私域流量池如何进行评价?有哪些关键点?
2020-11-16 16:48:11 阅读(181) 评论(0)
我们的工作需要定量的数据指标来评估。如果不能量化,就不能改进。同时,只有正确的指标评价体系,事情才不会偏离正确的方向。那么,我们应该用什么样的数据指标来评估私域流量池呢?关键点是什么?首先,我们需要明确的是,私域流量池是用来进行流量转换的。通过更方便、更低成本的接触和运营,一定数量的流量可以获得更高的收入。私域流量池不是用来获取流量的,至少不是它的关键。如果你希望私域流量池纯粹通过裂变获得流量,那就偏离了。由于没有转换验证的流量,你无法评估它,它很可能成为一个“虚荣指标”。不幸的是,我们犯了这样的错误。希望用这种方式做微信生态的裂变,其实发现投入产出比低。虽然我们也会在私域流量池中成长,但这是后面的事情。私域流量池操作视角的业务流程:基于上述流程,简化了私域流量操作视角的业务流程示意图。事实上,我们重构了业务模型的价值链(海盗指标模型)。新的价值链是流量获取后的直接转换,然后进行流量维护、传播和再转换:基于价值链重构的私有域流量业务模型示意图的关键在于,与互联网平台产品不同,商业类别因为流量获取本身就是服务商业类别的转换,流量已经从渠道性质和获取方式上做出了选择。此时,最好的选择是直接转换。事实上,从商业模式中也可以看出,私域流量池的核心价值在于再次激活、保留和传播已转换的流量(无论是否交易)。当我们了解到私域流量池是在评估流量转换能力及其业务模型时,我们可以看到私域流量池的数据指标。事实上,我们经常使用一些经验但错误的指标。不但不能给业务具体的指导,优化业务行为,反而增加了不必要的焦虑。同样的逻辑对团队成员来说也是一样的——私域流量池的用户规模:这是我们犯的一个错误。正如本文前面提到的,私域流量池的定位实际上偏离了私域流量池的收入规模:本质上,我们是通过私域流量池获得收入的。然而,这是一个静态指标,而不是一个比率。没有办法帮助优化行为,甚至很难评估:新的流量池能与成熟的流量池进行比较吗?私域流量池用户活跃:该指标不能反映业务本身的目标。私域流量池不是一个流量平台,而是一个真正的业务匹配,收入是私域流量池用户ARPU的关键:事实上,这是一个很好的指标,这是一个比例。但有一个问题是,这忽略了获取流量质量的问题。一般来说,价格越高,流量质量越好,从而影响ARPU值私域流量池。核心包括两个指标:流量成本(CAC)及流量收益(CLV),他们共同决定了ROI。在这里,我们特别强调,我们必须关注用户的长期价值。私域流量池不是一次性交易。CAC,平均客户获取成本表示流量成本;CLV,CAC对用户长期价值的定义非常明确,即平均客户获取成本、流量成本与用户数量的比例-C为流量支出,M为实际用户数量(销售线索),CLV为用户长期价值。他的计算方法是:R为销售收入,M为实际用户数量(销售线索),我们需要注意的是,CLV是用户的长期价值和一个时间周期的价值,因此我们需要在一定时间周期内引入同一组的方式来关注同一组的总收入。例如,关注一个月内同一批流量产生的总收入。例如,关注一个月内同一批流量产生的总收入。这种时间切片可分为:第一次、1周、1个月、2个月、3个月、半年。因此,我们关注每个同期小组的三个关键指标:ROI、CAC、CLV。不知道为什么,如何提高私域流量池的性能,就不知道如何提高。因此,我想回顾一下影响CAC的事情、影响CLV的是什么?如何提升CLV,如何降低CAC,才能找到。让我们再次回到商业模式,首先看看CLV是如何改进的。私域流量池核心流程数据指标示意图用户长期价值(CLV)接受客户单价(P)、转化率(r)、在用户生命周期T生命周期内可转化次数(N)、自传播率(K)的影响。我们可以近似地将CLV计算为:P为客户单价,R为转化率,T用户生命周期,N为生命周期中的可转换次数。例如,如何通过私域流量池的便捷运行和接触,以及如何提高转化率(r)、增加用户的生命周期(T)、提高用户可转换次数(N)和传播系数(K),是提高CLV的关键。CAC减少的关键在于能否找到具有私域流量池对接优势的低成本流量渠道。例如,在抖音的早期阶段,当没有广告和购物车时,添加微信是大多数企业的选择,这是私域流量池的优势;私域流量能否承担原来无法承担的流量,如购买用户的维护能否通过私域流量池减少销售线索的损失,例如,表单模式中会出现大量电话无法接通的情况,这自然会拉升CAC。讨论CLV是一个与时间周期相关的概念,因此我们需要引入同期组进行分析。讨论CLV是一个与时间周期相关的概念,因此我们需要引入同期组进行分析。然而,一个周期的时间跨度与业务性质有关,不能概括。其实包括我们自己的尝试,并没有真正明确。在对CLV影响因素的分析中,用户的生命周期(T)和可转化次数(N)它实际上是一个难以量化的数据,存在于逻辑分析中。在具体的业务流程中,用户需要更具体的过程控制指标,如私信回复率、活动参与率等。阿利斯泰尔.克罗尔等待参考资料“精益数据分析”
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