今天我想和大家讨论一下关于产品复购的问题。复购指的是用户在认可产品之后持续购买的行为。从我的观点来看，复购和复利类似，如果复购率高，那么产品的用户价值也会更高。接下来，我们将从思维导图所示的几个方面来探讨复购的重要性。

复购的本质是产品能够持续满足用户的需求。这意味着用户的需求长期存在，比如购物、阅读、学习、娱乐等。当用户有需求时，产品能够第一时间出现在用户面前，让用户首先想到它。虽然用户在购物时有很多选择，比如某猫、某狗、拼夕夕等，但关键是如何让用户第一时间想到你的产品或者如何第一时间触达用户。这涉及到三个核心要素：多个触点的接触曝光、需求的激发和预判、以及营销场景的创造。

多个触点接触曝光

通过外部触发和内部触发来激发用户采取下一步行动。外部触发通过发出行动召唤来暗示用户，清楚地传达下一个行动步骤，比如投放广告、推送召回、图标更新、社交链用户推荐等方式。内部触发则是在产品和思想、情感或者常规活动发生密切关联时，在某个场景或情况下自动出现在用户脑海中。内部触发依赖于情感和心智的占领，是一种无意识的大脑触发行为，通过用户记忆中的关联来提醒他们采取下一步行动。关键是在合适的场景中针对用户的痛点或痒点，明确给出解决方案。

需求的激发和预判

用户的痛点或痒点在特定场景下是可以预测和判断的，并且通过多个触发行为能够充分激发用户的需求。越是具体常见的场景，越能激发用户的潜在需求。比如冬至吃饺子这个需求，在明确的时间、解决方案和场景氛围下，很容易激发用户的潜在需求。即使没有这个需求，一旦形成了这种氛围场景，也会很容易感染用户，激发出他们的需求。

营销场景，占领心智

有些需求刺激是用户痛点本身自带的，而有些需求则是通过一系列营销活动场景创造出来的。只要用户脑海中存在产品定位的心智，在特定的场景下就会被再次激发出来。喜马拉雅的123知识节通过多年的打造成为了知识付费行业的标杆。全民参与的双11活动则是典型的通过营销活动场景提升复购的案例。即使是平常不怎么购物的直男，也知道双十一那天要疯狂购物！

这三个关键要素都是提升用户复购的关键。要提高复购率，不仅需要运营策略来刺激用户，更需要产品不断挖掘用户的痛点，并找到产品的定位，不能成为一个不痛不痒的产品。

接下来，我们将讨论关于复购的增长模型，从增长模型出发，找出影响复购的关键因素。

复购的增长模型

复购和转化漏斗模型密切相关，因为只有完成第一次转化，才会有复购行为。如果连第一次转化都没有完成，那就无法谈论复购。因此，复购的用户行为路径是：曝光-点击-转化-持续曝光-持续点击-产生复购。

根据这个路径，我们可以得到复购的增长模型：曝光 x 点击率 x 转化率 x 持续曝光率 x 持续点击率 x 持续转化率。在电商中，这个模型可以表示为销售额=流量×转化率×客单价×（1+复购率）。在整个模型中，持续的曝光、点击和转化是产生复购的关键。而产生曝光的关键是能够有内外部触发，刺激用户采取下一步行动。

在用户行动公式中，行为（B）是指用户的行为，动机（M）是指用户的动机，能力（A）是指用户的能力，触发（T）是指引发用户行动的因素。因此，要让用户采取行动，必须具备能力和动机。能力包括金钱、时间、体力和脑力等方面的能力。简单来说，就是让用户有持续支付意愿，并能够进行正常支付的行为。以阅读产品为例，要想用户持续产生复购行为，需要做到以下几点：

• 提供持续满足用户需求的内容

• 简化支付流程

• 提供用户愿意支付的金额

提升复购常用的运营策略

在前面分享了复购的本质和增长模型，现在来分享一些常用的提升复购的运营策略。复购的核心指导思想是让原本不想购买的用户产生购买行为，让原本有购买意愿的用户尽可能多地购买和消费。因此，复购策略的核心原则是对用户进行细分，针对不同的用户采取不同的复购策略。可以使用RFM模型进行用户分层，根据用户的消费金额、购买频率和最近一次购买时间等指标进行分层。

1. 首充和复购绑定策略

当用户第一次购买时，产品能够满足用户需求。可以在用户第一次购买时埋下一个钩子，刺激用户在下次有需求时再次回到产品进行消费。为用户复购埋下一些钩子，让用户因为害怕失去而进行持续消费。常用的手段包括购买返券、消耗累计积分、积分兑换奖品、消耗满一定次数免费领取奖品、购买购物卡等。例如，奶茶店会给顾客一个小印章，集齐一定数量的印章可以兑换一杯奶茶，这就是典型的复购策略。理发店、美容店甚至小吃店常常忽略用户办卡消费，甚至提供第一单免单的优惠，这是长期绑定用户复购的手段。当然，这些策略的核心是用户分层，针对不同的用户采取不同的首次转化和复购绑定策略，从而提升用户的价值。

2. 复购优惠策略

这个运营策略与RFM模型密切相关。根据用户的累计消费金额、购买频率和最近一次购买时间等指标，对以往已经产生过购买行为的用户进行分层，并采取不同的策略刺激用户提高消费金额。同样的思维，也可以将用户行为进行细分，对不同的用户采取不同的发券和老客专享价，以最大化总体用户的价值。例如，针对用户第一次消费的金额，在第二次购买时给予一定的优惠，刺激用户持续购买。然而，现在大部分产品都采用大数据杀熟的方式，对于长期购买的高价值用户，不但不给予更多的优惠，反而让用户付出更多的金钱，这是不合理的。优惠可以是直接给予优惠券、老客专享价格或积分抵扣的形式。

3. 需求预判策略

需求预判策略类似于大数据推荐的模式，根据用户画像和用户行为特征，为用户推荐产品。常见的例子是淘宝的“猜你喜欢”，根据用户的需求和场景促成用户最终转化。然而，有时候不能过于依赖大数据推荐，如果没有像阿里那样的大量用户行为和全面的数据支持，个性化推荐可能不是用户真正想要的。在需求预判中，一方面是相似推荐，即用户消费的都是相似的东西，属于同一偏好；另一方面是结合用户的需求和场景，进行品类延伸。例如，精品课程打入市场后，紧接着推出听书、电子书等不同的品类，满足用户多样化的需求。

4. 召回激活策略

前面提到的策略都是针对未流失的用户，当用户再次有需求时，可以通过运营策略推动用户再次消费。然而，如果用户已经流失，就需要召回策略，将用户召回并重新激活，让用户再次产生购买行为。召回策略通过多个触点和途径再次触发用户，让用户再次采取行动。常见的召回策略包括推送召回、短信召回、广告投放召回、老顾客介绍新顾客等策略。通过多个触点触达用户，让用户再次回到产品内进行消费。以上运营策略不一定要分开使用，可能会交叉使用，根据用户的不同阶段采取不同的复购策略。