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判断用户的价值:网站用户忠诚度计算公式

客户忠诚营销理论(Customer Loyal,CL)是在流行于20世纪70年代的企业形象设计理论(Corporate Identity,CI)和80年代的客户满意理论(Customer Satisfaction,CS)的基础上发展而来的。

企业应以满足客户的需求和期望为目标,有效地消除和预防客户的抱怨和投诉、不断提高客户满意度,促使客户的忠诚,在企业与客户之间建立起一种相互信任、相互依赖的“质量价值链”。

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客户忠诚度,又可称为客户粘度,是指客户对某一特定产品或服务产生了好感,形成了“依附性”偏好,进而重复购买的一种趋向。

客户忠诚是指客户对企业的产品或服务的依恋或爱慕的感情,它主要通过客户的情感忠诚、行为忠诚和意识忠诚表现出来。

其中情感忠诚表现为客户对企业的理念、行为和视觉形象的高度认同和满意;行为忠诚表现为客户再次消费时对企业的产品和服务的重复购买行为;意识忠诚则表现为客户做出的对企业的产品和服务的未来消费意向。

由情感、行为和意识三个方面组成的客户忠诚营销理论,着重于对客户行为趋向的评价,通过这种评价活动的开展,反映企业在未来经营活动中的竞争优势。

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客户具有忠诚度的具体表现

(1)客户忠诚是指消费者在进行购买决策时,多次表现出来的对某个企业产品和品牌有偏向性购买行为。

(2)忠诚的客户是企业最有价值的顾客。

(3)客户忠诚的小幅度增加会导致利润的大幅度增加。

(4)客户忠诚营销理论的关心点是利润。建立客户忠诚是实现持续的利润增长的最有效方法。企业必须把做交易的观念转化为与消费者建立关系的观念,从仅仅集中于对消费者的争取和征服转为集中于消费者的忠诚与持久。

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客户忠诚度是指客户因为接受了产品或服务,满足了自己的需求而对品牌或供应(服务)商产生的心理上的依赖及行为上追捧。

客户忠诚度是客户忠诚营销活动中的中心结构,是消费者对产品感情的量度,反映出一个消费者转向另一品牌的可能程度,尤其是当该产品要么在价格上,要么在产品特性上有变动时,随着对企业产品忠诚程度的增加,基础消费者受到竞争行为的影响程度降低了。

所以客户忠诚度是反映消费者的忠诚行为与未来利润相联系的产品财富组合的指示器,因为对企业产品的忠诚能直接转变成未来的销售。

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建立客户忠诚度的关键因素(五要素)

A服务质量

①产品质量。销售前中后的静态体现。

②服务水平。销售前中后的流程设计。

③技术能力。销售前中后的动态体现。

B服务效果

即客户内心感受的满足度,可以参考消费需求心理的诸多指标。

C客户关系维系

①互动的同理心态

②相对的盟友关系

D理念灌输

①产品(品牌)本身确认

②服务(供应)商的确认

E持续的良性心理刺激及增值感受。

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顾客满意度与顾客忠诚度之不同在于,顾客满意度是评量过去的交易中满足顾客原先期望的程度,而顾客忠诚度则是衡量顾客复购及继续参与活动都意愿。

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其实,每个商人都在不同程度上知道拥有忠诚的顾客是好事。

可是究竟忠诚的顾客对于企业来说有多少价值,可能绝大多数的企业并不知道。

企业惯常所使用的会计利润,常常掩盖了忠诚客户的价值。

会计中的销售收入只能告诉我们量的概念,却缺少质的表达——即无法告诉我们收入中的哪一部分来自忠实的老顾客,更无法让我们知道,一个忠诚顾客的一生将给企业带来多少价值。

研究表明,企业经营的大部分情况下,顾客的利润预期与其停留的时间成正比。

失去一个成熟的顾客与争取到一个新顾客,在经济效益上是截然不同的。

哈佛学者以美国市场为研究标的,发现在汽车服务业,流失一位老顾客所产生的利润空洞起码要三位新客户才能填满。同时,由于与老客户之间的熟悉、信任等原因使得服务一个新顾客的成本和精力要比服务一个老客户大得多。

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从某种程度上来说,网站用户忠诚度和客户忠诚度是类似的,甚至是等同的。

那么,网站用户的忠诚度如何衡量?有没有简单的方法可以判断网站用户的价值?

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网站用户忠诚度计算公式:

用户忠诚度=用户访问频率*0.525+最近访问时间*0.056+平均停留时间*0.139+平均浏览页面数*0.279

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举个例子:

A访问了B网站,在一天内访问的频率是5次;最近访问时间是2021.10.27,12:01:39(目前是2021.10.29);平均停留时间是0:4:30;平均浏览页面数是6页。

那么,A的用户忠诚度是多少?(满分是10分。)

=5*0.526+2*0.056+4.3*0.139+6*0.279

=2.63+0.112+0.5977+1.674

=5.0137

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下面列举的都是网站分析中一些比较基本的指标和度量,我们在网站分析过程中可以基于这些度量通过求和、比例、平均等方式获得更多我们希望得到的数据,进而为我们的分析结果提供更充分的依据。

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访问频率

用户在一段时间内访问网站的次数,即每个用户Visits的个数。

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最近访问时间

用户最近访问网站的时间,因为这个指标是个时间点的概念,所以为了便于度量,一般取用户最近访问时间距当前的天数。

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平均停留时间

用户一段时间内每次访问的平均停留时间,即每个用户Time on Site的和/Visits的个数。

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平均访问页面数

用户一段时间内每次访问的平均浏览页面数,即每个用户Page Views的和/ Visits的个数。

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Hits
来源于网站原始日志,即用户浏览网站时发起的请求数,包括页面请求,也包括图片、CSS、Flash等,所以一般打开一个页面会发送多个请求,根据网页设计的差异Hits会是PV(Page Views,下面会有介绍)的N倍,比如我的博客的AWStats统计中Hits数一般是PV的3-5倍。

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Page Views
即PV,页面浏览数,页面被打开(请求)的次数,是网站分析中最常见的度量。注意Ajax架构或Flash下同一URL下可以浏览多个页面,进行多个操作,这些都无法在PV中体现。还需要注意Unique Page的定义,当一个页面被刷新多次时,其实用户浏览的始终是同一页面,所以这时的Unique Page Views还是1。

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Visits
访问量,也是常见度量之一,用于衡量用户的一次访问(从打开进入网站到离开网站,其中可能浏览了多个页面(PV))的数量,也就是网站Session的个数(关于Session,可以参考我的这篇文章——Session和Cookie的辨析)。

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Unique Visitors
UV,被用于标识访问网站的唯一用户数,关于如何识别用户,请参考这篇文章——网站用户的识别。注意一个Unique Visitors可能会有多个Visits。

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Time on Page
页面停留时间,即用户从打开页面到离开页面的时间间隔,这个度量一般只有当用户在你的网站中点击了下一个页面时才会有记录,否则是0,所以所有Visits的最后一个页面的Time on Page一般都为0,具体参见WEB日志的作用和缺陷中关于停留时间的说明。所以我们在计算页面平均停留时间(Avg. on Page)的时候一般会过滤Time on Page=0的记录。

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Time on site
即每个Visits的停留时间,一个Session的开始到结束。跟Time on Page同样需要注意其计算中存在的误差,取平均的时候注意过滤长度为1的session。

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Bandwidth
这个度量也一般只能从原始日志中获取,Bandwidth是AWStats中的命名,统计网站的流量,需要将所有请求的传输字节数相加得到结果。一般用于衡量网站的流量情况,服务器IO负荷,及某些限制了月流量最大值的虚拟主机流量使用情况。

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Bounce Rate and Conversion Rate
关于Bounce Rate ,有一句很形象的描述——“I came, I puked, I left.” 即进入你的网站,什么事都没干就直接离开了。关于Bounce Rate的注意点,请参考这篇文章——关于Bounce Rate定义的疑问。

如果一个访问没有Bounce,那么我们就可以跟踪其访问足迹统计Conversion Rate,即从上一步进入的访问率(Current Visits/ Previous Visits)。转化率对于某些网站的关键流程的优化可以起到重要作用,比如电子商务网站的购买流程等。

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Entrances and Exit Rate
Entrances一般用户衡量网站首页或Landing Page的进入情况,指First Page of Visits。Exit Rate可以作为每个页面的基本度量,衡量从该页面离开的比率,即该页面是整个Visits的最后一个页面。

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Sources and Search Key Phrase
来源于referrers的统计,Sources即网站的来源(搜索引擎、广告或其它),用于广告投放效果分析、SEM等。

Search Key Phrase是基于来源是搜索引擎referrer的解析,统计来源的搜索关键词,Avinash Kaushik建议我们使用Key Phrase而非KeyWords。有助于SEO和发现用户需求。

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Engagement
参与度对于不同网站来说定义不一,可以是电子商务网站的购买、反馈行为,也可以是论坛的发帖、跟帖行为,还有视频网站的观看视频、游戏网站的线上游戏等。每个访问的参与度可以用Engagement Rate = Engagement Index / visits来计算,即参与度 = 参与标识/访问量。

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Destinations
即点击站外链接,一般通过JS代码来监控站外链接的点击,对于一些广告、宣传、推荐等点击情况跟踪比较有用,可以衡量网站对资源推广的能力和价值。

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