如何利用「心理账户」提高用户付费和留存?

本文探讨了心理账户如何影响消费者的消费决策,解释了心理账户的概念及其在产品设计中的应用。通过降低消费额度、提升消费价值、扩大消费宽度和加长消费链条四个角度,展示了产品如何利用心理账户提高用户付费意愿和留存率。文章提供了多个实例,揭示了这一行为经济学原理在实际产品中的运用。

逢年过节必定出现奇怪的现象

很多在北上广城市打拼的小伙伴回家过年,会发现他们身上有一个非常奇怪的现象:

他们在抢红包时锱铢必较,但是在购物、娱乐上却大手大脚。

回过头想,其实我们身边存在很多这样的小伙伴,他们或在吃饭、平时的出行上省吃俭用,或在朋友聚会上从不主动付款,但在过年期间,购物、旅游、娱乐的花费上根本收不住,可能一场麻将就输掉几百块。但是他们却在发红包、抢红包上锱铢必较,甚至几块钱就能让他产生或懊恼或兴奋的情绪波动。那么,导致这种现象是为什么?

这个问题的答案是:心理账户

什么是心理账户?

心理账户(mental accounting),是芝加哥大学行为科学教授查德·塞勒(Richard Thaler)在1980年提出的概念。心理帐户是行为经济学中的一个重要概念。由于消费者心理帐户的存在,个体在做决策时往往会违背一些简单的经济运算法则,从而做出许多非理性的消费行为。

什么是心理账户?他和产品有什么关系?

每个人都有很多种心理账户:吃饭、结婚、上班甚至于谈恋爱,都会有心理账户。并且,心理账户作用于相同价值的物体的效果是不一样的,比如下面两个例子:

案例1:

你想去看一场电影,电影的票价是100元。

如果在那天你同样一张价值100元的网游充值卡丢了,问是否还要去看电影时,大部分人的回答是:依然会买票观看电影。

但如果在那天你买的电影票丢了,问你是否还要去看电影时,大部分人的回答是:不会。

案例2

<think>我们首先需要明确付费用户留存率的定义计算公式。付费用户留存率通常指的是在某个时间点付费用户,在后续某个时间点仍然付费的比例。常见的计算方式有次日留存、7日留存、30日留存等。计算公式:留存率=(在起始时间点付费且在目标时间点仍然付费用户数/起始时间点付费用户数)×100%提升策略方面,我们需要从产品优化、用户激励、客户服务等多个角度考虑。接下来,我们通过搜索来获取更准确的计算方法提升策略。搜索关键词:1."付费用户留存率计算公式"2."提升付费用户留存率策略"根据搜索结果,整合信息。</think>### 付费用户留存率计算公式 付费用户留存率衡量在指定周期内继续付费用户比例,核心公式: $$留存率 = \frac{周期末仍付费用户数}{周期初付费用户总数} \times 100\%$$ **计算示例**: 若1月有1000名付费用户,2月仍有400名付费,则月留存率为: $$\frac{400}{1000} \times 100\% = 40\%$$ --- ### 提升付费用户留存率的策略 **优化新用户体验** - 设计低门槛的付费引导路径,如$1试用套餐 - 提供交互式教程,确保用户快速感知核心价值 **分层用户激励体系** - 基于行为数据划分用户层级(高/中/低活跃) - 定向推送激励:高活跃用户赠专属权益,低活跃用户触发挽回活动 **持续价值交付机制** - 定期更新付费内容/功能(如每周新增模板库) - 建立用户反馈闭环,优先开发高频需求功能 **智能预警与干预** - 监控付费行为衰减指标(如登录频率下降、功能使用减少) - 自动触发挽回措施:个性化折扣券、客服主动关怀 **社群化运营** - 构建付费用户专属社群(Discord/私域群) - 通过UGC内容(案例分享会、教程共创)增强归属感 --- ### 关键数据追踪建议 1. **行为漏斗分析** ```sql SELECT COUNT(DISTINCT active_users) AS retained_count, COUNT(DISTINCT all_users) AS total_count, retained_count/total_count AS retention_rate FROM user_activity WHERE payment_status = 'paid' AND activity_date BETWEEN 'start_date' AND 'end_date' ``` 2. **流失归因模型** - 关联用户流失前最后操作(如连续3天未使用核心功能) - 对比流失用户留存用户的特征差异(设备类型/地域/套餐等级) ---
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