30 案例解析:唤醒沉睡用户(上)

你好,我是刘津。

前面我介绍了几个简单的使用精益闭环的例子,今天我来为你介绍一个比较复杂的例子:唤醒沉睡用户。

为什么我们要做唤醒沉睡用户这件事情呢?

还记得我说的负向二级洞察吗?前面三个例子是由正向二级洞察得到的机会,而唤醒沉睡用户是从负向二级洞察中得到的。如果你印象不深了,可以再回顾一下第22讲第23讲的相关内容。

当时宜人贷已经有了亿级的注册用户,再想新增用户自然就很难了,毕竟中国的人口是有限的,其中有借款需求的人就更少了。况且大家都知道,最近几年获客成本越来越高,所以我们再继续付费做精准营销已经不是最合适的方式了。

那么在这种情况下,要如何进一步做增长呢?

我们找了不同职能的同事去了解增长机会点,最终从一位数据科学家口中得知(专家视角),在这上亿的注册用户里,真正在我们这里借款的只占很少一部分,大部分用户注册后并没有产生后续行为,成为了我们的沉睡用户。如果我们能适当唤醒这部分用户,哪怕只是很小的一部分,都可以用更小的成本带来更多的实际借款用户。

这个发现让我们感到十分振奋。但是可惜的是,公司当时并没有足够的资源深入地做这件事情,也尚未有人发起申请,所以我们决定主动找运营的同学合作,尝试用研究分析加实践的方式,唤醒沉睡用户。

由于之前我们并没有运营经验,也没有做过类似的事情,所以刚开始也不知道该从何入手。运营的同学之前采用的方式比较简单,就是在特定时间内群发短信,并且没有再后续跟进。我们希望能找到更好的方式。

这时候我想到,能不能用精益闭环的思路试试呢,说不定会有新的启发。于是,我们开始了这次探索。

围绕北极星指标明确项目OKR

为此我们专门立了个项目——“睡美人项目”。首先,我们要做的是给这个项目明确目标。

需要注意的是,由于“唤醒沉睡用户”涉及到多个用户旅程节点,所以无法直接从用户增长地图上找到对应指标。但是,我们可以参考北极星指标给出适合项目的目标。

比如,当时的北极星指标是低成本高贷款余额,那么对应“唤醒沉睡用户”这个项目,项目目标自然就是“低成本、高效地唤醒沉睡用户”了。

OKR的O有了,接下来要分解KR。很明显,这里可以分出两个KR,分别是:

这里的具体数值是通过和运营同学深入探讨得到的。他们会通过经验告诉我们,什么样的数字会让他们感觉效果一般,什么样的数字会让他们感觉惊喜。我们一般会选择让他们感到惊喜的数字作为目标。

关于OKR制度,当时的老板曾经提出过非常明确的要求:一是要足够创新;二是要行业领先;三是对公司有价值。这些要求令我受益匪浅。所以我们定目标,一定不会定容易实现的目标,而是要尽量定有挑战性的。

通过常识找到假设的思路

指标定下来,接着就要提出假设了。你可能会以为,要想提出正确的假设,一定要有非常扎实的运营基础、有专业的知识和技能才能提的出来。而实际上未必如此,有的时候依据常识就可以提出假设。这正是增长的魅力,它亦正亦邪,既可以遵循逻辑,也可以不按牌理出牌。只要能提升价值,可以无所不用其极。

就这个案例来说,我们提出的三大假设是:找到对的人,在对的时间,用对的方式来唤醒。

你看,这需要所谓专业的技能和经验吗?完全就是常识。所以不要畏惧你不熟悉的领域,很多情况下问题并没有那么复杂,只是我们习惯用专业的思路去想的很复杂而已。

现在我们针对这三大假设逐一进行分析。

找到对的人:高潜用户

首先,我们要找到“对”的人,如何找呢?还记得我们在第11讲中学过的吗,围绕北极星指标把目标用户做个分类,通过对比,明确目标用户特征。这里其实是类似的,只不过这里是以项目为单位,所以看项目指标,也就是“高效低成本唤醒沉睡用户”就可以了。

要想高效低成本唤醒沉睡用户,当然要去找容易被唤醒的用户了。越容易被唤醒,成本就越低。

什么样的用户更容易被唤醒呢?

我们主要看两点,一是用户资质,二是借款意愿。为什么要看用户资质呢?这和我们的业务属性有关系。对于借款产品来说,用户并不是有借款意愿就能成功,我们还需要审核用户的资质,资质过关了才能够获批额度。所以这和普通的电商产品类的转化是不一样的。

至于借款意愿,主要是看用户行为,比如曾经操作到哪一步了,是否离终点已经很近了。还有就是最近活跃的时间,离现在越近,越容易被唤醒。

所以,可以根据资质、关键行为、最近活跃时间这三个维度,对用户进行分层。这和RFM模型是类似的。

1.用户资质

如何明确用户资质呢?可以先把用户分成两类,一类是成功借款用户,一类是未成功借款用户。分析这两类人群的画像对比,得到一些规律(以下内容非真实信息,仅做示例)。

这里面涉及到很多数据分析的工作,而我们团队的同学之前并没有数据分析的经验,为此还自学了SQL。其实SQL并不难学,一两周足以了。说这些其实是想分享给你一个观点:做增长并不限定固定的职能或技能,而是要以价值为导向不断拓宽自己的各项能力。增长的能力模型永无边界。

找到了这些特征后,我们可以根据用户是否符合这些特征以及符合的程度,把他们的资质做个类别划分。比如资质高、中、低。

2.关键行为

说完资质,我们再来看用户关键行为。还记得我在第19讲中提到过的用户旅程吗?在这里,我们列出用户沉睡的关键旅程,然后找到其中的沉睡点,分别是:注册未激活、激活未申请、申请未完成。

如果排优先级的话,应该是注册未激活<激活未申请<申请未完成。因为用户实际走过的流程越多,说明借款意愿越强,也就越容易被唤醒。

正因为这样,之前运营的同学已经对容易被唤醒的用户进行了一些工作,而注册未激活却没有人做过,因为这确实是块难啃的骨头。但是换个角度看,注册未激活的用户量是最大的,也是最有空间的,所以我们迎接挑战,把它也作为这次工作的重点。

3.最近活跃时间

接下来我们再看最近活跃时间,按照用户最后活跃时间距离当前天数,分成短、中、长三类。

用户分层

明确分类的维度、优先级,以及每个维度下的细分变量及优先级,就可以对用户进行分层了。由于这里有3个分层维度,每个分层维度下又有3个细分变量,所以可以把用户分为3×3×3=27类。

很明显这个分类太多了。还记得我以前说过的抓大放小、四两拨千斤吗?这里我们可以只抓最重要的,也就是用户资质高、最近活跃过的用户。然后在这些用户里,再分成注册未激活、激活未申请、申请未完成三类就可以了。

到这里,我们就已经找出了高潜用户,并明确了他们的分类。在下一讲,我们继续探讨如何找到正确的唤醒时间以及正确的唤醒方式。

你有没有发现,这个项目并不是一个简单的执行工作,里面需要做大量的分析。而这里面的分析其实已经不限于三级了,而是涉及到前面讲的很多一级、二级方面的东西,比如用户分类、对比,用户旅程等。

所以,一级、二级、三级并不是绝对的,而是要灵活运用。就这个项目来说,难度要比前面两讲介绍的界面优化的项目复杂很多,需要定义方向、策略的能力,所以即便这是一个三级项目,也需要用到一级、二级方面的知识点和能力。

思考题

你可以仔细总结下这个案例,看能不能用前面讲过的方法自己分析一下类似的工作?

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