积分体系怎么设计才能让用户「挣钱更努力,花钱更开心」?会员体系如何与积分体系结合,形成完整的用户成长路径?这篇文章将用简单清晰的思路,快速解析两大体系的运营精髓。
01 积分与会员体系概述1. 两种体系对比
积分体系和会员体系是互联网运营中最重要的用户激励工具,它们各自的特点和作用决定了不同的应用场景和运营策略。两种体系之间存在显著差异,但核心目标都是提升用户的活跃度和忠诚度。
(1)会员体系的特点
会员体系是一种付费型激励体系,旨在通过特权的设计提升用户的忠诚度和价值感。
a. 会员体系的门槛较高,用户需要付费购买会员资格。正因如此,它的覆盖范围通常集中在头部用户和腰部用户。
b. 会员体系的核心是对高价值用户的筛选和服务。付费会员用户往往对产品高度认可,并愿意持续使用产品。
c.由于用户主动付费购买会员,会员体系的驱动力更强,能够有效推动用户的消费频率和粘性,从而进一步提升用户的生命周期价值。
(2)积分体系的特点
积分体系则是一种通用性更强的激励工具,主要通过任务和奖励引导用户行为。
a. 它的参与门槛较低,几乎所有用户都可以无门槛参与。
b. 积分体系覆盖范围广泛,包括新用户、活跃用户以及沉默用户在内的所有群体。
c.由于覆盖范围不受限制,积分体系的运营空间更大。通过灵活调整积分任务设计、积分获取规则和积分消耗策略,可以满足不同阶段的运营需求。
2. 两种体系的协同
虽然积分体系和会员体系在逻辑上有所不同,但两者可以通过协同设计实现更优效果。合理的协同不仅能够提升用户的活跃度,还能增强用户对产品的忠诚度和持续消费意愿。
(1)产品案例分析
a.网易严选双体系结合
网易严选是兼具积分体系和会员体系的经典案例。用户可以选择支付 149 元购买会员资格,享受双倍积分返还等专属特权。而普通用户则可以参与无门槛的积分活动,获得常规积分奖励。通过这种双体系结合的方式,网易严选实现了对不同用户群体的覆盖。会员用户通过享受双倍积分,进一步提升了消费频率和忠诚度,而普通用户也能够通过积分任务保持一定的活跃度。
b.爱奇艺体系深度融合
相比网易严选,爱奇艺在积分体系和会员体系的结合上更为深入。普通用户在使用积分体系时,会被引导开通会员,而会员用户则可以通过完成任务获得更多积分奖励。积分任务和会员任务的高度相似性空间积分,既提升了普通用户的活跃度,也增强了会员用户的消费意愿和续费率。通过这样的设计空间积分,爱奇艺实现了双体系的深度融合,提升了用户的留存率和生命周期价值。
02 生态型积分体系1. 突破单一产品限制
积分体系的作用并不局限于单一产品内部激励,它还可以通过跨平台应用和扩大流通范围,进一步延伸用户的使用场景和价值感知。
(1)跨平台积分应用
积分体系的「货币化」特质使其具备跨平台运用的潜力。通过在不同平台之间实现积分互通,可以打造一个更广泛的生态型积分体系。这种整合不仅能够提升用户的参与度,还能增加用户在不同场景中的使用频率。
(2)扩大流通范围价值
跨平台积分体系的价值在于扩大积分的流通范围。用户可以在一个平台获取积分,并在另一个平台兑换相应的商品或服务。这种互通机制能够有效提升用户的忠诚度,同时为多个平台形成协同效应提供了可能性。
2. 鸟屋书店案例
鸟屋书店是生态型积分体系的典型案例,其推出的「T卡」成功展示了积分体系在多场景、多平台中的潜力。
(1)T卡覆盖广泛
a. 鸟屋书店的 T 卡自 2003 年推出后,迅速成为日本用户生活的一部分。截至 2018 年 9 月,T 卡累计拥有 6000 万活跃用户,相当于日本总人口的一半。
b. T 卡打通了 179 家企业,覆盖了日本的多个行业,包括零售、餐饮、娱乐等。
c. 用户可以在 88 万家店铺中使用 T 卡积分,涵盖了书店、超市、便利店等多种消费场景。这种「一卡在手,生活全有」的体验显著提升了用户粘性,也为鸟屋书店构建了一个强大的生态圈。
鸟屋书店 T 卡的成功经验证明,生态型积分体系不仅可以提升用户的使用频率,还能通过扩大积分流通范围,实现平台之间的协同效应和多方共赢。
03 运营建议总结1. 体系运营重点
在积分体系设计和会员体系设计中,以下几个方面是运营的核心:
(1)注重积分预算
积分体系的正常运转需要合理的预算支持。过多奖励会导致成本失控,而奖励不足则可能影响用户的积极性。通过精细化管理积分预算,可以实现成本与收益的平衡。
(2)保证价值感知
用户对于积分价值的感知直接影响体系的有效性。通过设计丰富的积分任务和多样化的兑换策略,让用户感受到积分的实际价值,是提升用户活跃度和忠诚度的关键。
(3)控制运营成本
积分体系和会员体系的运营成本必须受到严格控制。通过数据驱动增长的方式,优化积分任务设计和奖励机制,能够在保证效果的前提下降低成本压力。
2. 数据驱动优化
(1)及时调整策略
数据分析是优化积分体系的重要工具。通过观察用户的积分获取规则完成率、任务参与率等数据,可以及时调整策略。例如,提高任务奖励力度或降低任务难度,以确保体系的良性运转。
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