客户召回你真的可以吗？复盘5大策略教你科学回流

事实上，在我看来，用户增长就是做这两件事。一是用更少的钱达到的数量，二是用相同的钱带来更多的数量。 许多操作同事最头疼的是失去用户召回，市场合作伙伴呼吁做渠道拉新，高客户成本不容易拉用户，一旦有一点疏忽，如用户体验、收入等问题，用户将不会与平台玩。 操作需要找到这种丢失的用户，他们已经抛弃了我们，并在成本可控的情况下恢复丢失的用户。市场部就像喊叔叔在那里玩，操作这里也告诉叔叔经常玩。 大家都知道开源节流的道理，但实际操作起来并不简单。有用户要求高收入，有领导和财务大喊要降低预算。如何把钱花在刀刃上是一门科学。 事实上，在我看来，用户增长就是做这两件事。一是用更少的钱达到的数量，二是用相同的钱带来更多的数量。 今天，我们从失去用户召回策略开始。失去用户召回的名称有很多，比如 复活 本文通过回流策略和未来前景分析，分享了过去8个月运营回流用户的经验。可以说，这是我在这段时间里不断探索和总结的用户增长经验。 首先采用我个人常用的反问分析方法，通过四个环节分析策略的迭代，具体分析脑图如下， 分析概览图 1.    公司给多少预算做回流？ 2.    我们用这笔钱做了什么策略？ 3.    这些策略的效果如何 4.    后期如何改进策略？ 1.每个回流用户的预算 我们可以根据以下公式计算回流用户的预算： 1.回流成本=用户贡献成本-市场成本-运营成本 2.用户贡献成本=(投资额*周期/12)*生命周期成本率 3.生命周期成本率:1年4%，2年2.5%，3年1.15% 逻辑描述：用户贡献值和生命周期成本率决定了用户在生命周期中可能支付的总成本，减去市场首次投资成本和运营成本等于回报成本。 我们将1、2、3公式合并，生命周期成本率为2年，因此有以下公式： 回流成本上限=(投资额*周期/12)*生命周期成本率-市场成本-运营成本=150元 （PS：按2年2.5%计算生命周期成本率。 也就是说，公司可以允许在每个失去的用户身上花钱（CPA）150元，但因为我是一个吝啬的人，在我的控制下，人均CPA只有85元，也就是说以后我可以在保证回流效果的同时，不要太小家子气，可以适当放开手脚。 我们用这笔钱做了什么策略？ 活动甘特图 上甘特图列出了各种活动的投产比、利用率、上限和用户平均投资（ARPU），不断探索、尝试，最终使用C D策略，为什么选择这个策略，请看下图: 效果图 横坐标为利用率(量)，纵坐标为ARPU值(质)，圆直径代表投产比 1.策略A的生产比低，用户ARPU（平均购买价值）达到1.5万元，不难看出上限金额不能满足用户需求，但上限金额1万元也会导致许多用户只投资1万元（满红包），事实上，所以反映了A的不合理性，我们要做的是提高上限，降低成本比，增加用户ARPU值。 2.B这是目前利用率最高的策略。在A的基础上，提高上限，降低成本，增加短期产品的可用规则。随后，长期产品的比例较低，即用户回流后购买的短期产品数量增加，这是我们不想看到的，因为相关研究表明，长期用户的质量高于短期用户。 3.C在B的基础上限制短期产品，只能购买长期产品。虽然利用率不如B高，但保证了ARPU价值、核心产品比例(长期产品购买率)、降低成本比是一种相对平衡的策略。 4.D红包是为优质用户设置的，利用率最低，但用户质量很高。 5.C D这是我们目前选择的策略。考虑到低质量用户和高质量用户，金额上限、核心率和成本表现非常平衡。 以上是我们实施的战略和战略的演变历史。以上我们分析了整体活动，然后具体到用户层面，从宏观到微观，深入分析了活动策略的效果。 三、活动的效果 利用RFM分析模型和用户是否核心(回流前是否购买了12月以上的产品)。我把这个模型命名为C-RFM模型。 C-RFM模型分析法 1.    核心用户（core） 先来看看核心和非核心用户的对比: 核心用户与非核心用户对比图 (1)核心用户回流ARPU价值是非核心用户的1倍，复投金额略高于非核心用户； (2)但核心用户CPA比非核心高30%。 结论：购买前的核心是判断回流后用户质量的主要标准。 2.    流失时长分布（Recency） 流失时长分布图 (1)回流时间越短，越容易回流(取自内部回流分析)； （2）CPA在4月至11月的流失范围内会出现较高的值，1月至3月、12月及以上会出现较低的值CPA； (3)随着流失时间的增加，费比呈下降趋势； (4)资金回报率(后续投资/回报金额)在7月份以上流失后会有增长趋势。 结论：6月和12月是回报周期。用户资金流失无非是资金短缺或资金流入其他平台。当用户资金不再短缺或产品资金赎回时，他实际上正处于下一个产品购买决策期，因此6月 和12月 是回流周期，可以增加这类用户的成本或成本倾斜，防止资金再次流入其他平台；同时，这类用户回流后质量高，能给平台带来更高的效益。 3.    回流前的投资频率（Frequency） 频率分布图 (1)回流前的投资频率与回流后的质量相关性很低； (2)回流前的频率和回流时CPA成正比，回流前购买次数越多的用户回流CPA越高； 结论：作为用户回流质量的变量，流失前的投资频率非常重要，没有明显的规律性。 4.    回流前峰值（Monetary） (1)回流前的峰值和红包ARPU值正相关，用户回流投资越高； (2)在资回报率4-10万峰值区间用户较高，证明该区间用户有挖掘空间。 结论：历史峰值与用户质量密切相关，可用于判断回流后的质量 分析的真正价值是理解过去，展望未来，面对它C-RFM分析维度，通过这些维度，我们可以找到用户的规律，对用户有更深入的了解，这对后续的策略迭代具有重要意义。 四、未来如何改进 (1)短信触达文案AB test： 接触短信AB test及时调整最佳短信，通知用户，提高回报率，有时用户不想回来，但用户没有注意到或忽略红包，直到发现太晚，红包过期，错过黄金回报时间，所以如何提高短信的存在感，是我们未来的主题。 (2)改变现有红包策略: 策略一是表面增加面值，实际降低成本比。比如满2万减100的红包，满5万减200的红包，看起来200元更有吸引力。事实上，在成本比方面，后者的成本比前者低0.1%，即下图策略一中橙色虚线所示的缩小部分，以确保利用率和ARPU降低成本比(其实现在已经够小气了，出乎意料的是，我可以更吝啬，哈哈）；策略二是提高真实材料的成本比，花更多的钱，提高质量和数量，只要在预算范围内，你就可以在未来尝试。 (3)精准操作模型 C-RFM 刚才从C-RFM从模型角度分析用户肖像后，可以建立回流价值模型，准确营销不同用户。评分权重可根据实际情况进行调整。例如，变量的重要性是： 核心与否