- AARRR 模型
獲客、激活與之產(chǎn)生互動、留存、多次復(fù)購、傳播 - RFM模型
R：客戶最近一次交易與當(dāng)前時間的間隔
F：客戶的交易頻率
M：客戶的交易金額
根據(jù)三個指標(biāo)，把客戶分為八類，根據(jù)不同的客戶類型，采取相應(yīng)的措施 - AISAS 模型（流量獲取型的業(yè)務(wù)）
強(qiáng)調(diào)企業(yè)的投放能力和內(nèi)容產(chǎn)出能力 - AIPL模型（私域電商/會員營銷）
用戶與企業(yè)、產(chǎn)品、服務(wù)之間的持久關(guān)系
AI 技術(shù)性方法實現(xiàn)拉新
PL側(cè)重留存和運營
認(rèn)知 → 興趣 → 購買 → 忠誠
品牌人群、資產(chǎn)定量化、鏈路化運營，最大程度延長用戶生命周期，挖掘會員價值 - 帕累托分層模型
20%的用戶為企業(yè)創(chuàng)造80%的價值，運營者需要花費80%的精力服務(wù)20%的優(yōu)質(zhì)用戶 - 用戶金字塔模型（用戶運營）
用戶的管理，分解成小金字塔，確保促活和留存 - 用戶生命周期模型（用戶運營）
用戶從開始接觸私域到離開的整個過程。引入期、成長期、穩(wěn)定期、衰退期、流失期。
- 引入期：由流量成為用戶，運營的核心工作是拉新，獲客以及新用戶的活躍
- 成長期/穩(wěn)定期：在私域中活躍，持續(xù)的將用戶留在私域內(nèi)，運營的核心工作是促進(jìn)用戶活躍，轉(zhuǎn)化、付費，制造留存
- 衰退期/流失期：離開私域，停止復(fù)購，對沉沒流失用戶做好安撫
- TOFA模型
用于研究區(qū)域消費差異的概念模型。接受外部文化，是否敢于花錢是影響消費文化價值的兩個基本維度，前者導(dǎo)致區(qū)域消費，形態(tài)的變化，后者主導(dǎo)區(qū)域消費的基本風(fēng)格。通過引入時尚指數(shù)和花錢指數(shù)，將區(qū)域消費分為四種類型，幫助企業(yè)前期做私域調(diào)研時，對消費者進(jìn)行有效的區(qū)分。 - 用戶上癮模型
用戶運營/激勵玩法
目的引導(dǎo)用戶養(yǎng)成積極的行為習(xí)慣游戲，玩法或系統(tǒng)
觸發(fā)階段：
行為提醒：產(chǎn)品是否能被用戶感知并提醒下一步行動
要點：觸發(fā)方式要明顯易見，簡單直接，撩動客戶內(nèi)心并且觸發(fā)行動意愿
行動階段：要給用戶觸發(fā)動機(jī)和有效的觸發(fā)方式
籌賞階段：給予正向反饋，強(qiáng)化行為，籌賞需要多變，滿足不同人的需求，激發(fā)他們的使用欲
投入階段：用戶投入設(shè)計，
價值使用： - A/B測試
測試某因素對結(jié)果的影響，以此因素為變量，其他因素為定量，進(jìn)行測試，已找到最佳結(jié)果的變量刻度 - 數(shù)據(jù)分析六步法
- 提出問題：首先要清晰我們要解決的問題是什么
- 做出假設(shè)：在此問題的基礎(chǔ)上，我們預(yù)先的假設(shè)是什么
- 數(shù)據(jù)采集：根據(jù)這個假設(shè)，開始采集數(shù)據(jù)
- 數(shù)據(jù)處理：對收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，包括數(shù)據(jù)的清洗、分組、檢索、抽取等處理方法
- 數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)整理完之后，要對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、交叉分析
- 結(jié)果呈現(xiàn)：可視化數(shù)據(jù)，得出具體的結(jié)論性資料
- 社群裂變模型
- 原有流量池：用戶通過微信/朋友圈/公眾號/微信群參與裂變活動
- 轉(zhuǎn)發(fā)海報/圖文到朋友圈/微信群，為流量群注入流量
- 流量池新用戶導(dǎo)入個人/自由平臺/高階微信群，對新老用戶促活，通過促活篩選進(jìn)入更精準(zhǔn)流量池
- 對用戶進(jìn)行付費轉(zhuǎn)化
- 留存分析模型
用來分析用戶參與度/活躍度的分析模型，有多少初始用戶會進(jìn)行后續(xù)行為，用來衡量私域?qū)τ脩魞r值高低的重要方法。
N-day留存： 只計算第N天完成回訪行為的用戶
Unbaunded留存：留存會累計計算N天內(nèi)所有完成過回訪行為的用戶
Bracket留存：通過設(shè)計觀察期計算回訪行為的用戶 - 用戶裂變K值模型
K值 = 被邀請新增用戶數(shù)/主動邀請用戶數(shù)（每個用戶能夠帶來的新用戶人數(shù)）
K值越大，傳播越好 - 組織架構(gòu)模型
負(fù)責(zé)人1人
內(nèi)容組2人
策劃組2人
運營組2人
數(shù)據(jù)分析1人
選品組2人
