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什么是转化漏斗模型
转化漏斗模型是指多个自定义事件序列按照指定顺序依次触发的流程中的量化转化模型 。
通俗的说,从起点到终点的多个环节中,每个环节都会产生用户流失,依次递减,每一步都会有一个转化率 。
AIDMA理论是漏斗模型的基础 。
包括:
1)Attention:关注
2)Interest:兴趣
3)Desire:渴望
4)Memory:记忆
5)Action:行动/购买
什么是MOT模型
Moment of Truth,描述消费者被营销或者激发之后发生的行为变化的关键时点 。
什么是归因模型?
第一、对于一次成功的转化,各个渠道或触点各有多少的功劳;
第二、描述各个渠道或触点对该转化进行贡献的先后关系甚至因果关系 。
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什么是Cohort模型
Cohort即分组、同期 。Cohort模型通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来发现哪些因素影响短、中、长期的留存 。
优点:简单,直观 。相较与比较繁琐的损失分析,RFM或者用户聚类等,Cohort只用简单的一个图表,就直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存(或流失)变化情况 。
什么是流失预测模型
用户流失预测模型包括:
1)定义用户流失周期
目的是判断用户是否流失 。这里引入回访率(即某日登陆的用户中在其后再次登录的用户数/当时登录的用户数*100%) 。
用户流失期限越长,用户的回访率越低,存在一个时间拐点,在该周期后用户回访率随周期的延长而下降缓慢,下降缓慢的这批用户即为平台长期活跃用户,而该周期即为用户流失周期 。
2)抽取建模样本
抽取的用户是已经过了上述的流失周期(即可定义用户是否流失) 。
参与建模的指标维度:用户基本信息、访问行为、消费行为 。
3)使用决策树预测用户是否流失
模型首先需要将用户分成训练集和测试集(默认划分为13比7),然后用训练集的数据来训练模型,在用来预测测试集,最后用预测的准确性(AUC)来评估模型 。
流失用户的原因分析以人(平台用户)、货(如电商商品)、场(平台、竞品等)三个维度为主 。
用来评估客户流失预测模型预测效果好坏的一个重要指标,就是提升度 。
所谓提升度,是指使用模型预测客户流失比不使用模型要好多少 。
什么是ARGO
ARGO是在增长停滞,或者增长乏力时(也就是产品的存量阶段)的一套运营模型,基于用户生命阶段落实到具体操作的层面,在保证运营目标完成的同时,不断的提升用户生命价值LTV 。
作用:帮助企业设计用户运营目标及策略,从Acquisition获客转化,Retention活客粘客,再到Growth创造价值,构建起Open开放的用户运营平台 。
整个模型是在用户开始使用产品时开始,在每个阶段为用户提供个性化的需求,在正确的时间通过正确的运营策略和触达动作,追求用户的运营效率和利益最大化 。
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什么是KANO模型
模型用来分类用户需求,确定需求优先级 。
Kano定义了三个层次的顾客需求:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求
基本型需求:基本型需求是用户对企业提供的产品/服务因素的基本要求,是用户认为产品/服务“必须有”的属性或功能 。
当其特性不充足(不满足顾客需求)时,顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时,顾客也可能不会因而表现出满意 。
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