博客 如何最大化客户生命周期价值?APMDR 模型在袋鼠云的落地实践

如何最大化客户生命周期价值?APMDR 模型在袋鼠云的落地实践

   沸羊羊   发表于 2023-11-22 14:18  479  0

相信大家都认可一个观点:不论是 To B 还是 To C,用户是企业的核心资源,是互联网产品中最重要的价值之一。因此,深入挖掘用户价值成为现在大部分企业运营的关键。


之前我们为大家介绍过如何利用 RFM 模型让企业聚焦于更有价值的用户,本文将为大家详细介绍用户生命周期模型 APMDR,以及「袋鼠云客户数据洞察平台」基于 APMDR 模型的落地实践。


APMDR 模型能够针对各类用户制定有效的运营策略提供科学依据,达到延长用户生命周期等目的,帮助企业进行业务生命周期的有效管理,真正实现数据赋能业务发展。


什么是 APMDR 模型?


用户的生命周期指的是用户从开始接触产品到离开产品的整个过程。用户的生命周期长短将直接影响产品与企业的营收,因此将用户生命周期科学地量化,在合适的时候做出合适的运营策略,从而延长用户的生命周期。

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如上图所示,一般用户的生命周期主要分为5个阶段:获取期、提升期、成熟期、衰退期。对于不同时期的客户,客户为企业带来的利润不同,对应的运营策略也有所不同。


我们需要根据每个用户在不同阶段的特性进行用户的生命周期划分,再依据不同时期的用户定制不同的运营策略,这时候,就轮到 APMDR 模型出场了。


● A(Acquisition)获取期

在获取期阶段,目标用户主要包括未注册或刚注册的用户,他们可能是刚刚接触平台,或者已经开始尝试使用,但是并没有入驻或注册行为。另外,还有一些用户可能已经下载并注册平台,并在当天表现出活跃行为,但尚未成为平台的留存用户。获取期的用户包含了潜在用户和新用户两种。


对于这个阶段的目标用户,运营的主要目标是激活潜在用户,使他们成为正式用户。为了实现这个目标,可以采取包括改进产品功能、增加内容、推出商品促销活动以及改进推广策略等一系列措施。通过这些措施,我们可以提高用户体验,增加用户对平台的信任感和满意度,从而促进他们成为我们的长期用户。


● P(Promotion)提升期

在提升期阶段,目标用户主要是那些在平台上已经养成了一段时间的活跃习惯的用户。他们已经习惯使用特定的功能,并且活跃度达到了标准,成为了平台的活跃用户或留存用户。


对于这个阶段的运营目标,我们可以采取一系列措施来促进用户复购并增加他们对产品的使用频率。例如,通过提供产品使用引导、个性化内容和商品推荐,以及满减促销等措施,我们可以增强用户对产品的认知和满意度,从而激发他们更频繁地使用我们的平台。


● M(Maturity)成熟期

在成熟期阶段,目标用户主要是已经完成付费转化且未流失的用户。他们是平台的付费用户,并对产品产生了充分的信任和依赖。针对成熟期运营,我们可以采取一系列措施来进一步提高用户价值。例如,通过增加产品功能、实施分层运营策略、提供更丰富的会员权益以及不断推出新品等措施。


● D(Decline)衰退期

进入衰退期,也就进入了运营的存留期,这一阶段开始,我们需要尝试新的运营策略。衰退期用户经常表现为连续一段时间内,没有活跃行动的用户。这个阶段的运营主要是为了降低流失用户,可以采取提前预警、提高转换成本、优惠券、改进用户体验等措施,来提升用户使用度。


● R(Retain)挽留期

在挽留期阶段,目标用户主要是那些已经卸载或连续一段时间内没有任何活跃行为的用户。这些用户的召回可能性相对较低,因此我们需要采取一些特别的运营策略。


挽留期用户的运营主要是为了找回用户,通过产品升级、推出优惠商品或赠品、进行A/B测试等措施,尝试吸引他们重新开始使用产品。


在客户洞察平台中实现 APMDR 模型


了解了 APMDR 模型的基本概念后,让我们通过一个具体的例子来说明如何在「客户数据洞察平台」生成 APMDR 模型,以指导运营工作的推进。


业务逻辑梳理

首先明确我们需要建立什么业务的生命周期模型标签,梳理其业务场景的消费情况、使用逻辑,完成核心业务逻辑图构建。


划分用户类型

通过逻辑规则,定义生命周期和阶段用户行为,并划分用户类型。以购物平台为例,可以通过一些主要数据,例如用户首单实践、有效订单量及发生时间、最近一单时间、购物频率的数据,通过制定边界参数,划分用户类型。


根据对业务场景的分析,我们应基于以下规则实现对标签的加工:

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完成 APMDR 模型的生成

接下来就可以在「客户数据洞察平台」完成标签的创建以及 APMDR 模型的生成。

01

创建用户实体,并将订单表、关联辅表绑定至对应的用户实体下。

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02

根据前文的业务分析规则,创建衍生标签及组合标签,用到的字段值包含用户下单数量、用户第一次下单时间、用户最后一次下单时间、用户登录次数、用户浏览时长等。

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03

在加工标签过程中,我们可以通过标签值分布功能来评估我们的分类标准是否合理,例如,出现了某一类标签值过高,或者某一类标签值没有实例覆盖的情况,我们需要对应调整分类规则,以确保加工标签规则合理化。

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04

标签圈群,实现 APMDR 模型的落地应用。根据以上标签的创建,用户可被划分为挽留期、衰退期、成熟期、提升期、获得期多个生命周期的分类,依据标签值的不同对用户群体进行圈群,面向不同的用户定制化应用不同的运营策略。

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总结


以上就是用户生命周期模型 APMDR 在「客户数据洞察平台」的落地实践。在实际应用中,用户并不一定会经过全部周期,而我们能做的就是引导用户往更具有价值的阶段迈进,防止用户从高价值滑落至低价值阶段。


借助用户生命周期模型这一有力的工具,企业可以实现对用户行为变化和转化过程的全面分析,制定更有针对性的运营策略,提高用户的忠诚度和参与度,实现用户价值的最大化,并在竞争激烈的市场中取得成功。



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