很多運營的同僚們(men)最(zui)頭疼的就是流(liu)失用(yong)(yong)戶(hu)(hu)召(zhao)回，市場的小(xiao)伙伴呼呼的做渠(qu)道(dao)拉(la)新，用(yong)(yong)高(gao)額的獲客成本好(hao)不容(rong)易拉(la)進來(lai)的用(yong)(yong)戶(hu)(hu)，一旦稍有疏忽，比如用(yong)(yong)戶(hu)(hu)體驗(yan)、收益(yi)等(deng)出現問(wen)題，用(yong)(yong)戶(hu)(hu)們(men)就會不跟平臺玩了。
而運(yun)營(ying)則要找到(dao)這類已經(jing)拋棄我(wo)們的(de)流失(shi)用戶，在(zai)成(cheng)本可控的(de)條(tiao)件下，挽回流失(shi)用戶。市(shi)場部就好比在(zai)那邊(bian)喊(han)著大爺來玩(wan)嘛(ma)，運(yun)營(ying)這邊(bian)還要跟大爺說沒事常來玩(wan)吧。
開源節流的(de)道(dao)理大家(jia)都(dou)懂(dong)，可實(shi)際(ji)操(cao)作起來并不簡單，上(shang)有用戶要(yao)求高收益，下有領導、財(cai)務嚷(rang)嚷(rang)要(yao)降低預算，如何(he)把錢花(hua)在刀刃上(shang)，這(zhe)是門學問(wen)。
其實用戶增長在我本人理解就是干這兩件事，其一是用更少的錢達到同樣的量，第二則是用同樣的錢帶來更多的量。
今天我們就(jiu)從流(liu)失(shi)用戶(hu)(hu)召回策略開(kai)始(shi)說起，流(liu)失(shi)用戶(hu)(hu)召回有很(hen)多種叫法，比如 “復活”、“喚醒”、“回流(liu)”等等，下文我們將流(liu)失(shi)用戶(hu)(hu)召回簡稱(cheng)為回流(liu)。
本文通(tong)過回流(liu)策略復盤與未來展望分析，分享一下這8個月來運(yun)營回流(liu)用戶的心得，可以說是我在(zai)這段時間不斷摸索總結出來的用戶增長經驗(yan)吧。
首(shou)先采用我個(ge)人常用的反問分析(xi)法，通(tong)過(guo)四(si)個(ge)環節來分析(xi)策略的迭代，具體(ti)的分析(xi)腦圖如下，
分析概覽圖
1. 公司給多少(shao)預算去做回流
2. 利(li)用(yong)這些錢(qian)我(wo)們(men)做(zuo)了(le)哪些策(ce)略
3. 這些策略的效(xiao)果如何
4. 后(hou)期(qi)如何(he)對(dui)策略進(jin)(jin)行改(gai)進(jin)(jin)
我們可(ke)以按照下面的公式計算(suan)出留給回流(liu)用戶的預算(suan)：
1.回流成(cheng)本(ben)=用(yong)戶貢獻成(cheng)本(ben)-市場成(cheng)本(ben)-運(yun)營成(cheng)本(ben)
2.用戶(hu)貢獻成本=(投資(zi)額*周(zhou)期/12)*生命周(zhou)期成本率
3.生命周期(qi)成本率(lv)：1年(nian)4%，2年(nian)2.5%，3年(nian)1.15%
邏輯說明(ming)：用戶(hu)貢獻值與生(sheng)命(ming)周期成本率來決定用戶(hu)在其(qi)生(sheng)命(ming)周期里(li)可能付出的總成本，減去(qu)市場首投成本與運營成本等于(yu)回流成本。
我們將1、2、3公(gong)式合并，生命周期成本率取(qu)2年(nian)，所(suo)以有(you)以下公(gong)式：
回流成本上限=(投資額*周期/12)*生命周期成本率-市場成本-運營成本=150元
（PS：生(sheng)命周期(qi)成本率按照2年(nian)2.5%計算(suan)）
也就是說公司可以允許在每位流失(shi)用(yong)戶身上(shang)花（CPA）150塊錢，但(dan)由(you)于我(wo)是個比較摳門的人，所(suo)以在我(wo)的控制(zhi)下，人均CPA僅為85元，也就是說未來我(wo)可以在保(bao)證回流效果的情況下，不(bu)要(yao)太小家子氣，可以適(shi)當放(fang)開手腳。
活動甘特圖
上甘特圖列出了各個活(huo)動的投產比、使(shi)用(yong)率、上限額度與用(yong)戶(hu)平均投資（ARPU），不斷摸索、嘗試，最終使(shi)用(yong)C+D策(ce)略(lve)，為(wei)什么選擇(ze)此策(ce)略(lve)呢，請看下圖：
效果圖
橫坐(zuo)標(biao)為(wei)使用率(lv)（量），縱坐(zuo)標(biao)為(wei)ARPU值（質(zhi)），圓(yuan)的直(zhi)徑代表投產比
1.策略A的投產(chan)比低，而用(yong)戶(hu)ARPU（平均(jun)購(gou)買值(zhi)）達到15000元，不難看出(chu)A上限金額是滿足不了用(yong)戶(hu)需求(qiu)，然(ran)而上限金額1萬(wan)也(ye)會導致許多用(yong)戶(hu)只(zhi)投資1萬(wan)元整（用(yong)滿紅包就走人），實(shi)際也(ye)正是如此，所以(yi)體(ti)現(xian)出(chu)A的不合理性(xing)，我們(men)要做的是提高(gao)上限值(zhi)，降(jiang)低費(fei)比，增長用(yong)戶(hu)的ARPU值(zhi)。
2.B是目前使(shi)用(yong)率最(zui)高(gao)的策略，其在A的基礎上(shang)提高(gao)上(shang)限(xian)額(e)度，降低(di)了(le)成本，增加短期(qi)產(chan)品可使(shi)用(yong)的規(gui)則。隨之而來(lai)的是長期(qi)產(chan)品占比低(di)，也就是說用(yong)戶回流后購買的短期(qi)產(chan)品增多，這是我們不想看(kan)到的，因為相關研究表明長期(qi)用(yong)戶比短期(qi)用(yong)戶質量高(gao)。
3.C在B的基(ji)礎上對短期(qi)產品進(jin)行限制，只能購買長(chang)期(qi)產品，雖然使用率沒有B高，但是(shi)保證了(le)ARPU值，核心產品占(zhan)比（長(chang)期(qi)產品購買率），降低了(le)費比，是(shi)比較平衡的一種策(ce)略。
4.D是針對高質(zhi)量用戶設置的紅(hong)包，使用率最低，但是使用的用戶質(zhi)量很(hen)高。
5.C+D是我們目前選擇(ze)的策略，金額上限、核心(xin)率以(yi)及(ji)成本方方面表現的很平衡，既考慮到(dao)低質量用戶也照顧到(dao)高質量用戶。
以(yi)上是我(wo)們實行過(guo)的(de)(de)策略，以(yi)及(ji)策略的(de)(de)演變歷史，在(zai)上面我(wo)們對整體(ti)的(de)(de)活(huo)動進(jin)行分(fen)析(xi)，接下(xia)來(lai)要(yao)具體(ti)到(dao)用戶層面，由宏(hong)觀到(dao)微觀，深層次分(fen)析(xi)活(huo)動策略的(de)(de)效(xiao)果。
利用RFM模(mo)型(xing)和用戶是否(fou)核(he)心（回流前是否(fou)購買過超過12月份產品）來(lai)分析，我將這個模(mo)型(xing)命名為C-RFM模(mo)型(xing)。
C-RFM模型分析(xi)法(fa)
我們先來看(kan)一下(xia)核心與非(fei)核心用戶(hu)對比：
核心(xin)與非核心(xin)用戶對(dui)比圖(tu)
（1）回流核心用戶的ARPU值是非(fei)核心用戶的1倍，復投金額率方面略高(gao)于非(fei)核心用戶；
（2）但核(he)心用戶的(de)CPA與非核(he)心相(xiang)比(bi)高出30%。
總結：購買前是否核心是判斷回流后用戶質量的主要標準。
流失時長(chang)分布圖
（1）回流(liu)時間越(yue)短越(yue)容易喚回（取自內(nei)部回流(liu)分析）；
（2）CPA會在流失時常區間4月-11月內出(chu)現較高值(zhi)，1-3月和12月及以上呈(cheng)現出(chu)較低的CPA；
（3）費(fei)比隨著流失時間增長呈現(xian)降(jiang)低趨勢；
（4）資金復投率（后續投資/回(hui)流金額）會在流失超過7月(yue)以(yi)后出(chu)現增(zeng)長趨勢。
總結：6月和12月是回流周期，流失用戶的錢無非是資金緊缺或者資金流入其他平臺，當用戶的資金不再緊缺或產品資金贖回之后，實際上他就處在下一款產品購買的決策期，所以6月+和12月+就是回流周期，可在這類用戶身上加大成本或者成本傾斜，防止資金再次流入其他平臺；與此同時這類用戶回流后的質量偏高，能為平臺帶來更高的收益。
頻率分布圖
（1）回流前(qian)的(de)投(tou)資(zi)頻率與回流后的(de)質量(liang)的(de)相(xiang)關性很低；
（2）回(hui)(hui)流(liu)前(qian)頻率與回(hui)(hui)流(liu)時的CPA成正比，回(hui)(hui)流(liu)前(qian)購買次數越多(duo)的用戶其回(hui)(hui)流(liu)CPA越高；
總結：流失前的投資頻率作為用戶回流質量的變量，其重要性很低，無明顯規律性。
（1）回(hui)流(liu)前峰(feng)值(zhi)與紅包ARPU值(zhi)正(zheng)相關，峰(feng)值(zhi)越高的用戶其回(hui)流(liu)投(tou)資也越多；
（2）資金復投率方面4萬(wan)-10萬(wan)峰值區(qu)間的(de)用戶比(bi)較高，證(zheng)明此區(qu)間段的(de)用戶有可挖掘(jue)空間。
總結：歷史峰值與用戶質量強相關，可以用來判斷其回流后的質量
分析的(de)真(zhen)正價值是為了解過往(wang)和展望(wang)未來(lai)，在上(shang)面對C-RFM維度(du)進行分析，通過這些(xie)維度(du)我們可(ke)以找到用(yong)戶的(de)規律(lv)，更加(jia)深(shen)入了解用(yong)戶，對之(zhi)后(hou)的(de)策(ce)略迭代有很大的(de)推(tui)動意義。
（1）短信觸達文案AB test：
通(tong)過觸達短(duan)信(xin)AB test及時(shi)(shi)(shi)調整(zheng)最優短(duan)信(xin)，通(tong)知用(yong)戶，提升(sheng)回流率，有(you)(you)的(de)時(shi)(shi)(shi)候不(bu)是用(yong)戶不(bu)想(xiang)回來，而是用(yong)戶沒有(you)(you)察覺(jue)到(dao)或者忽視了發(fa)給(gei)他的(de)紅包(bao)，等(deng)到(dao)發(fa)現為(wei)時(shi)(shi)(shi)已(yi)晚，紅包(bao)已(yi)過期，錯過了黃金回流時(shi)(shi)(shi)間，所以如何提升(sheng)觸達短(duan)信(xin)的(de)存在感，是我們(men)今后的(de)課題。
（2）更改現有紅包策略：
策(ce)略一是表面(mian)增加面(mian)值，實際降低(di)(di)費(fei)(fei)(fei)比，比如說滿2萬減100的紅(hong)包和滿5萬減200的紅(hong)包，看似(si)200元更(geng)加誘人(ren)，其實在(zai)費(fei)(fei)(fei)比方面(mian)后(hou)者(zhe)費(fei)(fei)(fei)比較前(qian)者(zhe)降低(di)(di)0.1%，也就(jiu)是下圖(tu)策(ce)略一的橘黃色虛(xu)線所(suo)示的縮小部分，在(zai)保證(zheng)使用率和ARPU值的情(qing)況下降低(di)(di)費(fei)(fei)(fei)比（其實現在(zai)已經夠(gou)摳(kou)門(men)的了，沒想到我還能更(geng)吝嗇哈(ha)哈(ha)）；策(ce)略二(er)則是真材(cai)實料的提升(sheng)費(fei)(fei)(fei)比，多花錢，讓質和量(liang)都有所(suo)提升(sheng)，只要在(zai)預(yu)算范(fan)圍內，未來都可以嘗試(shi)。
（3）精準化運營模型 C-RFM
剛才(cai)從C-RFM模(mo)型(xing)(xing)角度分析完(wan)用戶畫像，那(nei)么接下來(lai)可以建立回流價值模(mo)型(xing)(xing)，對不同(tong)用戶進行精準化(hua)營銷。可根據(ju)實際(ji)情況調整得分權重，如目前來(lai)看，變量(liang)重要性為：
核(he)心與否>歷史峰值>流(liu)失時(shi)長(chang)>回(hui)流(liu)前投資頻率
根據得分來給流失用戶(hu)添加價(jia)值標簽，如(ru)下圖所示，最(zui)終將用戶(hu)分等級進行(xing)精確性營(ying)銷(xiao)。
精準(zhun)化(hua)C-RFM模型
（4）精準化運營模型 Logistic
利用現有數據進行建(jian)模，可使用的模型(xing)有很多種，如決策樹等(deng)，在這里(li)推薦使用Logistic模型(xing)來預測用戶的回(hui)流概(gai)率(lv)，根據不同概(gai)率(lv)進行精(jing)準化營銷。
我們就把今天整個回流的分析過程來捋一捋：
（1） 首先公司(si)給多(duo)少預算去做用戶回(hui)流
（2） 然后(hou)利用這些錢我們(men)做了哪些策略
（3） 這些策略的效果如何(he)
（4） 后(hou)期如何(he)對策略進行改進
