)范了，如果數據采集沒有規(guī)范，在很多情況下的分析還是很吃虧的。這里就不展開了，祝好~
整個過程中，大數據輔助業(yè)務找出自身優(yōu)勢、建立模型找到高傾向客群以及在實驗數據分析上給到了較大的支撐，業(yè)務經營更趨向精細化。在用戶轉化上，也更加嚴謹和具有章法。
以上僅是一些階段性的思考，希望對你有幫助~
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5. 不實信息，主要表現為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
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