天内下完3单的用户流失率明显降低
本帖最後由 Sultanamow01 於 2024-2-17 19:58 編輯运营背景：在过去一段时期内某生鲜超市一家新店有100万导入期用户，仅有15%用户进入成长期，老客留存率也低于正常新店基准值，如何帮助这家店提升用户生命周期？ 解决这个问题，在用户策略上我们会分拆几步： 1、 洞察用户从导入期到成长期的典型用户路径和特征是什么，去找发力点做优化 2、 去搭建补贴激励体系及触达体系 3、 去搭建防流失管理体系 一、基于最优路径做用户的1转N单策略 首先就是洞察已经进入成长期用户的典型路径和特征，这里先说一下成长期的定义，我们定义用户成长期的标志是用户在多长时间内达到多少单会进入一个稳定的复购周期，我们通过洞察发现35天内下完3单的用户流失率明显降低，这是我们定义成长期的一个北极星指标。
做用户路径洞察的目的是什么呢？ 第一个目的是分析用户从导入期到成长期到底是路径1更优还是路径2更优。 第二个是基于最优路径去做运营策略的布局。 比如这家生鲜超市APP，用户完成1-3单转化有几 购买电话号码数据库 条强路径。 路径1：优惠券列表-去使用-可用券商品区下单 路径2：首页搜索转化 路径3：首页活动专区 导入期优惠券路径用户完成三单的占比便达到了60%，说明一个新用户持续留存在APP的最优路径就是新人礼包的补贴策略，我们在券包策略方面做了一系列调整，比如我们上过一个新人任务进度提醒产品，用户每下一单，会在任意页面最顶端通栏显示下一单的优惠以及完成3单后的惊喜礼包，这便是一个非常简单的激励体系，这个产品，新客1转N漏斗提升效果挺明显，
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转2单及以上用户比例由40%提升到67%。 围绕“首单+每单购后即时激励”模式打造，提前锁定新用户认知，引导用户完成0-3单转化。 二、补贴和激励 补贴策略制定： 第一建立商品促销与用户的匹配策略。 第二建立用户补贴的评估体系。 第一个，商品促销用户匹配在触达体系中最为关键，比如今天是草莓活动，明天是苹果活动，运营每次推这种活动的时候最头大的问题就是push和短信该推给哪些用户，要不无差别覆盖，用户每次被打扰一次，要不就是基于用户点击数据做简单分层，但发现并不精准。 解决这个问题的核心就是用偏好时序模型，偏好预测是推荐场景下的一个重要任务，原理是给定用户先前购买的商品序列，以及商品交互行的时间衰减，利用模型对用户的下一笔购物行为进行预测。
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