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K12在線教育用戶分層運(yùn)營(yíng)策略! | 成都傳媒

時(shí)間:2019-11-16

在用戶運(yùn)營(yíng)中,越來(lái)越多的產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始重視用戶分層運(yùn)營(yíng)。很多產(chǎn)品希望通過(guò)在產(chǎn)品后臺(tái)收集用戶畫(huà)像,進(jìn)行用戶行為分析,最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品精準(zhǔn)分層運(yùn)營(yíng)。但是從用戶畫(huà)像的收集,到制定分層運(yùn)營(yíng)的策略。中間往往缺失一環(huán)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治霏h(huán)節(jié),比如:不同年齡的用戶的興趣點(diǎn),真的和我們想的一樣嗎?不同身份的用戶,真的會(huì)對(duì)價(jià)格敏感程度不同嗎?很多的運(yùn)營(yíng)策略仍然是拍腦袋或者憑借經(jīng)驗(yàn)決定。

本文筆者結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)中的單因素方差分析法,來(lái)提供一種新的數(shù)據(jù)分析方法,可以輔助運(yùn)營(yíng)者做出決策。

  1. 確定本次分析的目的是什么?

筆者所在的公司有一個(gè)K12在線教育平臺(tái),提供中學(xué)階段的線上直播課程。

在前不久做的一次用戶調(diào)研中,我們發(fā)現(xiàn)了社會(huì)影響因素(包括廣告和媒體宣傳、家長(zhǎng)和同學(xué)的口碑傳播等)會(huì)顯著的影響用戶購(gòu)買(mǎi)線上課程的意愿。(具體的調(diào)研和分析影響因素的過(guò)程可以參見(jiàn)我的上一篇文章?)

基于此結(jié)論,公司決定嘗試投放一些渠道廣告,擴(kuò)大社會(huì)影響。因此下一步我們就需要研究不同分層的用戶,對(duì)于社會(huì)影響因素的影響程度如何,從而能夠幫助公司更精準(zhǔn)的進(jìn)行分層推廣策略制定,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放。

因此我們本次分析的目標(biāo)可以總結(jié)為:

  1. 研究不同分層的用戶,在購(gòu)買(mǎi)在線課程時(shí),受到廣告和周邊環(huán)境影響程度有什么不同?
  2. 如有不同,我們應(yīng)該如何制定精準(zhǔn)的廣告投放?
  1. 應(yīng)該選取哪些分層維度?

我們這個(gè)K12在線教育平臺(tái),通過(guò)后臺(tái)用戶畫(huà)像積累數(shù)據(jù),從用戶身份可以分為四大類:初中生、初中生家長(zhǎng)、高中生、高中生家長(zhǎng)。

除了身份,我們可以再挑選另一個(gè)維度進(jìn)行分層——用戶購(gòu)買(mǎi)歷史。也就是所以注冊(cè)用戶在我平臺(tái)的使用深度,可以分成三類:購(gòu)買(mǎi)過(guò)正價(jià)課、只買(mǎi)過(guò)免費(fèi)試聽(tīng)課程、從未購(gòu)買(mǎi)過(guò)。

當(dāng)然,在具體的運(yùn)營(yíng)中,我們可以根據(jù)運(yùn)營(yíng)目的的需要,選取不同維度的進(jìn)行分析:比如性別、年齡分層、地域分層等,分層還可以更加深入,比如分為初中和高中后,可以再細(xì)分到年級(jí)….但本文為了方便講解說(shuō)明,只選取了2個(gè)維度和1個(gè)因影響因素舉例。

  1. 對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析

本次分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)依然來(lái)自上一次的調(diào)研數(shù)據(jù),收集過(guò)程依然是在上面提到的文章中,本文不再贅述。事實(shí)上,用戶分層分析應(yīng)該是在調(diào)研之前就一并做到問(wèn)卷設(shè)計(jì)中,避免二次勞動(dòng)。關(guān)于問(wèn)卷設(shè)計(jì)我在之前的文章中也有詳述,有興趣的可以查看?。

接下來(lái)我們使用SPSS軟件進(jìn)行單因素方差分析,方差分析又稱變異分析(analysis ofvariance,ANOVA),能對(duì)多個(gè)平均數(shù)進(jìn)行比較,是一種更有效的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。

3.1 用戶身份維度

我們先從用戶的身份維度進(jìn)行分析:

方差分析(ANOVA)結(jié)果顯示,社會(huì)影響均值的差異顯著(***代表差異顯著),說(shuō)明不同身份的用戶對(duì)這項(xiàng)因素存在顯著差異,證明了本次分析的必要性。下面再進(jìn)行兩兩比較分析,分析不同身份的用戶對(duì)這個(gè)因素感知的差異。

在顯著性這一欄中,數(shù)值越小說(shuō)明顯著性越高。從以上數(shù)據(jù)可以看出,在社會(huì)影響變量中,初中生家長(zhǎng)與高中生之間的差異顯著(P=0.045<0.05),均值差(mean difference)為0.62642,說(shuō)明初中生家長(zhǎng)對(duì)社會(huì)影響感知顯著高于高中生用戶,而其余組別之間的分配公平感知差異不顯著(P值均大于0.05)。

換言之:初中生家長(zhǎng)和高中生相比,更容易受到廣告和周邊人的影響而做出購(gòu)買(mǎi)決策,而其他組別兩兩對(duì)比差異不算太大。

究其主觀原因也比較容易分析:初中生的學(xué)習(xí)階段多仍依賴于家長(zhǎng)幫助其挑選教輔產(chǎn)品,初中生受制于年齡因素,大多是沒(méi)有選擇購(gòu)買(mǎi)課程的自主權(quán)。但事實(shí)上大多數(shù)家長(zhǎng)對(duì)教學(xué)也并不了解,迷茫之下更容易受到周邊人和廣告的影響。

而高中階段的學(xué)生,因?yàn)榧议L(zhǎng)已經(jīng)相對(duì)無(wú)力干涉其課業(yè)的進(jìn)度和選擇課程,高中生已經(jīng)具備根據(jù)自己的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行主觀判斷能力,還有可能加上青春叛逆期不喜歡從眾的逆反心理,對(duì)他人推薦或廣告宣傳的課程感知沒(méi)有初中生家長(zhǎng)那么明顯。

3.2 用戶購(gòu)買(mǎi)歷史維度

我們?cè)賹?duì)不同購(gòu)買(mǎi)歷史的用戶進(jìn)行分析:

方差分析(ANOVA)結(jié)果顯示,不同購(gòu)買(mǎi)歷史的用戶對(duì)這社會(huì)影響因素均存在顯著差異,那么我們就可以進(jìn)行進(jìn)一步分析。

上表中的數(shù)據(jù)結(jié)論如下:

購(gòu)買(mǎi)過(guò)在線課程的用戶與從未買(mǎi)過(guò)試聽(tīng)課程的用戶的差異顯著(P=0.041<0.05),均值差(mean difference)為0.27685。只買(mǎi)過(guò)試聽(tīng)課程的用戶也與從未購(gòu)買(mǎi)過(guò)的用戶的差異顯著(P=0.004<0.05),均值差(mean difference)為0. 34722,說(shuō)明購(gòu)買(mǎi)過(guò)正價(jià)在線課程的用戶對(duì)社會(huì)影響認(rèn)知顯著高于只買(mǎi)過(guò)試聽(tīng)課用戶,只買(mǎi)過(guò)試聽(tīng)課程的用戶對(duì)社會(huì)影響的認(rèn)知顯著高于未買(mǎi)過(guò)的用戶。

換言之結(jié)論就是:使用深度越深的用戶,反而更容易受到廣告和周圍人推薦的影響。

這和我們之前純靠經(jīng)驗(yàn)拍出來(lái)的想法截然相反——大多數(shù)時(shí)候我們會(huì)以為:新用戶才更容易受到廣告和朋友推薦的影響,而老用戶則會(huì)憑借自己的經(jīng)驗(yàn)判斷是否購(gòu)買(mǎi)。

然而通過(guò)數(shù)據(jù)分析,也許可以證實(shí)我們的經(jīng)驗(yàn)判斷有時(shí)候未必可靠。

購(gòu)買(mǎi)過(guò)在線課程的用戶可能對(duì)在線課程的認(rèn)可度更高,因此在身邊人的推薦后,或再次看到廣告宣傳后,更容易再次購(gòu)買(mǎi)課程。

  1. 結(jié)論和運(yùn)營(yíng)方向指導(dǎo)

根據(jù)兩個(gè)維度用戶分層的數(shù)據(jù)分析,我們初步得出結(jié)論:對(duì)產(chǎn)品內(nèi)的用戶推廣可以更加深耕老用戶,這和我們之前提倡的RARRA模型正好對(duì)應(yīng)。

在學(xué)段選擇上,優(yōu)先選擇初中生家長(zhǎng)進(jìn)行內(nèi)容設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng),例如:廣告的投放策略可以瞄準(zhǔn)初中生家長(zhǎng)的群體,主推初中階段課程,以中考提分等主題策劃相關(guān)的內(nèi)容。

 

作者:路易絲

來(lái)源:路易絲

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