GrowingIO增長分析（UBA）中增長模型的設計初衷，是幫助企業簡單方便地分析用戶行為，實現業務增長。隨著企業增長模式從粗放式經營轉為精細化深耕，精準解決某一業務場景需求的分析模型成為企業使用UBA工具的新需求。
本季度GrowingIO分析云產品聚焦真實業務場景，推出了新的增長模型——首復間隔分析，可用于分析用戶全生命周期內任意事件首次和N次之間的間隔，發現轉化規律，做好用戶生命周期劃分，從而指導業務人員在合適的時間點做好營銷動作觸達用戶，達到業務更快增長的目的。
首復間隔模型可以通過“再轉化比例分析”和“間隔分析”兩張曲線圖直觀呈現轉化趨勢和間隔分布，同時該分析模型內部還自帶資深運營專家搭建的經驗模型，可智能解讀出分析報告，幫助業務人員快速發現轉化和運營的關鍵節點，找到不同階段顧客的最佳營銷時機。
(資料圖)
例如在購買場景中，為了提升復購率，業務人員需要分析用戶從新用戶轉化為忠誠用戶的購買次數、每次復購的間隔是多久，以及找到用戶流失的時間點，及時挽回用戶。
如上圖所示，在實際分析時，業務人員根據需要設置好轉化事件（在該場景下轉化事件應為“購買”）、首次追溯期、轉化窗口期、目標用戶等基本信息，即可獲取分析曲線圖。
“再轉化比例分析”曲線示意圖
如圖，可以看到所有首購用戶中有多少人完成了二次購買，二次購買的用戶又有多少完成了三次購買，以此類推。
當曲線完整呈現后，即可發現用戶完成N次（上圖是4次）購買后，N轉N+1的比例趨于穩定，那么購買N次就是用戶和企業建立穩定忠誠度的閾值。
同時，首復間隔分析可統計從首購開始，每次購買之間的間隔時長分布。通過分布概率來界定每一次轉化的黃金時間，如超過黃金時間后還未再次購買，這部分用戶大概率會流失。
“轉化間隔分析”統計示意圖
從上圖的曲線走向不難看出，首購到二購的轉化中，第二周到第四周為轉化的關鍵時期，即最佳引導時間。也就是說，業務人員需要在這兩周內進行充分營銷，如推送短信、優惠券等促進更多首購用戶二購，讓他們盡量按照該路徑進行轉化，才能降低用戶流失率、提升復購率。
除了購買場景，首復間隔分析還提供包括訪問、頁面瀏覽、廣告點擊等在內的多個事件的轉化分析，緊貼業務場景，幫助企業一環貼一環地促進用戶價值提升。
案例一：某護膚品牌潛客首購轉化率提升20%，客單價提升10%+
某高端草本護膚品牌成立50余年，擁有上千萬會員資產、全國線下專柜250+。
在進行線下專柜會員代運營時，GrowingIO對其購買場景進行首復間隔分析后發現：潛客注冊成會員后第二天會迎來購買高峰，然后逐漸下滑，在第7天和第30天會有兩個更為明顯的滑坡。
為提升潛客首購轉化率，我們制定了以下運營策略：在會員注冊第7天、第30天發送“禮遇”信息，如以企微/短信邀請到柜體驗護理項目、贈送到店領取的小樣券等方式觸達會員，引導首購轉化觸達會員。其中第30天的“禮遇”優惠強度高于第7天。
同時，該運營項目還設置了對照組，企業的業務人員基于過往經驗向用戶推送“禮遇”信息。
經測試，按照首復間隔分析結果推出的運營策略進行營銷后，潛客7天用戶整體購買轉化率高于對照組20%，客單價提升10%+，潛客30天觸達購買轉化率高于對照組10%。
案例二：某乳企復購率提升9%，客單價提升17元+
某大型國有乳品企業其中一個飲料品牌擁有20W+會員，存量會員近6W。在服務過程中，GrowingIO首先清晰劃分了用戶的生命周期節點，并給出關鍵動作，如下圖所示：
然后再針對每個生命周期節點逐一進行分析。比如在進行復購分析時，通過首復間隔分析的統計圖我們得出了以下結論：
在復購間隔達到流失臨界點N時，包含此間隔天數且繼續發生復購行為的人數不足3%，且最大復購間隔等于N天的消費者不足1%，由此判定首轉二的購買間隔≥N天為流失分界點。
2、購買間隔0天和購買間隔1天的復購占比存在大幅下跌，由此判斷促進復購的節點應在購買后第2天。而為了達成持續復購，需在不同節點連續促購3次。
基于以上結論，GrowingIO幫助該企業重新制定了會員運營策略：
按照關鍵動作節點在首次購買后的不同節點對新客進行短信、公眾號、服務號等在內的多個渠道的營銷觸達，推送滿減優惠復購券包；
對購買次數達到持續復購標準的用戶進行日常監測，并進行積分推送，如發放會員月卡、券包，通過智能運營（MA）進行個性化推薦等等；
對沉睡人群通過智能運營（MA）發送營銷短信，同時導出價值客戶營銷線索，安排人工/AI回訪；
4、對流失人群除了重復執行沉睡人群的運營策略外，還會發低門檻大額滿減券在私域觸達進行召回。
最終，該企業的復購率提高了9%，流失召回率提升0.5%，客單價提高17元+，有效提升了會員質量。
目前GrowingIO增長分析（UBA）有二十大分析模型，隨著企業全方位構建數字化能力進程不斷深入，針對特定場景的分析需求也會逐漸增多。
未來GrowingIO的分析模型將更加充分考慮實際業務場景，并不斷降低使用門檻，縮短業務人員的分析成本，促進業務增長。
標簽：
