滴滴打车电子商务运营模式

滴滴打车电子商务运营模式

以用户为中心,打造线上线下全场景落地的O2O生态矩阵;实现以技术运营、数据分析运营、服务运营为保障,主要业务流程是:构建完备的用户模型、选品搭建、媒介和营销传播在数据中处理筛选用户、运营用户、通过这套产品模型搭建成功后,还能够基于消费和移动运营等诉求,精准解决了高效率的冷启动难题,并与日活数百个活跃用户形成了稳定的生态圈。

滴滴打车独特的用户运营模式

1、影响用户行为

从用户开始玩到获取用户、拉动用户的注册的,每一步是在把用户引导到产品上,并给产品带来收益。而这些收入大部分是实现的,比如根据用户的完成度分配给用户、广告费、会员费、领券等等。

2、分析用户

用户打开APP做某项特定行为的过程,其背后往往是消费者。因此产品需要根据用户的行为路径来分析用户。通常情况下对于购买行为采取漏斗分析;分类分析一般是对用户行为进行抽象分析;任务分类通常是根据阶段去做。用户行为分析的目的主要有两个方面:为了发现用户内在的问题;为了精准地给产品研发引入新的用户。

信息图

以上路径分析只是完成了一个特征,我们再回到原始模型并描绘出理论模型,但上图依然可以应用到不同的产品中。

二、数据层分析

接下来讲下数据层分析方法论。

在发现了问题后,基于第二类就是比较全面了。

而每个业务实现的数据却有个片面的特点:数据量的拆解本质上就是把各个环节孤立地去看,而所有的业务都是围绕着用户来进行的。那具体怎么理解数据层分析呢?

我们将通过一些工具可以了解数据层的结构及维度。

第一类:AARRR模型

AARRR模型是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral的缩写,P:CL,Acquisition:Acquisition=用户”北极星指标”。

用户层有两个默认值,一个称为“北极星指标”,一个称为“运营指标”,两者合一,用于综合评估用户活跃度、留存率、分享率和使用时长。

用户层包含的是整个用户行为环节中发生的所有行为,其中用户活跃度是重要的指标。目前可以通过一个估值工具,分析用户的使用时长以及用户活跃程度的参数。

第二类:T型用户

T型用户是在一个用户成长体系的搭建中,设计出的。