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卸载了十几次吃鸡游戏后,昨天我又...

2019-03-11 08:41 · 稿源:三节课公众号

吃鸡,绝地求生,cos,美女

图片来源图虫:已授站长之家使用

本文来自于微信公众号三节课(ID:sanjieke01),作者:波波(三节课策略课程负责人),站长之家经授权转载。

各位同学,大家周末好~我是波波,三节课策略课程负责人。

最近因为我刚来三节课,觉得应该要用一段时间来适应,结果来了之后发现,基本是无缝接入,工作氛围很好,老板们都很和善,周围的小伙伴也都非常有趣儿,不过就是每个人都有点...怎么说呢,像是“入魔”的状态。

简单来说,就是大家好像无论碰见啥事都会下意识的往自己的工作上带一带,比如说前几天特别火的“从淘宝连衣裙价格看人群阶层”这个事,产品相关课程的负责人们就开始研究这个策略是怎么做的,原型怎么画;运营和营销相关课程的负责人们则会研究这个事如果要追热点怎么追,文案怎么写...也会考虑是不是要把一些最近发生的热点事件或者产品设计成作业,添加到课程中。

在这个环境下,很自然的也让我开始重新审视策略的力量。🌚

于是,本周有这么三件事让我觉得很有趣,想要分享给大家——

1.中午休息时和小伙伴一起放松,看大家玩了几局之后,我又双叒叕把卸载了好多次的吃鸡,重新下载了。

2.有同学把在票圈看到的图甩在群里,引发大家对App消息推送的吐槽。

3.群里的同学分享他在每日优鲜成功使用优惠券后的“高效用券心得”。

那么,这三件事和策略有什么关系呢?撇开人本身的因素,让我们我们来探究下:

  • 游戏如何让你上瘾?

  • 社交如何让你沉浸?

  • 电商如何让你增加消费?

首先,无论是哪个平台,首先要做的就是触达(get到用户的需求),这背后的其实是有一套相似的消息推送机制(注:push、短信、EDM甚至微信都可以看做消息推送渠道)。

比如吃鸡,其实我对打游戏并没有太大兴趣,但腾讯依托强大流量生生把吃鸡变成了社交属性,重新下载吃鸡,并没有收到push和短信,但是微信里总会有组队和赠送金币的消息,更何况有的朋友还附加了一句“有空一起玩啊”“偶尔打个游戏也没事”诸如此类···

而收到探探消息的那位同学是不是有“附近的人”的需求虽然我并不了解,但探探的push做得很到位,不同的人群收到的推送是不一样的内容(不过都很诱人),比如针对我就只能在短信上发送一些不怎么靠谱的消息,这里有兴趣的同学也可以对比下soul和脉脉的push。

而电商要刺激消费,除了上周我在从“连衣裙事件”看淘宝的个性化推荐策略中提到的个性化推荐,消息推送更是锦上添花的策略,我们这位热心群友其实没有必要的需求买东西,但因推送的优惠券不仅下单还凑单(可怕,作为资深老用户我竟然没有)。

接下来,就让我们以每日优鲜平台为例,站在平台方的位置上,剖析下电商背后的消息推送策略。注意,接下来会有一些模拟的数据,仅供参考~

首先,我们明确电商平台消息推送的最终目的是:触达——认知——转化。所以,我们可以按照策略通用方法论来定义“理想态”:

  • 理想态:通过消息触达用户,实现相应转化。

  • 核心指标:消息点击率/优惠券使用率。

这里要注意的是:这个案例中覆盖的消息仅指活动类消息,不包括各类业务消息(比如订单发货、退款、订阅更新等业务环节的提醒)。

v1. 0 版本:人工推送

1.形式:我们常见的推送经常是运营同学编辑好(被pass七八次后)文案,通过消息推送工具发送给全部用户,广而告之。

2.效果:点击率只有0.5%。

看到这个效果,问题来了,根据前面我们已经定义理想态并以数字指标衡量,需要对未达理想态进行分类分析,但99.5%的未达理想态如何分析?

对此,可以尝试反向思考,对比点击的人和未点击的人有什么差异,调取点击的人的基本数据。最终,我们经过分析发现,两类人群在基础数据上有一些差异,具体如下图所示。

进一步分析后,我们发现:

a)这次推送对活跃用户的效果更好,点击率大概7.4%,非活跃用户只有0.1%。虽然预期会有差异,但是差距太大,需要试着优化针对不活跃用户的推送内容。

b)活跃用户中,android点击率23%、iphone⽤用户点击率3.5%。差异非常大,不符合认知,猜测可能大量iphone关掉了app推送。

接下来,分析出原因后我们可以继续更新推送版本。

v2. 0 版本:增加用户分群推送

1.形式:基于用户基本信息和历史行为挖掘用户标签,包括活跃程度、手机类型等,运营根据标签配置不同的不同的内容和发送渠道。

2.规则:iPhone增加短信推送,Android仅App推送。

部分举例:

v2. 0 版本效果回归:

总点击率提升至1.5%——

a)活跃用户点击率提升至11%,其他用户点击率0.5%,都提升明显。

b)iphone点击率0.7%,android用户点击率2.4%,iphone转化率依然不高。

发现短信通道的效果不好,需要分析问题:

a)app中没有埋点,所以点击短信短链接后无法调起app。

b)而且短信中的短链接没有加统计标识,打开的移动端网页不知道这是短信带来的流量 ——需要修复这里的问题。

然后,再对未达理想态(未点击用户)进行抽样分析后,我们发现,没有点的用户都是曾经很少或没有买过肉蛋奶类商品的用户,在活跃用户中表现尤其显著。同时补充抽样了点击用户,发现86%的用户都有大于 2 个包含该品类的订单,因此,我们可以考虑更细化的推送内容。

v3. 0 版本推送:个性化内容推送

形式:收集更多用户历史行为(订单、收藏、搜索、浏览)等,建立更加细化的用户标签,用于 内容推荐 收集所有平台商品上架和价格等信息的变化和常规活动信息,作为待推送内容集合 。根据用户标签和候选内容,生成根据基于每个用户兴趣的内容设置推送频率限制,在允许频率内,当某个用户存在可推送内容时,自动进行推送。

如下图所示,此时运营同学只需要配置各类用户兴趣维度模板,系统会自动进行发送。

v3. 0 版本效果回归

点击率提升至2.5%——

a)iphone点击率2.1%,android⽤用户点击率2.6%,两者非常接近了,符合预期。

b)优化内容后,各类用户的点击率均有可以明显提示,比较符合预期,可以进一步分析其他待优化点。

继续对未达理想态进行抽样分析:

a)各推荐维度在不同品类上有不同表现 肉类在「历史店铺上新」维度的转化很高,奶类转化很差。

b)不同用户对同一种推荐维度的点击率也差异较大。

c)同一用户在不同时间段的点击率有比较明显的差异 。当店家一早上新,系统就开始推送,点击率很低,当店家晚上上线, 系统推送时点击率就很高。

v4. 0 版本推送:基于反馈的推荐系统

形式:

a)将推送时间纳入推送控制

b)继续丰富推荐使用的标签数据

c)将每个人的点击行行作为推荐优化的重要依据,不停迭代

到这里就不多展开叙述了,能迭代到v4. 0 已经是很厉害的平台。

总结一下,消息推送的本质效率是:给合适的用户在合适的时间点发送合适的消息。「合适」最初由pm定义,最终根据数据反馈确定。

在这个完整的案例中,产品一步步进化,从功能到策略、从简单策略到复杂策略,我们依次优化了了消息推送的四个要素,达到了相对理想的状态。

当然,在这个过程中,我们仅以问题驱动,并未加入优先级判断的分析,而在实际项目中,限于成本收益和平台数据的积累程度,很多消息推送策略停留在1. 0 或2. 0 版本即中止进化了。

所以,再回归到本周的三个事件:

吃鸡在开始运营时,就已经打通push,微信等渠道,而据观测,push在不同时间段会尝试不同的活动内容(领金币、服装、时长奖励),最绝的是依托微信平台自动促活(社交属性)。

而探探据观测,部分人群收到的push和短信不尽相同,已证实最少有 10 个版本,所以可能不是文章开头图中的那位同学有需求,而是平台的消息推送策略做得很好,但可能还处在v3. 0 时代。很好奇女性收到的推送都是什么样的。

至于每日优鲜的消息推送,相信很多人都已经感受到策略的力量了,当热心群友优惠券失效时,再换一张优惠券试试,优惠力度从69- 20 到59-20,终于唤醒购买的欲望,但是规则是满 49 包邮,所以再凑 10 元是不是很酸爽?!

所以,消息推送做到100%打开率显然是不正确的,要让不同用户在不同场景打开不同的消息才是最合适的。

最后,本文中运用到大量策略工作中的方法论,感兴趣可以回顾《从连衣裙事件看淘宝“个性化推荐”》

最最后,推荐给大家由尼尔·埃亚尔所著的《上瘾:让用户养成使用习惯的四大产品逻辑》,上述几个事件也极度符合“上瘾模型”——触发-行动-多变的酬赏-投入。

最最最后,感谢大家在周末阅读这篇文章,欢迎大家在留言区跟我聊聊,你的吃鸡游戏卸载了几次?

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