了解保险的ROI:为什么投资保险计划能带来高回报?
通过“对“即将投资”的问题的总结,可以找到不同类型保险的ROI差异,从而进行了相应的分析和预测。这个故事的目的是:在投资的“ROI”上,我们需要提出的一些问题。
一、什么是“DataRealistic”?
这个概念是典型的“没有假设的理性选择”。通过对数据结果的可靠性进行判断,寻找最终能够带来“最大投资回报率”的低风险组合。
该理论适用于支付或在支付工具上购买产品。其中,最简单的例子是需要7天,才能计算出来的3天平均投资回报率。而交易之前,最先将支付工具上的前10天计算出来的ROI为0。当完成一个漫长的交易后,ROI可以保持。
相比传统的定义,这个数据的范围,对于我来说更清楚。简单地说,也就是:在这个相对的评估范围内,每一个衡量指标的转化率都将成为“最大投资回报率”的因素。
例如,一个产品的整个用户生命周期包含的指标包括:
收入(净收入)=arpu*复购率(复购率)=X用户流失率
为了制定更详细的指标,我需要对各个周期的数据做相应的监测。它通常包括:
留存率:从1~3次来算,平均每次激活的流失成本平均ARPU=1.3。例如:如果用户从1次来,流失率是1.4,那么该用户到1次,所需ARPU的收益应该是1.1。
复购率:从3~5次来算,用户已经购买过一次产品,并在同一个周期内不再访问该产品,则应该对该用户做进一步的划分。
以上仅是在分析留存率时的数据指标,我们还可以将这几个指标加在一起分析,一方面,整体的留存率相对来说比较好,另一方面,由于产品本身有较好的易用性,用户的黏性会比较高。
(2)在消费趋势下,用户的主要使用场景有哪些?
在消费趋势下,用户开始购买更多的商品,这时候的用户群有几个:
新用户和潜在用户:新用户在第一时间内看到的内容通常是新产品的信息,新用户与潜在用户之间有很大的相似性,对于潜在用户的黏性要比第一时间内看到的要高很多,这时候需要着重进行用户分类,把潜在用户细分,对于已经购买过的用户做更精细化的运营。
