4.5 如何通过内容运营提升用户的留存
一、内容运营的定位与价值
很多人认为内容运营就是编辑文章、发发帖子，这其实很片面。开展内容运营之前，需要先想清楚一个定位问题：内容是作为产品本身提供的，还是产品的辅助功能——只有先明确了定位，才能有更清晰的目标。为了扩大内容运营的效果，还需要对用户需求进行分析：用户感兴趣的内容是什么、经常阅读和传播的内容比例如何、内容运营对产品的作用到底有多大。
用一个生活例子来理解。假如一位用户准备装修新房，前来参观取经：来之前，他计划借鉴主人在小空间里摆放书架、工作台和床的经验，包括怎么处理拐角里的窗户；来之后，他被浅灰色的色调吸引，连落地灯都令他印象深刻，还没等主人介绍，就意识到主人追求的是简洁实用的小清新风格；离开时，他对这里的装修风格有了清晰的整体印象——不仅是家具摆放和室内改造，还包括那些可爱的装饰品。
在这个故事里：参观者 = 用户，参观取经 = 需求，房子（我家）= 产品，装修 = 内容。来之前参观者有明确而理性的需求——学习解决问题的办法；来之后对色调、风格和装饰品印象深刻，是直观感性的收获。一句话概括：依附于产品的内容运营，不仅满足了用户理性的内容消费需求，还能让用户对产品调性产生感性的认知——这就是内容运营的价值。
从结果导向上说，有价值的内容既能促进用户的最终付费转化，也能促进活跃和留存。前文章节已介绍过内容营销的重要性，内容运营同样能提升产品的活跃度和留存率。
二、Push 推送与气泡图矩阵
用内容运营提升活跃度的一个常用手段，是弹窗或 Push 推送通知，很多网站、App 乃至微信内部都有这样的机制——发不发、发给谁、发什么，都是运营人员可控的。Push 是产品直达用户的最近通道：它能让用户在没有主动意愿、没有使用场景的情况下，启动网站、打开 App 或微信账号，因此非常常用。
但 Push 发出去之后，内容到底有多吸引用户、转化能力如何衡量？这时可以用气泡图构建一个矩阵，找到有助于提升留存的内容加以强化，也可以找到薄弱环节加以改进：
- 横轴：一段时间内某个内容标签对应的留存率，即浏览了该标签内容的用户中，次日还来浏览该标签的比例；
- 纵轴：该标签内容留存率的标准差，描述这个标签下内容表现的稳定性；
- 气泡大小：该标签内容下的浏览用户人数，气泡越大看的人越多。
坐标轴的维度是灵活的，可按自身需求替换成其他维度，比如活跃用户占比、内容标签数量、转化目标等，这里只是一种举例。
三、案例：媒体资讯平台的内容消费分析
以一个媒体资讯平台为例（可以想象成今日头条），它提供企业服务、金融、游戏等不同行业的财经类新闻标签。客户希望从提升用户留存的角度，分析平台整体内容的消费情况。参照气泡图调出数据后，可以读出这些结论：
- 电商、互金：两个最大的圆，是产品用户中的中坚力量。核心话题读者很多、指标稳定、留存率中等，是需要重点发力的两个话题；
- 汽车、企业服务：人数不多，但留存率很高、表现稳定、潜力很大，可称为"潜力派"。应通过调整投放策略吸引这类话题的受众，加强内容输出，提升整体留存；
- 直播、游戏：留存率不算差，但极不稳定，偶尔有小爆发。需要对话题下的文章做更细化的分析，找出拉低留存的子话题加以排除，同时加强高留存内容的创作，让这两个标签下的输出更加稳定。
四、个性化内容服务：Netflix 案例
同一个产品中，用户的特点、需求、活跃度也会有很大差别——就像同一个小区里住的都是人，也分男女老幼。如果对全部用户按统一标准提供服务，势必只能满足一小部分人。因此需要针对不同人群提供个性化的内容服务，这也能提升留存率。
Netflix 是国外非常有名的在线视频流媒体网站，自制了《纸牌屋》《怪奇物语》等热门剧集。它与优酷、爱奇艺一样采用按月订购的收费模式，客单价非常低，扩大营收的最佳方案就是提升留存率。当时的数据统计显示：
- 每个用户每月平均仅付费 8.14 美元，而用户获取成本高达 18 美元；
- Netflix 毛利只有 33%——用户付 8 美元，公司只能赚约 2.4 美元；
- 算下来用户平均要续费 7 个月，Netflix 才能盈利。
于是 Netflix 想到了提升续费率（也就是留存率）的高招：利用多年积累，建立起包含超过一万三千种影视资源的庞大资源库；再根据用户的观看行为，在合适的时机推荐他可能感兴趣的美剧。看过美剧的人都有体会——好片子永远看不完，用户就会一直续费。比如作者喜欢超级英雄系列，看完《夜魔侠》后，Netflix 会持续推送相关主题的剧集。
结果是：Netflix 的平均续费时长高达 25 个月（两年多），客户生命周期价值高达 66 美元，远超 18 美元的获客成本。本质上，正是内容运营加个性化内容推送这套机制，帮助 Netflix 成为世界上最赚钱的公司之一。
五、案例：AntibodyPlus 深挖内容价值
类似的例子还有 AntibodyPlus。它在后续运营中发现有一段时间用户留存率很不理想，两位创始人便通过谷歌数据统计工具分析用户行为路径，发现很多用户在产品详情页跳出（图中红色部分是用户跳出，绿色部分是该环节的流量）：56.1% 的用户在详情页纷纷跳出，留存情况十分糟糕。进一步分析还发现：访问详情页的用户停留时间普遍很短，PV/UV 也很低，代表活跃度不够，很难产生持续留存。
这些情况都发生在详情页，是否说明页面没有传递给用户足够的价值、难以唤起兴趣？于是问题变成：如何提高产品详情页的活跃度和留存率？
AntibodyPlus 把自己的详情页与竞争对手的网站进行对比，同时模拟用户行为，终于发现了问题：详情页上的产品数据太少了。它的主要客群是科学家，科学家普遍严谨，购买一款试剂用于研究时，最希望知道产品适不适合自己的实验；如果没有数据，即使购买了也还要到第三方数据库去确认。简陋的详情页无形中给科学家增加了阻力、加大了工作量。
于是两位创始人做出假设：科学家需要大量的第三方数据资料作为参考。优化方案是在详情页上增加大量第三方数据、方便科学家查阅；具体执行则是用爬虫手段，从第三方数据库抓取数据导入自己的网站。
这轮优化之后，留存和活跃得到显著提升，也提高了下单频率、增加了营收：停留时间提升一倍，PV/UV 提升 30%，留存率提升 30%，下单频率提高 20%。这个案例也说明：深挖内容的数量与质量本身，就能对产品的活跃度和留存率形成有效支持。