私域用户运营必备的13个理论模型

题记:想要做好私域用户运营,需要学习的知识很多,下面的这些理论模型可以让您少走一些弯路,帮你快速掌握私域运营的理论知识。当然,不是说知道这些模型就可以胜任用户运营工作,但起码可以在面试的时候获得加分,并提高我们在当前不太好的就业形势下的生存概率。

01
AARRR模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户增长/社群运营;

AARRR模型是私域流量运营中最为常见的模型之一。从获客、激活、留存、变现、传播5个流程出发建立自己的“私域流量池”。

02
RFM模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户分层/衡量用户价值;

RFM是衡量用户价值常用的工具,R(Recency)表示客户最近一次交易与当前时间的间隔,F(Frequency)表示客户的交易频率,M (Monetary)表示客户的交易金额。

03
AIPL模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:私域电商/会员营销

AIPL模型是公认的私域流量优质模型。这个模型从认知→兴趣→购买→忠诚的过程,实现品牌人群资产定量化、链路化运营,最大程度延长用户生命周期,挖掘会员价值。

04
帕累托分层模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户分层;

帕累托分层模型又叫28定律模型。即20%的用户为企业创造80%的价值运营者需要花费80%的精力去服务20%的优质用户。

05
用户金字塔模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户运营;

用户的金字塔模型更多的是用于用户的管理,确保促活和留存。

06
用户生命周期模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户运营;

用户的生命周期,简单来说就是:用户从开始接触私域到离开离开的整个过程。可以分为:引入期、成长期、稳定期、衰退期、流失期。

07
用户上瘾模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户运营/激励玩法;

用户上瘾模型设计的目的引导用户养成积极的行为习惯游戏玩法或系统

08
福格行为模型

私域用户运营必备的13个理论模型

用公式表达为 B=MAP,其中B(Behavior)是行为,M(Motivation)是动机,A(Ability)是能力,P(Prompt)是提示线索。

我们可以用一个坐标来可视化这个模型。横轴表示能力,从左向右难度逐渐降低;纵轴表示动机,从下向上动机逐渐增加。在这个坐标系的右上部分,动机高,需要的能力低,落在这块区域的行为,一旦有提示线索,行为就会发生。

09
社群裂变模型

私域用户运营必备的13个理论模型适用场景:社群运营/裂变活动;

通常有4个步骤:

1、原有流量池用户通过微信(朋友圈/公众号/微信群)参与裂变活动;

2、转发海报/图文到朋友圈或者微信群,为流量池注入流量;

3、流量池新用户导入个人号/自有平台或者高阶微信群,对新老用户促活,通过促活筛选进入更精准流量池;

4、对筛选后的用户进行付费转化。

010
用户留存模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户运营/社群运营;

留存分析模型是一种用来分析用户参与情况/活跃度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为,这是用来衡量私域对用户价值高低的重要方法。

N-day留存:即第几日留存,只计算第N天完成回访行为的用户

Unbounded留存(N天内留存):留存会累计计算N天内所有完成过回访行为的用户。

Bracket留存(自定义观察期留存):例如第一个观察期:次日;第二个观察期:第3日-第7日;第三个观察期:第8日-第14日;第四个观察期:第15日到第30日。

011
用户裂变病毒系数K值模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:用户裂变;

K值=被邀请新增用户数/主动邀请的用户数

简单理解K值就是每个用户能够带来的新用户人数。K值越大,传播效果越好。

012
PDCA复盘模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:项目复盘/活动复盘;

PDCA模型又称为“戴明环”,为戴明竭尽心力推广的全面质量管理的思想基础和方法依据。PDCA模型不只能应用在质量管理,在个人层面的复盘也很高效。

PDCA模型分为4个阶段:

Plan(计划):制定目标和计划

Do(执行):展开任务、组织实施

Check(检查):检查过程中的关键节点和最终结果。

Act(处理):处理检查结果,肯定成功的经验,纳入标准流程;总结失败的教训,引起重视;对于没有解决的问题,提交到下一次PDCA循环中去解决。

013
FAST模型

私域用户运营必备的13个理论模型

适用场景:会员权益/超级用户;

FAST模型在AIPL模型的基础上,从数量和质量两个维度,帮助品牌衡量自己所拥有的消费者健康资产。

Fertility:消费者资产中的人群总量,也就是AIPL的总量。

Advancing:消费者关系加深率,指消费者历程中AIPL各个链路的转化率。

Superiority:会员总量,就是品牌拥有的会员数,在线上消费场景里,就是授权绑定过品牌的消费者数量。

Thriving:会员活跃度,30天内有过收藏、加购、领取会员权益或购买等活跃行为的会员占会员人群总量的比重。

当然,在实际运营过程中,还有很多其他的理论模型,有需要的同学可以根据自己的需求填补到自己的知识体系中。

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