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『』用户留存的最强增长手段：行为模型( 三 )


展望理论引申出的三个基本结论：
1、大多数人在面临获利的时候是风险规避的；
2、大多数人在面临损失的时候是风险喜好的；
3、大多数人对得失的判断往往根据参考点决定 。
通过结论 ， 用户在面临损失时 ， 更容易冒险 ， 会将自己之前的投入的成本设定成为新的参照点 。基于此 ， 产品需要不断的提高用户投入的成本 ， 让用户无法离开产品 。常见的投入类型为以下四点：内容输出：如在内容类产品中 ， 用户发布的动态 ， 评论 ， 点赞等行为 。社交关系：如在社交类产品中 ， 用户的各类社交好友 ， 粉丝 ， 关注的达人等 。个人声望：如在社区类产品中 ， 用户取得的成就 ， 勋章 ， 等级等 。行为习惯：如在各类产品中 ， 用户养成的打车行为（滴滴） ， 视频浏览行为（抖音）等 。
2.5 案例分析
下面小编通过几个产品的案例来简要分享一下关于hooked模型的实践 。
『』用户留存的最强增长手段：行为模型
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三、用户习惯养成的方法：用户行为闭环(LOOP)
『』用户留存的最强增长手段：行为模型
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用户行为闭环是以hooked模型为基础 ， 简化了hooked的四要素并将其应用到产生设计中 。构建用户行为闭环的前提是通过用户的行为动机完成内部触发 。
比如抖音 ， 用户使用它的行为动机是用户在闲暇之时 ， 想打发时间 。根据用户行为闭环 。触发用户：通过算法找到用户可能感兴趣的短视频 。渠道触达：通过推送发送给用户 。完成行为：点击推送 ， 打开App ， 看了这个视频 ， 顺便翻看了其他几个视频 。用户奖励：觉得视频蛮有趣的 ， 下次看到抖音的推送 ， 更有可能还会打开看看 。
通过用户行为闭环培养用户习惯主要分为以下四个步骤：
3.1 确定理想频次
理想频次是希望习惯用户能达到的产品使用频次 。即假设用户养成了产品使用习惯后的理想频次是多少？是每天1次 ， 还是每周1次或者2次还是3次 。可以通过定性和定量两种方法来预估产品的理想频次 。
定性：通过定性分析产品解决的什么样的问题来估算理想频次 。用户使用这个产品需要解决的问题时候什么？用户需要解决这个问题的频率是什么？
比如饿了么解决的是用户需要在外点餐的需求 ， 那么点外卖的理想频次可能是每周至少3次 。
定量：通过定量分析长期留存用户的频次来估算理想频次 。通过数据分析找到产品的长期留存用户 ， 分析长期留存用户的使用频次 ， 并预估产品的理想频次 。
在这里小编之前的文章有提到过产品的天然使用频次 。一般情况下 ， 理想使用频次要高于大多数用户的天然使用频次 。比如饿了么的大多数用户的使用频次是一周3次 ， 而理想频次则是一周6次 。
3.2 找到习惯型用户
在确定了产品的理想频次后 ， 下一步需要在产品的用户中找到已经养成良好习惯的用户群 ， 并努力增加这个用户群的体量 。
判断用户是否是习惯型用户的两个核心的条件就是：这个用户至少是使用产品一段时间的老用户；这个用户使用频次已经达到了理想值 。
为什么一定要是老用户呢？因为在大多数情况下 ， 新用户阶段的用户使用频次往往是高于全阶段的用户平均使用频次 。并且新用户阶段的行为数据并不稳定 。无法提供强有力的数据参考 。所以应该选取至少度过新用户的留存期后 ， 使用频次依然保持理想频次的用户作为习惯型用户 。
3.3 习惯用户行为分析
在找到习惯型用户后 ， 需要分析这类用户的相似行为 ， 并从中找出最有可能养成习惯的行为和路径 。如何找出习惯型用户共有的“行为”和“路径”呢？可以通过以下几个角度来思考：用户是谁？用户特征是否存在不同点？用户有哪些相似的行为？是否存在高频率或者具有周期性的行为？完成这些行为需要经过什么样的路径？路径的节点有哪些？完成节点的难易度分别是多少？完成这些行为的使用场景是什么样的？有什么区别？


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