以趣头条为例,拆解单用户价值模型

访客4年前黑客资讯561

本文主要对单用户价值模型的各要素进行了拆解,并分析了各个要素的计算方式与优化方向。各位小伙伴也可以对照一下自己负责的产品处于什么状态,从哪些因素去优化?怎么优化?

以趣头条为例,拆解单用户价值模型

产品是企业交付服务于用户的载体,只有在收入和成本达到平衡,服务才会长期稳定提供。这种平衡的评估方式,有从“单位服务”角度出发的“单位经济模型”,也有从“单用户营收”角度出发的“单用户价值模型”,本文浅谈后者。

研究单用户营收的逻辑,相当于把企业不同的用户群都归一,更容易看出商业模式的运转影响因素。计算单用户价值,是为了是梳理和单用户直接相关的收入及成本的关系,所以计算成本时,只计算变动成本,暂时不计固定成本。

单用户价值

= 单用户全生命周期收入 – 单用户获取成本

= 单用户留存时长 * (单用户每日收益 – 单用户每日维护成本 ) – 单用户获取成本

产品处于不同的生命周期,单用户价值的参考值不同,一般来说(忽略获客成本回收期):当单用户价值大于0时,商业模型收支平衡,可以考虑快速扩大用户规模。单用户价值小于零时,需考量可以通过那些因素来达到平衡,部分因素到达天花板能否达到平衡。

趣头条是一款针对下沉市场用户的移动资讯应用。针对下沉市场用户对于货币激励的敏感,使用的“网赚 – 做任务领钱”模式作为杠杆撬动下沉市场,DAU和净营收节节走高,净营收又基本被用来做用户的拉新、促活、留存、商业化,循环运转,2年时间即完成上市。

以趣头条为例,拆解单用户价值模型

以趣头条为例,拆解单用户价值模型

因为趣头条上市,有公开数据可查,本文以其财报数据来逐一拆解上述单用户价值模型的各因素:

01 单用户留存时长

单用户的留存时长(LT),是指一个用户整个生命周期的累计时长,常说的次日留存、次月留存、用户召回等,其实就是在说LT。LT是验证产品模式是否能跑通的重要指标,对目标人群的需求满足度和产品竞争力等会影响到LT。

趣头条任务中心的“每日签到、日常任务、运营活动”等是网赚模式围绕留存而设计的任务。

功能类的探索迭代,比如针对下沉用户偏爱的养生、励志、健康等内容建设,内容推荐效率提高,直播、视频类等功能,都会影响到留存,影响的权重会有区别,用户增长产品经理会去捕捉留存影响权重更大的a-ha moment。

趣头条留存曲线近似幂函数,LT近似留存曲线和双坐标轴的面积,计算如下:

LT = 1 + R(2) + R(2) + R(3) + … + R(n)

其中R(n)为用户在第n日的留存率。

以趣头条为例,拆解单用户价值模型

从用户增长的角度看,次日留存、第七日留存比较重要。

次日留存提高的话,留存曲线和双坐标轴面积变大,即LT会变大。

第七日留存,通常对应用户对于产品价值的理解和认可,如果第七日留存变大,后续会持久。

不同产品形态,上述两个节点需要视情况调整。

02 单用户每日收益

单用户每日收益,是指一个活跃用户每天能贡献的营收。先来看一下趣头条财报里的这个数值:

以趣头条为例,拆解单用户价值模型

趣头条目前营收较为单一,2019 Q3的净营收为:14.07亿人民币,其中广告营收为13.82亿,占比98.22%,广告受周期和大环境的影响,趣头条单用户每日收益也明显有此规律。以Feed流广告收入为主,推算一下收益公式:

单用户每日收益= 单用户每日浏览Feed数 * 广告加载率* 广告千次曝光收入

单用户每日浏览Feed数,这个与用户活跃时长强相关,产品运营都在为此努力,比如运营侧的日常任务、运营活动,产品侧的内容推荐效率提升,视频类功能迭代等

广告加载率(Ad Load),指Feed里的广告数量占比,起着平衡用户体验和商业化的作用,Ad load过高,用户会对产品产生负面印象,不同产品形态的Ad load边界会不一样,较为私人的Feed流的广告加载率偏低(微信朋友圈2%),资讯信息流的广告加载率较高(今日头条图文Feed为8%)。

刷趣头条粗算:图文Feed 24%,短视频12%,小视频10%左右,这块可提升的空间非常有限,趣头条应该会保持这样的Ad load率。

广告千次曝光收入(eCPM),指广告千次广告预期收入,假设广告以CPC计费,则

eCPM = CPC * CTR * 1000

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