借助 5G 网络、智能手机等发展东风,声音凭借其独特的陪伴属性和高度多样化的适配场景,正在悄然改变着人们的阅读、娱乐和生活习惯。随之而来的声音经济变得不容忽视。
何谓声音经济?它指的是移动互联网平台围绕「声音」提供多元化内容服务,其中包括在线音乐、综合音频、网络 K 歌、有声听书等。
本文从声音行业趋势洞察及行业挑战出发,解读如何借助精细化运营方式有效帮助声音平台提升营收。
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一、文娱有声行业趋势洞察
据 QuestMobile 2021 声音经济洞察报告显示,截止到 2021 年10月,中国声音经济人群规模高达 7.28 亿。加之,在精神消费升级的趋势下,更多年轻用户及一二线经济发展较发达的城市用户愿意为音频内容付费。
1、有声行业商业模式
当前,有声行业主要包括订阅点播、广告、直播打赏三种商业模式。
订阅点播:行业增长最快的变现模式之一,主要包括会员订阅、付费点播收听服务两种方式
广告变现:闪屏广告、音频贴片广告、品牌营销、主播口播等形式,优势在于内容创作者与用户之间较强的互动且植入灵活
直播打赏:主要通过用户赠送的虚拟礼物和打赏变现,通过社区 + 玩法互动方式使用户产生强烈的价值感和归属感,进一步培养用户付费的意愿
2、行业挑战 & 趋势
在竞争日益激烈和宏观环境不断变化的情况下,声音行业各平台面临不少挑战:
行业监管趋严:随着业务的扩大,面临新的监管压力
持续增长的版权 & 内容成本:建立优质 & 全面的内容生态壁垒是最主要的核心竞争力
市场竞争加剧,多途径寻求业务增长成为核心挑战之一:大流量平台泛娱乐业务(如抖音、快手)的发展,以及传统融媒(云听、听听FM)转型,加剧市场竞争局势。出海成为众多声音产品寻求增长的路径之一,但受地缘政治和宏观经济等影响,国际化市场同样充满挑战
国内音频平台付费渗透率较低;对标全球有声市场高付费率,对比国际市场的付费渗透率 50%,国内大约为 13%,仍有很大的增长空间,如何提高国内用户付费率也是有声市场面临的又一重要命题
移动互联网用户规模增速趋缓,急需拓展多元化生态流量寻求新增量;虽然声音市场用户规模逐年攀升,基于整体移动互联网用户基数已到达天花板,未来数字音频的用户规模增速趋缓
当前有声产品的载体从手机等移动设备,逐步拓展到车载、智能音箱等智能硬件,大大拓宽了内容消费场景。但如何在新的消费场景下,实现业务稳定速增长,仍需企业不断地探索和迭代
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二、精细化运营助力有声业务营收增长
从声音业务自身特点和商业模式出发,其商业化都离不开足够数量和优质的内容,优质付费内容是促使用户付费转化的最大动力。此外,不同群体的用户对内容偏好都不一样,如何筛选精准用户群,通过产品机制和运营策略,才能让精细化运营发挥更大的价值。
接下来将详细阐述如何通过内容生态策略和用户分层,帮助声音行业业务健康发展。
1、基于数据洞察优化内容生态策略
(1)基于用户洞察,优质内容引入和生产
在内容生产和引入阶段,声音平台可以洞察站内容户的付费情况和内容消费需求,作为引入某一品类内容的重要依据。神策数据总结了如下用户洞察的重要维度,分别是:
1) 大盘数据。统计平台整体的付费渗透率,评估站内用户付费情况是否符合预期,从而辅助决策付费/免费内容的引入比例等。
2) 用户购买力评估。可以依据用户属性及行为进行评估,具体维度包括地区(海外)/城市(国内)、用户年龄、性别、下载渠道来源、付费/营销活动偏好
3) 用户内容消费场景及内容偏好评估。通过分析站内用户的行为,如内容消费时间段(通勤时段,深夜等)、内容消费的场景(家务,睡前等),以及不同品类内容的消费时长、搜索次数等。平台需要综合评估站内用户群体的消费需求,针对性地设计内容引入和内容生产策略。
以上用户特征的多维度洞察,均可通过神策分析和用户画像系统精准且全面地展示,为平台引入内容的决策提供数据支撑。
(2)内容评估(质量 + 成本)
声音平台形成自己的内容生态之后,需要搭建相应的数据指标体系,量化站内整体及单个作品的质量,更全面地了解每个阶段内容生态的情况。基于此,神策数据梳理了有声平台内容生态质量评估全面的指标体系,举例如下:
1) 签约作品数据。包括平台内各品类作品的库存量和新增量、付费作品数量和占比、独家版权作品数量和占比,以及连载作品的更新情况数据(日更数量,日更内容占比,断更数量等)
2) 收支数据。包括作品的总支出和支出细分(分成、买单、奖励等),及平台的总收入和细分收入(会员、付费内容、第三方收入等)
3) 签约作者数据。主要分为签约申请统计、已签约作者统计和作者流失统计三个维度。
4) 单作品质量评估。包括收听用户数、收听率(又分为有效收听率和深度收听率等)、人均收听时长、收听章节、作品收入、作品付费率等
5) 内容审核数据。包括审核作品数、章节数、审核时长、复审率等
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2、用户分层助力业务健康发展
(1)用户分层对营收增长的意义
声音平台经常会遇到以下情况:新用户留存情况不理想(尤其是平台绝大部分内容都需要付费才能收听)、平台付费用户占比较低、复购用户占比低、核心付费用户转免/流失等。我们假设给用户优惠刺激能够一定程度上改善该问题,那么如果我有100万元预算,给10万个用户发福利,我该怎么做?是平均分配给每个用户,还是拿出50万给高转化概率的用户?在平台内,哪些是有高转化概率的用户?同时,对有高购买力、重视内容消费的用户,就算没有优惠刺激,只要有持续的优质对味的内容供给,他们就会持续付费。那么平台该如何定位这群用户,精准满足他们对内容的需求等?
对以上问题,平台可以采用用户分层的方法,根据不同用户的属性、价值及行为特征,进行用户群体的划分,辅助业务人员快速获得用户的信息认知,发现显著特征,获得业务灵感。在营收增长的课题中,用户分层的主要价值包括:
1) 资源投产最大化。根据二八理论,20% 的用户能带来 80% 的价值收益。通过用户分层,洞察高价值用户的需求,将有限的资源(如有限的内容引入)分配给最有价值的用户。
2) 精准定位用户。对不同消费偏好、不同购买力的用户,对症入药,针对性、多样化地满足用户,比如为追求内容的用户提供优质付费内容,为价格敏感的用户提供优惠营销活动等。
3) 快速定位问题。根据不同层级用户,制定对应的运营策略。如营收发生变动时,通过用户分层能直观帮我们定为哪一层级的用户发生了改变。
因此,通过用户分层,可以将有限的资源分配给最有价值的用户,实现更好的留存,进而实现营收增长和利益最大化。
(2)基于营收增长的业务目标,如何进行用户分层
常见的用户分层方法主要有如下四种:
第一,价值金字塔
按照用户累计消费金额划分,例如,以用户 30 天累计消费的情况划分为五种,如下:
第二,四象限分类
按照用户的收听频次和消费金额构建一个四象限,进行用户分层:
第三,基于消费偏好划分
根据用户在不同类型内容的消费时长对用户的消费偏好进行分层,计算公式如下。其中TGI值越高,分层匹配度就越高。
TGI= 用户消费 XX 品类内容占比/大盘用户消费 XX 品类占比
第四,基于消费行为划分
根据用户的付费行为,可以将用户分为未付费、已付费及曾经付费但现在转为免费三个阶段。对于不同阶段的用户,还可以根据用户行为和属性进一步细分,例如免费用户还可以根据潜在付费转化高中低进行划分等。
(3)基于用户分层的优化策略体系
声音平台根据业务目标和发展阶段制定完用户分层后,接下来需要思考如何针对不同分层的用户实施差异化运营手段,充分发挥用户分层的价值,提升平台营收。
我们可以围绕「提升整体营收GMV」的业务目标,依据「GMV= 付费用户数 * 付费金额」进行目标拆解,得到用户的分层策略和对应的运营目标:1)免费用户,提升付费转化率,引导付费;2)付费用户,提升付费金额;3)付费转免费用户,用户洞察和召回,提升复购率。
对于上述三种不同层级的用户,平台还可以依据用户的生命周期、购买力、内容偏好等进行细分,针对性地制定运营策略和产品策略,实现营收增长的业务目标。以下基于用户分层的策略体系示例:
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(4)用户分层落地案例
案例一:优化首次充值策略,让更多用户付费
某出海有声产品,希望通过科学有效的手段评估不同的首充策略对新用户付费转化的影响,进而提升付费用户规模与新用户的付费转化率。同时借助试验的方式,形成对站内用户的消费心理洞察,指导平台的代币充值设计及营销策略等。
*文中数据均为模拟
业务人员设计了两种首充优惠的策略:一种是首充赠送等额代币,另一种是首充折扣(7折)。通过神策 A/B 测试,选取七日内新注册且未充值用户流量的 50% 进行试验,重点关注试验用户的充值转化率和充值用户数,同时结合用户留存和内容消费时长等指标辅助实验结果的判断。
经过两周的试验观察与数据检验,发现充值送代币版本的充值用户数较多,于是决定将充值送代币作为正式首充策略。
业务人员对站内付费用户进行营销活动试验,发现站内用户偏向于充值送代币的高性价比模式,整体购买力强。决定在后续业务中减少充值折扣的模式,并增加赠送代币有效期,提高整体营收。
平台后续利用神策 A/B 测试试验更多的业务场景,指导业务决策。包括会员定价和权益组合的试验,代币充值档位的数量及定价试验,付费内容、付费权益的限时免费规则设计试验,任务中心和会员体系设计试验等等。
案例二:挖掘用户付费转化率,让用户付更多的钱
在营销活动场景下,平台常用发放优惠券的形式促进用户消费。平台可以基于用户对优惠券的敏感程度与付费行为进行分层,挖掘优惠券敏感用户并重点经营。在此基础上,平台可以结合用户行为特征和购买力等属性,对用户进行进一步的细分,发放面值不同的优惠券。
通过神策智能运营平台,平台可以自动地将不同面值的优惠券和营销文案发送给对应的用户群体。通过精细化的用户分层和一站式的运营工具,降低营销活动成本,促进用户付费转化。
案例三:分析会员续订及未续订情况,分层召回和挽留
对付费转免费的用户进行分析及付费挽留(以会员续订场景为例),平台可以通过以下方法和工具实现:
通过神策分析,形成平台整体续订数据洞察。具体的用户分层指标包括:权益类型/拉新渠道,会员时长/续订次数/各增值功能使用次数及频次,活动参与意愿/是否多功能模块的活跃用户,内容消费偏好等。
结合神策用户画像,形成对未续订用户的定量分析。比如:
1)用户属性分析:是否为多模块活跃用户,是否多次购买
2)权益相关分析:是否更换权益类型
3)会员期间/临近续约期用户行为分析:各增值服务的使用频次、关键功能使用频次、用户活跃天数及活跃频次等
4)未续订后用户行为分析:订阅前/取消或各行为的差异等
同时可以采用调研的方式,对未续订用户展开定性分析。调研内容包括增值功能/产品功能/增值服务内容/未续订原因等,进而总结出用户未续订的原因,比如使用场景发生变化、找到更好的替代产品、产品有未满足的功能点等等。
最后利用神策智能运营,实施精细化的会员续订挽留策略,例如,根据未续订用户分析结果,对用户进行分层召回;或是根据不同用户特点及行为偏好,制定相应的挽留策略或产品改进策略。
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