数据分析【实践】——教育行业指标体系搭建和生命周期维护
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目錄
- 一、教育行業指標體系搭建
- 1.明確工作目標
- 2.實際工作內容
- 二、用戶生命周期的維護
- 1.用戶生命周期是什么？
- 2.如何搭建用戶生命周期模型
- 3.如何圍繞用戶生命周期，提升單體用戶價值？
- （1）用戶行為路徑梳理
- （2）數據定義/數據收集
- （3）通過數據分析找到運營發力點
- （4）完成用戶引導
- 4.如何做好用戶流失預警機制，延長用戶生命周期？
- 5.如何設計流失預警機制？
一、教育行業指標體系搭建
1.明確工作目標
- 提高用戶數，所以需要做的是增加用戶數，利用AARRR模型獲取用戶
- 提高營收，所以需要做的是提高轉化率，做好用戶生命周期管理的工作。
2.實際工作內容
1.監控每周/每月的各項付費和運營成本指標，統計分析和建立優化指標，為咨詢和運營提供活動支持。
主要指標：獲客、試聽、付費、續課、提高生命周期價值，防止用戶流失
下面以線下教育公司來根據AARRR模型可以分為幾個部分來搭建指標監控體系
- A獲取用戶
如何獲取用戶，我們就需要去分析各個渠道的指標，渠道又有線上和線下，比如渠道有傳統的電視廣告，當地新聞報紙，抖音微信等新媒體公眾號，其它的還有傳單掃街等。
具體的指標有，每日/每周/每月新增咨詢用戶數，分為線上和線下咨詢，如電話/微信溝通和上門咨詢。
根據獲取用戶的流程建立轉化漏斗，訪問/咨詢人數，進行試聽人數，最后付費人數，續費人數，對每個環節的比例進行確定，比如試聽占訪問的10%，說明咨詢工作出現了問題，需要我們去排查原因。來試聽的學生很多，付費的人卻很少，說明課程試聽的環節有問題，需要去改進提高。
- A 活躍用戶
在線下教育環節中，沒有用戶活躍這一說，我們可以去分析用戶的具體情況。每周/每月用戶數增加和減少的原因分析，是與教師還是季節等周期性原因相關。統計學生的課后反饋，學生的學習質量，測評成績等，盡量建立一個正向循環的過程。統計用戶構成，分為哪些年級，哪些階段，針對不同的用戶群體采取不同的策略。
主要的指標有：每日/每周/每月試聽用戶數，每周付費用戶數 ，在用戶數里面再細分，小學，中學，不同的學科都可以針對性進行指標數據分析。
- R用戶留存
用戶留存，主要體現在用戶的續費率上，多少學生在機構內成為付費客戶后，還會繼續在下一個周期進行續費，或者選擇其它科目進行補習，這是關注的一個重點。針對這些方面，我們可以細分，續費的科目，續費較多的年級和教師等。結合續費率指標同時進行RFM客戶價值體系的管理和維護。除了續費率，還有流失率，不是所有未續費的學生都算流失，我們要進行月/季度的流失率進行統計，多少學生上完了整個課程，多少學生未完成課程就放棄了，分析學生和教師和其它原因。
同時針對課程建立好課程反饋工作，統計好各科的家長和學生的評價指標。
主要指標有：續費率、流失率、學生評價指標
- R轉化營收
這是一個極其重要的指標，我們所有前期的努力都是轉化為營收，不能為了獲取更多的學生而不斷降低客單價，營收是衡量是否成功的一個重要指標。
營收方面，我們可以分為各學科營收，各年級營收，各課程服務類型營收，比如一對一，大班教學，小班教學，針對每個服務類型的營收做出統計，看哪一板塊收入較多，哪一板塊收入較少。人均收入，客單價，渠道ARPU等。從哪些數據指標上看目前的渠道狀態，以及希望通過數據指標給出哪些反饋。
同時在營收的周期也是很重要的，每周/每月/每季度營收，觀察同比和環比的增長或者減少，及時發現原因，做出應對策略。
除了營收以外，還有成本，這個可以放入獲取用戶的環節當中，也可以放入轉化營收的環節當中。也就是去計算投入產出率，這個我們在用戶進行報名的時候會通過一個問卷的形式，詢問是哪個渠道了解到我們學校的。
具體的指標有：各部分營收、ROI投入產出比、渠道ARPU
- R自傳播
關于這塊內容，用戶自傳播可以體現在口碑營銷的方面，也可以通過上文的問卷收集的形式，獲取到用戶咨詢的來源渠道，確定熟人推薦的比例，因為教育這個產業，口碑很重要。
具體指標為：熟人推薦比例
由于主要的指標已經確定：新增付費學生數、續費率、營收指標、渠道成本、ROI
我們將從下列幾個維度進行指標搭建：用戶(學生)的維度、教師的維度、家長的維度、課程的維度。
首先從用戶的期望來看，需求是課程優秀全面，口碑好，價格實惠，且補習后成績能夠提高，從數據角度來看，去了解指標也能反推出客戶的感受。
渠道也是一個重要的因素
從不同的課程和年級的維度也可以作為分析和搭建指標體系
從產品營收的角度來考慮：
二、用戶生命周期的維護
1.用戶生命周期是什么？
用戶生命周期分為：導入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期。
導入期可以理解為將市場流量中的潛在用戶轉化為自家產品的用戶，這個階段我們稱之為獲客階段；當用戶進入產品之后，我們需要想辦法讓用戶活躍起來，進入成長期以及成熟期，成長期和成熟期的用戶屬于產品最為核心的用戶，是最具挖掘價值的忠實用戶。
所以，我們稱之為升值階段；用戶從成熟期開始，會出現休眠、流失狀態，我們稱之為留存階段。
我們將用戶生命周期、不同生命周期用戶的行為表現，不同階段運營所關注的重點工作進行闡釋：
獲客區：對應著導入期，對應的用戶行為是由流量成為用戶，運營的核心工作是拉新獲客以及促進新用戶的活躍。
升值區：對應著成長期和成熟期，對應的用戶行為是在產品中活躍、為產品貢獻、持續留在產品內，運營的核心工作是促進用戶活躍、轉化/付費、制造留存。
流失區：對應著休眠期和流失期，對應的用戶行為是離開產品、停止使用，運營的核心工作是對沉沒流失用戶做好安撫工作或者新產品的轉移工作（如果有）。
我們最渴望達成的目的是：“把自己的思想裝進用戶腦袋，把用戶的錢裝進自己的口袋。”這里的思想可以是讓用戶接納我們的產品規則，可以是讓用戶喜歡我們的活動，可以是讓用戶對我們產品有粘性；用戶的錢可以是用戶的時間，可以是用戶的內容，可以是用戶的互動，當然也可以是用戶的錢。把我們的思想裝進用戶腦袋和把用戶的錢裝進自己的口袋，無疑是這個世界上最難的兩件事。
所以，如果做好這兩件事，就算是做好了用戶運營。這個過程可以理解為用戶管理的過程，如果希望管理好用戶，兩個維度務必關注：
1. 每個用戶都可以被監測、被評估；
2. 我們可以影響每個用戶、可以驅動每個用戶。
因此，用戶運營可以理解為“用戶生命周期管理”，本質是：
無論什么產品，核心指標一定有是否來使用咨詢，是否付費！
根據一級指標確定二級指標。
對于問題2，驅動用戶價值提升的方向有兩個：
最終，我們對用戶生命周期模型的研究，演變成為對用戶生命周期管理的本質：如何提升單體用戶價值及延長用戶生命周期。
2.如何搭建用戶生命周期模型
通過上文的鋪墊，我們已經了解到，搭建用戶生命周期模型，其本質就是根據用戶發生的行為，找到用戶處于生命周期的哪個階段，是導入期還是成熟期，知道了用戶所處階段，才能方便我們進一步開展運營工作。
如何搭建用戶生命周期模型呢？
搭建用戶生命周期模型的一般步驟如下：
以線下培訓機構的業務邏輯如下：
-
業務邏輯
通過尋找客戶，進行課程試聽授課，將客戶轉化為付費用戶，繼續進行付費，然后留存住，并需要客戶進行推廣，擴大客戶群。 -
可能影響用戶留存/消費的關鍵功能
課程質量，課程價格，是否有提高，授課環境 -
定義各階段用戶行為，定義的影響用戶留存/消費的關鍵驅動功能
3.如何圍繞用戶生命周期，提升單體用戶價值？
提升單體用戶價值，大家可以思考，哪些用戶的價值需要被提升呢？導入期的需要嗎？
我認為不需要，這個階段處于獲客區。
流失期的需要嗎？
我認為不需要，這個階段主要是做用戶召回延長用戶生命周期。所以，我們主要針對處于成長期和成熟期的用戶進行單體價值的提升，體現在用戶行為上是：活躍、轉化、付費、留存。
所以，我們需要按照以下步驟進行分析，找出用戶定義的數據節點，并通過在相應的節點制定運營策略，完成用戶引導：
（1）用戶行為路徑梳理
一個用戶從導入期到成熟期典型使用路徑如下：
廣告/看到信息——上門/電話/微信咨詢——上門試聽——進行付費上課——結束
（2）數據定義/數據收集
一般解決用戶從A階段到B階段價值提升的問題（當然B階段的用戶價值一定是高于A階段的），我們需要先篩選出B階段的用戶，再在B階段用戶身上獲取三種數據：
除了從用戶身上獲取如上三種數據，還可以參考用戶渠道來源數據、業務數據等進行數據分析。
（3）通過數據分析找到運營發力點
數據分析的幾個關鍵思路：
我們結合數據定義/數據收集以及數據分析的幾個關鍵思路，以線下教育為例，我們仍然假設：
（4）完成用戶引導
在每個環節和階段需要對用戶進行引導，設計相應的策略規劃。
4.如何做好用戶流失預警機制，延長用戶生命周期？
上文已經說過，驅動用戶價值提升的方向有兩個：
- 提升單體用戶價值；
- 延長用戶生命周期。
圍繞用戶生命周期提升單體用戶價值的方法已經詳細說明，接下來重點關注如何延長用戶生命周期讓用戶盡可能長時間待在產品內，為產品貢獻價值。
延長用戶生命周期，大家想，可以怎么做？
- 預防用戶流失，讓用戶一直待在產品內；
- 針對已流失用戶，做用戶召回。
提到預防，一般都能聯想到機制化、自動化，當系統判斷用戶具有流失特征時，及時自動觸達用戶，盡可能的挽留用戶。所以，這里需要設計一套自動化的機制。
針對已流失用戶也可設計一套自動化觸達系統，但實際情況是，已流失用戶數量巨大，流失原因不明，成本巨大。
所以，下面我們主要討論預防用戶流失，最終設計一套用戶流失預警機制。
5.如何設計流失預警機制？
流失預警機制設計步驟如下：
- 流失用戶定義；
- 分析流失預兆；
- 設立預警機制；
- 完成用戶引導。
流失用戶定義
我們只有定義了什么樣的用戶屬于流失用戶，才能針對未流失用戶做相應的流失預警，在未流失用戶出現流失用戶關聯行為時，系統及時響應，避免用戶流失。定義一個用戶是否流失，我們一般從兩個維度進行評估：用戶行為、時間。
分析流失征兆：
首先需要圈定出來流失用戶，去分析用戶流失前的行為。
然后思考這些問題：在用戶流失前發生過哪些類似的用戶行為？流失用戶是否集中于某一渠道？流失用戶在性別、年齡、愛好等方面是否類似？用戶流失前，產品是否做了較大改動？
最后通過數據分析或用戶訪談的方式，找到用戶流失的主要原因。
設立預警機制：
監控數據，進行預流失用戶的建模。結合用戶流失的原因，將預流失用戶定義或標記出來。比如：注冊超過15天，還沒有領取并觀看免費課程的用戶，標記為預流失用戶
完成用戶干預和引導：
根據用戶流失的原因，分別對用戶進行干預和引導。比如針對沒有領取并觀看免費課程的預流失用戶，可通過福利刺激的方式（比如：觀看課程后，可獲得優惠券等），讓用戶完成相應的行為。
用戶生命周期管理其實是一個非常龐大的系統，想要做好此項工作，需對每個方面都做好精細化運營和管理，并且需具備超強的數據分析能力。不僅僅是用戶生命周期管理，包括整個大規模用戶運營，都是需要通過數據去驅動的。
當你學會看似復雜的方法時，你會發現這個世界正在變得簡單。同樣的，當你真正掌握了用戶生命周期管理的操作方法和邏輯后，絕對會拉升一款產品很多的核心指標。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的数据分析【实践】——教育行业指标体系搭建和生命周期维护的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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