🪢RFM指标模型
图片来源:Jaron/Yoki绘图最近一次消费(Recency) + 用户消费频率(Frequency) + 消费金额(Monetary) = ?
亲密度
卖家和客户之间的关系如同暧昧的情侣,若即若离——该如何量化情侣,不对,如何量化卖家和用户的亲密度呢?
客户消费的过程是持续变动的:
在距上一次购买时间满1个月之后,在数据库里就成为消费为2个月的客户
反之,同一天,最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买,他就成为最近一次消费为1天前的顾客
但如果我们挽回呢?所谓用户体验(User Experience,简称为UX或UE)管理,是根据用户的身份/� �为/信用数据量化用户的状态,以此决策对用户做或是不做某些动作的动作(Action),并得到或是不得到反馈(Feedback)的过程
图片来源:数字化转型报告RFM模型,实则是通过用户的购物行为监测从而量化为用户心理的量化数据,并根据数据排序(Ranking):
图片来源:Jaron/Yoki绘图只有当我们拥有了用户的排序细分,才能针对细分用户进行精细化的动作——而不是简单粗暴的群发性营销
比如针对【重要价值客户】应该维系用户关系促使复购/交叉购持续,针对【重要保持客户】则是客户流失 挽回。
RFM的三个字母,分别代表了不同观察用户的维度:
最近一次消费 R(Recency):反映用户活跃度,用以衡量用户是否已经流失。理论上,最近一次消费时间越长,流失概率越高
消费频率 F(Frequency):反映用户忠诚程度。理论上,一定时间内购买频率越高,用户忠诚度越高
消费金额 M(Monetary):反映用户购买力——理论和实际中,购物力变现都是额度体现
关于时间,有个非常有趣的地方
我们发现目前大部分独立站的研究都不引入时间的指标
然而SUGA苏嘉的角度中,时间恰恰是最重要的指标,如果是从订阅电商的角度,甚至没有之一
图片来源:Jaron/Yoki绘图🧨留存期
一般来说,独立站由于产品不同,展开分析需要具体个案具体分析,但有些指标数据是相通的,比如用户周期:
新用户激活期——如产品/服务使用周期为周,属于高频需求类产品,理想激活时间是1~3天,周期时长为第0周
新用户留存期——留存率降幅明显(正常现象),平均留存率差值均大于2%
长期用户留存期——产品/服务留存率趋于稳定且缓慢下滑,每周约以低于1%的速度降低
流失召回期——产品的留存率有跌有涨,开始进行流失召回策略,测试出成效措施。而当留存率下降幅度突然加大,逐渐脱离趋势辅助线预测值,需要考虑到此时用户已使用产品将近留存期极限,拉回流速度已经比不过用� ��流失速度。
不同用户周期对应的用户需求是不一样,所以才需要RFM模型排序区分
而留存期需要长期时间观察,指引效果有两个:
图片来源:Jaron/Yoki绘图现金流周期——当用户处于长期用户留存期的时候,意味着用户价值变现是相对稳定的;
根据美国贝恩公司相关调查:
吸引新客户的成本是留住现有客户的 6-7 倍
把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的 3 倍
总结:5% 的客户留存率增长往往意味着公司利润 30% 的增长
而哈佛商业评论研究提出数据导向是,"用户留存率提升 5% 会刺激 收入增长 25%-95% "
产品迭代周期——当用户留存期缩短(如上图从40周开始减少),即留存期越加短暂往往意味产品需要迭代
附上客户留存数据指标
🗞客户留存指标——留存线索、流失率、留存率
📰符合产品预期的线索 (PQLs Product-qualified leads)
PQL是指带有体验过产品且感受到价值的用户的线索
——这个定义有些复杂,首先这个线索是来源于激活用户,使用产品/服务传递后的用户体验/反馈价值:
激活用户:指在产品/服务内完成关键行为,体验过Aha Moment的用户
Aha Moment:多译为"顿悟时刻",也有译为"啊哈时刻",由德国心理&现象学家卡尔.........
🪢RFM指标模型图片� �源:Jaron/Yoki绘图 最近一次消费(Recency) + 用户消费频率(Frequency) + 消费金额(Monetary) = ? 亲密度 卖家和客户之间的关系
原文转载:https://www.kjdsnews.com/a/1229009.html
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