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P2P运营手册:怎样提高投资1次用户的复投率

2017-05-17 14:14:42 分类:网贷入门 作者:
  大数据想必不用过多阐述,对于运营的各位人士来说大数据并不陌生,应用原则也不难掌握,关键在于如何诠释这些数据,这就用到了厚数据。什么是厚数据?其实就是在大数据的基础上深入数字去了解它的核心意义,再经过人的判断理解,赋予其价值和意义。
  
  比如一场足球比赛,计算机会根据历史数据对巴萨球星梅西进行评估分析,告诉我梅西此场表现低于2个偏差值,无论是跑动距离、射门次数、带球突破成功率都低于平均水平。但是计算机无法告诉我们,为什么梅西发挥状态不理想。而每场比赛都观看的我会告诉你,梅西在上周比赛大腿拉伤,本场带伤上阵,所以表现会这么差。
  
  同样地,人的经验也具备判断数据对错的能力。比如说今日我们平台成交量突破1亿,我们会非常高兴,但之后一想,今天总资产才5千万,怎么可能卖出1个亿?!回归到统计逻辑,销售额怎么可能大于资产总额呢,一定是系统又出了什么问题,咦,我为什么要说又,不好意思哈哈。
  
  以上两个例子很好的解释了如果经验和基础不足,就很容易被数据忽悠。数据本身是死的,只有人才会解读这些数据。大数据就如同摆在我们面前的原材料,而厚数据是高楼大厦,要经过我们的智慧才能使高楼大厦平地起。数据并不是越多就越好,要通过我们的经验去解读大数据,将其翻译成厚数据,最后转化为市场营销执行方案。今天我们就来介绍如何运用大数据和厚数据,并对用户复投情况进行分析和应用。
  
  运营人士要想混口饭吃,首先要完成身背的各种任务指标,也就是KPI,比如销售额,新增投资用户,用户活跃度,复投率,流失率,数据准确性等等。其中复投率就是一项非常重要的指标,如何让用户再次购买产品,通常系统会向产品到账的用户自动发放红包加息券,可是有一类用户我们需要重点照顾,这一类人群也就是在一定时间内投资1笔的用户(2017年内),如何让这类用户再次投资成为了难题。从下图不难看出1次投资到2次投资的转化率非常低,复投也是运营一大难题,花大价钱拉新来的用户如何让其再次投资,最终变为忠实用户。下面我们就来介绍如何运用大数据和厚数据去分析这一类用户,并针对这类用户的特征制定营销方案。
  
投资笔数人群占比图
  
  首先目标已经明确,针对2017年内投资笔的用户,如何促使其再次购买,可是当数据摆在我们面前的时候,我们该如何将这些用户的大数据提炼成需要的厚数据呢?我们先要弄清楚在2017年内所有投资1笔的用户画像,如下图:
  
投资1笔用户分类
  
  新用户定义为只投资过1次的用户,老用户定义为在2017年之前有过投资,但在2017年只投资过1次的用户。由上图可知,投资1次用户划分成四类,老用户在投(在投是指用户产品处在持有中的状态还未到账),老用户未投,新用户在投和新用户未投。新用户和老用户在投说明仍在持标状态,可以暂且放心这些用户,而我们重点关注的对象就是剩下的新老未投的用户,接下来我们要对新老未投用户进行老三样分析,所谓的老三样就是我之前文章多次提及的RFM模型分析,即投资时间、频率和金额分析,我们要找出究竟为什么这些用户没有投资。
  
  R(RECENY)最近一次消费:
  
1笔用户投资时间及新老用户交叉表
  
  通过大数据我们得到上面的表,可是这张表如何变为厚数据呢,如何分析这张表呢,这就需要我们的经验和基础。今年所有平台普遍在春节前后出现资产端紧缺的情况,所以除了新手标,剩下的产品出现供不应求的现象,平台没有产品卖,老用户没有产品可买,最终老用户出现未投资流失等现象。
  
  F(Frequency)消费频率:
  
2017年内1次投资用户过往投资频率
  
  上表可以看出63.8%的用户是新用户,占比量非常大,所以我们要对用户进来的渠道进行分析,不是说所有的用户都要进行营销,说白了就是去除羊毛党,把红包加息券发给那些真正需要的长久用户,而不是掳一次羊毛就走的用户。
  
  M(Monetary)消费金额:
  
消费金额与新老用户交叉图
  
  金额分布图一目了然,这个分布直接影响到了红包发放金额;新用户主要投资集中在0-2000元和5000-20000元两个档;老用户从2000-5000元,5000-10000元,10000-20000元,20000-100000元分布均匀。
  
  最后再来分析一下新老用户购买产品周期,如下图
  
  用户购买产品周期图
  
  超过98%的新用户购买30天以下产品,老用户80%购买30天以下产品,14%购买31-90天产品,所以我们将新用户和老用户分开进行营销,老用户发放1%加息券,新用户发放满2000元返100元理财红包。为什么这么发放,是因为新用户首次投资金额普遍偏低,我们要做的是将这类用户拉回来,促使其进行复投,所以选择低门槛高费比理财红包;老用户上一次投资金额相对分散,且有一定购买潜力,加息券规则只要满足产品周期大于等于30天且投资金额大于等于2000元即可使用,不仅解决了资金额分散问题,还能够在促使老用户复投的基础上提升老用户的资金贡献度,一举多得。
  
活动营销策略图
  
  最后来教一下广大的读者如何计算收益,就以上面发放的红包加息券为例子:
  
  新用户现金红包收益=(投资金额+现金红包金额) X 平台收益 X周期 / 365
  
  =(2000+100) x 7% x 30 / 365=12.08元
  
  老用户收益=投资金额 X (平台收益+加息券) X 周期 /365
  
  =2000 x (7%+1%) x 30 / 365 =13.15元
  
  总结:
  
  1.运营分析的过程就是将大数据翻译成厚数据,用人的判断和经验赋予大数据意义,使其转化为简单易懂便于营销策略的厚数据。
  
  2.不是所有的新用户都要转化,站在运营的角度上,应当尽量找出并除去羊毛党,将有限的活动经费投入到真正需要的用户身上。
  
  3.营销策略基于数据分析,对于新老用户不同人群进行精准化营销,新用户以复投为目标,老用户在复投为目标基础上追加资金贡献度。
  
  写在后面:希望这篇文章可以帮助广大的互金运营人士,也能够让广大的互金用户了解平台运营方式,同时欢迎互金同行与爱好者一起交流学习,提出您宝贵的意见。
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