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案例分析:第三方证券类产品的用户分群和用户成长

来源:http://www.wzuts.com 责任编辑:博天堂918国际娱乐 更新日期:2018-09-04 10:28

  对于用户运营工作来说,基础数据获取是第一步,用户分群是第二步,用户成长则是最关键的第三步。本文通过3种分群方式和3个用户成长模型,简述了第三方证券类用户的运营手段和方法。

  第三方证券类APP是指以股票为核心内容,提供新闻资讯、数据查找、行情分析、社区讨论等服务,而又不具备券商资质的证券服务商。

  国内比较知名的包括:同花顺、牛股王、自选股、雪球等。整体来看国内的股民用户画像大概是:

  25-45岁,生活在1、2、3线城市的男性,受过大学以上教育,拥有稳定的工作和收入来源。

  在目前精细化运营的要求下,用户分群和用户价值提升是对每一个运营人员的要求,对于证券类APP的用户分群有大多数产品通用的角度,也有基于其业务和产品特性的不同之处。

  最基本的用户属性数据,一般的第三方统计工具都有相关数据内容,例如:性别、年龄、城市、来源渠道、设备品牌型号等,基础特征数据是后续进一步分析的基础。

  下载-注册-使用-实名-下单-购买这是一组典型的用户行为路径,根据渠道投放方式不同,有先注册后下载,也有先下载后注册两种。这是基本的AARRR模型,运营要针对不同阶段的用户使用不同的手段以实现更好的转化效果。

  除了基本的AARRR模型来划分用户行为,还有很多角度可以参考,例如一个付费的交易决策功能—智能选股。可根据交互标签的组合:“最近一月”、“点击智能选股”、“点击次数超过3次”、“未申请”等标签,将具有购买智能选股倾向的用户筛选出来,针对群体进行转化。

  用户信息标签化,打标签的标准主要依照用户社会属性、生活习惯、交易行为等。标签是人为规定的高度精炼的特征标识,在给用户打标签时除了依照用户基本信息外,还涉及到用户隐性特征,如潜在需求和交易偏好等。

  标签化管理需要有一定的广度和深度,广度是指全面性,包括了基础属性、用户操作行为、用户交易行为、产品特殊向属性,分类的广度可以根据产品特点进行管理。

  同时标签化还需要有一定的深度,例如连续10日登录用户,可以打一个“连续10日登录”的标签。这里需要注意的是:证券类产品的独特性,因为有交易日和非交易日,有的用户可能连续一个月的交易日均有登录,但是非交易日从不登录。这时候我们就要区分一个交易日登录情况和自然日登录情况。对于这类非交易日不登录的用户,也可以打特定标签,便于后期的活动激活。

  通过对用户基础特征数据+用户行为数据+交易数据的标签化管理,就可以刻画出该用户群的整体画像。如果搭建了这套用户标签体系,那么对于后期的拉新、留存、付费转化都会更有针对性,也会提高整体的转化率。

  这三种用户分群方法,有区别也有相通之处,平时的工作中,我们可以和开发同事交流搭建相应的数据系统,也可使用第三方分析工具完成绝大部分的数据获取工作,实现精细化运营的关键一步。当我们完成用户分群之后,就可以用群组的角度看待整体的用户结构,下一步的用户价值提升也会更有针对性,运营策略效果也会更好。

  对于用户运营工作来说,如果基础数据获取是第一步,用户分群是第二步,那么用户成长就是最关键的第三步。

  通过三个基础模型的建立来分析用户的成长和升级,它们分别是:转化漏斗模型、任务分层模型和生命周期模型。[i]

  转化漏斗模型是在纵向上,对用户转化的节点进行分析;以此为基础,根据用户在不同转化节点的分布情况,对将用户在平台上所属的生命周期进行定义和划分

  任务分层模型是在横向上,对用户在平台上的各种行为进行拆解和分组,按照“核心任务-扩展任务-外延任务”的体系进行划分,以此为基础引导用户在不同层级的任务中迁移和成长

  最终,通过对用户转化率的持续优化、用户任务完成行为的持续引导,进而实现对平台各生命周期用户的差异化运营和服务,最终实现平台用户快速和持续的增长。

  用户转化漏斗是分析用户在产品内各种行为的最常用模型,可以根据用户在产品内的路径去建立漏斗,而且也可以利用我们第一部分讲到的用户分群,先对用户分群,其后针对不同群体的用户进行行为路径的漏斗分析。可以针对某一个小功能建立漏斗模型,也可以针对一个大的路径建立漏斗模型。

  这里我们以一个选股产品页做一个漏斗分析:常见的是用户注册进来看到选股的页面,进而会看到选股结果的宣传,因为好的结果是吸引他购买的原因,当他认为结果很好之后会去看选股产品到底是如何实现的,如果他对产品感到满意则会去购买这个产品。这个路径基本实现了用户的行为轨迹,但是只看这个不足够分析清楚用户的行为。(如下图左侧)

  当我们进行更细致的划分时候,我们才能更深刻的了解用户的想法,以其中的选股产品页这个环节,我们以一款量化策略产品为例,可以再细分为5个转化节点。通过更细的颗粒度和节点,才能更好寻找用户的流失点。(如下图右侧)

  对于用户而言,在一个平台上所有的行为,都可以放到“核心任务-扩展任务-外延任务”的框架中进行考核和分析。任务系统是运营切入产品,主动去影响用户,引导其成长升级的关键系统。

  第三方证券类APP的用户核心需求是交易赚钱,那么就涉及选股、择时交易、仓位、投后管理。券商核心满足的是用户的交易需求,而第三方证券类APP基本以主打选股和择时为核心点,这也是股民交易的痛点。

  如果我们以富途牛牛的积分任务来对照看,存入资金、转入股票、完成第一笔港美股交易就是核心任务,给予最高的1000积分。而被选为牛牛圈精华则属于扩展任务,也有300积分,像阅读新闻则属于外延任务,只有5积分。

  那么在我们的日常工作之中,设置活动或者积分系统时候,也应该按照核心任务-扩展任务-外延任务的角度去设计,首先要满足用户的核心需求,进而才能去考虑非主线的任务,就好像游戏中的主线剧情,支线剧情和副本一样。

  “模型Ⅰ-用户转化漏斗模型”其实是以平台为中心的用户转化视角,而“模型Ⅱ-用户任务分层模型”则是以用户为中心的需求满足视角。两个模型有同样的转化节点,但模型Ⅰ是扁平的,而模型Ⅱ却是带权重的。

  经典的生命周期模型,2013年9月6日全国部分地区小尾寒羊,通常分为引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期,大致可以分为3个区间。

  针对处于不同生命周期的用户进行不同的运营策略,那么对于第三方证券类APP应该如何去定义各个阶段?

  在引入期我们的目的是让用户注册、下载APP,主要是在各个渠道投放针对性的落地页,同时在用户下载之后有一个清晰的新手引导,例如推荐一些优质的股票让其添加自选股。在股票类APP添加自选股就是一个魔法数字,添加2-3只自选股的用户留存率会高出很多。

  成长期和成熟期,我们以促活和提升用户价值为目的。例如最常用的模拟炒股比赛,对于小白用户既能熟悉市场,又能获得奖励,很好的用户提升形式。

  (图1)是360股票的炒股比赛,还有会员福利日,这种视频网站和电商经常做的活动形式,也可以来售卖股票的会员服务。例如股票灯塔的会员售卖就会尝试多种形式去推荐自己的决策系统(图2)。

  休眠期和流失期,最重要的就是用户的留存和召回,常用的比如有股价预警,自选股动态,通过push或者短信发给用户,让其来关心自选股状态,拉近和他的关系。还有在年底或者周年庆时候发送情怀类的数据统计,让用户了解自己的交易数据,拉近和平台关系,促使用户再次回归。例如(图3)富途牛牛的5周年纪念活动,通过账单和小游戏来吸引用户回归。

  当用户处于不同发展阶段时,用户价值会产生相应的变化。因此,要运用漏斗模型和任务模型,使用户尽可能的向成熟期的方向成长。

  通过用户分群和3个成长模型,我们最终希望实现用户的成长,这个成长对于证券类APP用户而言是从金融和互联网两个维度展开的。

  从金融层面的升级,用户形成更完善的市场认知、投资逻辑,用户购买的服务从投顾类转变为数据类,用户从听从他人建议交易,变成形成自己的投资逻辑,甚至可以通过自己的交易体系来影响他人。

  例如雪球的用户从潜水到发言,到成为大V,到出书或者发行私募;例如果仁、量加的用户从购买他人的量化策略,到自我学习策略使用和因子特点,进而自己制作策略,甚至成为热门策略进行售卖。

  用户在金融上的升级,会带来对平台不断提升的忠诚度和知名度,同时也会带来很大的经济价值。

  用户在平台内成熟度的提升,它表现为在基于主线转化漏斗的成长体系上,持续不断地向漏斗的下一个环节迁移和成长。用户在平台上发展生命周期所处的节点,是影响用户在互联网层面成长的背景性因素;同时,用户在主线转化漏斗所处的节点、活跃情况、留存情况等都是影响用户在互联网层面成长的关键性因素。

  总体来看,用户的成长过程是在金融和互联网这两个层面上交织进行的,最终都体现为用户在平台上各种各样的交易购买行为。

  写到这里,基本搭起了用户分群和用户成长的大轮廓,具体的使用还要结合各自产品的特点、发展阶段和数据情况。

  在线上流量越来越贵,产品同质化日趋严重的背景下,精细化运营是一个趋势,而用户分群和用户成长是精细化运营的核心方法。我们运营的最大期望,就是通过种种方法论和实践满足用户的需求,实现用户的成长,同时也实现我们产品的成长。

  [i] 本文在用户升级部分的3个模型是借鉴了张德春老师在《基于用户行为的增长逻辑——触动人心的运营策略03》中提到的分析方法,特此表示感谢。

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