Telegram Group & Telegram Channel
Модели, которые помогают строить эффективные CJM

Недавно для одной крупной строительной компании я провел исследование пользовательских путей (по запросу - могу подробнее рассказать, пишите в лс автору канала). С точки зрения рекомендаций и улучшения пользовательского пути, я рекомендую строить данные модели в самих CJM:

1. Модель Hooked (Нир Эяль)
Модель Hooked помогает создавать продукты, которые формируют привычки у пользователей. Она состоит из четырех этапов:
Триггер (Trigger)
• Внешние триггеры: уведомления, письма, рекламные объявления, которые побуждают пользователя к действию.
• Внутренние триггеры: эмоции и чувства пользователя, которые заставляют его искать решение (например, скука, страх пропустить что-то важное).
Действие (Action)
• Самое простое действие, которое пользователь может совершить в ответ на триггер, чтобы получить награду. Это может быть клик, лайк, покупка и т.д.
Переменная награда (Variable Reward)
• Награда, которая удовлетворяет потребности пользователя. Важно, чтобы награда была переменной, т.е. не всегда одинаковой, что поддерживает интерес и ожидание.
Инвестиция (Investment)
• Действие пользователя, которое повышает его привязанность к продукту. Например, добавление контента, создание профиля, привязка кредитной карты.

2. AIDA (Attention, Interest, Desire, Action)
Классическая маркетинговая модель, которую можно использовать в CJM для создания привлекательного контента и повышения конверсии.
Внимание (Attention)
• Привлечение внимания целевой аудитории. В CJM это может быть этап знакомства с продуктом через рекламу или PR.
Интерес (Interest)
• Удержание интереса пользователя через полезный контент и демонстрацию ценности продукта.
Желание (Desire)
• Формирование желания обладать продуктом через демонстрацию преимуществ и решение проблем пользователя.
Действие (Action)
• Подталкивание пользователя к совершению покупки или другому целевому действию.

3. RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary)
Модель для сегментации пользователей на основе их поведения:
Recency (Давность)
• Когда пользователь последний раз взаимодействовал с продуктом.
Frequency (Частота)
• Как часто пользователь взаимодействует с продуктом.
Monetary (Монетарная ценность)
• Сколько денег пользователь тратит на продукт.
Эти данные можно использовать для персонализации опыта пользователя и повышения его лояльности.

4. JTBD (Jobs to Be Done)
Подход, который фокусируется на том, какие задачи (jobs) пытается решить пользователь, используя продукт.
Определение задач (Jobs)
• Выявление задач, которые пользователь пытается решить.
Понимание контекста (Context)
• В каких условиях и ситуациях пользователь решает эти задачи.
Оценка успеха (Success Criteria)
• Какие критерии пользователь использует для оценки успешности решения задачи.

5. HEART Framework (Google)
Методика для измерения пользовательского опыта и улучшения продукта.
Happiness (Удовлетворенность)
• Оценка эмоционального состояния пользователя.
Engagement (Вовлеченность)
• Как часто и как долго пользователь взаимодействует с продуктом.
Adoption (Принятие)
• Количество новых пользователей или новых функций, которые были приняты пользователями.
Retention (Удержание)
• Способность продукта удерживать пользователей на протяжении времени.
Task Success (Успех в выполнении задач)
• Оценка эффективности выполнения ключевых задач пользователем.



group-telegram.com/eduproduct/200
Create:
Last Update:

Модели, которые помогают строить эффективные CJM

Недавно для одной крупной строительной компании я провел исследование пользовательских путей (по запросу - могу подробнее рассказать, пишите в лс автору канала). С точки зрения рекомендаций и улучшения пользовательского пути, я рекомендую строить данные модели в самих CJM:

1. Модель Hooked (Нир Эяль)
Модель Hooked помогает создавать продукты, которые формируют привычки у пользователей. Она состоит из четырех этапов:
Триггер (Trigger)
• Внешние триггеры: уведомления, письма, рекламные объявления, которые побуждают пользователя к действию.
• Внутренние триггеры: эмоции и чувства пользователя, которые заставляют его искать решение (например, скука, страх пропустить что-то важное).
Действие (Action)
• Самое простое действие, которое пользователь может совершить в ответ на триггер, чтобы получить награду. Это может быть клик, лайк, покупка и т.д.
Переменная награда (Variable Reward)
• Награда, которая удовлетворяет потребности пользователя. Важно, чтобы награда была переменной, т.е. не всегда одинаковой, что поддерживает интерес и ожидание.
Инвестиция (Investment)
• Действие пользователя, которое повышает его привязанность к продукту. Например, добавление контента, создание профиля, привязка кредитной карты.

2. AIDA (Attention, Interest, Desire, Action)
Классическая маркетинговая модель, которую можно использовать в CJM для создания привлекательного контента и повышения конверсии.
Внимание (Attention)
• Привлечение внимания целевой аудитории. В CJM это может быть этап знакомства с продуктом через рекламу или PR.
Интерес (Interest)
• Удержание интереса пользователя через полезный контент и демонстрацию ценности продукта.
Желание (Desire)
• Формирование желания обладать продуктом через демонстрацию преимуществ и решение проблем пользователя.
Действие (Action)
• Подталкивание пользователя к совершению покупки или другому целевому действию.

3. RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary)
Модель для сегментации пользователей на основе их поведения:
Recency (Давность)
• Когда пользователь последний раз взаимодействовал с продуктом.
Frequency (Частота)
• Как часто пользователь взаимодействует с продуктом.
Monetary (Монетарная ценность)
• Сколько денег пользователь тратит на продукт.
Эти данные можно использовать для персонализации опыта пользователя и повышения его лояльности.

4. JTBD (Jobs to Be Done)
Подход, который фокусируется на том, какие задачи (jobs) пытается решить пользователь, используя продукт.
Определение задач (Jobs)
• Выявление задач, которые пользователь пытается решить.
Понимание контекста (Context)
• В каких условиях и ситуациях пользователь решает эти задачи.
Оценка успеха (Success Criteria)
• Какие критерии пользователь использует для оценки успешности решения задачи.

5. HEART Framework (Google)
Методика для измерения пользовательского опыта и улучшения продукта.
Happiness (Удовлетворенность)
• Оценка эмоционального состояния пользователя.
Engagement (Вовлеченность)
• Как часто и как долго пользователь взаимодействует с продуктом.
Adoption (Принятие)
• Количество новых пользователей или новых функций, которые были приняты пользователями.
Retention (Удержание)
• Способность продукта удерживать пользователей на протяжении времени.
Task Success (Успех в выполнении задач)
• Оценка эффективности выполнения ключевых задач пользователем.

BY Product education: курсы, видео, статьи и материалы для продактов и предпринимателей


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/eduproduct/200

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Continuing its crackdown against entities allegedly involved in a front-running scam using messaging app Telegram, Sebi on Thursday carried out search and seizure operations at the premises of eight entities in multiple locations across the country. Unlike Silicon Valley giants such as Facebook and Twitter, which run very public anti-disinformation programs, Brooking said: "Telegram is famously lax or absent in its content moderation policy." In a statement, the regulator said the search and seizure operation was carried out against seven individuals and one corporate entity at multiple locations in Ahmedabad and Bhavnagar in Gujarat, Neemuch in Madhya Pradesh, Delhi, and Mumbai. Perpetrators of these scams will create a public group on Telegram to promote these investment packages that are usually accompanied by fake testimonies and sometimes advertised as being Shariah-compliant. Interested investors will be asked to directly message the representatives to begin investing in the various investment packages offered. These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise.
from ua


Telegram Product education: курсы, видео, статьи и материалы для продактов и предпринимателей
FROM American