사용자 운영을 잘하는 첫 번째 단계는 사용자 손실 모델을 구축하는 것입니다. 정확한 사용자 손실 모델을 세워야 후속 작업을 더 잘 계속할 수 있다. 사용자 작업은 저수지와 같고 두 수도꼭지가 동시에 열립니다. 입구가 있으면 출구가 있습니다. 어떤 제품이든 사용자의 유출은 피할 수 없는 현상이다. 운영의 임무 중 하나는 사용자의 손실을 정확하게 예측하고, 효과적인 운영 활동을 통해 유실 확률이 높은 사용자를 유지함으로써 사용자의 유실률이 사용자의 증가율보다 낮도록 하는 것입니다. 이를 통해 사용자의 상향 증가를 보장할 수 있습니다. 양이 생기면 전환의 기초가 생긴다. 사용자 보존의 첫 번째 단계는 사용자 손실 모델을 설정하는 것입니다. 정확한 사용자 손실 모델을 구축하고, 사용자 손실 노드를 정리하고, 다양한 채널을 통해 사용자를 리콜하는 것과 같은 후속 작업을 해야 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 첫째, 사용자 모델링의 기본 논리 우선, 왜 모델링해야합니까? 한 제품을 사용하는 사용자가 수천 명이기 때문에 각자의 취미와 개성이 크게 다르기 때문에 제품 측은 모든 사람에게 1V 1 서비스를 제공할 수 없습니다. 하지만 인터넷 사용자들은 까다롭고, 점점 더 정밀한 푸시, 맞춤형 마케팅, 개인 특권이 각자의 독특한 입맛을 만족시키고 있다. 현재의 인터넷 환경에서 정확한 것은 제품과 서비스가 사용자와 연결할 수 있는 기회가 있는지 여부의 핵심이라고 할 수 있다. 따라서 사용자 모델링의 목적은 사용자의 특성을 명확히 하고 최소 비용과 최대 범위를 기준으로 가장 효율적인 운영을 달성하는 것입니다. 네, 그럼 어떻게 하죠? 사용자 모델링에는 사용자 속성과 사용자 동작의 두 가지 진입점이 있습니다. 사용자 속성 특징은 지역, 성별, 나이, 교육 수준, 사회적 신분 등 사용자가 일시적으로 변경할 수 없는 기본 정보입니다. 일선 도시의 여대생과 4 선 도시의 전업맘은 제품에 대한 수요와 정보에 대한 수용도가 매우 다를 수 있다. 그리고 사용자의 행동 특성이 더 가치가 있습니다: 그녀는 우리 제품을 좋아합니까? 우리는 어떻게 우리의 제품을 사용합니까? 사용 과정에서 뚜렷한 선호도가 있습니까? 사용 빈도 등. 위의 두 가지 기초를 통해, 우리는 이 사용자의 실제 초상화를 큰 확률로 복원할 수 있다. 사용자 모델링은 서로 다른 속성과 동작을 가진 사용자를 분리하여 서로 다른 목표에 따라 차별화하는 것입니다. 예를 들어, 활동성이라는 지표의 경우, 사용자 모델링의 구체적인 적용 시나리오는 비활성 사용자를 위한 목표 운영 전략을 도입하여 활동성을 높이고, 활성 사용자를 위한 목표 운영 전략을 도입하여 충성도를 강화하고, 비활성 사용자를 유도하고 구동하는 것입니다. 둘째, 사용자 손실 모델의 구축 사용자 손실을 모델링할 때 유실 사용자를 특정 속성이나 행동 특성별로 분류하고 유실 사용자에 대한 속성이나 행동 특징을 분해하여 유실 사용자의 핵심 지표를 찾는 데 중점을 둡니다. 주로 두 가지 측면, 즉 유실 사용자 리콜과 기존 활성 사용자 유실 방지에 사용됩니다. 구체적인 단계: 1. 유실 사용자를 정의할 때 사용자의 유실을 정확하게 예방할 때 가장 먼저 해야 할 일은 유실 사용자의 정의를 먼저 정의하는 것이다. 너는 자신의 제품의 유형, 음조, 사용자 초상화에 따라 유실 사용자의 개념을 정의해야 한다. 그러나 제품 유형에 따라 사용자 활동성에 대한 요구가 다르므로 통일된 기준을 정할 수 없다. 여기서 나는 참고할 수 있도록 두 가지 기준을 제시했다. 표준 1: 소셜제품의 경우 DAU/MAU 지표로 정의된 사용자 유실이 있는 소셜제품은 사용자 점도가 매우 높기 때문에 사용자 활동성이 중요한 평가 기준입니다. DAU/MAU 의 값은 0.03 에서 1 사이의 숫자이며, 숫자가 클수록 활동도가 높습니다 (DAU 는 이달 일 DAU 의 평균임). DAU/MAU= 1 이 사용자가 매일 온다는 것을 나타내는 경우, DAU 와 MAU 는 동일합니다. 이 값의 최저선은 0.03 정도입니다. 즉, 모든 사용자가 한 달에 하루만 오는데, 0.03 미만의 사용자는 기본적으로 유실 사용자로 정의될 수 있습니다. 매일 꼭 사용해야 하는 위챗, QQ 등 사교제품 (위챗 DAU/MAU 는 20 16 이후 075-0.8 대, 사용자 점성이 매우 강함) 을 제외하고는 기본적으로 DAU/MAU 가 0.3 정도에 이르면 활동한다. 즉, 사용자가 3 일 만에 1 을 시작한다. 표준 2: 전자상거래 제품의 경우 사용자 제품이 유실되는 사용 시나리오는 구매활동도 지표로 정의되며 기본 사용 빈도를 결정합니다. 모든 것을 매일 사용해야 가치가 있는 것은 아니다. 다른 쪽 끝에는 때때로 사용되는 제품도 있지만, 상호 작용할 때마다 높은 가치가 있습니다. DAU/MAU 는 이러한 제품에 적합한 지표가 아닙니다. 타오바오의 활동도는 0.29 에 불과하며, 평균 활동도는 기본적으로 일주일에 3 일 정도이다. 하지만 타오바오는 전자상거래 앱으로, 사용자가 매일 브라우징을 열 수는 없으며, 구매 활동도가 더 중요한 지표다. 전자상 APP 는 사용자 구매를 통해 이윤을 내기 때문에 보통 구매의 활약도에 의해 정의된다. 사용자가 보기만 하고 사지 않으면 전자상가로 유출될 수 있는 사람은 사용자다. 2. 사용자 손실 모델 구축은 서로 다른 주파수의 사용자의 행동 특징을 참조하여 유실된 사용자의 행동 특징을 분해하고 유실된 사용자의 핵심 지표를 찾아 행동 모델을 구축하는 관행에 적용된다. 모델을 만드는 가장 큰 편리함은 사용자 손실의 구체적인 임계값을 명확하게 볼 수 있다는 것입니다. 우리 모두는 DAU/MAU 값이 높을수록 좋다는 것을 알고 있지만, 그보다 낮은 손실은 무엇입니까? 이 시점에서 차트를 통해 유실률이 비교적 안정적인 추세에 도달할 때 유실률 사용자를 정의하는 것이 합리적이라고 판단할 수 있습니다. 이들 신규 사용자의 손실률은 40%, 28 일 후 안정세를 보이면서' 30 일 이내에 액세스되지 않는다' 는 정의가 합리적임을 입증했다. 그리고 그림에서 볼 수 있듯이 활성화 후 2 주 동안 사용자 유실률이 비교적 높았으며, 이 2 주를 견디면 사용자 유실률이 크게 낮아질 수 있습니다. 다음은 활성 사용자와의 행동 차이, app 로 들어가는 채널, 유실 전 app 에 대한 액세스 빈도, app 사용 동작 (예: 어느 링크 이후 뛰어내린 경우) 을 포함하여 이러한 유실 사용자의 초상화를 세분화하여 사용자 유실 원인을 추론하는 것입니다. 예를 들어, 사용자 행동을 분석한 결과 사용자 A 가 일주일에 3-5 회 자주 방문하지만 app 에서 몇 번 건너뛰는 페이지는 모두 지불 페이지라는 사실이 밝혀졌으며, 아마도 지불과정에 큰 문제가 생긴 것 같다. 사용자가 빈번한 지불 힌트 오류에 싫증을 느끼거나 복잡한 지불 프로세스로 인해 사용자가 고민할 수 있습니다. 체험이 좋지 않은 것은 사용자 A 손실의 주요 원인이다. 예를 들어, 제품 업데이트 후 사용자 유실률이 높아진 것으로 나타났다. 사용자 속성에 대한 분석을 통해 여성 사용자 비중이 크기 때문에 개편된 제품의 UI 인터페이스가 여성 사용자에게 그다지 인기가 없는 것으로 나타났다. 또는 행동 분석 후 새로 등록한 사용자의 비율이 크다는 것을 알게 되었는데, 개편 후 초보자 안내가 잘 되지 않았을 수 있습니다. 3. 제품 보존의 관건을 찾아 각종 채널을 통해 유실 사용자를 정의하고, 사용자 유실 모델을 세우고, 사용자 유실 원인을 찾아내 사용자를 소환한다. 흔히 볼 수 있는 것은 문자메시지, 메일, 역내 푸시, 위챗 서비스 태그 등이다. 이 과정에서 사용자 손실 모델도 큰 도움이 될 수 있다. 예: 구매 빈도와 금액에 따라. 1 번 구입하지 않은 사용자는 대형 쿠폰, 대형 프로모션이나 초저가 상품을 발급해 재방문을 유치하고 첫 신규 고객이 될 수 있습니다. 구매 1-2 회, 손님 단가가 낮은 사용자는 이 고객 목록 수준에서 특가 또는 좋은 상품을 정확하게 푸시할 수 있습니다. 세 번 이상 구매하는 사용자는 사용자가 선호하는 브랜드나 범주를 푸시하고 회원 전용 쿠폰을 추가할 수 있습니다. 결론적으로, 사용자 손실 모델, 다양한 동작 및 속성 사용자, 손실된 노드 및 원인에 따라 사용자 리콜의 효과를 높이기 위해 용도에 맞게 운영할 수 있습니다. 유실된 이용자를 만회하기는 매우 어렵다. 한 가지 더 효과적인 아이디어는, 이미 유실 사용자의 특징을 알고 있기 때문에, 비활성 사용자가 유실 사용자의 특징을 나타낸다면 유실 경보가 발생했음을 의미하며, 그에 상응하는 방실 전략을 가동해야 한다는 것이다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 사용자 작업의 초점은 "목표" 입니다. 어떤 사용자 모델을 구축하든, 제품의 특성에 따라 데이터 제품 팀과 여러 번 만나 보다 적합한 모델 구축 방법을 찾아야 합니다. 사용자를 세분화한 후 대상 솔루션을 제시하는 것이 성공적인 사용자 운영입니다. 이 기사는 @ fulu 네트워크에 의해 처음 발표되었습니다. 모두가 제품 관리자입니다. 허가 없이 전재를 금지하다. 주제도는 Unsplash 에서 나온 것으로 CC0 프로토콜을 기반으로 합니다.