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資料政策分析

什麼是政策

“政策”一詞由來已久,遠在春秋戰國時期,就有專門制定政策的策士,為諸侯出謀劃策,最有名氣的就是主張“遠交近攻”的秦國丞相張儀和“合縱抗秦”的六國丞相蘇秦。

在我們日常生活中也能随處見到政策的影子,比如,你在逛商場時,會發現商品的打折促銷資訊;商城布局永遠是電影院在頂層,超市大多在負一層;還有開車上班時你會發現公交專用道隻是早晚高峰不能占用,經過的高速收費口總是 ETC 通道多于人工通道等等...... 這些都蘊含着相應的資料政策。

資料政策分析

新客冷啟動

在有阿裡、京東這樣巨頭攔路虎的情況下,想要實作新企業的生存、發展非常難。在這樣的困境下,拼多多是如何破局的呢?下面我就來重點分析拼多多初期是如何通過資料政策來提高新客冷啟動留存的。

新客冷啟動,指的是新使用者在初次來到 App 後,通過展示什麼内容,能夠最大可能性地留住使用者繼續使用 App。考核的名額主要包括:次日留存、周留存、App 使用時長等。

圍繞新客冷啟動問題,推薦算法、産品、營運、資料針對各自所長,都會給出自己的解決方案。

推薦算法:新使用者的行為資料是空的,無法基于曆史資料做相似興趣推薦,解決冷啟動最簡單有效的政策就是将 App 最熱門的商品推給新客戶,然後根據使用者對熱門商品的互動行為(比如打開、加車等),為新客戶打上偏好标簽,進而完成新客冷啟動。

産品:可以在新使用者注冊時,讓使用者選擇自己喜歡的商品類型,比如服飾、化妝品、圖書等。然後,提前準備好興趣标簽的熱門内容。當使用者完成注冊後,便對其進行标簽推薦。

營運:設計積分體系,讓新使用者完成任務領積分,最後以積分兌換商品、直接返現等形式返利。這種玩法很多,也很有效果。

以上,是有關推薦算法、産品和營運提出的自己對于新客冷啟動的解決方案。這些方案目前被應用得非常廣泛,在一定程度上解決了新客冷啟動痛點問題。

我們接下來具體看一個拼多多冷啟動的政策。

案例1: 邀請微信好友砍一刀

資料政策分析

相信你也有被邀請砍價或助力的經曆。我們深深地感受到:拼多多砍價套路深!越往後砍得越少,以後再也不上當了。

雖然我們達成“套路深”的共識,但拼多多砍一刀的玩法并沒有消失,反而來得更加兇猛密集了。時至今日,我們還是會不斷收到好友的"砍價"邀請。

拼多多這樣做的原因,是因為“砍價”可以降低平均拉新成本,而且傳播迅速快,起量快。這一系列動作的背後是基于讓利+社交+遊戲的政策。

整個政策:降低平均獲客成本,比如将獲客成本降低到 50 元/新使用者,隻要滿足這個預算上限,就可以一直将活動進行下去。

營運政策:被砍價的商品庫的選擇,須靠近使用者偏好,推出讓使用者有動力砍價的商品。

産品政策:讓使用者盡量能夠完成遊戲目标,可以提高前幾刀砍價比例,讓使用者不斷看到希望,而越往後砍價數值越小,盡可能地“榨幹”社交關系,換得更多流量。

新客留存

下面,我們具體看下拼多多在留存方面具體使用了什麼樣的政策。

案例2: 走路賺現金

拼多多采用使用者每天運動的步數可以用來兌換健康金的政策,讓使用者通過多走路就可以換取真金白銀,而拼多多平台則可以借此換來源源不斷的使用者通路流量,隻要有通路有互動,加以引導就可能産生購買訂單。

資料政策分析

我們看看其中蘊含的資料政策:

每天步數兌換健康金, 1 萬步兌換 1 元, 滿 10 元可兌換無門檻優惠券。為什麼是滿 10 元而不是滿 1 元或者 100 元?因為如果滿 1 元就容易,會圈進來更多步數,這都會變成成本。如果滿 100 元兌換則難度太大,容易吓退使用者。

每天步數兌換上限 1.5 萬步。平台的目的是通過适當讓利,換來使用者每天的通路。兌換步數上限設定過高會透支平台營銷成本,過低則無法激發使用者動力。

購買拼單商品、免費獲得步數,或者讓步數翻倍。這個是拼步數産品真正的目的,對于拼單可兌換的健康金數量,是可以通過平台整體成單成本來換算的。

拼多多采用這樣的政策在留存上獲得了很大的成功,相信以後會有更多玩法,比如,好友捐贈,朋友圈運動比賽等,并給予使用者更多打開 App 的理由,創造了更多的購物場景。

以上,我們從資料上給予不同政策支援 App 順利度過了冷啟動階段。而拼多多作為一家電商公司,核心商業邏輯是處理好商家、消費者、平台之間的關系,要讓商家有生意做,要讓消費者感受到占便宜,最後平台才能有錢賺。

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