當在線教育進入下半場，以留存為核心的精細化運營，是各家教育機構和教育運營人提高競爭力的關鍵，希望對你有所啟發。

談到產品增長，很多人都關注流量，但其實更應該關注留存率，即留存用戶占當時新增用戶的比例，因為產品只有較高的留存率，才有可能獲得長期穩定的增長，尤其是用戶規模的增長。

《硅谷增長黑客實戰筆記》的作者曲卉曾在書中舉過這樣一個例子：假設a公司和b公司從零起步，a公司月留存率80%，月新增500萬用戶；b公司月留存率95%，月新增250萬用戶。6個月后，a公司依舊領先b公司，而3年之后，b公司將反超a公司。

這就是留存的復利效應，它將保證發展處于相對劣勢的一方擁有反超的機會，以時間換空間，而能實現這一戰略目的的前提，就是擁有較高的留存率。如果把a公司和b公司換成任意一家其他企業，依然同理。

所以，留存率是產品增長需要關注的核心指標之一，那如何才能保證留存率？只需把握一點——把新用戶變成老用戶。

老用戶不一定是付費用戶，而是長期活躍的具有黏性的用戶，具體表現為對產品有較高的使用頻率和較長的使用時間。所以，把新用戶變為老用戶要從提高他們的使用頻率和延長他們的使用時間入手。

想要新用戶愿意高頻且長期使用你的產品，就要讓他們體驗到產品的核心價值及“啊哈時刻”，這是新用戶轉變為老用戶的關鍵動力。此外，還有其他幾個驅動方式，筆者總結了如下三種。

個性化推薦

所謂個性化推薦是根據每個用戶的需求或興趣持續提供他們喜歡的內容和產品，操作前提是用戶畫像足夠清晰，用戶需求足夠明確。

當我們想要深入了解一個用戶時，可采用的方式主要有兩種，一種是一對一與用戶進行深度交流，另一種是基于用戶行為的大數據進行算法分析。前一種方式多用于高客單價消費階層的C端用戶和B端用戶的長期維護，因為彼此有較強的信任關系，且對用戶需求的掌握相對精準，所以在推薦新產品時，會有很大的成交概率。后一種方式則是內容型App和交易型App的主要留存手段，如今日頭條和抖音的內容算法推薦、淘寶和京東的購物車商品算法推薦等，都是通過精準的內容和產品推送，吸引客戶持續閱讀和下單。

接下來，筆者以內容類App為例，從用戶入手，簡單分析通過個性化推薦提升留存率的過程。

? 選擇內容標簽

一般在促活階段，系統會引導用戶選擇感興趣的內容標簽，這是個性化推薦的前提，也是數據記錄的起點。例如，假如筆者注冊一個內容類App的賬號，選擇了歷史、搞笑、科技三個標簽，進入正式界面就會看到依據這三個標簽推薦的幾條內容，這些內容多數是優質的。在這種情況下，標題吸睛、含有關鍵詞、配圖誘人等都是吸引筆者點擊內容的關鍵因素。

? 記錄瀏覽行為

只要用戶點擊并瀏覽文章，系統就會開始記錄用戶的行為，如記錄用戶閱讀文章的速度，記錄用戶點擊相關的文章的頻率，以及記錄用戶是否有對這些文章進行點贊、分享、評論、收藏等。

? 優化推薦模型

記錄用戶行為后，系統會將其轉化為數據輸入到算法模型里。同時，因為用戶的行為一直在被記錄，更多維度的數據會將算法模型持續地優化下去，更多符合用戶需求的內容也會涌現出來，從而讓用戶花越來越多的時間去使用產品。

事實上，今日頭條和抖音能夠崛起，就得益于個性化推薦帶來的增長效果，尤其是抖音，借此在短短幾年內就躋身互聯網大規模流量池之一，成為兵家必爭之地。

筆者在剛接觸抖音時，就瞬間被系統推薦的有炫酷特效的視頻所吸引，后來因為經常瀏覽這類視頻，系統就持續推薦同類視頻，導致筆者每次打開抖音都會花費幾個小時的時間進行瀏覽，相信有很多朋友也都有過類似的感受。可見，算法的個性化推薦能讓用戶投入足夠的時間到產品中，這必然會推動留存率的提升，為變現提供可能。

精細化召回

精細化召回是提升留存率最基本和最穩妥的手段之一。在做用戶分層時，我們往往依靠用戶分層模型，常用的用戶分層模型有如下幾種。

? 分群模型：將某一層用戶按照某一維度進行劃分，比如將注冊用戶按照年級或地區分群，另外還可以按照多個維度進行分群，常基于兩個維度，畫四個象限，然后再定義每個象限的用戶屬性。

? 金字塔模型：根據業務流程或參與度等指標對用戶進行分層，分層后用戶整體分布呈金字塔狀。如按照“下載→注冊→付費→復購”模型可將用戶分為新用戶、興趣用戶、付費用戶、忠實用戶等。

? RFM模型：取最近一次用戶行為時間（Recency）、用戶行為頻率（Frequency）、用戶行為帶來的“總收益”（Monetary），從這三個維度劃分用戶層級，并據此分類和設定運營指標。

? 生命周期模型：用戶生命周期分為新手期、成長期、成熟期、衰退期、流失期五個階段，可根據各階段的特點，針對不同階段的用戶設計運營目標和策略。

以上就是常見的幾種適用于提升留存率的用戶分層模型，接下來重點講解如何使用用戶分層模型進行精細化召回，提升留存率。

精細化召回就是在用戶分層和流程上做細節化的操作，從而保證整體召回效果，它的邏輯很簡單，即設目標→分用戶→找問題→定策略→迭代流程。

接下來我們就以活動激勵作為召回策略，以實現某讀書類App留存率的提升為例，講述如何根據這套邏輯進行精細化運營。

? 設目標：根據流程引導讀書類產品已有的用戶參與活動，實現召回，目標為提升讀書產品的DAU。

? 分用戶：選擇以上列舉的用戶分層模型進行分層，如通過生命周期模型對用戶進行分析，并依據產品使用時長，得到5個有效用戶層級，然后再根據數據對用戶進行標簽化管理。

? 找問題：觀察不同層級用戶的數量和標簽，分析每個層級用戶的實際需求和特點，如新手期用戶就有對讀書產品不夠熟悉、黏性不強等特點。

? 定策略：為不同層級用戶設置針對性活動，如對成長期用戶采用正常促銷策略、對成熟期用戶采用“少量優惠+新書上架通知”的優惠策略、對流失期用戶采用“大促活動+高頻率推送召回”的策略。

? 迭代流程：根據策略設計具體的召回流程，并依據數據跟蹤檢驗活動激勵的效果，尤其是在節點、文案、布局、路徑等方面，要根據數據結果，及時進行調整和優化。

無論哪種用戶分層模型，都可以利用這套邏輯來設計具體的精細化召回策略，以提升產品的留存率。

設計任務體系

除了個性化推薦和精細化召回，還有一個能夠提升用戶黏性的留存策略，即設計任務體系。

它的原理其實很簡單，就是將所有相關步驟拆成多個小任務，用戶每完成一個小任務就可以獲得可累積的虛擬獎勵，以此促進用戶持續完成任務，直至形成習慣，從而提升用戶對產品的使用頻率并延長用戶投入產品的時間。

為什么任務體系可以讓用戶形成習慣？主要基于一個經典的產品運營模型：觸發→行動→多變的酬賞→投入。

? 觸發

所謂觸發，就是讓用戶使用你的產品，但觸發需要誘因，即吸引用戶產生使用行為的主要動力。誘因有很多種，既有視覺上的，也有聽覺上的；既有外部的，也有內部的。

由外部誘因產生的觸發叫作外部觸發，由內部誘因產生的觸發叫作內部觸發。很多時候，用戶使用行為的“開啟”都是由外部觸發完成的。例如，你在朋友圈看到一張醒目的海報，海報文字內容為“1小時學會PPT版式設計”，而此時你正在發愁PPT的設計問題，于是在外部觸發下，你掃碼查看了具體的內容，“開啟”使用行為。

而在任務體系下，通過短信、App的推送消息、公眾號的模板消息等方式發送召回信息，則是最常見的外部觸發方式。當用戶看到這些渠道發送的任務信息時，常常會因為好奇而點擊，由此進入執行關鍵行為的階段。

? 行動

行動是該模型的第二個環節。所謂行動，就是用戶出于某種期待做出的行為和舉動，這種舉動往往會在關鍵行為的引導步驟下發生。還以朋友圈的海報為例，掃碼查看具體內容就是用戶被觸發之后的行動。

而對于任務體系的設計來說，讓用戶完成的每個具體任務就是該模型的行動環節，如簽到、分享、閱讀、回答等。其中，任務中規定的任意行為都要有簡單的說明、引導或跳轉，因為用戶愿意做出行動主要出于兩個動因：一個是該行為簡單，易于操作，不需要付出較高的學習成本；另一個是用戶有做出行為的主觀意愿，一旦違背這兩個動因，任務體系將失去作用。

? 多變的酬賞

前面提到，用戶在做出行動時是有所期待的，這意味著我們要在對應環節回應這個期待，也就是對用戶行為做出一定的反饋，即酬賞。

首先，酬賞是多變的。這個特點體現在用戶做出行動的過程中，即讓用戶感到不斷有驚喜出現。比如你在掃碼查看課程內容時，發現大綱描述的內容非常符合你的需求，而你的預期是其與你以前看到的大多數大綱相似，這就是多變的酬賞。

對于任務體系來說，用戶完成任務就會感受到多變的酬賞，例如：

? 閱讀完一篇文章，恰好這篇文章質量很高，這是第一種酬賞；

? 完成任務，系統給予對應的虛擬獎勵如50積分，這是第二種酬賞；

? 在查看積分獎勵時，發現累積的積分可以用來兌換獎品或參與抽獎，這是第三種酬賞。

經過這三種酬賞的疊加刺激，用戶更愿意進行下一個任務，直至完成全部關鍵行為。所以，在設計任務體系時，酬賞的形式至關重要，它決定用戶的下一步行動，以及對產品的后續使用。

? 投入

投入是該模型的最后一個環節，即讓用戶有所付出，只有讓用戶對產品有所付出，才有可能啟動下一次觸發、行動和酬賞，讓該模型實現循環。

典型的投入形式有：免費領課、付費下單、虛擬充值、兌換獎品及收藏文章等。

在設計任務體系時，將積分體系與商城兌換、現金充值等流程打通，以及完成任務后贈送和產品相關的獎勵、權益等，都是讓用戶進行投入的有效手段。