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  • 内容付费型产品:怎样分析“金主爸爸”流失问题?

    作者:Awei,创维OTT产品运营

    全文共 3906 字 5 图,阅读需要 9 分钟

    ———— / BEGIN / ————

    想象你的产品是一个城邦,付费用户是你的城民;每天都有新城民加入,也有城民离开;为了城邦发展壮大,除了要关注新城民的数量,离开城民的原因也不容忽视。

    尤其是当离开城民突然增多时,一定警示着你的城邦的某些环节出现了问题,若不解决,可能会有更多城民离开。

    而作为城邦统领者的你,该怎样面对这个危机?

    内容付费型产品(如爱奇艺、QQ音乐等)的运营人,“金主爸爸”们的数据变化牵动着我们的心。付费用户流失率呈上升趋势时,我们应该怎样分析“金主爸爸”流失问题?以帮助自己的“城邦”解除危机。

    本篇按照以下思路,并结合实际案例来说明:

    1. 澄清付费用户流失问题;

    2. 根据”付费用户流失假设树“,提出假设原因;

    3. 针对假设原因,提出调整优化方案并落地;

    4. 根据效果验证假设,如有必要需进一步分析原因。

    【案例】

    一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。

    问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

    那么它的分析思路如下:

    1. 澄清付费用户流失问题当前付费用户流失率的定义是什么?将时间拉长到一年看,当前流失率是否属于正常范围内的波动?领导希望当前流失率下降到什么水平?等等。

    2. 提出重要原因假设;根据当前数据、用户反馈,对于付费用户流失率影响最大原因是哪几个?

    3. 针对假设制定优化方案。基于原因假设,我们可掌控的因素有哪些?并制定对应优化方案。

    4. 根据效果验证假设;落地方案后,再次查看数据来验证,是否达到了降低付费用户流失率的预期。假设没有,还需要在此基础上进一步分析原因。

    一、澄清付费用户流失问题

    界定清楚问题可以更有效的帮助我们接近真实原因,尤其是付费用户流失这样较为复杂的运营问题。可能当时只是通过数据、用户反馈等发现问题,还需要我们进一步明确问题。

    可以通过以下5个问题澄清:

    1. 付费用户流失问题的背景是什么?产品处于生命周期的哪个阶段?由谁通过哪些依据(数据分析、用户反馈等)被提出的?

    2. 付费用户、付费用户流失率是怎样定义的尤其是对于新接手运营项目的同学,这一步非常重要,不同类型产品对“流失”的定义不同。

    3. Leader或自己希望此指标优化到什么水平?也就是说达到什么样的标准后,这个问题就被解决了。付费用户转化率下降到正常值范围,还是想要进一步下降到平均值以下?

    4. 是否有bug等“硬伤”因素?近期是否出现了影响付费用户的重大bug?数据统计是否准确,是否标准一致?这一步较容易忽略,假设不做此项排查,之后的分析可能都会白费。

    5. 确定问题的范围:假设一款产品总体用户流失率明显,甚至超过付费用户流失率,那么问题范围可能不仅仅是付费用户。

    【案例】

    一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等;总用户量、付费用户量稳步增长中。

    问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

    这是当前所获得的信息,那么我们怎样定义清楚这个问题?

    1. 问题背景:这个问题在数据周报中发现的,近一周流失率呈快速增长趋势。

    2. 概念定义:

    • 付费用户:购买了会员(月度、季度、年度会员),且在会员有效期内的用户。

    • 付费用户流失:曾经购买了会员,会员到期后超过7天不再选择付费的用户。

    付费用户流失率=付费用户流失数 / 7天前总付费用户数。

    3. 解决问的标准:Leader要求将付费用户流失率降到5%~10%的正常范围内。

    4. 其他因素排查:已对接产品经理、研发同学,确定近期无影响关键数据的重大bug,且数据准确。

    5. 问题范围:总体用户流失率变化较小,付费用户流失率明显。

    二、提出假设原因

    付费用户流失假设树,是借用“逻辑树”将付费用户流失问题分层罗列,以便于我们根据现有信息,圈定可能的流失原因大致在哪个范围。

    以下是借助假设树,找到假设原因的3个步骤:

    1. 围绕付费用户流失原因,画出假设树

    我们大致可以将原因分为产品、用户、外部环境三个部分。

    (1)产品变化

    功能:

    近期主要功能是否发生变化?尤其是能够影响付费用户的功能。如果有,那么需要评估该功能的相关数据变化,以及对付费用户的影响程度。

    内容:

    近期内容方向、质量是否有明显变化。

    例如某家视频平台,一档高质量节目给平台带来一定量的付费用户,在该节目完播时诺其他内容质量差距过大,付费用户可能会流失。

    体验:

    UI变化、bug等因素是否影响到用户体验。

    (2)用户变化

    1. 用户的人群或需求产生变化。例如用户来源渠道,某一渠道尽管能促成首次付费,但是可能因为该渠道用户与目标用户匹配度低。也会出现付费用户流失的情况。

    2. 用户在使用产品过程中的感受。可以通过梳理付费用户使用流程,以及分析各个步骤或环节的数据,来看到底是哪一个页面或功能出现流失问题。

    3. 有新的评估方案。其他可替代竞品是否出现。

    (3)外部环境变化

    • 季节、节日等关键事件节点;

    • 竞品争夺付费用户;

    • 入口限制,如微信限制等。

    以上假设树仅是依据我的个人经验来绘制,如果你的产品具有自身特点,还可以在此基础上做拓展。

    当然,如果你对于一个行业或产品非常熟悉的话,也可以忽略此步骤,直接进入下一步。

    2. 根据“数据分析+用户回访”,来圈定大致原因范围

    画出流失原因假设树后,还需要做数据分析、用户回访,并以此作为圈定假设原因范围。

    需要我们注意的是,对于较为复杂的付费用户流失问题,如果只数据分析、用户回访中的一项,可能还不足以让我们接近真正的流失原因。

    3. 将原因假设排列优先级

    若有多个原因存在,还需要评估优先级,明晰哪一个原因是最为重要的原因?以在后续优化行动中作为重点——尤其是在时间紧急、精力有限的情况下,排列优先级显得更为重要。

    通过以上步骤可以初步得出假设原因;那么为什么只是先提出假设,而不是逐一分析验证每个影响因素?

    其主要原因:

    1. 注重问题解决的效率和质量;

    2. 该问题本身是一个有多因素影响的复杂问题,根据2/8原则,需要找到最关键的影响因素。

    【案例】

    一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

    用户回访结果、数据分析如下:

    由于是已流失的用户,用户访谈在实际操作中难度较大,收集到的内容有限。仅作为原因分析的参考。

    结论:可能是近期新渠道、活动进入的付费用户,与目标用户匹配度较低。

    依据:10月8日之后,付费用户流失较为严重。这部分用户订购时间相近(大约在9月初),而这个时间节点上,正处于拉新活动、新渠道拓展期间内,且拉新活动为抽取周边游门票。有可能活动或某个渠道的用户并不是目标用户。

    原因假设树与范围,如下:

    将这三个原因排列优先级,如下:

    1. 人群变化:上个月的拉新活动、渠道,可能并没有带来真正的目标用户。

    2. 拉新活动内容以“抽取开学季礼包”为噱头,可能导致获取的目标用较少。

    3. 暑期结束前后也可能会影响。

    三、制定优化方案

    针对可能的原因,需要迅速制定优化方案,以验证我们的原因假设是否正确。

    在制定过程中,需要注意一下几个方面:

    • 按照假设原因的优先级,决定哪一部分是需要重点制定优化方案。

    • 只关注假设原因中可以掌控的部分。比如季节、政策变化等不可掌控因素,可暂时忽略不用过于纠结。

    • 如果不好直接制定方案,可以进一步拆解原因,找到此项原因中最重要的部分。比如体验因素,又可以分为视觉感受、使用流畅度、文案清晰度等。

    一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。

    问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

    假设原因如下:

    1. 人群变化:上个月的拉新活动、渠道,并没有带来真正的目标用户。

    2. 拉新活动内容以“抽取开学季礼包”为噱头,可能导致获取的目标用较少。

    3. 暑期结束前后也可能会影响。

    方案制定策略:

    重点关注原因假设1;分析近期新用户来源渠道,评估各渠道来源的付费用户流失情况,放弃高流失率的付费用户来源渠道。

    四、根据效果验证假设

    由于以上几个步骤,我们得出的优化方案都是建立在原因假设的基础上。我们还需要进一步通过落地方案,来评估数据效果是否达到了我们的预期。

    假设未达到预期,还需要返回原因分析,如有必要还可以回到问题定义。再次进行付费用户原因分析。

    当然,一般情况下,1~2次分析即可得出较为接近真相的付费用户流失原因。

    【案例】

    一款会员制(月度、季度、年度会员)TV端音乐产品,主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中,问题:10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

    落地优化方案后,发现10月下旬用户流失率逐步下降到6%,基本达成了预期目标。

    由于不同产品具体形态、所处阶段有所不同,且限于我当前的经验。


    在实际操作中可能还需要注意以下问题:

    • 假设树的差异:付费用户流失原因假设树,可以根据自己产品的特征,不断拓展与完善自己的假设树。以帮助自己在后续分析中,迅速判断原因的大致范围。

    • 电话回访的作用:付费用户流失回访,这一环节的实际效果有待商榷。大多数用户不愿意配合,即使愿意配合,在实际沟通中可能获得不了更真实的信息,尽管知道“5why”分析法。

    • “硬伤”问题不可忽略:在澄清问题环节,一定要明确数据是否正常,是否有重要bug影响数据等“硬伤”问题。这些问题排除后,后面的分析才有意义。实际运营工作中很容易忽略这一步!

    以上是对付费用户流失问题的思考路径,供运营同学参考。

    在实际操作中还需要根据自己行业、产品特征、岗位职责等,搭建与完善自己的思考模型;以帮助自己提升分析与解决问题的效率。

    ———— / END / ————

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