实战:解决增长黑客一看就懂,一用就懵的困惑

提到增长黑客你的第一反应是什么?A/B测试、病毒传播还是那些令人羡慕的增长案例?

邓爷爷曾告诉我们,不管黑猫白猫,抓住老鼠就是好猫。

同样,“增长黑客”的重点是增长,不是比黑不黑。

所以,只要能带来增长的方法就是好方法。

然而,互联网、移动互联网初期都是增量市场,获客增长也都比较粗放,通常玩法是市场部门砸钱买流量。

而现在基本都处于存量市场,营销范围已经渗透到产品内部。

也就是说产品多流量少的现在,砸钱也可能买不来流量,即使买来了流量也不一定能留住用户。

这就是为什么“增长黑客”在硅谷流行的原因。

一、用户增长全貌

用户增长模型AARRR很好的描述的用户增长全貌,5个字母分别代表用户生命周期的5个阶段,也是用户价值不断进阶的5个阶段。

  1. A(Acquisition,用户获取):用户从哪些渠道来,如何成为产品的使用者?
  2. A(Activation,用户激活):用户是否感受到了产品的核心价值,如何引导新手?
  1. R(Retention,用户留存):用户为什么留下来?如何让用户反复购买或者使用我们的产品与服务?
  2. R(Revenue,获得收益):如何获取收益?
  1. R(Referral,推荐传播):用户对产品是否满意?如何激励用户推荐产品给他的朋友?

我们将5个阶段划分为外增长和内增长两大部分。

按照传统的岗位划分,市场和运营更关注用户的外增长,产品更关注用户内增长。

如果有独立的增长团队,则两部分都会关注。

以“增长黑客”方法驱动增长的第一步就是要明确北极星指标。

而北极星指标不仅仅存在于公司战略层面,在每个部门、每个团队,甚至个人都可以有北极星指标。

严格来讲AARRR模型并不是一个漏斗模型,它体现了用户价值的提升过程。

二、设立北极星指标

北极星指标是用于连接商业(团队)目标和用户价值,并最终服务于业务的长期健康增长。

制定指标的第一个标准就是指标可否表示用户体验了产品的核心价值?

以证券交易产品为例,给用户提供的核心价值就是投资,所以制定北极星指标时应该和交易投资有关。

将备选的北极星指标罗略出来(2~3个),使用以下6个标准进行评估。

  • 交易笔数不能很好的体现活跃程度,个别大客户可能拉高总交易笔数;
  • 同理,“周交易笔数”相对于“周交易用户数”而言有些滞后;
  • 所以将“周交易用户数”设定为北极星指标,将“周交易笔数”看做辅助指标。

北极星指标不是恒定不变的,在不同时期尤其在产品的不同阶段侧重点也有区别。

在发展期的产品重点自然是获得更多客户,成熟期产品则更看重收入,届时“周交易收入”可调整为北极星指标。

对于用户获取团队而言,“周新增用户数”就不是一个太好的北极星指标,可以考虑“周新增留存用户数”,这样可以更好的驱动获客团队的获客质量。

制定北极星指标后,对北极星指标进行拆分,构建增长模型,结合数据分析制定增长实验,并分析实验数据产生新的增长策略洞察,开启新一轮增长实验。

用户增长的AARRR模型的每个阶段均可以使用该逻辑。

其它常见的北极星指标例子:

三、构建增长模型

北极星指标是很多因素影响的结果,团队成员无法直接进行操作,所以需要分解成可以操作的一些细分指标,然后团队成员通过影响各细分指标来改善最终的北极星指标。

1. 绘制用户核心转化路径

核心转化路径指用户从对产品一无所知到体验到产品核心价值要经历的主要步骤。仍以证券交易软件为例。

2. 组装增长模型

组装增长模型主要有全链漏斗模型和因子分解型,两者都能将细分指标显示出来。

而,因子分解型更容易对比各环节的当前转化水平,便于横向比较寻找发力点。下面使用因子分解组装增长模型。

分解后,可以综合比较各个子指标的情况,选择较容易提升的环节进行优化。

选择的依据包括自身经验、行业数据、团队特长、资源分配等。

将北极星指标拆分后,可以清楚的看到各个子指标分布于AARRR模型的各个阶段。所以增长是一个系统工程。

四、设计实验

找到关键子指标,综合考虑影响因数和可能的原因,进而去构造细分的仪表盘。

比如要提高“周首次交易比例”就可以考虑获客渠道、新手引导和新用户奖励等因素。

可以根据以下公式并结合LIFT模型提出提高指标的实验策略和实验假设。

公式举例:

  • 新增想法:给新用户限时赠送5元股票卡
  • 如果:给新用户限时返现5元股票卡,交易后可以领取
  • 预计:新用户的交易比例提升15%
  • 因为:提高了用户交易的动力
  • LIFT模型因子:提供奖励优化了核心价值、制造了紧迫性

将收集的想法通过ICE模型进行打分(1~10分)排序,列出实验的优先级:

  • I (Impact,预期影响):实验的影响力如何,会吸引多少用户参与,影响越大分值越高。
  • C(Confidence,自信程度):预估有多少概率成功,成功率越大分值越高。
  • E(Ease,实现难易):实现起来越简单分数越高,越难分数越低。

根据综合评分,“热门股票推荐弹屏”得分最高,将作为新一轮实验的首选。

当然,在实验的过程中还需要考虑正向指标、反向指标、辅助指标、用户分组和统计显著性等因素。

五、获客:优化成本,扩大规模

产品在初始阶段最好集中优势占领1~2个渠道。《增长黑客》中讲,扩大获客规模,首先要实现另外2中匹配:

(1)语言-市场匹配,也就是说你的文案、配图、视频要能够突出产品优势,并成功打动目标客户;

(2)渠道-产品匹配,即选择的营销渠道覆盖的用户会使用我们的产品;

最广为人知的产品描述是乔布斯推出第一代iPod时的宣传语——“将1000首歌放在你的口袋”,彻底重塑了消费者对便携式播放器魅力的认知。

我们可用如下表格,对渠道进行评估和筛选。

按照1~10分给备选的渠道打分,10分为最好,1分为最差(成本越低、投入和产出时间越短得分越高),然后按照平均分从高到低进行排序。

1. 渠道划分

常见的将渠道划分为有机渠道、付费渠道和推荐传播。

有机渠道是通过高质量、高相关性的内容,提升自身在流量平台的曝光度,让精准用户能够主动找上门来。

比如通过SEO提高百度等搜索引擎排名,通过在知乎上的知识问答曝光产品,通过在头条发文将内容展示给潜在用户及其它论坛、贴吧等。

最大特征是见效慢但后劲足。常见的考察指标有PV、UV、内容停留时间等。

而付费渠道(如百度的SEM、应用商店竞价排名)需要支付费用给流量平台。

最大的特征是见效快,但需要持续的费用支出。

常见的考察指标是CTR(Click Through Rate,点击通过率),是广告点击量/展示量的比值。

推荐传播则依靠用户的关系链进行熟人间的传播。

常见的考察指标是病毒系数(K)=客户发出的邀请数 X 受邀者中接受邀请的人数比例

2. 落地页

用户点击站外链接,URL跳转到的第一个页面称之为落地页(Landing Page)。

落地页的好坏直接影响后续的获客转化,所以落地页也被称作“昂贵的一瞬间”。

影响用户在落地页转化或者跳出的因素,一是落地页的质量,二是用户的匹配度。

  1. 官网往往是有机渠道引流的落地页
  2. 对付费渠道往往需要设计很多与渠道匹配的落地页
  1. 活动页是推荐传播的落地页

六、激活:让用户真正体验到产品价值

首先要强调的是“激活”成功从来不是“注册”成功。

以证券产品为例,在激活的核心路径上包括注册、开户、入金等环节,每一步都意味着不少的用户流失,我们为了提高注册率、开户率、入金率已经绞尽脑汁,但这一切都只是铺路石。

从游客变为注册用户,后成为开户用户,再成为入金用户,只是用户状态的变化。

只有当用户完成首笔交易(股票买入)才算是激活了用户,才完成了用户价值的升迁。

对于不同类型的产品而言,激活的目标也不同,这和产品的商业模型有关。比如百度根本不需要用户注册,只要经常使用百度进行搜索就可以了。

激活用户的前提就是让用户尽快体验到产品的核心价值,从而促进高留存。

第一步,明确产品的核心价值是什么?受哪些因素影响?以抖音为例,核心功能有发布视频、观看视频、关注、点赞、评论等。用户的观看时长和视频数量都影响着产品的核心价值。

第二步,在核心功能中,用户做了哪些事情促使他留了下来?

通过数据分析或许会发现用户观看3个以上短视频、关注7个以上朋友、发布1条视频并获得点赞都很好的促使用户留了下来。这里的3,7和1也成为了魔法数字。

第三步,在上述的发现中,哪些可以低成本、快速体现产品价值?用户观看3个视频看着更为容易,这就要求产品团队在用户初体验时推荐用户喜爱的视频。

完成了以上三步,即找到了激活用户的目标,就可以以此为目标引导并激活用户。

实际上提高激活率并不像上面描述的那么简单,需要不停的尝试和分析。

  1. 明确让用户体验到产品“啊哈时刻”所需要的步骤;
  2. 创建一个现实每个步骤转化率的漏斗报告并按照渠道对用户进行分类;
  1. 对流失率很高的环节按照留存用户和流失用户进行数据分析或者问卷调查,找到流失原因并进行优化。

七、留存:实现真正的增长

所有产品都会有用户流失,尤其是新用户的流失最大、留存最低。

所以只有做好了留存才会让产品有竞争力,才是真正的增长。

留存分析分为2个阶段:新用户留存分析和产品功能留存分析。

  1. 用户的初期留存就是新用户激活的延续,所以如果要提高初期留存就要在和用户的“蜜月期”内尽量的让用户多使用产品,发现更多产品价值。
  2. 功能留存矩阵能够表现用户对产品功能的喜爱程度。

提高留存永远是产品和用户运营最重要的课题。

对用户进行分群分析,修复流失漏洞,是常用的方法。尤其对新用户进行分群分析。

让用户使用产品成为习惯(可参阅HOOKED模型),争取在自己所属的品类中让用户能够第一个想得到(占领用户心智)。

简单点讲就是一个用户不一定天天使用某产品,但是在需要的时候能够让用户第一时间打开自己的产品解决用户的问题。

比如百度的搜索,知乎的问答,抖音的短视频娱乐,微信的聊天,KEEP的运动,马蜂窝的旅游,订机票上携程等。

长期而言就需要通过不停的产品迭代留住用户。

比如微信不停的打造企业微信的价值,小红书的视频流,淘宝的直播卖货等。

对于工具类应用,除了要做好核心功能外,推出能够提供用户高频使用的功能(占领用户碎片时间)或许是积极的尝试,比如支付宝的蚂蚁森林。

八、变现:提高每用户价值

公司/产品可以不盈利,但是不能没有收入。

是否盈利是个会计概念,是否有收入是个商业行为,也是产品对公司的价值体现。

只有持续的收入才能有真金白银对产品进行不停迭代,高筑护城河。

当然也有的产品并不差钱,在初期只考虑跑马圈地。

但是越早考虑变现(商业模式)越会被认可,越能够良性发展。

获客、激活、留存的终极价值都体现在营收变现上。

不同产品的商业模式不同,但大体都可以划分到两类中:用户付费和广告收入。

1. 用户付费以转化为核心

比如用户在淘宝直接购物,购买爱奇艺的会员,在抖音平台直播打赏等行为都是用户的付费行为。

就淘宝购物而言,用户的付费路径比较清晰:

访问淘宝APP-浏览/搜索商品-进入商品详情页-加入购物车-结算-支付-完成购买。

为了实现更多的收入,每一个环节的转化率上都需要下功夫。

不同商品的付费路径不同(比如证券类只要用户交易就直接收费了),但是影响因素都是相通的。

(1)视觉与交互

比如商品列表中的图片位就可以是动图、静图后者视频动画,每中类型对用户的新引力跟定是不同的,可以进行试验验证。在考核指标上可以是点击量、点击率和浏览率等。

(2)内容建设

这里的内容是所有能够促进用户完成付费的信息。

如果发现用户在商品详情页查看4张及以上产品图片时购买的转化率较高,则就要引导商家在发布商品时多发布图片。

其他内容信息还包括活动详情、商品描述、评论、交流等等。

美国的大众点评Yelp就是通过评论建设提高的收入,同样我们现在购物都会参阅用户评价。

(3)可用性

可用性比较好理解,就是功能得好用。

比如搜索要有用户满意的结果、支付得流畅、买入股票得稳定。

(4)用户运营

这里的用户运营主要指用户召回和分群收益。

可以将商品加入购物车但是没有支付的用户推送优惠券,可以给不同职业的用户定制不同时长的旅行计划,可以根据用户活跃情况推荐不同的会员类型。

(5)客单价&多次转化

给商品定价也是一门大学问。常用的有折扣、优惠券、包邮、相对定价等。

比如9.99元、8.48元、98.85元等“心动价格”是常用的技巧。

除了极少的一次性付费的产品,大部分产品的客单价的差别和重复转化(复购)才是产品盈利产生的地方。

有案例表明,用户想要的是同类产品中最好的,而不是价格最低的。

而且,往往价格也意味着质量。所以提供好产品才是王道,而不是一味的追求低价。

2. 广告收入以用户黏性为核心

广告的转化也是一个漏斗,包括:

广告曝光-广告点击-广告参与(注册、下载和购买等)。

广告点击和广告参与更多的是由投放方控制,但是广告曝光则由展示平台掌控,平台的用户越多,在平台的使用时间越长,展示广告的机会则越多。

(广告)展示平台除了关注广告位和定价外,还要考虑广告与用户的匹配度。

因为坏的广告体验会赶走用户,好的广告体验甚至会提高用户的满意度。

B站就承诺“永远不会在正版新番前加广告”,而Youtube则是贴片广告的鼻祖。这和产品的用户群体有关。

九、推荐传播:好产品才是王道

在增长模型中,为什么把获客和推荐作为两个组成来强调呢?

是因为有大量的案例证明,推荐可以持续产生流量。

而且通过付费渠道获客都需要持续的支付费用,产品一旦建立了推荐裂变机制则可以产生免费流量。

触发推荐有如下三个场景:

场景1:

用户感受到产品价值,用着特爽,自发性的分享给他人(由用户的社交需要推动)。

笔者就曾自发的将KEEP推荐给自己的很多朋友。

场景2:

给分享者带来好处或利益,也是目前最被常用的推荐场景。好处或者利益可以是金钱、卡券、道具等。

场景3:

用来表达个性和社交属性。这个场景略微有点抽象,举例说明:

  • 用户通过微信分享自己在通过KEEP健身后的海报是用来表达自己是健身达人;
  • 用户通过微博分享自己在马蜂窝上签到的城市是用来表达自己是旅游达人;
  • 用户分享自己的网易云音乐歌单是用来表达自己的音乐喜好。

十、不增长,就淘汰

增长黑客的唯一使命就是增长。

除了增长的大框架外,还有很多具体要执行的细节需要实战、摸索,且一定要在实战中时刻检查增长逻辑。

作者:

巨蟹小鸥
数据驱动增长专家,互联网从业10年

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