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复盘|如何通过优化使用流程,来降低用户流失率?

作者/整理:全讯网 来源:互联网 2019-06-24

前言

QuestMobile在今年3月份发布了《移动互联网全景生态流量洞察报告》。在这份报告中,我们可以看到,中国移动互联网用户规模增速在2018年6月已经降到5%以下,2019年2月份较去年12月仅增长700万用户。

从前的高速增长一去不复返,流量的竞争愈发严峻,随着人口红利的消失,现在的流量越来越贵。企业通过大量渠道买量,用户新增来达到增长,是越来越贵了。

当盘子里的蛋糕不够分的时候,大家只能相互到对方的碗里去抢,流量的竞争激烈程度,从节节攀升的获客成本肯定可以明显的体会到。

根据我的了解,

一个工具类产品的下载激活平均成本在1~5元/位,

一个直播类产品的下载激活平均成本在5~10元/位,

一个在线教育产品的下载激活平均成本在10~50元/位,

一个电商类产品的下载激活平均成本在50~200元/位。

这些价格,相比较于几年前,已经是天文数字(各个渠道的获客成本不等,效果也不等,以上数据仅为我自己了解的数据,不代表普遍性)。

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假设每日新增获客2000人,那么仅这一块的推广投入就在数千到数十万元不等。如果不能控制住留存率,那么每天损失的钱将非常吓人。

所以,无论是何种类型的公司,如果仅仅只通过不断砸钱推广买量,但是对留存用户不上心,对流失用户不关心,那么都无异于慢性自杀。毕竟,钱总是会烧完的。

所以大家会发现,近2年关于精细化运营的内容越来越多,关于精细化的提法也越来越频繁。因为精细化运营,其实就是重视每一个流量,通过各种运营手段,不惜一切代价的减少流失。而由此衍生出的多种运营方式方法,例如:用户分层、用户标签化、RMF模型等等,都是为了精细化的去做用户运营。

不仅仅是用户端,关于精细化这一块,其实我们还有非常非常多的事情可以去操作。

比如优化用户激活过程、比如根据产品特性,采用强引导模式或者弱引导模式等。

今天和大家举的例子,就是通过优化用户使用流程,来降低流失率的一次优化项目。

 

案例复盘

背景是这样的。

公司新推出一款直播产品,正处于高速发展期。渠道这边花了大价钱在推广引流上,但是数据反馈用户留存非常低。

很多用户注册登录后,就直接退出产品了,而且再也没有登陆过,直接就流失了,这意味着推广花的钱打了水漂,这让领导很头疼。

于是我们临时组了项目组,来解决这个问题,提高留存。

1、要数据。

我们把某个时间段新用户进入产品后的每个步骤的数据进行了整理,做了一个漏斗数据页,并进行了分析。如下如(因为数据涉及公司业务,所以本文所有数据均进行了脱敏处理,不代表真实情况)。

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根据数据,我们发现,很多用户进入产品后,还没有进入房间观看直播,就结束了。这样的用户肯定是直接流失,不会再回来了,因为连产品的Aha时刻都还没有体验到。

2、根据数据分析的结果,我们在思考讨论,为什么这些用户连房间都没有进入,就直接离开了呢?

其实几个方面的原因肯定都有。

引流渠道肯定需要不断试错,然后找到最适合自己产品的流量来源;品牌的知名度打造,也需要市场部/品牌部的发力,逐步建立产品的品牌知名度;而流程过于复杂,则需要产品运营来优化处理。

这些都是我们可以着手去处理的,也必须去处理的,但是什么该优先什么该滞后呢?如何确定每件事的优先级?

经过内部讨论,我们决定优先从优化流程开始。因为这一块内容是最容易由我们把控全局,且最容易数据量化对比的。

3、讨论结束后,立即开始动手。

我们将新用户的原使用过程先用流程图表示出来。

下载-激活-注册-登录-进入房间

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在这里,我们将分三组进行数据分析对比。

4、三组数据分析对比后,我们获得了如下反馈。

测试组1,通过对登录后的新用户直接引导进房,第一时间感受产品的Aha时刻,新用户的次日留存得到显著提升,增加了差不多15%。

很显然,因为用户登录后直接进入房间,减少了用户操作的一个步骤,有效的降低了流失,提高了留存。

测试组2,通过对激活后的用户直接引导进房,省略了注册、登录等步骤,新用户的留存提升更加明显,增长了30%。

这个增长有2方面原因,一方面是减少用户步骤,降低流失,提高留存;另一方面是注册用户降低了,间接提升了留存。

理论上来说,测试组2的方案,效果更明显。但实际上,最后领导却定了测试组1的方案。

原因是因为总用户数虽然不是本次项目组需要提高的数据,但确实对于一款产品非常重要的数据。因此通过降低注册来提高留存的方法是不可行的。

这里也暴露了一个问题,那就是看问题的角度还需要更加全面。总揽全局,站在更高的角度看待问题,才可以提出更好更合适的解决思路。

到这里,这次项目就暂时告一段落。

 

 

总结

复盘一下本次项目,收获良多。其中最重要的,就是总结出了一套以数据为基础、快速试错为行动方案的运营方法。

第一步,针对遇到的问题,拉取所有相关数据,并对已有数据进行分析,确定各种可能的原因,然后提出合理的猜想。

第二步,针对我们的猜想假设,提出有效的增长方案假设。明确各类事情的优先级,建立流程化表格,确定最重要的变量。

第三步,针对最重要的变量,进行A/B test设计,并开展实验。

第四步,分析AB实验的结果,验证我们的假设,进而迭代产品。然后根据迭代后产品的数据,反推迭代效果。

通过数据分析问题,这里很多人存在一个误区。应该是拿到所有数据,综合分析,通过数据来发现问题。而不是有了问题,再到数据中去寻找支持。