「内容 & 社区」行业实战 | 教你如何激发 80% 用户的深层需求
80%的用户其实并不知道自己想要的是什么，只有20%的人知道自己想要什么。
诸葛君的学长——大龙，是个超级理性的直男，他说一旦他发现在某款App上花费的时间过多的时候，就果断卸载这个App，因为他不想被一个App所控制和占用。
所以，大龙学长至今依然单身不是没来由哒（蜜汁微笑）。
事实上，80%的用户其实并不知道自己想要的是什么，只有20%的人知道自己想要什么，大龙就是那典型的20%的人。总结来说，就是：
80%的人，对内容的态度是一种消费行为，爽完就好，Kill time是内在驱动力。
20%的人，对内容的态度是一种投资行为，要从中获益，Save time是内在驱动力。
有意思的是，这两个群体互为“鄙视链”，不可强融：很难教育“庸众”要有独立意识、珍惜时间；也无法消除精英意识人群骨子里的俯视感和不屑。
根据二八法则，也出于对“用户数量”天花板的恐惧，每个产品都希望用户做“人群的泛化”，模糊群体边界，故，对于大多数“内容&社区”产品来说，所面对的大多是80%不知道要什么的用户群，那么必须通过数据洞察，激发用户深层需求，找到创新突破口，才能从竞品中脱颖而出。
就像诸葛io的企业客户「在行」通过数据分析发现：“语音问答”与“在行约见”的受众有本质不同的知识获取需求，二者对知识的深度和趣味性有完全不同的预期。故，为满足不同用户的需求，将“语音问答”模块做成与「在行」互补的新产品——「分答」，这一爆款APP。
案例回顾
早在2106年9月，在行就接入了诸葛io数据分析平台。在行有「学员」与「行家」两类不同身份属性的用户，通过诸葛io的Identify机制，在行能够很轻松的将用户的身份属性与行为数据进行关联；然后按照查看行家、想见行家、发起约见、成功约见等事件定义用户阶段，对「学员」进行参与度分层；接着，他们在诸葛io数据顾问的支持下，叠加了约见次数、约见行家类别、客单价、所在地等数据维度，更细致地拆分这些学员，并最终建立了一系列不同活跃度、不同内容偏好、不同消费能力的用户群组，并对这十多个用户群组进行特性分析。
福特汽车的创立者曾说过，“人们说自己想要一匹跑得更快的马，但其实他们需要的是一辆轿车。”在进行了数据比对之后，在行团队发现：给学员匹配距离更近的行家、让学员和行家用电话交流之类的方式，顶多算是一匹跑得更快的马。而用户内心所期待那辆“福特车”，应该是一种更轻、更高频、价格更灵活、时效性更强的知识分享产品。
因此，在行开始了一次大胆的Growth Hacking尝试：在“在行”中开发“语音问答”的新模块。由学员发起提问、圈出期望的答题行家并预设答题价格，再由行家通过语音在线竞答。于是，以“有问题吱一声”为名的「吱」模块迅速上线，成为“轻在行”模式的第一个测试方案。模块「吱」即是分答成功背后的神秘功臣。
说它神秘，是因为许多在行的老用户并不知道「吱」的存在。当时，在行团队为了更好地研究语音问答模式的受众特性，并未将这个模块开放给所有在行的用户。而是按照前期划分好的用户群组，分批次地开始做灰度测试，以此模拟各群组用户在使用语音问答时的心智模型。经过对不同用户群组的数据分析，在行发现了一个出乎意料的结果：高频使用语音问答的用户群，与喜欢线下约见行家的用户群几乎是毫无重叠的两拨人。甚至于，从没有成功约见过行家的用户，使用模块「吱」的参与度，比有约见经历的用户高一倍有余。
数据对比的结果给在行团队带来了全新的用户洞察：“语音问答”与“在行约见”的受众有本质不同的知识获取需求，二者对知识的深度和趣味性有完全不同的预期。从产品层面来看，要满足不同用户的不同需求，最好的方案是：将“语音问答”模块做成与「在行」互补的新产品。因此「吱」不再是在行的一个模块，而是「分答」。分答正是通过数据洞察，配以有针对性的优化分析，从而弯道超车，做出爆款产品，激发“非活跃用户”的活跃性。
近日，诸葛io上线全新的“内容&社区”解决方案，针对行业及产品特点，专注解决制约业务增长的普遍问题，比如：
1、活跃度越来越低，如何持续激发社区热度？
通过有效的用户行为数据分析，不受传统PV/UV的制约，看流量更看质量，关注用户全生命周期价值，独具渠道“获取分析”，从后续留存、转化情况分析渠道质量；即时梳理热度排行，关注用户的波动变化，面向不同的用户群进行有效运营。
2、如何留住用户，靠内容？靠社交？还是靠圈子？
根据用户路径，逐层优化转化流程，发现影响转化的潜在问题；全面分析功能留存和功能黏性，深入了解使用情况，找到用户最喜欢的功能TOP10，也许只是简单的页面调整就能收效惊喜。
3、精准运营人人讲，知易行难，应用还是老一套
多维度交叉分析，用“任何能想到的条件”找出目标用户群，并呈现清晰的用户画像，精准运营从锁定目标群体开始；在数据中发现问题并不断尝试，激发用户深层需求，找到创新突破口，从竞品中脱颖而出。
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