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用户补贴的5大雷区

来源:未知 编辑:小蚂蚁 时间:2019-03-10 12:08:39 阅读:

  用户补贴的5大雷区

       第一、过度依赖补贴

        产品没有留存度,用户增长和留存过度依赖补贴,一旦补贴停止用户就不来了。

  很多互联网公司认为,互联网需要烧钱,烧钱就能换来用户规模,有用户规模就可以“羊毛出在猪身上”,通过别的方式挣钱,于是出现了很多ToVC的项目。

  这种想法存在严重的误区,因为这个逻辑存在的前提是产品一定要有留存度,即业务本身要有核心竞争力,通过补贴加速用户获取和用户留存,真正留客的还是业务本身。如果业务本身竞争力不强,通过补贴获取再多的用户,最终也会流失。因此,在补贴之前一定要分析自己产品的用户留存率是否合格,新用户对业务增长的贡献占比是否过高。

  另外就是,对老用户也存在过度补贴,把补贴当成了常态,让用户误以为有补贴是正常的,没有补贴才不正常,这会导致补贴成本长期居高不下,业务发展不健康,一旦停止补贴业绩就大幅度下滑或者用户大量流失。因此,一定要避免过度补贴,避免补贴常态化。

  如何避免:

  首先,在补贴之前一定要好好打磨自己的产品,提高产品的留存率,当留存率达到合格标准、需要大量用户增长的时候再开始补贴。

  其次,对老用户的补贴要适度,控制频率,培养起用户习惯之后逐渐减少补贴,降低用户对补贴的依赖,培养用户正确的产品价值观。

  第二、补贴营销工具运用不当

        目标不清楚,补贴营销工具运用不恰当,花钱效率低,事倍功半。

  前面我们讲了补贴的几种类型,针对不同的目标运用不同的补贴方式,因此,在开始补贴之前首先要明确我们的目标是什么,然后确定采取什么样的补贴手段,需要什么样的营销工具,补贴多大力度,达到什么样的效果。在实际的操作过程当中,补贴的营销工具的运用也会有显著的差异,运用得好可以事半功倍,运用不好,可能就是事倍功半。

  以团购补贴为例。团购网站是一个典型的双边市场,商家数量的丰富度能够有效地促进用户的增长,用户规模的增长又能极大地撬动商家数量的增长。那我们究竟应该补贴商家还是用户,还是同时补贴,分别采取什么样的手段才能效率最大化?

  下面看两个案例:

  (1)网站A对用户做满减活动,通过满减活动提升用户规模和流水。满减完全是以面向用户为主的活动,几乎对商户端没有明显的撬动作用。因为用户满减凑单是在同一品类下,也可能是跨品类凑单,只有在同一个商家购买凑单的时候才会对单独某个商家有明显刺激,但是侧重点主要还是用户端,商家对活动无任何感知。

  (2)网站B对用户做立减活动,通过对用户的补贴去撬动商户,告诉商户这个立减活动是只针对你的专属补贴,联动商家一起做宣传。商家利用网站的补贴活动做宣传,做增量,扩大自己的营业额;网站利用商家的宣传在线下进行获客,吃商家的存量。这样既能拉动商户覆盖数量的增长,又能拉动用户数量的增长。因为有促销,线上和线下与商家同时宣传,一个补贴两边同时撬动增长了,一笔钱,起到了两个效果,典型的事倍功半,相较于网站A来说,就显得要高效很多。有了这样的成功案例,销售在开拓商家的时候也会更加容易。

  这两个案例说明:运用不同的营销工具,以及对于业务的不同理解会带来截然不同的补贴效果。网站A最终花了很多钱,用户可能也留存不下来,因为网站B的商户数量会源源不断的增长,用户规模也会源源不断的增长,但是市场份额的差距越来越大,逐渐形成垄断,然后与商家签独家协议,导致网站A的用户向网站B迁移,前期的补贴费用就全白花了。

  如何避免:

  在开始补贴之前一定要明确目标是什么,要站在全局的角度去思考补贴的作用,尽可能让一笔钱起到更多的撬动作用。

  第三、不做用户分群

       眉毛胡子一把抓,不做用户分群,不做维度细分(如市场环境、价值状况、时间、地域、品类、生命周期等),造成补贴资源严重浪费。

  对用户做分群,减少不必要的补贴:不同的用户群体会有不一样的补贴敏感系数,有的用户忠诚度高,对补贴不敏感,就不需要补贴,给他们补贴就很可能是浪费;有的用户对补贴敏感度高,且又有很强的购买力,就应该加大力度补贴,把钱花在这些用户上是划算的;还有的用户对补贴敏感度高,但是用户价值低,对这些用户补贴的意义就不大。

  还有其他维度的用户分群,需要进一步细分,对用户价值和用户补贴进行平衡。

  在用户的不同生命周期,补贴也不一样。一般来说前期补贴力度大,逐渐减小,直至取消,当用户进入潜在流失期之后又进入一个新的补贴周期,会逐步挽留,随着用户从潜在流失变为流失,补贴的力度逐步增大,直至用户被挽回。

  市场环境不同,补贴力度不同。产品处于培育市场阶段时,补贴力度会大一些,可以通过大力度补贴树立标杆案例,加速市场拓展。随着市场走向成熟,大众用户普遍认知之后就会减少补贴,直至取消。

  竞争激烈程度不同,补贴差异巨大。补贴会随着竞争的激烈程度的增加而显著增加。比如打车大战,滴滴和快的最初为了通过自己的力量来补贴用户,力度还没那么大,后来当背后各自的投资人分别意识到打车对于推广移动支付的普及的重要价值之后,分别开始投入重金来做用户补贴,双方拼个你死我活,补贴的力度节节攀升,且根据对手的动态及时调整补贴力度。甚至一度有一段时间,可以免费打车。这就是典型的市场竞争导致的补贴的变化。

  如何避免:补贴一定要根据当前的市场环境、竞争状况、补贴类型、用户群体以及其他维度做细分,才能真正做到补贴的有的放矢,否则就会造成严重的浪费。

  【案例】某校园电商网站分城市做补贴,极大节省运营成本某校园电商网站,在全国校园开拓市场,他们最初对用户补贴没有做任何细分,全国都按照一个力度做补贴。后来通过数据分析发现,这种方式并不经济,在有的城市花了很多钱,但并没有带来明显的效果,成本支出很高。他们调研分析后发现,每个城市用户的消费客单价都存在显著的差异,根据每个城市的经济水平高低,学生的消费水平也有高低。在北上广等一线城市,客单价是30元以上,在中部某个偏远城市客单价就只有8块钱。原来每个用户都是补贴10块钱,就存在巨大的浪费。在客单价低的城市,这个补贴的额度已经超过他们正常的单次消费金额,存在补贴过高的情况,需要根据当地的客单价做调整。而有的高客单价城市,补贴力度还可以适当放宽,经过这样分城市的调整,成本得到了极大的改善,同时,补贴的效果得到了极大的提升。

  同样的,就算在同一个城市,同一个学校,不同的学生群体消费也会存在巨大的差异。因此,最终真正有效的补贴,还要建立在分城市,分学校和分群体这样一个立体的用户模型基础上,才能最终达到一个完美的效果。

  第四、疯狂的“羊毛党”

  这是最大的雷区。“羊毛党”是补贴无法回避的一个问题,只要补贴就会吸引来“羊毛党”,补贴力度太小吸引不了用户,起不到很好的效果;补贴力度一大,吸引到用户的同时,就一定会吸引来“羊毛党”,这个群体是无孔不入,哪里有好处就往哪里钻。前面的雷区顶多是成本使用效率不高,但“羊毛党”的危害极大,轻则大量费用被刷走,重则可能是血本无归。

  近几年烧钱补贴比较大的几个领域,几乎无一不伴随着“羊毛党”的出没,大量的预算都被他们刷走了。从电商平台开始,“羊毛党”和职业水军就存在,然后在打车补贴大战的时候达到顶峰,就连最近风头正劲的共享单车领域开始的红包补贴也很快就被盯上了。

  “羊毛党”包含几个群体:

  最可怕的是地下黑产业链,他们典型的特征是技术手段高,尤其是在像打车这样额度高、时间长、频次高的补贴大战中,他们的身影最频繁,而且很难防住。他们手里有大量的手机号、邮箱号、真实的身份证、银行卡、支付宝账号等,无所不包。

  其次是一些赚客类群体(包括职业和非职业水军),他们利用网站漏洞,通过QQ群、赚客类论坛以及一些第三方威客平台进行任务众包的方式,找一些大学生以及无业群体来完成他们发布的任务,中间赚取差价。

  还有就是实际的从业者,这个群体包含该领域的从业者,比如出行领域的司机;公司员工,他们与商家串通起来,骗取公司补贴,给公司造成重大损失,严重的甚至会被移送司法机关处理。

  防住“羊毛党”有3种方法:

  第一种是通过专门的反作弊团队,通过技术手段来防刷,不断根据新的刷单的特征进行技术手段和策略的升级,与“羊毛党”斗智斗勇。这个方法的缺点是只有中大型公司才能有能力组建专门的反作弊团队,大多数公司没有能力来做这件事。

  第二种是控制补贴的力度,在效果、成本和被刷三者之间进行平衡。适当地控制补贴力度,实时监控带来的效果和成本,同时关注一些“羊毛党”聚集的论坛,监控是否有人发布自己业务相关的关键词,以及通过一些典型的数据特征来判断是否有“羊毛党”涌入,在此基础上调整补贴的力度。比如邀请好友返现,一个人突然在很短时间内邀请了几十上百个用户,这个就是典型的“羊毛党”,一个正常的普通用户是不可能达到这种效果的,并且这些用户来的时间非常集中,且都严格按照平台设定的条件来参与,几乎不会有多余的购买或者投资,最终这些用户也不会有复购和留存。

  在笔者亲身经历的团购和互联网金融这两个行业,都与“羊毛党”打过交道,深感头痛。比如,我们做“一毛钱看电影”活动的时候,就有“羊毛党”刷单,然后去电影院门口低价售票赚取差价。我们有专门的反作弊团队,通过购买的时间集中度、购买和兑换的距离等维度来判别是否是作弊用户,但即便这样也还是防不胜防,仍然难以避免。互联网金融领域也是被刷的重灾区,有些公司为了冲业绩而刷数据,甚至主动寻求“羊毛党”帮忙把数据做得好看。

  第三种是降低补贴的通用性。补贴不用现金或其他通用性高的物质形式,而是只对用户有好处,“羊毛党”无法变现,这样也能有效阻止他们的参加。比如互联网金融,给用户的补贴以“加息”的方式给用户,用户必须要存足够多的钱,加息才会生效,且转让无效,需要要他们大额的投入。

  曾经有个团队制定了一个用户运营的策略,为提高注册未购买的用户转化,给这些用户发无门槛红包,当时看数据效果非常好,没想到是被“羊毛党”盯上了,注册了大量账号,就等着发红包,然后提现,套取优惠。后来看数据,发现这些用户全部没有复购,才发现是被刷了。因此,我们在做补贴的时候,一定要做长期的数据跟踪,及时分析其中存在的问题。

  第五、沉没成本

       避免用户补贴中的沉没成本:无法起到拉动增长的补贴都属于沉没成本。

  沉没成本就是无效补贴,对于增长没有起到任何作用。沉没成本对应的是边际效应,当成本投入无法拉动用户增长时,边际效应是零,投入都属于沉没成本。当成本投入逐渐增加,开始起到拉动增长的作用的时,边际效应逐渐放大,沉没成本递减,直至趋近于零,但永远不会等于零。

  【案例】沉没成本的计算方式
       小明负责某互联网金融平台的运营,他想做一个活动拉动平台投资额的增长。小明花了10万块钱做了一个为期一周的活动,活动一周平台投资额为7000万。

  请问:小明的这个活动算不算成功呢?

  要评估这个活动是否成功要看小明做这个活动之前平台一周的投资额是多少。如果不做活动的时候平台一周的投资额就能达到7000万,那小明这个活动所花的10万块钱就属于沉没成本,因为没有给平台带来增量,而是完全给了那些本来就有投资需求的用户,没有刺激他们额外的投资。这就是沉没成本。

  如何才能改变沉没成本呢?那就需要调整补贴策略的设计,要让用户有新增的投资需求,不做活动和做活动前后的增量投资额除以所花的费用就能算出边际成本和边际收益。如果不做活动一周的投资额只有2000万,那这个活动带来的增量就是5000万,这10万块钱所换来的就是5000万的增量,而不是整个7000万。因为原本有2000万是不花这10万也会有的。

  沉没成本在我们的生活中非常常见,不仅仅是在线上,线下也有。

  下面以两个新开业餐厅的拉新活动为例,来看一下不同的策略对沉没成本的影响有多大。两家餐厅拉新的方法完全不同,带来的获客成本也截然不同,后续用户留存上也有可能存在天壤之别,不同的补贴策略,资金的使用效率千差万别,如下表所示。

 用户补贴的5大雷区

     【案例】草料场餐厅拉新策略:“吃霸王餐”。

  活动方案:当次消费大于50元,且充值金额在当次消费金额的4倍以上,当次消费就免单,上不封顶。例如:5个人消费了400元,只要充值1600元,当次消费全免。此方案最大的优点在于:将成本最大力度地放在首次,用户需要付出充值4倍的成本,能培养用户忠诚度,又能拉动用户复购。最关键的是除了首次消费外,以后每次消费都是按照餐厅正常的价格付费,极大地降低了用户的补贴价格敏感性,建立了用户对该餐厅正常的消费价格认知,不会将补贴与真实价格做强关联。

  【案例】金桔餐厅拉新策略:直接发代金券。

  活动方案:消费满100元减50,可以叠加使用,满200减100元。每天在互联网公司楼下发代金券,一个用户可以领很多张券,且每次消费后商家会再次赠券,拉动复购。

  在这个案例中,用户每次消费都是半价补贴,并且是持续性地补贴,虽然能拉动用户持续消费,但会导致用户对补贴的敏感性很强,很难没有培养起用户正常的消费价格认知,用户会将补贴后的价格认为是正常价,一旦停止补贴,消费的欲望就会大打折扣。活动时间内对单个用户大量重复补贴,产生大量沉没成本。

  这个案例可以优化为:单次消费限制使用数量,如仅限使用1张;做满返活动,如满200元返50元,既能提升用户消费的客单价又能拉动复购。或者,直接一次性补贴,到店后引导用户充值,充值500减100元,充值1000减300。充值的逻辑就是利用用户的沉没成本,让用户形成消费惯性,并且带来大量沉淀资金。

  如何避免沉没成本沉没成本的形成原因主要有两个方面,一个是补贴的力度不够,没有真正刺激到用户,形成了无效补贴,导致成本浪费。这种情况我们需要不断地测试补贴对用户有效的刺激点,找到拉动用户增长和补贴成本的平衡点。一个方面就是避免过度重复补贴。对于这种情况,我们应该根据前面提到的用户生命周期来识别,当用户变成一个忠诚用户之后就逐渐减少补贴,直至取消补贴,减少无谓补贴。

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