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作者:巨人電商

社群運營模式搭建技巧!

POST TIME:2021-08-20

在寫這篇之前,我搜尋了一些社群文章,比較多集中在各種具體的群內(nèi)玩法和方案分享上。

而這些玩法和方案對社群指標(biāo)的影響值有多大?是否適用于我的項目?如何判斷如何挑選呢?

本文不談方案,回歸運營本質(zhì)。以數(shù)據(jù)導(dǎo)向,回顧在具體項目中,社群運營模式搭建背后的思路。

下文出現(xiàn)的數(shù)據(jù)皆為模擬數(shù)據(jù)。

一、項目背景

某平臺除了傳統(tǒng)的輕型知識付費SKU外,希望拓展領(lǐng)域做教育課程。

拿下國外知名IP版權(quán)后,即啟動這個全新的教育課程項目,由內(nèi)部團(tuán)隊研發(fā)了面向K12用戶的在線英語課程。課程依托于微信小程序,動畫形式呈現(xiàn),有游戲互動聽讀等功能。

產(chǎn)品上線做完內(nèi)測后,開始投入運營和商業(yè)化,我在這個時期進(jìn)入。搭建并跑通社群轉(zhuǎn)化模式,半年時間依靠社群模式成長為單月千萬級營收項目。

二、執(zhí)行回顧

MVP測試,初步搭建業(yè)務(wù)路徑和運營轉(zhuǎn)化方案(通過社群轉(zhuǎn)化使轉(zhuǎn)化率提升4倍,轉(zhuǎn)化周期縮短1倍)。

數(shù)據(jù)分析,驅(qū)動運營增長。

  • 找出關(guān)鍵行為、典型用戶路徑、可增長點。
  • 通過用戶生命周期模型,建立數(shù)據(jù)化、可監(jiān)測的社群運營模型。用戶量擴大10倍,通過生命周期模型和用戶行為數(shù)據(jù)分析,將轉(zhuǎn)化率指標(biāo)拆解為5個細(xì)分指標(biāo),明確細(xì)分指標(biāo)數(shù)據(jù)和對應(yīng)策略,使得指標(biāo)可控可監(jiān)測,可規(guī)?;?。
  • 用戶體量繼續(xù)增加,做用戶細(xì)分,匹配對應(yīng)的運營機制(用戶量指數(shù)級增長情況下,找到細(xì)分方法,劃分不同的社群運營策略)。
  • 未能完成部分:在用戶體量規(guī)模化后,根據(jù)用戶細(xì)分標(biāo)簽或行為標(biāo)簽,自動匹配相應(yīng)運營策略,使運營產(chǎn)品化機制化(能夠做但尚未實現(xiàn)的方向)。

優(yōu)化運營增長模型(全量數(shù)據(jù)提升邏輯,協(xié)同產(chǎn)品、教研等團(tuán)隊,提升總體北極星指標(biāo))。

  • 全鏈路拆解,梳理每一個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié),提升優(yōu)化細(xì)分環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)。
  • 通過因子分解形式,拆解指標(biāo)到足夠細(xì)后,提升各細(xì)分指標(biāo)。
階段一:小規(guī)模MVP測試,確定業(yè)務(wù)模式

業(yè)務(wù)模式探索:

考慮到對于偏重型的教育課程營銷,即低頻次、高客價產(chǎn)品的轉(zhuǎn)付費,一般營銷的方式為多次體驗后購買,即用戶在首次購買前更需要體驗且看重體驗感受,所以增加社群作為體驗環(huán)節(jié)促進(jìn)轉(zhuǎn)化。

業(yè)務(wù)路徑:體驗課曝光——報名體驗課——加入社群——體驗課程——首次付費——學(xué)習(xí)課程——再次付費。

初步群內(nèi)運營方案,群內(nèi)用戶路徑:加入社群——咨詢答疑——體驗學(xué)習(xí)——講座學(xué)習(xí)——付費購買。

根據(jù)數(shù)據(jù)反饋,判斷可行性:

判斷MVP是否可行,兩個數(shù)據(jù)對比維度:

橫向比:行業(yè)內(nèi)同類型產(chǎn)品的平均數(shù)據(jù)對比。

縱向比:本產(chǎn)品歷史的社群數(shù)據(jù)對比,本產(chǎn)品的其他業(yè)務(wù)模式數(shù)據(jù)對比。

因為是首次使用社群運營方式,內(nèi)部沒有過往數(shù)據(jù),我們選擇該產(chǎn)品現(xiàn)有的業(yè)務(wù)模式數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,在同樣的流量曝光情況下,比較最終訂單量。

1)原有業(yè)務(wù)模式:流量運營

和站內(nèi)其他SKU一樣,通過在APP內(nèi)進(jìn)行流量運營轉(zhuǎn)化。

更細(xì)節(jié)的用戶數(shù)據(jù),比如跳出率、停留時長、試聽情況等參考數(shù)據(jù),用來調(diào)整優(yōu)化方向,比如調(diào)整課程標(biāo)題、詳情頁、用戶評價等。

2)測試業(yè)務(wù)模式:社群訓(xùn)練營模式

在自有平臺內(nèi),將用戶引流到微信社群,進(jìn)行體驗轉(zhuǎn)化。

這里面也有更細(xì)節(jié)的用戶路徑數(shù)據(jù)和用戶行為參考數(shù)據(jù),可作為優(yōu)化方向參考,比如成功領(lǐng)券到報名的用戶比率,成功喚起跳轉(zhuǎn)APP的用戶比率,在微信端成功調(diào)用添加微信號的比率,進(jìn)群后發(fā)言活躍的用戶等等。

3)兩種業(yè)務(wù)方案都各有利弊和相應(yīng)的優(yōu)化空間

第一種模式擁有更為順暢的轉(zhuǎn)化路徑,但對課程頁的直接付費轉(zhuǎn)化能力要求較高;第二種模式降低了用戶的決策門檻,但流量損耗更多,需要的運營人力成本更多。

我們實測后核算這兩種模式在同樣的資源曝光量情況下,最終成交的首購訂單量,對比分析新方案的可行性。

下面是兩個業(yè)務(wù)方案的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(本文數(shù)據(jù)皆為假設(shè)):

方案二:

得到數(shù)據(jù)后有三個方向進(jìn)行考量和預(yù)測:

  • 數(shù)據(jù)浮動空間:在收集關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的同時,也需關(guān)注運營相關(guān)的過程數(shù)據(jù)。這是運營在測試周期內(nèi)可做的優(yōu)化動作,可定性預(yù)估數(shù)據(jù)提升空間。方案一的CTR/轉(zhuǎn)化率關(guān)鍵數(shù)據(jù)還可參考公司內(nèi)其他項目的平均值或最優(yōu)值,方案二需考慮用戶在各個環(huán)節(jié)跳轉(zhuǎn)的流量損失上限,社群轉(zhuǎn)化率可能會出現(xiàn)的下降幅度。
  • MVP數(shù)據(jù)結(jié)果對比:最終我們得到兩個方案在一個周期內(nèi)的數(shù)據(jù)結(jié)果,方案2的首購訂單量是1的兩倍,加上浮動空間,2呈現(xiàn)優(yōu)勢,我們初步判斷2可行。
  • 預(yù)測推演:如果有同行經(jīng)驗或做競品調(diào)研,還可多做一步推演。

以單月營收來核算,假設(shè)每日新增給社群的流量為100人。

首購GMV=新增社群流量100人*30天*首購轉(zhuǎn)化率0.2*首購客單價100元=6W

復(fù)購GMV=首購用戶600*復(fù)購轉(zhuǎn)化率0.2*復(fù)購金額2000元=24W

成本=人員成本+流量成本

每月每人能運營用戶2000人,假設(shè)2人工資成本2W元。

ROI=GMV/成本=(首購GMV6W+復(fù)購GMV24W)/(人員成本2W+流量成本3000人*單個社群流量成本x)

結(jié)論:單社群新增流量成本 x93元,ROI即可1。93元的獲客成本對未來站內(nèi)和站外用戶獲取都是可以實現(xiàn)的。

在MVP測試的一個月內(nèi),最終確立了社群運營轉(zhuǎn)化形式,實際最終使得轉(zhuǎn)化率提高了4倍,轉(zhuǎn)化周期縮短了2倍,為這個項目的規(guī)?;鲩L帶來了契機。

階段二:初步增長階段-以數(shù)據(jù)驅(qū)動,搭建用戶運營模型

這個階段開始正式投入運營,同時收集和分析大量數(shù)據(jù),尋找可增長點。并圍繞用戶生命周期模型,建立可衡量的細(xì)分指標(biāo)。

1)數(shù)據(jù)收集和分析

主要收集3類數(shù)據(jù)(分析目的):

  • 用戶行為數(shù)據(jù)——找出用戶關(guān)鍵行為(影響關(guān)鍵指標(biāo)的關(guān)鍵行為)。
  • 用戶路徑數(shù)據(jù)——用戶在產(chǎn)品各環(huán)節(jié)的使用數(shù)據(jù)(歸納用戶典型路徑,找出用戶價值提升過程中的一般規(guī)律)。
  • 用戶基礎(chǔ)信息——潛在用戶畫像(①針對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)判斷;②一定程度上的用戶細(xì)分;③區(qū)分渠道或判斷渠道質(zhì)量)、付費用戶畫像(如有共性,可為精準(zhǔn)用戶的獲取和運營提供方向)。

2)找到影響關(guān)鍵指標(biāo)的關(guān)鍵行為因素

用戶進(jìn)入社群后,影響轉(zhuǎn)化率的用戶行為可能有:發(fā)言提問、打開學(xué)習(xí)課程、學(xué)完課程、參與群活動、領(lǐng)取優(yōu)惠券等。

那么結(jié)合時間點,用戶的每日課程打開率、學(xué)完率、每日發(fā)言頻次、講座參與率、領(lǐng)券率都是需要密切關(guān)注的數(shù)據(jù)。

考慮到數(shù)據(jù)樣本量和統(tǒng)計難度,先對小程序課程的打開率、學(xué)習(xí)率、領(lǐng)券率等進(jìn)行埋點做定量分析,用戶在社群內(nèi)的發(fā)言頻次、講座參與情況等行為做用戶標(biāo)簽,做定性判斷。

以學(xué)習(xí)情況為例,學(xué)習(xí)率對免費得到課程,且僅僅只有3-5天學(xué)習(xí)時間的用戶來說,是否能影響購買決策?影響值有多大,是否足夠成為關(guān)鍵因素?

后臺能拉取到2020年02月02日開班的這批課程里,有200個班級學(xué)員,這些學(xué)員的課程學(xué)習(xí)情況數(shù)據(jù)如下:

表里有用戶基本信息,最后打開時間和課程學(xué)習(xí)情況。每節(jié)課里有4個環(huán)節(jié),這里面1、2、3、4是指這個學(xué)員學(xué)到了這個課程里的第幾個環(huán)節(jié),0就代表一個環(huán)節(jié)未學(xué)。

這個后臺數(shù)據(jù)是按照課程的學(xué)習(xí)情況來統(tǒng)計的,沒有時間維度。就需要在定義的社群運營時間內(nèi),拉出這些學(xué)員的學(xué)習(xí)情況,以及付費情況。做交叉對比。

要了解學(xué)習(xí)率與付費率的關(guān)系,用戶的基礎(chǔ)信息先不看。

數(shù)據(jù)處理:定義在時間段內(nèi),學(xué)習(xí)過一個課程環(huán)節(jié)即視為學(xué)習(xí)過課程,對原數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,0為一次未學(xué)習(xí),1為學(xué)習(xí)過至少1個環(huán)節(jié)。得到一個班級的學(xué)習(xí)率情況。

放大顆粒度,查看多個班級的學(xué)習(xí)率和付費率,以班級為單位比對學(xué)習(xí)率和轉(zhuǎn)化率,有正向關(guān)系,但關(guān)系度有多大并不能明確。

回到表一,我們拉取過去1個月1萬個體驗課用戶的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行取值。

可以和BI同學(xué)協(xié)作把數(shù)據(jù)放入相應(yīng)模型尋找規(guī)律,找到聚合的分類方式。

3節(jié)體驗課一共12個學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),20%的用戶完成了1-3個環(huán)節(jié)學(xué)習(xí),付費率為55%,其次是12%的用戶完成4-8個環(huán)節(jié)學(xué)習(xí),付費率為75%;更少的8%的用戶學(xué)習(xí)9個環(huán)節(jié)以上,他們的付費率為80%。如果用戶一節(jié)課都未學(xué),付費率為6%。

40%學(xué)習(xí)用戶貢獻(xiàn)了94%的付費,可以明確用戶學(xué)習(xí)與付費的相關(guān)性質(zhì)。學(xué)習(xí)4個環(huán)節(jié)以上的用戶,付費率比3個環(huán)節(jié)內(nèi)的高,但因為4-8的用戶占總數(shù)比更小,所以當(dāng)下運營策略的重點將放在引導(dǎo)用戶產(chǎn)生至少一次課程學(xué)習(xí)。

其次,我們看到比較特殊的數(shù)據(jù)是,用戶學(xué)習(xí)情況并沒有按課程節(jié)數(shù),而是1-3、4-8這樣區(qū)分。結(jié)合實際業(yè)務(wù)情況,課程第4個環(huán)節(jié)是學(xué)生跟讀輸出環(huán)節(jié),大量學(xué)習(xí)用戶在跟讀環(huán)節(jié)流失。

根據(jù)運營反饋,流失的原因可能有:

  • 課程試聽者是家長,到第四個環(huán)節(jié)需要跟讀就跳出了。
  • 跟讀句子有一定難度,部分學(xué)生難以有耐心和能力完成。

這里產(chǎn)生的幾個疑問可做進(jìn)一步調(diào)研,這些原因,也將放在下一步優(yōu)化范圍內(nèi)。

現(xiàn)在已經(jīng)知道了學(xué)習(xí)率的重要性,接下來希望能進(jìn)一步分析出哪些因素影響學(xué)習(xí)率。

同樣的方法:

  • 從用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上看,是否有某類年齡段、地區(qū)、消費習(xí)慣的用戶更愿意打開學(xué)習(xí);
  • 從用戶行為數(shù)據(jù)上看,是否有規(guī)律性的用戶平均學(xué)習(xí)時長、用戶學(xué)習(xí)時間分布、用戶學(xué)習(xí)頻次等;
  • 從用戶路徑數(shù)據(jù)上看,用戶更愿意在加入社群的第一天打開學(xué)習(xí),還是在發(fā)放優(yōu)惠券的當(dāng)天,或者是最后一天?這些不同節(jié)點的用戶占比是否有明顯不同比例,他們的付費率是否有明顯區(qū)別等等。

如果無法立馬取值,定量分析,那運營怎么辦呢?

運營也可以采用定性方法來做初步驗證和判斷。

我們想知道自己這些用戶在哪一天更愿意打開課程,那就增加讓用戶主動分享學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)成果的分享環(huán)節(jié)。

通過打卡激勵、作業(yè)評分等方法來獲得反饋。這時候就能發(fā)現(xiàn),用戶在加入社群的第一天學(xué)習(xí)打卡的人數(shù)最多,第二學(xué)習(xí)人數(shù)最少,最后一天又會增加。相應(yīng)的提高學(xué)習(xí)率的策略就可以是第一天做新手引導(dǎo),第二天做留存活動,最后一天給予學(xué)習(xí)獎勵等。

以上僅以學(xué)習(xí)率舉例,其他影響因素也可以同類方式分析,最終找出關(guān)鍵行為。

三、搭建用戶生命周期管理模型

社群用戶有明顯的從加入社群,參與學(xué)習(xí)到離開社群的隨時間推進(jìn)的過程,故以用戶生命周期模型來搭建社群用戶運營體系。

在社群MVP時,我們已經(jīng)能總結(jié)出一些可能影響社群轉(zhuǎn)付費的行為有咨詢提問、學(xué)習(xí)課程、參與講座、領(lǐng)券行為等。

如同上一節(jié)分析用戶的學(xué)習(xí)行為與付費的相關(guān)度一樣,在運營過程中可以通過更具體的用戶數(shù)據(jù)收集和分析來逐漸明確用戶定義。

1. 通過用戶行為數(shù)據(jù)的分析,明確用戶定義

在上一階段已經(jīng)發(fā)現(xiàn),用戶只要完成一節(jié)課的1個環(huán)節(jié),就有較高的付費率,且伴隨咨詢行為。而完整學(xué)完1節(jié)課程即4個環(huán)節(jié)以上,更集中發(fā)生在第二天即最后一天,所以定義打開過課程即為激活,完整學(xué)習(xí)完一節(jié)課程的用戶即為留存用戶,而不要求是2節(jié)或3節(jié)課程。

休眠用戶同樣,我們通過短信pushAPP推送、微信推送多個渠道喚醒用戶,發(fā)現(xiàn)在微信渠道用戶的喚醒率是最高的。在微信渠道積累了大量用戶后測試發(fā)現(xiàn),一個月內(nèi)比3個月用戶喚醒率更高,同時付費意向度也極高,僅次于在7天周期用戶付費率。

2. 制定運營策略

有了明確的用戶定義后,即可制定相應(yīng)策略。

3. 執(zhí)行運營方案

運營策略是一套機制和規(guī)則,每個策略下針對實際情況又會有更具體的運營方案。

比如,同樣的新用戶引導(dǎo)策略,什么樣的標(biāo)題、什么底色的圖片,在什么時間點跳出,跳出幾次,能更多的促使用戶點擊。

舉例:在社群運營中留存會比較困難,常見的情況是用戶在剛加入社群后非常活躍,但很快隨著時間推移打開群的用戶越來越少,首購社群也有同樣的問題。因為體驗轉(zhuǎn)化類社群,我們給出兩個策略:

  1. 給予連續(xù)學(xué)習(xí)獎勵;
  2. 預(yù)告次日講座,給到用戶價值和福利。

以講座為例,具體的運營方案是:

用戶留存策略:社群活動-講座運營方案:

  • 講座形式:文字講座。
  • 講座頻次:第三天。
  • 講座對象:有過活躍行為用戶(填寫表單)、潛水用戶。
  • 講座主題:用戶痛點角度主題、課程亮點角度主題,用戶互動咨詢類等等。
  • 講座規(guī)則:在第二天提前發(fā)放問卷,收集用戶問題,如果用戶問題收集不到%,則在第三天開始前1小時再次私聊觸達(dá);講座問題提前儲備好往期比較有爭議性的話題,如互動量小于%,則拋出此類問題進(jìn)行引導(dǎo)。
  • 講座目標(biāo):**%用戶參與互動。

如果有心,運營者可以設(shè)計幾套針對不同對象的、不同主題、不同目的的社群講座方案。

諸如此類,在什么渠道以什么樣的展現(xiàn)形式、頻次,吸引什么樣的用戶參與,達(dá)到一個具體目的被稱為運營方案策劃。

通過多次嘗試和優(yōu)化,發(fā)現(xiàn)對用戶留存效果最好的講座是答疑形式,同時總結(jié)了能引發(fā)用戶討論的10個話題,最終這個講座方案模板化固定下來,并保證每次8%的用戶互動度(側(cè)面統(tǒng)計留存)。

四、社群用戶運營模型的數(shù)據(jù)化

上述生命周期模型的搭建,是自上而下的用戶運營的底層邏輯梳理:

明確了用戶定義(有哪些行為數(shù)據(jù)的用戶被判定為處于生命周期哪個階段),可以采用哪些運營策略和對應(yīng)方案(采取的策略對相應(yīng)用戶數(shù)據(jù)產(chǎn)生多少程度的影響,優(yōu)化的運營方案是否提高了數(shù)據(jù)指標(biāo))。

通過多次迭代,最終有了一套在當(dāng)下最優(yōu)的運營方案和對應(yīng)細(xì)分指標(biāo)。

假設(shè)在這個團(tuán)隊里,首購社群的轉(zhuǎn)化率為一級關(guān)鍵指標(biāo);二級指標(biāo)即為影響一級指標(biāo)的核心因素,把用戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀簽閱挝坏臄?shù)據(jù)指標(biāo)。

為達(dá)到二級指標(biāo),運營人員可以探討更合適的策略和方案。對管理者來說,監(jiān)測二級細(xì)分指標(biāo)的完成情況即可預(yù)測和把控最終轉(zhuǎn)化率。

階段三:指數(shù)級增長階段-做用戶細(xì)分策略

基于前面優(yōu)秀的ROI表現(xiàn),產(chǎn)品在主站內(nèi)擁有了更高更長期的資源曝光,同時也有了更多的市場預(yù)算做外部投放。項目進(jìn)入了新階段,流量和社群新增用戶量呈現(xiàn)指數(shù)級增長,但這個時候,連續(xù)幾周轉(zhuǎn)化率直線下降,原有的運營機制似乎出現(xiàn)了問題。

面對突然的明顯數(shù)據(jù)下滑,提出幾個假設(shè):

  • 因為投放渠道、曝光的急速增長,獲取到的用戶精準(zhǔn)度下降;
  • 因為用戶量急速增加,運營人員人效超負(fù)荷,新員工培養(yǎng)時間太短,運營工作沒有做到位。

站外的渠道無法做對比評估,先拉取從站內(nèi)獲取的用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),和之前用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)做對比,包括用戶年齡段、地域消費情況、活躍情況等,數(shù)據(jù)結(jié)果區(qū)別不大。

運營人員的工作效率問題,也做了更多的指。,但老員工同樣也未能達(dá)標(biāo),連續(xù)兩周的數(shù)據(jù)都在下降。

幾個假設(shè)都不成立,或者無明顯相關(guān)關(guān)系,最終回到初創(chuàng)項目時使用的方法:用戶訪談和用戶調(diào)研。

一方面在運營過程中,找比較活躍的用戶咨詢了解不愿意付費的原因,另一方面在群內(nèi)根據(jù)用戶主動咨詢的問題找方向,做大量的調(diào)研測試。

最終發(fā)現(xiàn),是新用戶的認(rèn)知度下降。

隨著曝光增加,更多用戶是被更廣泛的“啟蒙”、“英語”吸引而來,而對課程IP的了解程度、對公司品牌的了解度極低,而我們的運營策略依舊以默認(rèn)用戶有認(rèn)知基礎(chǔ)方案轉(zhuǎn)化。

這個階段后,社群運營周期做了新一步策略上的調(diào)整,運營周期從3天增加到5天,前兩天進(jìn)行增加認(rèn)知環(huán)節(jié)宣傳,強調(diào)品牌和教學(xué)理念,后3天再開始涉及轉(zhuǎn)化。

這個方法最后多次在站外渠道獲取的用戶中使用,在每次新渠道拉取的用戶建立對應(yīng)社群,并在運營周期中間,和運營結(jié)束設(shè)立調(diào)研問卷。

一般從幾個方向做細(xì)分:該渠道用戶的年齡、該渠道用戶消費能力、該渠道用戶對我們課程的認(rèn)知度、對體驗流程的感觀。

年齡段偏高的用戶群,增加高級別課程購買入口;認(rèn)知度較高的用戶群增加團(tuán)購、人拉人等促銷玩法等。

作者:陳二狗

來源:陳二狗

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