基于漏斗模型的知识付费平台用户管理.docx

PAGE PAGE 1 基于漏斗模型的知识付费平台用户管理 　　 　　王丽 王鹏涛 　　 　　 　　 　　摘 要：知识付费平台用户管理包括用户拉新、用户激活、用户留存、用户商业变现和用户推荐，不同知识付费平台由于所处生命周期不同，用户管理的侧重点也会变化。本文将知识付费平台用户管理的任意一个环节构建成一个独立的漏斗模型，从不同维度将用户分成各个小组进行漏斗分析，通过用户行为轨迹发现用户转化的关键节点，并提出有效的优化迭代方案，帮助各个平台有针对性地实现用户的精细化管理。 　　关键词：漏斗模型 知识付费平台 用户管理 用户转化 　　2021年，定位于付费语音问答业务的“分答”微信公众号上线，凭借娱乐化的内容和传播速度快的微博、微信渠道，吸引了大量名人入驻，迅速获得关注。一时间，针对用户不同需求，以图文分享、语音问答、听书、订阅专栏、直播微课和咨询约见等产品形式开展知识付费业务的平台纷纷出现。 　　经过几年的发展，一方面，知识付费平台的商业运作模式逐渐成熟，产业规模扩大，“2021年我国知识付费产业规模约49亿元，预计2020年将达到235亿”[1]。另一方面，关于知识付费的质疑持续不断。“分答”在经历初期火爆、上线APP以后，用户留存和增长遭遇瓶颈。2021年5月底， “李翔知识内参”宣布停更，知识付费再次被打上“伪命题” 的标签。 　　业界关于知识付费的质疑在于用户对产品的完成率低， 用户的复购意愿不强，平台的可持续发展能力弱。知识付费平台要实现持续发展，需要以用户为中心，解决平台机制与用户意愿两个方面的问题[2]。已有的文献研究大多集中在用户角度，而较少涉及平台机制，因此本文引入漏斗模型，基于已有的用户付费意愿和付费行为的研究，从平台角度对用户管理的各个环节进行分析，为平台优化用户行为和持续吸引用户提供建议。 　　一、文献综述 　　（一）用户付费意愿[3]和付费行为研究 　　已有文献通过采集用户行为数据，进行定性或定量分析， 总结出了影响用户付费意愿和付费行为的关键因素。 　　张帅等人通过访谈，以质性研究方法对原始访谈资料进行定性分析，提出个体需求、个体认知等影响用户在线知识付费行为的7个因素。[4][5]赵保国等人在期望确认理论模型的基础上纳入主观参考、感知成本等外部变量，构建并验证用户持续使用知识付费APP意愿的影响因素模型。[6]周涛等人基于社会资本理论，发现社会交互链接、共同愿景和信任是影响用户知识付费意愿的显著因素。[7]全贞花等人在整合型技术接受模型的基础上，结合得到APP的产品特点，从绩效期望、努力期望等9个变量因素分析用户对知识付费产品的使用意愿和使用行为。[8]赵杨等人基于社会资本理论， 通过分析知乎“live”的用户行为数据，检验了社会化问答平台上知识供给者的影响作用。[9] 　　（二）漏斗模型的运用研究 　　漏斗模型原本是针对生产系统中的计划与控制的一种系统模型。在生产系统中，“漏斗”中流动的是需要完成的生产任务，滞留的是生产过程中的库存。漏斗模型现在主要用于广告和销售效果分析，以及用户生命周期管理。 　　吴哲基于漏斗模型对原生广告的传播效果、销售效果和品牌效果设计了可测量的细化指标，以此对原生广告效果进行系统性、科学性的评估。[10]孙玲探索了销售漏斗模型对 IT 软件企业销售流程加以优化重组的途径，以提高软件企业的市场竞争力。[11]流年认为AARRR 模型也是一个典型的漏斗模型，并总结了用户生命周期管理各个环节的关键指标。[12] 　　（三）文献述评 　　已有关于知识付费用户的文献多从用户心理出发，而未涉及平台用户管理机制。本文认为，用户管理是提升平台产品完成率、用户复购率以及实现平台可持续发展的重要途径。用户管理离不开用户心理，因此本文基于用户付费心理的研究成果，构建用户分层的维度，进行用户群组分析并提出优化迭代方案。 　　知识付费平台用户管理包括用户拉新、用户激活、用户留存、用户商业变现和用户自推荐，重点在于分析各个环节用户的行为并提升用户向下一环节转化的转化率，从用户拉新到用户推荐，用户数量递减，其体系与漏斗模型具有相似的递减效应，因此，可用漏斗模型来分析知识付费平台的用户管理。 　　综上，本文基于知识付费平台的用户心理研究，凝练出用户管理各环节的关键指标，得出知识付费平台用户管理体系（见图1），并将体系中各个环节构建为独立的漏斗模型， 结合已有的关于知识付费平台用户付费意愿和付费行为的研究，基于不同维度将用户分层，最终实现用户的精细化管理和运营。 　　二、知识付费平台用户管理漏斗模型 　　（一）知识付费及知识付费平台 　　MBA 智库百科的词条显示：“知识付费的本质，就是把知识变成产品或服务，以实现商业价值。知识付费有利于人们高效筛选信息，付费的同时也激励优质内容的生产”