我花了100+小時净捅,找到3種模型疑枯,教你打造高粘性產(chǎn)品。

CLV是什么蛔六?

做產(chǎn)品的一定要懂這個詞荆永。

CLV是客戶終身價值,也叫客戶生命周期價值古今,是Customer Lifetime Value的縮寫屁魏,意思是指用戶這輩子能為你創(chuàng)造的價值總和。

通俗來講捉腥,就是:

從用戶身上賺到錢氓拼,不算厲害;

從同一個用戶身上賺一輩子的錢抵碟,才算厲害桃漾。

這就是CLV,用戶終身價值拟逮。(當(dāng)然了撬统,CLV還包含用戶為你創(chuàng)造的間接價值。)

懂了CLV敦迄,你就會知道用戶留存率是有多么的重要了恋追。

要是用戶剛來就跑,還談什么終身價值呢罚屋?

所以苦囱,我們不禁要思考一個問題:

什么樣的產(chǎn)品,才能讓用戶留存率更高脾猛?

今天師爺就來和你聊聊這個撕彤。


1、

有一種很高的產(chǎn)品境界是:

讓產(chǎn)品成為用戶的一種習(xí)慣猛拴。

當(dāng)產(chǎn)品進(jìn)入了用戶的“習(xí)慣區(qū)間”羹铅,產(chǎn)品就獲得了持續(xù)的生命力蚀狰,用戶留存率自然不用擔(dān)心。

微信做到了這一點职员。

去年麻蹋,微信發(fā)布了一個《2017微信數(shù)據(jù)報告》,報告顯示廉邑,2017年9月份微信有9億日活躍用戶哥蔚,微信用戶日發(fā)送消息高達(dá)380億次杭隙,同比增長25%奶稠。如今微信已經(jīng)成為了用戶的一種習(xí)慣。

如何才能像微信一樣檐什,讓產(chǎn)品成為用戶的一種習(xí)慣呢牵祟?

我從行為科學(xué)中找到了一個答案深夯。

認(rèn)知心理學(xué)家認(rèn)為,習(xí)慣其實是一種“在情境暗示下產(chǎn)生的無意識行為”诺苹。

這句話讓我有了一個猜想:場景+暗示=習(xí)慣養(yǎng)成咕晋?

為了驗證這個猜想的正確性,我花了上百個小時翻閱了大量國內(nèi)外資料收奔。尤其是行為心理學(xué)領(lǐng)域掌呜,這個領(lǐng)域主要研究人類行為背后的科學(xué)秘密。

而且我極力推薦每個人都應(yīng)該學(xué)點行為心理學(xué)坪哄。

因為這樣你才能更理解用戶心理质蕉。

在以后的文章里,我也會經(jīng)常和你聊聊這一塊翩肌。

那么模暗,我們重新回歸到產(chǎn)品習(xí)慣這個話題,如何讓產(chǎn)品成為用戶的習(xí)慣呢念祭?

我向你推薦三個模型兑宇。


2、

第一個模型:Fogg行為模型(也稱FBM模型)

這個模型是以行為科學(xué)家BJ Fogg命名的粱坤,F(xiàn)ogg同時也是斯坦福行為設(shè)計實驗室的創(chuàng)始人隶糕。

塑造用戶使用習(xí)慣的第一步,要先讓用戶動起來站玄。

如何驅(qū)動用戶行為呢若厚?

Fogg認(rèn)為,人類所有行為的背后都有三種驅(qū)動要素蜒什,要想讓人們行動起來,這三種要素必不可少疤估。

這就是FBM模型:行為 =動機+能力+觸發(fā)器?灾常。

發(fā)生行動有三個必要條件:

第一霎冯,充分的動機;

第二钞瀑,完成這一行為的能力沈撞;

第三,促使人們付諸行動的觸發(fā)器雕什。

如何理解這個模型呢缠俺?

我們不妨看一下福格的講述。

設(shè)想一個場景:

你的手機響了贷岸,而你卻沒有接壹士,這是為什么?

1偿警、可能是因為手機放在包里躏救,你一時間沒找到。這個時候螟蒸,你沒有能力接電話盒使,導(dǎo)致行動受阻。換句話說七嫌,你的能力被限制住了少办。

2、可能你以為對方是電話推銷員诵原,不想接聽英妓。動機不足導(dǎo)致你對來電置若罔聞。

3皮假、也可能來電很重要鞋拟,你也夠得著手機,但是手機鈴聲被設(shè)置為靜音了惹资。這個時候贺纲,就算你有強烈的動機,并且能輕易接通電話褪测,但還是沒接上猴誊,因為你壓根兒就沒聽見手機響。這就意味著侮措,觸發(fā)沒有出現(xiàn)懈叹。

所以,如果想要用戶做出某種行為分扎,我們就要在產(chǎn)品中考慮設(shè)計出三種行動要素:

給用戶一個合理的動機澄成、減少用戶的能力阻礙、設(shè)置有效的觸發(fā)器。

這就是Fogg行為模型的核心機制墨状。

以上就是打造產(chǎn)品習(xí)慣的第一個模型:

Fogg行為模型——要想讓用戶產(chǎn)生習(xí)慣卫漫,要先讓用戶發(fā)生行為改變。


3肾砂、

第二個模型:上癮模型(Hook Model)列赎。

上癮模型的提出者是Nir Eyal,他寫了一本書镐确,中文版是《上癮:讓用戶養(yǎng)成使用習(xí)慣的四大產(chǎn)品邏輯》包吝。

在上癮模型中,Nir將打造習(xí)慣的過程分成了四個階段:觸發(fā)源葫、行動诗越、多變的酬賞和投入。

第一階段:引發(fā)用戶去使用你的產(chǎn)品臼氨,這叫作“觸發(fā)”掺喻。

第二階段:行動。行動要兼具動機和能力储矩,有了動機感耙,還需要用戶的能力足夠完成行為。(這里和Fogg行為模型是相同的)

第三階段:給用戶多變的酬賞持隧。所謂多變的酬賞即硼,就是指酬賞要有不可預(yù)期性。

第四階段:是讓用戶在產(chǎn)品上進(jìn)行越來越多的“投入”屡拨。用戶與產(chǎn)品親密接觸得越多只酥,沉沒成本就越大,也就越離不開它呀狼。

通過用戶的“投入”裂允,就可能產(chǎn)生下一次“觸發(fā)”,從而開始一個正向循環(huán)哥艇,于是你就上癮了绝编。

這就是Nir的上癮模型。

他在Fogg行為模型的基礎(chǔ)上貌踏,增加了更多的上癮元素十饥,形成了正向循環(huán),讓產(chǎn)品引導(dǎo)用戶不斷重復(fù)使用行為祖乳,最終形成習(xí)慣逗堵。

以上就是打造產(chǎn)品習(xí)慣的第二個模型:

上癮模型——習(xí)慣的培養(yǎng),就是讓用戶的行為不斷地循環(huán)和重復(fù)眷昆。


4蜒秤、

第三個模型:游戲化八角模型汁咏。

為什么游戲很容易讓人上癮?

這說明作媚,游戲設(shè)計的背后梆暖,一定有很多讓人上癮的元素。

游戲設(shè)計非常重視人類的行為動機掂骏,它是以人為本的設(shè)計,而不是以功能為中心來設(shè)計的厚掷。

所以弟灼,我從游戲化的角度,找到了一個不錯的模型——游戲化八角模型冒黑。

提出者是游戲化專家Yu-kai Chou田绑。他花了十年時間研究游戲,最終發(fā)現(xiàn)人們愛玩游戲的理由抡爹,基本上都脫離不開八個核心驅(qū)動力:

1)史詩般的意義和呼喚掩驱。玩家認(rèn)為他在做比自己更大的事情,或者他被“選擇”做某事冬竟。

2)發(fā)展與成就欧穴。設(shè)計重點是制造“挑戰(zhàn)”,玩家發(fā)展技能并最終克服挑戰(zhàn)泵殴。

3)增強創(chuàng)造力和反饋涮帘。讓用戶在創(chuàng)作過程中不得不反復(fù)弄清楚并嘗試不同的組合。

4)所有權(quán)和財產(chǎn)笑诅。當(dāng)一個玩家感受到所有權(quán)時调缨,他天生想要讓擁有更好、更多自己的東西吆你。

5)社會影響及相關(guān)性弦叶。這種驅(qū)動整合了驅(qū)動人們的所有社會元素,包括:指導(dǎo)妇多,接受伤哺,社交反應(yīng),陪伴砌梆,以及競爭和嫉妒默责。

6)缺乏和不耐煩。這是想要得到東西的動力咸包,因為你不能擁有它桃序。

7)不可預(yù)測性和好奇心。如果你不知道會發(fā)生什么烂瘫,你的大腦就會參與進(jìn)來媒熊,而且你經(jīng)常想到它奇适。

8)損失和避免。這個核心驅(qū)動力是基于避免發(fā)生負(fù)面事件芦鳍,如果他們不立即采取行動嚷往,他們將會有損失。

這八個核心驅(qū)動力柠衅,構(gòu)成了游戲化設(shè)計框架皮仁。

因為被設(shè)計成八角形形狀,每個側(cè)面代表1個核心驅(qū)動器菲宴,所以這個模型被叫做“八角模型”贷祈。

以上就是打造產(chǎn)品習(xí)慣的第三個模型:

游戲化八角模型——洞察核心驅(qū)動力,增強產(chǎn)品內(nèi)在吸引力喝峦。


5势誊、

天賦是少數(shù)人的,套路是所有人的谣蠢。

——康熙師爺

最后總結(jié)下今天的全部內(nèi)容:

1) CLV是什么粟耻?

CLV是客戶終身價值,指用戶這輩子能為你創(chuàng)造的價值總和眉踱。懂了CLV挤忙,就會知道用戶留存率的重要性。


2) 什么樣的產(chǎn)品勋锤,才能讓用戶留存率更高饭玲?

有一種很高的產(chǎn)品境界是:讓產(chǎn)品成為用戶的一種習(xí)慣。


3) 如何讓產(chǎn)品成為用戶的習(xí)慣呢叁执?

我向你推薦三個模型茄厘。

Fogg行為模型:行為 =動機+能力+觸發(fā)器 。

上癮模型:觸發(fā)—行動—多變的酬賞—投入谈宛。

游戲化八角模型:8個核心驅(qū)動力=使命+成就+創(chuàng)造+擁有+社交+稀缺+未知+逃避次哈。


6、

今天講的都是觸發(fā)行動的模型吆录,那么我們不妨刻意練習(xí)下窑滞。

康熙師爺給你推薦今天可以做的三件事——

第一件事:尋找。尋找自己產(chǎn)品中已經(jīng)用到了哪些元素恢筝。

第二件事:思考哀卫。思考哪個模型更適合你的產(chǎn)品。

第三件事:設(shè)計撬槽。假想一下此改,如果重新設(shè)計你的產(chǎn)品,你會如何做侄柔。

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