积分绩效模式（积分运营体系三）
积分绩效模式（积分运营体系三）积分运营体系就是通过一系列产品功能，让用户看到积分价值（积分兑换、积分玩等），对积分感兴趣，并主动为了积分激励而去完成某个行为（任务），从而实现商业目标。我们常说的商业积分的应用，往往有两个核心目的：经过较长时间的思（断）考（更），很遗憾的是我目前还是没有总结出行业通用的“标准评估体系”（希望未来有更多合作探讨之后可以沉淀出）。但我发现我可以先从具体的案例入手，先把如何做积分运营这件事情具体怎么做展开来说说。先从积分运营起点——积分激励体系打造说起。我们先回顾下积分的定义（详情见积分体系一）。
编辑导语：积分运营，即企业通过各种运营手段对积分进行控制与消耗，用积分提高消费者忠诚度以及活跃度，增强用户粘性。本文作者从具体的案例入手，分享了如何做积分运营。一起来看看吧！
最近很长时间没有更新：一方面最近自己的精力一直投入在积分运营新Saas产品打磨上，另一方面，也是我们合伙人的几个问题把我难住了：
- 很多品牌、App都在做积分运营，市面上也不乏一些可用的产品工具。那么对于品牌来说，怎么的积分体系才算是真正运营起来并且有效果的体系？怎样的体系算是效果不好的？市面上是否有这样的评估标准呢？
- 或者我们看到的积分体系搭建的框架跟方法那么多，那么具体落地到项目中应该怎么计算，怎么调整呢？
- 如果我们只是做积分商城工具，而不解决这些问题，其实我们还是难以帮助品牌真正把积分运营体系做起来不是吗？
原本还处于有了一个小阶段性成果沾沾自喜阶段的我，一下子被惊醒了。于是我花了较多的时间找了一些运营大大们的书籍跟文章，找寻已有的体系，很遗憾的是发现框架很多，但深入到落地执行方面的案例太少。
我们看到很多运营大大们说可以用积分体系，先做积分激励再做积分商城消耗。但很少有具体的方法告诉我们具体要怎么做积分激励方案，怎么做预算，怎样的积分体系算是优秀的积分体系……
经过较长时间的思（断）考（更），很遗憾的是我目前还是没有总结出行业通用的“标准评估体系”（希望未来有更多合作探讨之后可以沉淀出）。但我发现我可以先从具体的案例入手，先把如何做积分运营这件事情具体怎么做展开来说说。
先从积分运营起点——积分激励体系打造说起。
一、积分激励体系是积分运营体系的一部分我们先回顾下积分的定义（详情见积分体系一）。
我们常说的商业积分的应用，往往有两个核心目的：
- 给予商业预期的用户行为予回报，导向更深入、更频繁的核心业务。
- 维护用户（客户），绑定客户，引导低价值用户转化为高价值用户。
积分运营体系就是通过一系列产品功能，让用户看到积分价值（积分兑换、积分玩等），对积分感兴趣，并主动为了积分激励而去完成某个行为（任务），从而实现商业目标。
所以积分运营体系又可以分成：
- 积分消耗体系——让用户感知积分价值，帮助企业低成本消耗积分。
- 积分激励体系——用积分任务引导用户行为并实现商业目标。
前几篇说过，积分于企业而言是企业给予用户的负债，是需要计入财务体系的，所以一般积分体系的规划与企业业务与财务规划是相一致，在财务周期内规划、申请预算、执行、监控与调整。
如果规划不清晰、执行混乱，则可能引起：
二、以一个案例说明积分激励方案5步骤
- 如果积分过于值钱，非常谨慎发放，那么很可能对用户来说无感知，无法促进业务。
- 如果积分超额发放，会使企业负债过大。
- 为了降低负债，只能被动调整积分发放或者消耗规则，降低积分价值，很可能被用户发觉而导致用户的反噬，并且让积分运营体系变得鸡肋。
对于积分激励体系，既承载着导向业务目标的关键诉求，也决定着整体积分池子容量与节奏，因此需要进行非常清晰的提前规划。我们以一个点评类App产品的案例来解说我对于积分激励体系规划的方法步骤。
步骤1：明确目标及预算分布
积分激励是用积分任务引导用户行为并实现商业目标，所以所有的行动都要围绕着商业目标进行。而企业发展阶段的不同会有不同的目标；企业产品内容的不同，也会有不同的目标。积分运营同学一定要与上级及各部门反复沟通，确保新一阶段大家对于业务目标的认知是一致的。（互联网黑话：目标对齐）
以一个点评类App为例，在产品初期的时候需要用户主动产出大量的内容，以丰富产品，那么在市场预算相对有限的情况下我们会将预算更多放在引导用户产出内容上；而当发展相对稳定的时候，企业会更侧重于提升用户消费额与消费频次，产出更高的利润，因此市场预算会更多放在用户消费的激励上。
而产品发展的过程中，经常会有些新产品功能的推出也需要资源配合推广，这时候也会需要积分资源引导用户使用。
套用AARRR模型进行进行点评产品业务目标梳理。
比如我们的案例，目前业务重点为变现，而新产品的研发也是围绕着这个目标进行，因此在预算上会更侧重于消费行为的激励与新产品引导。
但是我们不可能将所有预算放在变现上，因为用户的行为转化是一个漏斗，假如产品的用户活跃度低、留存差，内容差，那么用户本身也很难为内容吸引而买单，我们还是得兼顾间接影响业务结果的因素，只是会更加侧重于最核心最直接的商业目标。
这时我们可以根据新一周期的业务情况，进行各项目标进行预算比例规划。
- 产品内获客-5%
- 常规激活、留存-20%；新产品激活-10%
- 关键商业目标（内容产出）-30%
- 关键商业目标2（消费）-30%
- 用户自传播-5%
步骤2：根据目标定义对应的用户行为及激励分值
根据目标，我们可以梳理用户在产品中的行为，设定行为标准定义。然后根据行为完成难度与对业务的重要度，给予初期的激励分值。
以点评的产品为案例，我们可以梳理出以下的一些关键行为动作，并且对应到业务贡献度，给予基础分值：
步骤3：计算按规划的画面对应的行为激励总额与大类占比
除了新产品激活这类预留固定比例之外，其他内容一般是往年的用户行为延续（往往也都有对应的积分激励系统）。因此可以从去年的数据中计算每一项的完成人数，平均完成次数，估算每行为激励总和，推断出按此方案构思的话，每类型激励比例。
我的计算方式是：
- 单项行为预估激励值=用户行为对应的预估激励*完成过的人数*完成过的人均完成次数
- 总积分池预估=各项预估激励值累加/（1-未确定内容所预留的N%）
- 单项占比=单项行为预估激励值/总积分池预估*100%
小tips：善用excel工具。把这些计算方程式用excel自带的功能计算出来非常关键，后续你调整完其中任何一个值，其他值都可以自动换算出来，特别方便后续计算。
步骤4：动态调整激励方案使最终方案贴近预期
你会发现，你的预估计划所对应的大类占比，多数跟步骤1中规划的大类占比是完全不一样的，这就是理想与现实间的对比。这时候就需要进行动态调节了。
我们可以通过以下方式控制总量与单项比例：
- 设置激励次数限制控制完成次数。即不是用户达到对应动作都可以获得激励，而是设定比如每日/每月/每年可获得次数上限。通过设置激励次数限制控制激励积分总量。
- 微调整单项获得积分值。一般来说调整积分值会对用户完成平均次数与完成用户数都同步形成影响，而后影响最终的全盘总量与比例。
- 增删激励项目。调整起来差别非常大很难达到对应的预期大时候，我们需要思考有哪些增项可添加或者减少部分不是特别必要的项目，进而形成平衡。
- 根据可能会有一些局部目标值突变，在业务中会伴随着其他的业务节奏进行调整。在预估上需要考虑到位。
我们这个案例中，最大的比例差异在于关键商业指标1-内容创造与关键商业指标2-购买转化，本身应该是1:1的比例，但是前者明显过高后者明显过低，主要原因在于平均完成次数差异较大，说明相对来说用户在内容差异方面更多形成习惯，而消费方面相对不够预期，需要更多激励。
我们通过降低内容创造的单项激励值与最多激励次数，降低内容创作版块对应的积分发放量与比例。
降低内容创造的单项激励值，比如将评论激励积分从50降到40，将发表300字内容激励积分从300调整到180，预估影响完成用户数（1500w降低至1400w，300w降低至280w）。
控制内容创造与浏览30s的最多激励次数，比如原本无上限的均值，控制到最多每个月激励3次，预估可大大降低内容创作行为与浏览行为对应的积分发放量与比例。
通过增加购买转化类激励项目，提升单项激励分值，以及伴随着业务KPI调整的平均激励次数，提升消费类的积分发放量与比例。
接下来一年的业务重点为提升客单价与GMV。因此我们可以直接将业务KPI中对应的内容填入，这方面肯定是其他产品、运营合理去完成的目标。
其次可以增加每消费100元额外奖励2000积分的奖励，以及将原先每消费1元可获50积分提升至80积分，对消费行为进一步激励。
其他因素预估：
而互联网发展红利消失后，客观的说新用户相对往年会有所减少，因此这部分激励实际会有所减少。
调整对应的数值及比例如下，我们觉得是比较贴近于业务目标的模型了。
步骤5：形成最终的激励大盘方案
随着我们前面4步的调整，我们整体的大方向模型就比较明确了。如用户行为有哪些，预估单项的目标用户数是多少，平均激励次数是多少，激励占比是多少，基本心理有个比较细致的数据预期。
但是由于各项内容的调整都会影响大盘积分发放，而大盘要发放的积分总数往往对应的是市场预算，在每个周期内是相对固定的。因此我们还会进一步根据大盘积分总量进行逆推。
我们的案例中，假如我们希望发放的每年积分总量为100亿，而按当前的方案算出来是接近200亿，那么总额会远超预期。因此我们可以将单项积分激励值调整至当前的1/2左右，在预估完成量不变的情况下控制总积分值；亦或者在单项积分激励值不变的情况下，约束激励上限，控制总积分池。
我们选择了将单项积分激励值等比例缩减方式，确定最终的方案。
三、关于这个测算模型的说明
关于积分激励方案的内容写完了。其实现在回过头看还是比较简单的，就是一个excel表格倒腾来倒腾去，确定最终数值。为了说清楚我上面写的比较详情，其实也会显得啰嗦，大家知道整体的思路就可以。
我们没有去做非常精细的调整，比如让数字极其接近我们一开始的预估比例。因为其实在实际工作场景中，会有非常多的影响因素，导致数据其实并不那么的准确：
- 比如一些产品的数据系统并没那么精细，所以并不能拉出很清晰的历史数据。
- 比如数据与数据之间会相互影响，其中的关联度并没有极其准确。
- 比如实际业务场景中会有很多业务方向调整与产品方向的调整，会需要不断调整模型。
- 比如市场环境在变，用户的心理预期也在变，实际用户的行为其实并不是可以完全掌控。
所以我们以模型来预估积分激励场景，并不要要求完全精确的计算，完全掌控用户的行为（说实话这也是做不到的），而是根据准确的大方向制定清晰的规划，让计划是有据可依。
而当市场变量、产品变量发生之后，后续负责的同学也可以快速理解之前规划来源，通过这个模型框架进行快速的动作调整，确保整体的积分激励体系稳定有序。
而后续的落地产品设计，体验设计，都可以充分考虑到业务场景，进行提前的节奏规划，进行具有糅合进风险意识到产品体系规划，确保积分激励体系的落地。
后面有时间我会简单梳理下积分体系落地相关的节奏规划、产品功能设计、风险把控相关内容，希望对同在负责积分运营的运营产品同学们有所帮助。
本文由 @燃豆侠 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
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