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什么是流量明星,什么是流量明星和普通明星的区别?

编辑导语:随着时代的发展,越来越多的行业加入互联网的步伐,互联网行业开始争夺流量大战;从某种角度来说,流量决定了互联网人的走向,也意味着金钱的走向。本文作者分享如何改变流量方向。让我们看一看。

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钱总是流向不缺钱的人,爱总是流向不缺爱的人。

类似地,对于一个系统,流量总是流向那些不缺少流量的对象。

在以总消费规模为基础的规则导向体系中,规则自然会倾向于那些指标较好的热门对象。既然一个内容对象在同等曝光条件下可以带来更高的消费规模,为什么不把所有的流量都聚合到它身上呢?

于是,更高的曝光尺度和更抢眼的风格以同样的方式应用于热门对象,系统规则得到强化,看板数据也因此更加繁荣。

只是,这个选择,对吧?

作为系统的维护者,我们本质上追求的是系统的发展和生存。

总消费规模只是衡量这个体系发展的一个重要量化指标。在边界扩张的野蛮时期,这个指标占据了我们所有的注意力。当我们跨越了“高速”发展的阶段,必然会引入更多的指标来衡量系统,引导其向“有序”发展。

单一追求总消费规模的规则隐含着一个最低限度的假设,即所有消费行为都是等价的。所以,当我们深入挖掘消费者行为的等价性时,我们可以提出一系列的问题。

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第一,时机维度,用户的每一次消费行为都是等价的吗?显然不是。

产品的发展和生存是对用户留存(付费转化)等长期结果指标的追求。

对于大部分产品来说,用户留存(付费转化)是相对落后和不敏感的。但是,我们总能发现它与更高级的核心场景中的核心行为存在正相关关系,因此我们可以使用更敏感的行为指标来拟合我们的长期结果指标。

用户核心场景下的核心行为,即为Aha Moment用来刻画这个核心行为的指标,即为Magic Number

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我们的产品增长战略是围绕这些核心行为和核心指标开展工作。

比如外卖业务的一个瞬间,就是让用户在3天内完成第一单;视频业务的一大亮点就是让用户第一天看5个以上的视频。围绕新用户的激励和引导,都是为了提升核心行为的核心指标,达到门槛前的行为显然更重要。

随着用户行为跨过门槛,我们开始面临一个新的问题:个体的成长无法持续。

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通过观察成熟用户的行为指标和结果指标的相关性,可以逐渐找到一个上限。达到这个上限后(如上图,C区),行为规模的增加无法持续帮助核心指标,但边际收益会减少。

以短视频产品为例。通常单个用户单日花费10分钟、30分钟、60分钟,这是几个确定的时间节点。用户每多消费一步,其留存的增长率就会下降一步。如果用户每天消费超过60分钟,基本上更多的消费行为可能对商业曝光有正面影响,但不会影响用户留存。

从上图可以看出,单次消费行为价值方面,A区(留存)、B区(发展)、C区(成熟)。

第二,从价值的角度来看,每个消费者的行为是等价的吗?

不,很明显。

站在用户的角度:他的宝就是我的土。对于同一个用户,不同消费者的体感值是不一样的。我们试图通过描绘一个“满意”的消费行为来拟合消费行为的价值。典型的有互动行为无互动行为,一次完整播放无完整播放行为,产生互动率、播放完成率、跳出率等内容消费指标。

从平台的角度:出于品牌或者经济利益的考虑,不同的消费者可以给平台带来不同的价值。比如,对于短视频应用,会刻意放大“有用”和“知识型”内容的比重,从而提升平台的品牌形象;另一方面,对于具有广告性质的软内容,只要广告主愿意付费,那么平台就可以通过提高相应内容的播放量来增加收入。

比如关于“有用导向”的视频量,系统会优先将这些视频插入每天观看60分钟以上的用户列表,以控制播放量和留存损失,换取“有用导向”视频UV覆盖的提升。

第三,用户维度,每个用户的消费行为是否等价?显然不是。

在经典的RFM模型中,根据最后一次消费的时间、频率和金额将用户群划分为八个象限,不同象限的用户根据不同的值进行划分。在每个维度上,我们用1表示高,用0表示低,这样可以更清楚的看到我们应该关注的用户群体的特点和努力的方向。

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其中,最近一次消费时间近、消费频率高、消费金额高的用户(111)在VIP中必须是P,所以要优先获得资源的倾斜和供给,这样才能达到MagicNumber第一;而那些消费时间长、消费频率低、消费金额低的用户(000),吃起来有点没味道,扔掉又有点可惜。对于我们用户对管理和指标的追求,首先要从质量更好的用户入手,逐步探索,向下拓展。

对于集成平台来说,用户的不对等性可能并不明显;对于一些自带调性的社区来说,用户的不平等尤为突出。有这样一个比喻:

符合社区调性的用户是干细胞,能够给社区带来更多的可能性和助力;不太符合社区调性的用户是脂肪,对于社区来说没啥助力但好歹也没有太大的副作用;与社区调性冲突、或者是利用规则寻租和作弊的用户则是癌细胞,如果不及早清除,极有可能会影响整个社区的健康。

类似的细化问题还可以提出很多很多。

比如每个消费者背后的生产者都是平等的吗?每个消费者是可以无限复制的,还是有库存和服务能力上限的?每种消费行为的成本和收益是否等价?等等等等。

每一个问题的提出和回答,每一个假设的推翻和重构,都推动了我们对立体化业务的思考,让以规则为导向、以指标为导向的业务更加立体化、完善化:

“高速”的发展,是掩盖一切问题的不二法门,这是各个业务都会追求规模,将数量指标排在首位的原因。“有序”的发展,是避免问题雪崩的唯一出路,这是我们需要深挖价值,补充各种各样质量指标的初衷。

比如对于网约车业务来说,单量是量化指标,渗透率、安全性、利润率是质量指标;对于电商平台来说,GMV是量化指标,而优质卖家数量和品类销售额是质量指标;对于消费品牌,GMV是一个量化指标,而复购用户数和利润率是质量指标。

从数量指标到质量指标的再平衡,是一个业务增肥和瘦身的过程。在这个过程中,规模指标可能不会大幅增加,但用户的NPS和商业收入可以提高更多。

像流水一样,流量总是流向不缺流量的对象。

作为平台的运营者,我们终究需要改变流水的方向,让水流灌溉到更广阔的区域,激发可能的活力。

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