如何培养用户忠诚度 ?
2012-08-09 15:34

我们已经报道过关于商业产品和产品订阅的生命周期,且提供了样式分析,而下面这个因素在经济单位效益中是最重要的。

最近,Eric Liaw发送给我们一个非常有意思的报告:怎样留住客户的订阅。其由市场学教授Peter Fader和Bruce Hardie撰写,发布在2007年的Interactive Marketing杂志上。在报告中,他解释了先前关于使用线拟回归模型和二次或指数函数的失败探索。后来,我们选择使用指数线路来测算,虽然数据是有些价值的,但是其结果是低于实际的用户订阅留存率的

Fader和Hardie教授决定从头开始,建立了一个简单的设想:如果每个用户在定期的内容订阅中其产品更换率是固定的,这样会这样?照此类推:如果我是一个电影迷,那就是说每月80%的Netflix内容我都会更新。但是结果是只有30%人更乐意更换预定。订阅率对于用户而言是不断改变的,但是随着时间的发展,用户的更新比例会逐渐稳定。

事实证明:根据概率理论,关于用户订阅内容的更换率这个简单的假设,是可以被一个数据模型定义的。随着时间的发展,用户间的订阅更换率会逐渐的下降,并逐渐的消失。这也部分说明了最近不断提高的用户留存率想象。

通过一些数学计算,作者揭开了这个模型:转移的几何分布。为了验证这个模式,其花了7年时间研究一个案例,在其后5年研究用户的订阅留存率问题。这个模式是非常准确的,而且比线性或指数函数更合适

但是一些注意需要提出:这个模式仅仅是反应用户独立的订阅周期时才是合理的,如月刊或者定期的订阅。同时,这个模型必须在特定的环境下才有效。如,用户的订阅更新和一些明显的用户退出率。而不是像商业一样一直保持长时间的不变。

via i黑马 by innotition