以有料看看為例，拆解單用戶價(jià)值模型

本文主要對單用戶價(jià)值模型的各要素進(jìn)行了拆解,并分析了各個(gè)要素的計(jì)算方式與優(yōu)化方向。各位小伙伴也可以對照一下自己負(fù)責(zé)的產(chǎn)品處于什么狀態(tài),從哪些因素去優(yōu)化?怎么優(yōu)化?

產(chǎn)品是企業(yè)交付服務(wù)于用戶的載體,只有在收入和成本達(dá)到平衡,服務(wù)才會長期穩(wěn)定提供。這種平衡的評估方式,有從 " 單位服務(wù) " 角度出發(fā)的 " 單位經(jīng)濟(jì)模型 ",也有從 " 單用戶營收 " 角度出發(fā)的 " 單用戶價(jià)值模型 ",本文淺談后者。

研究單用戶營收的邏輯,相當(dāng)于把企業(yè)不同的用戶群都?xì)w一,更容易看出商業(yè)模式的運(yùn)轉(zhuǎn)影響因素。計(jì)算單用戶價(jià)值,是為了是梳理和單用戶直接相關(guān)的收入及成本的關(guān)系,所以計(jì)算成本時(shí),只計(jì)算變動成本,暫時(shí)不計(jì)固定成本。

單用戶價(jià)值

= 單用戶全生命周期收入 – 單用戶獲取成本

= 單用戶留存時(shí)長 * ( 單用戶每日收益 – 單用戶每日維護(hù)成本 ) – 單用戶獲取成本

產(chǎn)品處于不同的生命周期,單用戶價(jià)值的參考值不同,一般來說(忽略獲客成本回收期):當(dāng)單用戶價(jià)值大于 0 時(shí),商業(yè)模型收支平衡,可以考慮快速擴(kuò)大用戶規(guī)模。單用戶價(jià)值小于零時(shí),需考量可以通過那些因素來達(dá)到平衡,部分因素到達(dá)天花板能否達(dá)到平衡。

有料看看是一款針對下沉市場用戶的移動資訊應(yīng)用。針對下沉市場用戶對于貨幣激勵的敏感,使用的 " 網(wǎng)賺 – 做任務(wù)領(lǐng)錢 " 模式作為杠桿撬動下沉市場,DAU 和凈營收節(jié)節(jié)走高,凈營收又基本被用來做用戶的拉新、促活、留存、商業(yè)化,循環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)。

公開數(shù)據(jù)可查,本文以其財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)來逐一拆解上述單用戶價(jià)值模型的各因素:

01 單用戶留存時(shí)長

單用戶的留存時(shí)長(LT),是指一個(gè)用戶整個(gè)生命周期的累計(jì)時(shí)長,常說的次日留存、次月留存、用戶召回等,其實(shí)就是在說 LT。LT 是驗(yàn)證產(chǎn)品模式是否能跑通的重要指標(biāo),對目標(biāo)人群的需求滿足度和產(chǎn)品競爭力等會影響到 LT。

有料看看任務(wù)中心的 " 每日簽到、日常任務(wù)、運(yùn)營活動 " 等是網(wǎng)賺模式圍繞留存而設(shè)計(jì)的任務(wù)。

功能類的探索迭代,比如針對下沉用戶偏愛的養(yǎng)生、勵志、健康等內(nèi)容建設(shè),內(nèi)容推薦效率提高,直播、視頻類等功能,都會影響到留存,影響的權(quán)重會有區(qū)別,用戶增長產(chǎn)品經(jīng)理會去捕捉留存影響權(quán)重最大的 a-ha moment。

有料看看留存曲線近似冪函數(shù),LT 近似留存曲線和雙坐標(biāo)軸的面積,計(jì)算如下:

LT = 1 + R ( 2 ) + R ( 2 ) + R ( 3 ) + … + R ( n )

其中 R ( n ) 為用戶在第 n 日的留存率。從用戶增長的角度看,次日留存、第七日留存比較重要。

次日留存提高的話,留存曲線和雙坐標(biāo)軸面積變大,即 LT 會變大。

第七日留存,通常對應(yīng)用戶對于產(chǎn)品價(jià)值的理解和認(rèn)可,如果第七日留存變大,后續(xù)會持久。

不同產(chǎn)品形態(tài),上述兩個(gè)節(jié)點(diǎn)需要視情況調(diào)整。

02 單用戶每日收益

單用戶每日收益,是指一個(gè)活躍用戶每天能貢獻(xiàn)的營收。先來看一下有料看看財(cái)報(bào)里的這個(gè)數(shù)值:

有料看看目前營收較為單一,2019 Q3 的凈營收為:14.07 億人民幣,其中廣告營收為 13.82 億,占比 98.22%,廣告受周期和大環(huán)境的影響,有料看看單用戶每日收益也明顯有此規(guī)律。以 Feed 流廣告收入為主,推算一下收益公式:

單用戶每日收益= 單用戶每日瀏覽 Feed 數(shù) * 廣告加載率 * 廣告千次曝光收入

單用戶每日瀏覽 Feed 數(shù),這個(gè)與用戶活躍時(shí)長強(qiáng)相關(guān),產(chǎn)品運(yùn)營都在為此努力,比如運(yùn)營側(cè)的日常任務(wù)、運(yùn)營活動,產(chǎn)品側(cè)的內(nèi)容推薦效率提升,視頻類功能迭代等

廣告加載率 ( Ad Load ),指 Feed 里的廣告數(shù)量占比,起著平衡用戶體驗(yàn)和商業(yè)化的作用,Ad load 過高,用戶會對產(chǎn)品產(chǎn)生負(fù)面印象,不同產(chǎn)品形態(tài)的 Ad load 邊界會不一樣,較為私人的 Feed 流的廣告加載率偏低(微信朋友圈 2%),資訊信息流的廣告加載率較高(今日頭條圖文 Feed 為 8%)。

刷有料看看粗算:圖文 Feed 24%,短視頻 12%,小視頻 10% 左右,這塊可提升的空間非常有限,有料看看應(yīng)該會保持這樣的 Ad load 率。

廣告千次曝光收入 ( eCPM ),指廣告千次廣告預(yù)期收入,假設(shè)廣告以 CPC 計(jì)費(fèi),則

eCPM = CPC * CTR * 1000

要提升 eCPM,需提升 CPC 和 CTR,CPC 取決于基于 APP 體量及用戶群的廣告定價(jià)及廣告商們的競價(jià)。CTR 取決于廣告與用戶的匹配度及廣告位的定義、展示等因素

單用戶每日瀏覽 Feed 數(shù)、Ad load、eCPM 三個(gè)因素相互影響,,要提高 " 單用戶每日 Feed 廣告收入 ",需通過實(shí)驗(yàn)找一個(gè)平衡的角度,平衡用戶體驗(yàn)和商業(yè)化,更需要平衡長期和短期收益。

除了廣告收入,有料看看也在擴(kuò)充其它收入,比如游戲、直播,營收需要變得多元、健壯。

03 單用戶每日維護(hù)成本

單用戶每日維護(hù)成本,是指對一個(gè)老用戶每日活躍及留存的貨幣化激勵成本。有料看看任務(wù)中心除去收徒都是基于此設(shè)計(jì)。有料看看的單用戶每日維護(hù)成本如下圖:

可以看到:有料看看在逐步下調(diào)用戶維護(hù)成本,聯(lián)合每日活躍時(shí)長沒有因此下跌,但是有料看看app 的用戶每日活躍時(shí)長肯定受到了影響,因?yàn)槟壳暗?4210 萬 DAU 里,有大概 800 萬是跟有料看看app 用戶重合度很低的米讀小說(包含極速版),而米讀小說的日活躍時(shí)長是 150 分鐘。

單用戶每日維護(hù)成本,除了考量 " 每日因此帶來的收益關(guān)系 " 決策投入之外,有料看看也在 " 金幣的消費(fèi) " 側(cè)發(fā)力,比如:評論金幣贊賞、直播金幣贊賞,用戶、內(nèi)容創(chuàng)造者、平臺三者都因?yàn)榻饚胚@樣的流轉(zhuǎn)受益,網(wǎng)賺模式:金幣的發(fā)放、消費(fèi)、提現(xiàn)形成閉環(huán)。

另外,產(chǎn)品力和貨幣化激勵體系,是用戶使用有料看看的兩條支柱。隨著更多極速版入場下沉市場,用戶對 " 貨幣化激勵 " 變的不敏感,內(nèi)容生態(tài)、內(nèi)容推薦效率變的權(quán)重很大,從財(cái)報(bào)可以看到有料看看在 " 內(nèi)容生態(tài)建設(shè)、AI 側(cè)研發(fā)投入 " 的持續(xù)投入。

04 單用戶獲取成本

單用戶獲取成本(CAC),是指一個(gè)新用戶獲取所涉及的渠道買量、宣傳等成本。有料看看的新用戶安裝成本如下圖:

在每個(gè)季度 1 億新用戶引入,以及各種 " 極速版 " 的競爭下,CAC 控制穩(wěn)定,但需要結(jié)合用戶的 LTV 評價(jià)獲客的質(zhì)量。也可以用留存來粗估,大家可以結(jié)合 MAU、每季度新用戶數(shù)、月活計(jì)算公式來估算一下每個(gè) Q 的獲客質(zhì)量。

月活計(jì)算公式:

MAU ( n ) = A ( n ) +A ( n-1 ) * R ( 1 ) + … + A ( 1 ) * R ( n-1 ) ,

其中 MAU ( n ) 代表第 n 月的活躍用戶,A ( n ) 代表第 n 月的新增用戶,R ( n ) 代表第 n 月留存率

有料看看獲客的方式主要有 3 個(gè):

a. 收徒,推薦熟人下載應(yīng)用,獲取金幣

b. 渠道買量,通過應(yīng)用商店等渠道拉新

c. 自然流量下載

獲客成本大頭在 a 和 b,單用戶獲取成本優(yōu)化的方向重點(diǎn)也在這,比如通過 " 收徒拉新的收益分期獲得 " 來提高拉新的有效度,獲客渠道的 ROI 優(yōu)化等。

生成海報(bào)

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