用戶增長三駕馬車之策略篇

前面介紹了用戶增長的流程環(huán)節(jié)以及觸達手段（短信和語音）的優(yōu)化思路，接下去主要講用戶增長三架馬車：模型、策略以及文案話術。希望筆者的他山之石，可以讓讀者有所啟發(fā)。

《用戶增長三駕馬車之模型篇》

《用戶增長三駕馬車之話術篇》

三架馬車，上一次我們講了模型，本篇我們來探討下策略。

策略和模型就像是孿生子，所謂皮之不存，毛將焉附。從筆者的角度來看，可以從模型、人群、通道以及語音等幾個方面來說明下策略的關注點。其實基于這之上，只有一條總的策略，即策略就是在可控成本以內(nèi)做到業(yè)務規(guī)模最大的方案最優(yōu)解。

由于本文篇幅較長，筆者在此做了本文的概覽，供讀者參考：

模型策略：

模型策略一般在算完成本看分布的時候，需要考慮的步驟。下面我就說下模型幾個策略的使用場景以及策略的考慮點：

1、模型對比：

之前幾篇提到模型也會有生命周期。當一段時期的投放之后，篩選出的可供營銷的高分人群就會逐漸減少，所以這時候就需要迭代新模型。在全量切換新模型的時候，就會新老模型做對比測試，這么做的原因一個是可以更多的精細量化新模型的的優(yōu)化效果，驗證自己的模型迭代方法是否有效；另一個也是降低直接切換新模型的業(yè)務風險。

公平起見，我們會采用分桶測試。兩個模型的對比，分數(shù)不一定有參考意義，不以同等分數(shù)誰的成本低來作為評判依據(jù)。筆者更多以業(yè)務效果的角度來看，等量投放哪個模型的成本以及訂單效果更好，或者哪個模型可以挖掘出更多可供營銷的高意向人群，即哪個模型勝出。

2、模型過渡：

這個策略是模型對比的衍生產(chǎn)物。即模型對比期間，新老模型可能在各個維度進行對比。那有可能在某些低年齡段，或者某個運營商，舊模型的表現(xiàn)更好，所以在模型對比的時候，就會有兩個模型同時并存的情況。理想情況下，經(jīng)過幾天的對比測試，我們期望新模型在各個對照組都超越老模型。但是實際情況下，只要新模型可以營銷的整體量級高于老模型，或者換句話說，在老模型成本到達客戶預期成本的臨界值的量級下，新模型的業(yè)務效果依舊優(yōu)于老模型，我們即可認為新模型勝出。

3、模型補充：

因為我們前面提到模型有一個生命周期。在模型效果衰減的時期，因為營銷的量級會相對降低，我們會采用之前效果較好的老模型或者標準模型來作為補充取數(shù)，看是否能增加可營銷的人群。

4、模型融合：

這個場景在信貸場景較為常見。以信貸拉新場景為例，從用戶點擊鏈接、下載APP、登錄注冊、申請完件、授信通過、完成支用，這里有很多環(huán)節(jié)會影響最后的業(yè)務效果。

筆者假想了以下三種可能遇到的情況：

1、客戶最終考核的是授信成本，如果人群注冊率很高，但是授信率偏低，說明雖然用戶的意愿度很高，但是不符合客戶的產(chǎn)品授信政策；

2、如果注冊率過低，但是授信率卻很高，那說明客群雖然是客戶產(chǎn)品的目標人群，但是意愿太低，也會造成整體成本的上??；

3、還有甚者，授信率太高，從某種程度上也未必是好事，說明客群質(zhì)量過優(yōu)，可能造成支用率的下降?？蛻綦m然不考核這個指標，但相關指標也得在期望范圍之內(nèi)；

所以在以上這種情況下，我們就會采用兩個關注不同核心指標的模型通過不同的權重來做融合。融合的比例，還得以業(yè)務的實際效果為準。

5、模型壓測：

這一部分主要涉及兩個策略：低分人群極限測試及低分回撈。

低分人群極限測試：這一部分在之前也提到過，就是某一模型的業(yè)務效果不錯，一直取分到之前成本的臨界分數(shù)也表現(xiàn)出色，這時候就可以通過下沉2-3個分數(shù)段，但取一個較小的人群包做投放看測試，看3天左右的成本如何，以及效果是否穩(wěn)定。如果效果好，也可以在此模型的其他策略進行測試。

高活躍低分回撈：相鄰分數(shù)段的活躍低分可能比高分表現(xiàn)更好，這時候可以通過測試來確定該策略的有效性；或者可以先用響應率模型取top人群，剩下的一個分數(shù)段的人群用活躍度模型篩選后投放；

人群策略：

1、自有標簽體系人群差異化投放：

提到人群策略，其實和公司的數(shù)據(jù)和模型緊密相關。一般來講，我們會根據(jù)模型做人群的細分，例如年齡、地域、收入水平、婚姻水平等做人群差異化精準投放。但是不同的公司數(shù)據(jù)基礎不一，有些數(shù)據(jù)由于授權和合規(guī)問題，也不能在營銷場景中使用，所以就需要結(jié)合自有數(shù)據(jù)和定制化模型，去做差異化的策略投放。例如同一個模型，不同運營商的人群，可投放的人群量和業(yè)務效果也差異很大。

2、白戶策略：

就像銀行會有白戶一樣，To B的金融科技公司也會有白戶。如果業(yè)務剛起步，做得粗放些，直接將這部分人群丟棄不進行投放。在業(yè)務早期，這也不是什么大問題。但是在業(yè)務晚期遇到瓶頸的時候，如果能對這部分人群加以使用，也是一個業(yè)務的突破口。

例如我們在進行投放的時候，發(fā)現(xiàn)年齡是一個重要的影響因素，但是庫里有大量的數(shù)據(jù)這個字段為空。如果我們可以嘗試加入白戶營銷系數(shù)結(jié)合模型去做這部分年齡缺失的客群的投放，也能達到一定的業(yè)務預期效果。

3、產(chǎn)品排序策略：

這篇其實也可以開一個專題介紹。這里主要描述可能遇到的幾個業(yè)務場景：

• 同一個渠道的流量，給數(shù)個產(chǎn)品引流，怎么排期取數(shù)：如果Top取數(shù)，產(chǎn)品依次取，那樣必然造成有的產(chǎn)品始終是低分人群投放；如果根據(jù)公平，幾個產(chǎn)品分成幾個桶來取數(shù)，那樣就造成對另一個產(chǎn)品有意向的人群因分桶限制，始終不會被營銷到另一個產(chǎn)品。所以，筆者這里也給大家留一個思考，怎么最為合理；
• 不同的渠道，給同一個產(chǎn)品引流：以哪個渠道為主，會不會對該渠道其他的產(chǎn)品沖突，怎么來保證渠道、ToB 增長服務提供者、甲方三者的共贏，也是一個值得思考和討論的話題；

通道策略：

這也是筆者經(jīng)常會遇到的問題，到底使用語音投放還是短信投放效果好。對于這個問題，筆者也不能一概而論。一些的結(jié)論還是需要通過測試來得出。是否短信還是語音投放，取決于產(chǎn)品類型，人群特性以及業(yè)務所處的階段。

在以下幾個情況下，我們通常會采用短信投放：

1、模型測試期：在和甲方合作前期，模型會根據(jù)客戶樣本做定制模型，前期對模型的效果不明確的情況下，可以采用短信進行投放。筆者認為，主要考慮的因素還是短信受影響因素較少，基本還是取決于成功率。所以短信通道的波動不會對模型效果的評價造成干擾。但是語音的影響因素就會更多，語音線路、掛短、引擎的調(diào)整，都會對結(jié)果造成比較大的影響，很可能對結(jié)果造成誤判。

2、業(yè)務發(fā)展初期：在模型調(diào)整到位后，我們會對top人群進行投放。因為一開始的業(yè)務規(guī)模較小，采用短信或者語音對成本影響不大，語音也并不占優(yōu)勢。但是等業(yè)務規(guī)模到了一定階段，這時候短信對業(yè)務的瓶頸顯現(xiàn)之后，我們可以嘗試用語音投放，來看看短信和語音的效果對比。因為語音的方式，相比短信優(yōu)化外的空間更大。所以這時候改用語音投放，可能會對業(yè)務有所助力。

語音策略：

語音這塊其實是資源強依賴的，線路質(zhì)量、掛機短信通道質(zhì)量這些只能通過不斷尋找更優(yōu)質(zhì)供應商。在此之外，要想達到語音業(yè)務效果的最佳狀態(tài)，也需要甲方和AI引擎供應商相互配合，以期達到業(yè)務的最佳效果。這個也是彼此互相成就的過程。

其實這篇內(nèi)容在之前語音優(yōu)化篇已經(jīng)做個詳細分享，筆者在此更多是出于整體策略做了總結(jié)：

1、外呼策略：外呼窗口及補呼策略；

2、意向策略：意向規(guī)則定義及閾值設計；

3、短信策略：掛機短信發(fā)送策略；

4、話術策略：抗投訴（投訴預判、投訴安撫止損）、促轉(zhuǎn)化（結(jié)合用戶心理以及客戶活動、專屬客群錄音）、提興趣（增加低意向人群的兜底話術）；

5、引擎策略：聽得清（識別準確）、聽得懂（語音理解準確）、說得好（交互自然，語音令人愉悅）；

在此文中，筆者介紹了模型、人群、通道以及語音策略的一些觀點，一家之言，希望對讀者有所啟發(fā)。按筆者的經(jīng)驗來看，策略會根據(jù)每個公司數(shù)據(jù)質(zhì)量情況，以及業(yè)務發(fā)展階段，不斷地變化調(diào)整。筆者也歡迎這一行業(yè)的從業(yè)人員和筆者一起交流，互相印證彼此的想法。