增长系列文章二期：寻找发力点，构建增长模型

上一期聊到了增长全景图及增长全局的分析方法，这一期开始探索找到增长发力点的方法：

一、制定北极星指标

北极星指标：也被叫做OMTM，即唯一重要指标。

不同产品有不同的北极星指标：

不同北极星指标会导致不同的产品决策。

举个例子，谷歌有一道PM面试题：用户搜索“如何打领带”，两个视频，你会把哪个放在搜索结果最上面？

• 视频1：1分钟快速标准教你如何打领带
• 视频2：8分钟幽默高效教你如何打领带

满分答案：如果在YouTube（北极星指标：观看时长）上置顶8min视频；在谷歌（搜索量）上置顶1min视频；在淘宝（GMV）上置顶带货最好的视频。

不同的北极星指标，决定不同团队细分目标。

以YouTube为例：

如何制定北极星指标？

（1）明确商业目标（能盈利）和用户价值（对用户有价值），二者交集即北极星指标。

仍以油管为例，以观看时长为目标比点击率要好，原因就是前者可兼顾商业和用户价值，形成了良性循环——创作者创造高质量内容→用户从视频中找到乐趣→更长观看时间→更多广告商投放广告→吸引创作者继续创作。后者则保证不了优质内容的输出。

小红书案例：

（2）列出备选指标，通过6个标准进一步筛选：

• 能否反映用户从产品中获得核心价值：头条的阅读时长VS文章点击数
• 能否为产品达到长期商业目标奠定基础：得到的学习用户数VS访问用户数
• 能否反映用户活跃程度：微信公号的有阅读行为的粉丝数VS总粉丝数
• 指标变好，能否提示整个公司在往好的方向发展：美团的销售额VS商家数
• 是否简单、直观、容易获得、可拆解：Airbnb的总订房数VS过去3个月订房1间以上用户占注册用户比例
• 是否先导指标（与用户行为首次发生相关），而非滞后指标：zoom总会议数VS年度品牌美誉度调查

注：冒号后为举例，vs前为好指标，后为坏指标

（3）确认最终北极星指标，结合公司情况和战略制定。

北极星指标并非一成不变，产品不同生命周期指标不一定相同，公司不同阶段指标有可能不同。

比如小红书在不同阶段的指标：

如果发现单一指标不能全面体现产品状况，可以考虑加入重要的反向指标作为“制衡指标”。

比如：

• push业务：北极星指标：点击率；反向指标：关闭率
• 电商：GMV ↔退货率
• 互金：放款量 ↔坏贷率

常用的几种类型的指标如下：

猎聘案例：明确商业目标和用户价值，列举出备选指标进行筛选：

发现“个人投递简历日活”作为指标能满足所有标准

二、构建增长模型

构建增长模型即拆解北极星指标的过程，找到所有对北极星指标有影响的指标，方便根据细分指标做业务。注：要先找到合理的北极星指标，再找到核心转化路径，以防跑偏。

拆解细分指标时要遵循MECE原则：

有两种拆解方法：全链漏斗式（操作路径转化）和因子拆解法（区分不同维度，如渠道、用户群、活跃度等）

以音乐类APP举例，假设指标为总听歌时间，全链漏斗式拆解：应用下载量*首次访问*首次听歌*持续听歌*平均听歌市场

优点：可详细罗列主要细分指标，通过各环节转化率找到增长机会点

缺点：不能直接计算出北极星指标

因子分解型如下：

优点：可详细罗列细分指标，且可以计算出每个细分指标对核心指标的影响。

缺点：所需数据量较详细，计算量大常见的因子分解方式为：先按照用户群组/渠道等用户分层方式横向分解，再按照漏斗进行纵向分解。

构建增长模型的意义：

（1）找到聚焦领域。通过拆解可快速找到增长发力点，比如可通过用户群拆分可找到精细运营的一些方法。

（2）业务复杂或毫无头绪时，可帮助寻找增长思路。通过找出北极星指标和核心转化路径，方便理顺业务漏斗。

案例：超市送货应用Instacart用增长模型指导开发：

（3）指导指标拆分和团队协作。可帮助给各个团队分配指标，清晰自己详细任务。

这也是为什么现在的公司从独立KPI的方式变成了OKR的方式，OKR简单理解就是有一个大的北极星指标，然后各团队分领细分指标。

三、构建增长模型进阶

列举4种常用的增长模型：

1. AARRR模型
2. 全链漏斗型
3. 因子分解型
4. 全定量模型

前3点在前文及第一期分享中均有涉及，不再赘述。后文主要讲下第4点。

全定量模型：精细化分解出影响增长的因素和对应的细分指标，并把所有指标组合在Excel中计算并量化不同指标变化对北极星指标的影响，还可用来预测历史趋势及未来北极星指标数值，但耗时费力。

模型使用方法：制定输入工作表（即各个细分指标的表格），将北极星指标作为输出工作表（可通过前者表格计算得出）。

举例如下，数据均伪造：

举个例子，利用定量增长模型进行假设分析，数据选用上表数据：问题：当前为9月份，到年底前，想最大程度提升日活，应做哪个实验？

实验1：10月份，广告获客预算提升50%

实验2：10月份，将新用户激活率提升5%

将实验指标输入到工作表1和2，即可预测出12月份的MAU提升值，并在输出工作表中体现，成本及提升效果均一目了然。

计算得出结论：两个实验对MAU影响差不多，但实验2成本低，应做实验2。

四、增长案例

案例1：少儿编程课推广运营，增长模型制定：

策略资源梳理：

最后制定相关目标及策略规划，开始执行。

案例2：互金公众号增长

案例3：提升keep社区人气（需先自行定义社区功能的北极星指标）

由此，可制定目标和增长策略。

社区功能北极星指标：每周访问人数

主要增长策略：

（1）优化已有路径：

锻炼后访问社区目前占总访问量的60%，因此要持续优化此条访问路径

（2）开发新路径：

1. 实验在新用户注册时就引导关注社区明星成员
2. 上线社区内容推送召回
3. 实验在用户使用其他功能时加入社区引导，如商城

下一期内容：增长实验该如何设计。

作者

一步两步，公众号：瞎学瞎看。产品社畜，「问题不大，多想办法」思想学家，聚焦大厂产品动态，挖掘小而精的产品功能，主打增长方向，目标全能型产品，欢迎一起挑战~

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