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
2016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，“2017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。2019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”。[13] 知识付费平台是指开展知识付费业务的平台，包括独立知识付费平台，开通了知识付费功能、兼营其他业务的综合性知识付费平台，以及为知识付费提供解决方案的第三方支持平台。
（二）知识付费平台用户管理体系
用户拉新的检验指标为新访问用户量和单位获客成本， 因营销节点和渠道差異，指标呈现出的结果大有不同。用户激活的检验指标为注册用户数和使用过主功能的用户数，操作过程的便利性是主要影响因素。用户留存的检验指标为用户活跃度和用户留存率，前者体现为用户登录时长和频次， 后者与用户流失率呈负相关关系。用户商业变现的检验指标为付费订阅数、订单总额以及产品的完成率与复购率，绩效期望和个人知识管理需求的实现程度显著作用于产品的完成率与复购率[8]，间接影响付费订阅总数和订单完成总额。用户推荐的检验指标为分享次数、分享页打开率与注册量，这种传播机制依托忠实用户的人际影响力，对新用户的使用意愿有着正面影响作用，并且加强了平台的社会资本[7]。
（三）知识付费平台用户管理漏斗模型的构建
用户管理漏斗模型的构建有三个要素：一是提炼关键指标。关键指标是平台最终要实现的目标并决定着平台的用户管理策略。二是进行群组分析。群组分析是一种将用户分成各个小组进行分析和管理的方法。三是持续优化迭代。平台对不同用户层级采取不一样的运营策略，通过快速试验，不断寻找有效的改进方法，最终实现用户的精细化管理和运营。
知识付费平台的核心业务是售卖知识付费产品，付费订阅人数和订单完成总额是关键指标，理想状态下知识付费平台对于用户管理的侧重点应当放在用户商业变现。但对于不同的知识付费平台而言，它们所处生命周期不同，相应地用户管理的侧重点也会变化。刚进入市场的独立知识付费平台的关键指标是提升用户基数，平台在用户管理上更侧重用户拉新、用户激活和用户留存，由其他平台转型而来的综合性知识付费平台已经建立起稳定的用户生态圈，诸如“豆瓣时间”和“知乎盐选”，它们有基数较大的细分受众群体，转型升级后的关键指标是寻求有效的商业变现模式，因此会侧重用户商业变现和用户自推荐。
针对不同知识付费平台的用户管理，本文将用户拉新、用户激活、用户留存、用户商业变现和用户自推荐任意一个环节构建成一个独立的漏斗模型，分析用户行为轨迹，发现用户转化节点并提出有效的解决方案，以实现各个环节的关键指标、提升用户向下一环节的转换率，最终提高用户生命周期价值。
三、基于漏斗模型的知识付费平台用户管理
（一）用户拉新：提高新用户访问量，降低获客成本
用户拉新漏斗模型见图2，广告页展现量是指知识付费平台的各类广告在媒介平台上面向用户的曝光次数，App store下载页用户访问量是指点击广告并跳转至下载页的用户数量，平台的新用户访问量是指下载并安装应用的用户数量。
用户拉新漏斗模型可以帮助平台过滤虚假流量，精准捕获新用户，已知访问量和广告费用总成本，就可以通过“广告费用总成本/访问量”精准测量和控制单位获客成本。基于用户拉新漏斗模型，平台可从获客渠道和营销内容两个维度进行群组分析，以寻找、转化具有知识付费需求的潜在用户，实现提高新用户访问量、降低获客成本的关键目标。
1.寻找最优媒介组合，实现精准投放
将获客渠道作为群组分析维度，可以帮助知识付费平台有针对性地选择推广媒介、获取目标客户。常见的获客渠道包括：利用“两微一抖”等第三方开放接口导流，利用平台种子用户（专家或意见领袖）带来用户，主流媒体宣传，与其他平台进行战略合作，优化搜索引擎进行关键词竞价推广等。构建不同渠道的用户拉新漏斗模型，可以通过明确的数据展现用户在各个渠道的转化效果，例如主流媒体的广告宣传能极大地提升知识付费平台的展现量和曝光度，但引流效果却不一定比得上平台种子用户，平台要尽可能避免这种低转化率的推广媒介。未来AI技术可以帮助知识付费平台打通多渠道的用户数据，为用户建立更多标签并归类用户群体， 帮助平台寻找最优媒介组合、实现精准投放。
2.定期做文案测试，实现创意推广
将营销内容作为群组分析维度，可以帮助知识付费平台将产品的独特卖点与目标用户的独特需求迅速匹配、提升新用户访问量。营销内容贯穿用户拉新的整个环节，每一节点的文案信息都会对用户转化效果造成很大影响。以“平台种子用户带来新用户”这一获客渠道为例，“百道学习”APP的种子用户将以一篇题为“媒介信息文案如何写”的链接分享至朋友圈，新用户点击该链接可以试听音频，并可以通过营销文案获取作者、摘要、主题关键词等更多产品信息，用户若想要体验更多内容可以跳转至平台的下载页面，再次通过营销文案获取更多关于平台安全性和信息质量的信息，进而决定是否下载。平台需要分析漏斗中用户转化关键节点的文案，定期做文案测试，或注重产品价值，或强调产品的火爆程度，或突出促销优惠活动，以牵动用户的思路，实现平台的创意推广。
（二）用户激活：提高注册用户数，引导用户使用主功能
用户激活漏斗模见图3，产品启动页的用户行为指用户在不同启动页上的停留时长。兴趣标签页的用户行为指用户根据自己的兴趣选择个性化的内容标签，平台会基于他们选择的标签进行内容和话题圈的初次推荐，并实现功能引导。用户注册行为包括用户是否选择注册以及通过何种方式注册。
独立知识付费平台一般通过“启动-功能引导-注册” 这一流程完成用户激活，用户可以不受限制地使用部分功能， 待使用核心功能时才需要完成注册。这种模式可以避免用户因激活流程过长或不愿泄露隐私而产生的逆反心理，但这些未注册的游客一旦流失便很难有召回的机会。综合性知识付费平台用户激活的步骤一般为“启动-注册-功能引导”， 用户启动后立刻被鼓励以“微信登录”等方式实现一键快捷注册，之后才被引导去体验一些关键功能。
注册用户数是用户激活环节最直观的成效检验指标，此外，平台要尽可能引导更多的注册用户使用主功能，以传递平台的功能与价值，提高初始阶段用户留存的可能性。基于用户激活漏斗模型，平台可从交互便利性和感知价值两个维度进行群组分析，以实现提高注册用户数量、引导更多用户使用主功能的关键目标。
1.优化 UI 设计，提升交互便利性
交互便利性指用戶使用平台时的容易程度，是用户在线知识付费行为较为重要的因素[3]。平台要不断优化UI设计， 提升界面交互的便利性，减少用户操作成本，最终提高注册用户数。为保证平台便利性，启动页的数量一般不超过5个， 平台可通过进度条让用户尽量保持专注度。兴趣标签要尽可能详细，使用户可以一眼读出标签的具体意义，标签的排列方式或横或竖，呈现出的美观度因不同使用终端而有所差异。大部分知识付费平台的注册页都会为用户提供手机号或微信两种注册方式，用户只需要同意平台使用微信头像、昵称、地区和性别信息就可以完成一键注册。平台需要分析激活漏斗模型中关键转化节点的用户行为，通过简化流程和分解任务，不断更新迭代，为用户提供最大程度的便利。
2.优化UI设计，提升用户感知价值
感知价值指用户感受到的平台对于提升个体需求的有用程度，个体需求是用户在线知识付费行为最重要的影响因素[3]。平台要尽可能提升用户在每一环节的感知价值，以完成漏斗中更多用户的激活。首先启动页在描述平台的功能和价值时要简洁扼要，以便用户能够尽快进入平台，随后平台可以通过“热门学习榜单”“最新发布”等UI提示词引导用户体验主功能。例如“得到”APP启动页的5张引导图就分别从省时的知识服务、电子书免费试读、内容全面、讲座和罗振宇脱口秀这五个角度将平台的功能和价值准确传递给用户，随后通过“超过20万人在学习的课程”等标签引导用户参与付费产品的试用。总之，平台要不断优化UI设计，提升信息质量，提升用户感知价值，实现平台价值与用户个体需求的最优匹配。
（三）用户留存：提升用户活跃度，提高用户留存率
用户留存反映的是一种转化率，它反映了初次活跃的不稳定用户转化为长期活跃的忠诚用户的过程。其漏斗模型见图4，通常包括次日、第7日、第30日留存率三个指标，知识付费平台通过分析这些数据来显示用户流失情况，定义流失区间，并采取相应的召回机制。
平台可通过短信、邮件等方式发送抵用券、折扣券等信息，以此召回用户。[14]但用户留存环节的关键目标是提升用户活跃度和忠诚度、提高用户留存率，平台要在源头上减少流失用户。可从使用场景和交互体系两个维度分析用户留存漏斗模型。
1.挖掘场景需求，规划产品的发布节点
将使用场景作为群组分析维度，可以挖掘用户行为背后的深层次需求，培养用户持续使用平台的习惯。信息爆炸导致用户注意力稀缺，知识付费平台的音频产品提倡解放眼球的“耳朵经济”，用户可以在通勤路上、午间闲暇时间或做家务等场景下收听音频，基于此，平台可以测量出各个场景下用户的活跃周期和留存率，绘制不同场景下的用户留存漏斗。找到用户留存率最高的漏斗，通过分析用户行为，平台可以挖掘出符合用户需求的最优场景、最佳产品时长等，进而得出产品的最优发布节点。此外，平台可以在固定节日或重大事件发生期间策划专题和讲座等线上线下活动，持续吸引用户注意力，促进用户活跃与留存。
2.构建交互体系，促进用户成长
将交互体系作为群组分析维度，可以增强用户与知识付费平台的关系，构建平台的用户成长体系。知识付费兴起之初，迅速引起大量用户关注，随着快节奏、新鲜感更强的短视频平台抢占市场，知识付费平台难以长期保持用户的注意力。平台需要增加与用户交互的时间和频率，促进用户成长， 以维持用户对平台的关注度和忠诚度、提高留存率。平台可借鉴游戏类产品的用户成长体系，通过知识闯关、等级排名、签到系统等趣味性、竞技性或强制性工具，满足用户心理， 加强交互行为。通过分析用户留存漏斗，平台可以不断调整优化交互体系，逐渐养成用户终身学习的习惯，筛选并转化忠实用户。
（四）用户商业变现：提升付费用户数量，提高产品的完成率和复购率
用户变现漏斗模型見图5，包括初次付费的用户、完成产品的用户和复购用户。
“知识产品呈现从内容到服务的三环形态：内环是优质内容，中环是用行动机制促进用户行动，外环是用户互动社区。”[15]因此，从用户初次付费到用户复购，平台可从内容质量和服务质量两个维度进行群组分析，以实现提高付费用户数量、提高产品完成率和复购率的关键目标。
1.优化内容，促进更多付费行为
将内容质量作为群组分析维度，可以提高付费用户的数量。首先知识付费平台需要找到产品与用户需求的最佳契合点，并构建一套成熟的品控体系，从语速、时长、表达方式等方面不断优化产品，以输出效果最优、最适合用户的内容。其次平台需要提供系统化的学习内容，减少用户归纳整理的成本，帮助他们构建并不断完善自己的知识体系。此外，引导用户去感知内容质量是促成用户初次付费的关键，常见的方法包括免费试学、低价试学、VIP专享、完成退款、积分换购等。于用户而言，他们通过较低的成本去感知内容价值， 以确定产品价格与内容质量是否对等，并决定是否展开进一步的付费行为;于平台而言，他们以较低的成本筛选出目标用户，又降低了目标用户的购买决策难度。总之，任何一项用于优化内容或引导用户感知内容质量的行为都可能对漏斗中用户转化带来很大的影响，平台应根据自身特性不断优化内容生产机制和用户引导机制，满足用户心理预期，促进更多付费行为。
2.加强服务，提高产品完成率和复购率
将服务质量作为群组分析维度，可以提高产品的完成率和复购率。服务指知识付费平台提供的内容以外的附加价值，平台多通过学习跟踪、交叉营销等方式为用户提供附加服务。学习跟踪是一种强制性的学习监督方式，平台以这种方式促进用户行动，逐渐养成用户从被动学习到主动学习的习惯，进而提高付费产品的完成率。用户只有在完成某一产品的学习并感到一定程度的收获和满意，才会继续开展付费行为。交叉营销的本质可以看作产业链的延伸，平台可以通过与出版社、电商平台等展开合作，为用户提供更多衍生产品，鼓励用户纵向或横向复购。纵向复购鼓励用户购买某一产品线上多种形式的产品，比如订阅某一付费音频的用户可能会购买由该音频演变的实体书。横向复购引导用户购买其他产品线上的相关产品，比如在“米熊”APP 上学习烘焙技术的用户，更倾向直接选择讲师或平台推荐的烘焙器材。知识付费平台通过与其他平台建立良好的合作关系，以服务促进漏斗中用户的转换，既可以增加利润，也可以增强用户忠诚度。
（五）用户自推荐：加强平台社会资本，促进用户自传播
用户自推荐漏斗模型见图 6，包括分享内容的用户数量、分享内容的展现量以及分享页的注册量。
该环节的关键指标是加强平台的社会资本，从而使所形成的资源促进用户自传播、最终带来新用户。可从社群和用户生命周期两个维度进行群组分析。
1.运营社群，加强平台社会资本
知识付费平台的用户通过社群进行频繁的交互，将促进平台社会资本的形成和发展。社群包括平台内部社群，以及微信、微博等外部社群。“得到”APP的“知识城邦”、微信读书的“故事”板块是典型的内部社群，用户在这里关注感兴趣的人或话题，平台通过分析用户的这些行为实现内容的精准推荐。微信、微博等外部社群辅助平台发布最新消息， 督促学员完成任务，维持用户活跃度以及用户对平台的关注度。运营社群有两个原则：第一，平台要借助外部社群的导流作用，将不稳定用户转化为平台的忠实用户，打造平台内部的用户生态圈。第二，平台要发挥社群的延伸作用，通过定期举办线下讲座、交流会等形式，实现线上线下的闭环运营。总之，社群使平台用户间的关系更加紧密，通过分析漏斗中的数据，平台可以明确不同社群的用户交互和自传播效果，及时调整社群运营策略以促进更多用户进入推荐漏斗，主动带来新用户。
2.分析用户生命周期，提升用户终身价值
“用户终生价值指是用户在未来可能为企业带来的收益总和，如同某种产品一样，用户对于企业利润的贡献也可以分为导入期、增长期、成熟期和衰退期。”[16]不同阶段的用户价值构成不同，将用户价值作为漏斗模型的群组分析维度， 可以帮助平台有针对性地转化各个阶段的用户，提升用户终身价值。知识付费平台用户价值体现在两个方面，一是用户在平台上所投入的时间和金钱，二是用户在平台建立的人际关系以及对平台的归属感。对于导入期和增长期的用户，平台会通过一些列的营销策略保持较高的用户维持率，并制定奖励机制鼓励他们分享并邀请更多潜在用户，例如限时折扣、优惠券、好友助力、拼团砍价、购买赠送和积分打卡等策略。对于成熟期的用户，平台可以邀请他们加入到产品的迭代中来，通过意见征询、新功能试用等措施，使得用户和平台、用户和用户之间基于一样的价值观念形成相互信任的关系， 用户就会主动对平台产品进行创意推广和口碑传播，在这个过程中平台社会资本也会不断加强。对于衰退期的用户，平台应该做好选择，要么创造新的用户体验点，要么完全流失这部分用户。
四、结论
知识付费平台借助漏斗模型可以将用户行为轨迹以可视化的方式呈现出来。根据各阶段要实现的关键指标，平台从不同维度分析用户行为轨迹，从而确定促进用户转化的关键接触点，通过不断试错、优化迭代，最终实现用户向下一环节的转化。这种分阶段、多维度的漏斗分析可以帮助知识付费平台有针对性地进行用户精细化管理，但前提是平台需要足够的数据支撑，除了独自挖掘、收集、整理并分析数据， 越来越多的知识付费平台选择与第三方支持平台合作，依托他们更全面的技术工具共同完成用户管理。
参考文献：
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（作者单位系南京大学信息管理学院）
