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小白學數據分析--付費用戶生命周期研究
2016-06-30
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小白學數據分析--付費用戶生命周期研究

付費用戶其實存在一個付費周期轉化的問題,直接指標可能就是付費滲透率的問題,然而在此背后其實還有更深入的問題。我們經常遇到的是推廣渠道獲得的新用戶,且這批用戶進入游戲的狀態。其實在付費用戶問題研究方面,本質上是類似的。對于廣告網絡,渠道帶來的新用戶而言,我們判斷了新用戶在隨后的留存情況,今天我們研究的是當一個用戶付費后,則是另一次“新用戶”在隨后留存情況的分析。換句話,我們把付費用戶當作“新用戶”開始研究留存,也就是付費留存。


付費留存概念
       付費留存概念這一點,對于大家是不難理解的,實際上我們能夠判斷用戶隨后的付費留存率是多少。但它與付費用戶的生命周期其實是存在關系的。
注:留存問題的分析不是停留在一個表面問題的解析上,在背后其實我們可以看到,我們對于每一個發生狀態轉移的用戶群體都可以做類似的留存模型分析,比如我們今天提到的付費用戶的留存分析,還有比如當我們發現付費用戶累計付費達到了某一個額度后,隨后用戶的留存表現,這都是對固定用戶群的在此留存解析,留存問題不是一個停留在表層的計算,其實是代表了一種分析思想的呈現?;蛘呶覀兲岬搅四切┛邕^新手引導階段(或者達到某個等級)的留存表現,本質上都是我們對于一個用戶群體的劃分,決定了留存的計算模式。
付費用戶留存模型
       在有了剛才提到的付費留存后,接下來我們將重點分析用戶付費留存質量。我們就按照每天來計算,我們會發現今天的付費用戶中,會有兩部分人構成,一部分是新增付費用戶,另外一部分是之前的活躍付費用戶,但是活躍付費用戶其實是由之前不同時間點的新增付費用戶在這一天又進行了付費的累計加和組成。從這個角度我們就可以計算出來每天的付費用戶貢獻度的問題了,一個典型的問題就是,今天100個付費用戶中,20個是本日新增,80個是老付費用戶,這些付費用戶其中近7天中付費的有40個,剩下40個是7天之前有過付費,且在今天有付費行為。在這個簡單的邏輯中,我們看到了今天的付費用戶有40%來自于7天之前,且能計算出來這些40%用戶的貢獻收入。
       這種做法的好處是把很多之前的問題綁定到一起來看待。一個典型的場景就是,在最初我們考察一個階段新用戶的+1或者+3留存率的同時,可以對這些幾日留存用戶的付費進行留存在跟蹤,這個過程復雜,但是最后可以很快的衡量用戶質量效果好壞。
       回頭繼續剛才的計算,我們會發現一些顯著的特點,比如一般而言付費用戶群中,最開始新增比例會很大,而老付費用戶比例很低,然而隨著時間的推移,這個老付費用戶比例會逐漸變大,從10%不斷變大,到了一個階段,不在變化,之后可能是下滑,也可能是提升,而這是一個形象的付費用戶生命周期的直接立體。

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