笔者通过对当下最流行的50款App分析总结,总结出:打造一款高用户粘性App的十六字箴言是“长短相形,刚柔并济,上下其手,左右逢源。”
从事ASO以来,被人问到最多的两个问题是:xx推荐几款好用的App给我呗?xx如何高效提高用户粘性呢?
前者是家人朋友——用户,后者是Asoer、产品经理——客户。
作为一家ASO公司的新媒体运营总监,整天和Appstore打交道,对于“最近哪一个App火得一塌糊涂?”,“它为什么火得一塌糊涂”这些问题虽不说如数家珍,但起码也是相对资深。
通过多年经验积累,我深刻领会一个最朴素的道理:从来没有随随便便的成功,每一个爆红的App背后都有一套它爆红的逻辑。
就拿用户粘性而言,为什么有的App让人茶饭不思,为什么有的App却安装之后,再无回音?
有时候并不是产品质量好坏的原因,也不是品牌知名度高低的原因,而在于你是否获悉了打造高用户粘性密码。掌握这些密码,品牌知名度不高,也能让用户粘性爆表。反之,品牌知名度再高,也是徒有其表。
通过对当下最流行的50款App分析总结,我总结出了打造一款高用户粘性App的十六字箴言:长短相形,刚柔并济,上下其手,左右逢源。
长短相形
长——终身价值
短——短期利益
终身价值,又叫CLV,客户生命周期价值,CustomerLifetimeValue的缩写,意思是指用户这辈子能为你创造的价值总和。
所以,我们常说:让一个人用你App不算厉害,让一个人一辈子用你App才算厉害。见惯了太多日抛App,对这一点体会较深。18年的消灭病毒,party.io昙花一现过后,留下的只有落寞的身影。
打造用户终身价值最厉害的莫过于阿里系App。通过将买卖思维转变为现金流思维,以一款支付宝成功将用户变成了自己的子民。
另一个集大成者则是运营商,还记得前几年各大运营商都争先恐后推出的活动吗?话费冲200送200。别说你没动过心,笔者当时就掏了腰包的。
冲200送200,看似让用户赚了200,事实上却将用户套牢了一年。
活动条款规定:运营商会在后面的10个月将赠送的200返还给你。这就让你一年内离不开它,无法投入竞争对手怀抱。一个月用50元话费,就相当于锁定了用户6000元的年价值。
终身价值让用户离不开你。
经过时间沉淀,终身价值被App得到了很大程度的拓展。
游戏App中,很典型的是签到领取奖励的设计,签到第一天赠送50元宝,第十天赠送1000元宝,第二十五天赠送3500元宝。
其它App中,很典型的是VIP福利。通过VIP的设计,让你成为长期客户。长期的福利,让你也离不开他。
去年阿里推出的88会员,88元=饿了么年会员 优酷视频年会员 淘票票全国卡 虾米超级VIP。
阿里看似亏了好几百,实则赚了一个客户4个App的一年的价值。笔者自从买了88会员后,点餐几乎就再也没有用过美团,看电影的次数也比去年平均增多了200%次。以前一个月看1到2次,现在一个月看3到4次。
短期利益这方面,比较容易理解,就是短时间可以得到的利益,看得见的利益。比如设置每日登录奖励。
短期利益一般和终身价值是一起发力的,相辅相成,让用户无法离开你App半步。
在这方面做得比较好的是去年火得一塌糊涂的趣头条、东方头条、今日头条极速版。阅读你就可以得到金币奖励。其中东方头条阅读一篇得到200金币,后面逐步减少。
趣头条、东方头条、今日头条极速版每天撒钱的行为是锁定了用户的短期利益,然后通过体现门槛设计(满几十元方能提现),将短期利益和终身价值绑定在了一起。
刚柔并济
刚——表面平台
柔——内里订制
海尔张瑞敏一直强调要建立一个生态。微信张小龙表示要建立一片森林。目的是孵化,让自己成为一个生态圈,让其他人脱离不了。
表面平台的意思是在一个维度上丰富产品sku,让用户在该维度想要什么有什么。当用户在这个维度的需求被全部满足,也就规避了用户逃离App的行为。
为什么球鞋专卖店没有运动鞋专卖店消费频次高?为什么运动鞋没有商场消费频次高?
——就是在于生态,App面儿上应该丰富生态,丰富sku,丰富类别,丰富内容,让精准用户需求应有尽有。
过去几十年美国沃尔玛的崛起,让许多其他类似的实体零售商倒闭。原因恰是用户选择大而全,而非垂直的商超。那些生存下来的便利小店,更多基于场景。
至于App的里子则应该寻找私人订制的感觉。这方面做得比较好的是淘宝和头条系。淘宝的千人千面,让每个人都能有自己的主页。头条系的算法,让每个用户都能get到自己的真正喜欢的内容。
私人订制说白了就是投用户所好,这是App大势所趋。
如果自家没有相关技术,可以用取巧的方式进行。这方面可以学习小红书、知乎等App。进入页面,首先让你选择你感兴趣的内容,然后以用户喜欢的内容为导向,进行主页生成。
如果你稍微留心,会发现很多App都在利用这个思维。当下的浏览器,机会都可以订阅自己感兴趣的模块,还有微博,随时都可以选择自己喜欢的大V进行订阅。
内里私人订制说来容易,但归根结底是表面平台的结果。没有丰富的内容,私人订制就成了一纸空谈。表面平台和内里订制亦是相辅相成的。
私人订制还有一个被忽略的效用。打造用户的安全小窝。通过订阅生成自己的安全空间,一种当家做主的感觉油然而生。
这其中有牵涉除了沉没成本和动手参与两种逻辑。
沉默成本逻辑:人们在决定是否去做一件事情的时候,不仅是看这件事对自己有没有好处,而且也看过去是不是已经在这件事情上有过投入。我们把这些已经发生不可收回的支出,如时间、金钱、精力等称为“沉没成本”(SunkCost)。
动手参与逻辑:人们会优先对自己动手参与的产生买单行为。很多手工作坊正是靠此盈利。经过研究发现,手工店里的用户绝大多数都会将自己参与制作的产品买走。
上下其手
上——上面高频
下——下面社交
用户粘性有这么个算法:DAU/MAU。
- DAU,即:DailyActiveUser,指日活跃用户数。
- MAU,即:MonthlyActiveUser,指月活跃用户数。
日活跃用户占月活跃用户的比例越高,表明用户对App的使用黏性越高。
这个公式背后的逻辑是频次,App使用越高频,用户粘性则越高。很多App就从上面做了文章,以此提高自己的用户黏性。
制造高频是App提高用户黏性的捷径。支付宝、微博、东方头条等App都在使用这个逻辑。
制造高频有很多小技巧:支付宝的蚂蚁森林,蚂蚁庄园,微博的签到,东方头条的签到和养猪,QQ以前的农场,QQ宠物。通过这些小游戏、小设计让本来不高频的软件,变得高频。
笔者知道的一个地产App,本身提供的是私人管家、访客邀请、手机开门、邮购等服务,当频次达到一定后一直停滞不前。后来引入了社区功能,引导用户吐槽(投诉),使用频次很快得到线性增长。
真正和高频硬扛的利器还有一个——社交。
每个大佬都有一个社交梦。大佬一是觊觎社交的延展性,它的裂变作用可以迅速提高用户基数到达一个量级;另外一个原因则是觊觎它的高粘性,社交具有强互动,高频次使用的特性,高频让用户黏性暴增。
19年抖音、马桶、聊天宝三英战微信,都将矛头指向了社交。还有阿里,一直以来盯着社交不放松,其实就是此间目的。
社交是App的精神纽带,得社交得天下。但是社交并非需要强鼓重锤。
火得一塌糊涂的健身软件keep,并没有多大的社交梦,简单的分享锻炼后的感受,心情,也让App频次得到了高效提升。用户黏性得到了显著提高。
还有现在火烧Appstore的超级App学习强国,连抖音快手都难抵其锋芒,里面也将社交属性打造了出来,它的方法更简单,直接接入钉钉,一招腾挪转移,让学习变成一群人的事情。
近两年的现象级游戏,分别是王者荣耀,绝地求生,你会发现都有社交的影子。这不是偶然,恰恰因为游戏可以组团对战,将社交融入了游戏。
社交必然带来高频,而高频自然形成高黏性。重社交做不了,App不妨做做轻社交。重社交会造成用户打扰,但轻社交不会。
左右逢源
左——左手参与
右——右手互动
人们都对自己参与的事物,倾注了也将继续倾注更多的情感。App也不例外,在调研的50款App里,60%都有着极强的参与感。典型的是小红书、墨迹天气、抖音、网易考拉、美团、大众点评。
打造参与感,简单的方法是UGC。
打开墨迹天气,扑面而来的节气话题、实景UGC,打开小红书、网易考拉海购,扑入眼帘的种草社区。
UGC是提升用户活跃度、增加产品粘性的有效方法。制造UGC有很多方法:分享、评论、评价、留言、视频弹幕、话题、征文、问答、小组、圈子……
基本上,每个软件都可以接入UGC,但需要谨记UGC、互动、社交的属性,不要破坏产品本身的调性。大众点评、美团,点评UGC就很好契合了App的调性。
UGC产品有三个衡量健康度的指标:内容更新频率、内容质量、用户之间的深度互动。这三点共同构成一个成功的UGC产品的氛围基础。
内容更新频率指向的是:内容更新要快,最基础的是保证每次打开APP能看见新内容。内容质量指的是:内容契合App调性,在抖音上生产乡村UGC,就打破了抖音的新城市新人类调性。深度互动指向的还是社交。
参与是用户的参与,互动则是源自于App运营者。
去年7月,今日头条发布了2018年上半年手机白皮书。叫人意想不到的是,OPPO手机的品牌用户粘性最高,甚至超过了苹果。
经过专业人员的分析得出:原因是OPPO和用户之间有强互动。
用户稍有意见,OPPO很快就听取,并迅速应用在产品上。去年全面屏手机元年,很多手机制造商,都虚晃一枪,采用了异形全面屏,但OPPO却实现了近乎完美的全面屏手机外观,让人赞不绝口。
曾几何时,互动是小米的发家利器。雷军恰好以此征服米粉,推出了自己的小米手机,一举成名。
结语
长短相形,刚柔并济,上下其手,左右逢源——这就是打造高用户黏性App的密码。但是技巧终归是技巧,要想真正征服用户,最后还是要回到质量和服务。
作者:牛背山上陈狗蛋,闯奇科技(公众号闯奇研究院)新媒体运营经理、知名财经作者、高级数据分析师。
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