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    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    本文主要對單用戶價值模型的各要素進行了拆解,并分析了各個要素的計算方式與優(yōu)化方向。各位小伙伴也可以對照一下自己負責(zé)的產(chǎn)品處于什么狀態(tài),從哪些因素去優(yōu)化?怎么優(yōu)化?

    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    產(chǎn)品是企業(yè)交付服務(wù)于用戶的載體,只有在收入和成本達到平衡,服務(wù)才會長期穩(wěn)定提供。這種平衡的評估方式,有從 " 單位服務(wù) " 角度出發(fā)的 " 單位經(jīng)濟模型 ",也有從 " 單用戶營收 " 角度出發(fā)的 " 單用戶價值模型 ",本文淺談后者。

    研究單用戶營收的邏輯,相當于把企業(yè)不同的用戶群都歸一,更容易看出商業(yè)模式的運轉(zhuǎn)影響因素。計算單用戶價值,是為了是梳理和單用戶直接相關(guān)的收入及成本的關(guān)系,所以計算成本時,只計算變動成本,暫時不計固定成本。

    單用戶價值

    = 單用戶全生命周期收入 – 單用戶獲取成本

    = 單用戶留存時長 * ( 單用戶每日收益 – 單用戶每日維護成本 ) – 單用戶獲取成本

    產(chǎn)品處于不同的生命周期,單用戶價值的參考值不同,一般來說(忽略獲客成本回收期):當單用戶價值大于 0 時,商業(yè)模型收支平衡,可以考慮快速擴大用戶規(guī)模。單用戶價值小于零時,需考量可以通過那些因素來達到平衡,部分因素到達天花板能否達到平衡。

    有料看看是一款針對下沉市場用戶的移動資訊應(yīng)用。針對下沉市場用戶對于貨幣激勵的敏感,使用的 " 網(wǎng)賺 – 做任務(wù)領(lǐng)錢 " 模式作為杠桿撬動下沉市場,DAU 和凈營收節(jié)節(jié)走高,凈營收又基本被用來做用戶的拉新、促活、留存、商業(yè)化,循環(huán)運轉(zhuǎn)。

    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    公開數(shù)據(jù)可查,本文以其財報數(shù)據(jù)來逐一拆解上述單用戶價值模型的各因素:

    01 單用戶留存時長

    單用戶的留存時長(LT),是指一個用戶整個生命周期的累計時長,常說的次日留存、次月留存、用戶召回等,其實就是在說 LT。LT 是驗證產(chǎn)品模式是否能跑通的重要指標,對目標人群的需求滿足度和產(chǎn)品競爭力等會影響到 LT。

    有料看看任務(wù)中心的 " 每日簽到、日常任務(wù)、運營活動 " 等是網(wǎng)賺模式圍繞留存而設(shè)計的任務(wù)。

    功能類的探索迭代,比如針對下沉用戶偏愛的養(yǎng)生、勵志、健康等內(nèi)容建設(shè),內(nèi)容推薦效率提高,直播、視頻類等功能,都會影響到留存,影響的權(quán)重會有區(qū)別,用戶增長產(chǎn)品經(jīng)理會去捕捉留存影響權(quán)重最大的 a-ha moment。

    有料看看留存曲線近似冪函數(shù),LT 近似留存曲線和雙坐標軸的面積,計算如下:

    LT = 1 + R ( 2 ) + R ( 2 ) + R ( 3 ) + … + R ( n )

    其中 R ( n ) 為用戶在第 n 日的留存率。從用戶增長的角度看,次日留存、第七日留存比較重要。

    次日留存提高的話,留存曲線和雙坐標軸面積變大,即 LT 會變大。

    第七日留存,通常對應(yīng)用戶對于產(chǎn)品價值的理解和認可,如果第七日留存變大,后續(xù)會持久。

    不同產(chǎn)品形態(tài),上述兩個節(jié)點需要視情況調(diào)整。

    02 單用戶每日收益

    單用戶每日收益,是指一個活躍用戶每天能貢獻的營收。先來看一下有料看看財報里的這個數(shù)值:

    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    有料看看目前營收較為單一,2019 Q3 的凈營收為:14.07 億人民幣,其中廣告營收為 13.82 億,占比 98.22%,廣告受周期和大環(huán)境的影響,有料看看單用戶每日收益也明顯有此規(guī)律。以 Feed 流廣告收入為主,推算一下收益公式:

    單用戶每日收益= 單用戶每日瀏覽 Feed 數(shù) * 廣告加載率 * 廣告千次曝光收入

    單用戶每日瀏覽 Feed 數(shù),這個與用戶活躍時長強相關(guān),產(chǎn)品運營都在為此努力,比如運營側(cè)的日常任務(wù)、運營活動,產(chǎn)品側(cè)的內(nèi)容推薦效率提升,視頻類功能迭代等

    廣告加載率 ( Ad Load ),指 Feed 里的廣告數(shù)量占比,起著平衡用戶體驗和商業(yè)化的作用,Ad load 過高,用戶會對產(chǎn)品產(chǎn)生負面印象,不同產(chǎn)品形態(tài)的 Ad load 邊界會不一樣,較為私人的 Feed 流的廣告加載率偏低(微信朋友圈 2%),資訊信息流的廣告加載率較高(今日頭條圖文 Feed 為 8%)。

    刷有料看看粗算:圖文 Feed 24%,短視頻 12%,小視頻 10% 左右,這塊可提升的空間非常有限,有料看看應(yīng)該會保持這樣的 Ad load 率。

    廣告千次曝光收入 ( eCPM ),指廣告千次廣告預(yù)期收入,假設(shè)廣告以 CPC 計費,則

    eCPM = CPC * CTR * 1000

    要提升 eCPM,需提升 CPC 和 CTR,CPC 取決于基于 APP 體量及用戶群的廣告定價及廣告商們的競價。CTR 取決于廣告與用戶的匹配度及廣告位的定義、展示等因素

    單用戶每日瀏覽 Feed 數(shù)、Ad load、eCPM 三個因素相互影響,,要提高 " 單用戶每日 Feed 廣告收入 ",需通過實驗找一個平衡的角度,平衡用戶體驗和商業(yè)化,更需要平衡長期和短期收益。

    除了廣告收入,有料看看也在擴充其它收入,比如游戲、直播,營收需要變得多元、健壯。

    03 單用戶每日維護成本

    單用戶每日維護成本,是指對一個老用戶每日活躍及留存的貨幣化激勵成本。有料看看任務(wù)中心除去收徒都是基于此設(shè)計。有料看看的單用戶每日維護成本如下圖:

    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    可以看到:有料看看在逐步下調(diào)用戶維護成本,聯(lián)合每日活躍時長沒有因此下跌,但是有料看看app 的用戶每日活躍時長肯定受到了影響,因為目前的 4210 萬 DAU 里,有大概 800 萬是跟有料看看app 用戶重合度很低的米讀小說(包含極速版),而米讀小說的日活躍時長是 150 分鐘。

    單用戶每日維護成本,除了考量 " 每日因此帶來的收益關(guān)系 " 決策投入之外,有料看看也在 " 金幣的消費 " 側(cè)發(fā)力,比如:評論金幣贊賞、直播金幣贊賞,用戶、內(nèi)容創(chuàng)造者、平臺三者都因為金幣這樣的流轉(zhuǎn)受益,網(wǎng)賺模式:金幣的發(fā)放、消費、提現(xiàn)形成閉環(huán)。

    另外,產(chǎn)品力和貨幣化激勵體系,是用戶使用有料看看的兩條支柱。隨著更多極速版入場下沉市場,用戶對 " 貨幣化激勵 " 變的不敏感,內(nèi)容生態(tài)、內(nèi)容推薦效率變的權(quán)重很大,從財報可以看到有料看看在 " 內(nèi)容生態(tài)建設(shè)、AI 側(cè)研發(fā)投入 " 的持續(xù)投入。

    04 單用戶獲取成本

    單用戶獲取成本(CAC),是指一個新用戶獲取所涉及的渠道買量、宣傳等成本。有料看看的新用戶安裝成本如下圖:

    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    在每個季度 1 億新用戶引入,以及各種 " 極速版 " 的競爭下,CAC 控制穩(wěn)定,但需要結(jié)合用戶的 LTV 評價獲客的質(zhì)量。也可以用留存來粗估,大家可以結(jié)合 MAU、每季度新用戶數(shù)、月活計算公式來估算一下每個 Q 的獲客質(zhì)量。

    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型

    月活計算公式:

    MAU ( n ) = A ( n ) +A ( n-1 ) * R ( 1 ) + … + A ( 1 ) * R ( n-1 ) ,

    其中 MAU ( n ) 代表第 n 月的活躍用戶,A ( n ) 代表第 n 月的新增用戶,R ( n ) 代表第 n 月留存率

    有料看看獲客的方式主要有 3 個:

    a. 收徒,推薦熟人下載應(yīng)用,獲取金幣

    b. 渠道買量,通過應(yīng)用商店等渠道拉新

    c. 自然流量下載

    獲客成本大頭在 a 和 b,單用戶獲取成本優(yōu)化的方向重點也在這,比如通過 " 收徒拉新的收益分期獲得 " 來提高拉新的有效度,獲客渠道的 ROI 優(yōu)化等。

    免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責(zé)任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。

    2020-03-06
    以有料看看為例,拆解單用戶價值模型
    本文主要對單用戶價值模型的各要素進行了拆解,并分析了各個要素的計算方式與優(yōu)化方向。

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