鹅厂宝典：“用户增长”之“底层思考”（寒冬之下，精耕细作）

Maika 2023-08-07 18:31:21

现在互联网是存量市场的竞争，寒冬是政策下滑资本下滑的阻碍时，你在存量市场的刚性位置是什么？有哪些机会和阻碍？未来3年5年后的终局是什么，反推现在要做什么。一句话“寒冬之下，精耕细作”。

一、增长命题“是否科学”

背景：所有的企业都是产业的一部分，而你的公司是产业链的一个环节，那么就会出现供给侧、运力侧、需求侧三个视角为上下游关系，企业所需要的是市占比、渗透率、交易频次、最后回忆DAU活跃以及GMV量级营收率作为评判的标准。

公司如果作为平台方，希望SP的数量增加来满足增量用户的需求，为了稳定这个趋势就会有对不同指标的增量要求，所以增长的需求就需要对每个场景、每个渠道、每种需求、每个节点、每个漏斗做逐级拆解和划分，再解法上出现的是从策略→产品→数据→中台的应用和建设。

背景例子：如果是抖音为例——作者数量、作者的优质作品数量来带动C端用户增量和留存量，下沉到事业部就是——电商：小B和SP的入住量，商品量，物流速推，客服，支付是否是抖音体系支付，B的直播带货、B的短视频带货，C端的下单量等等，再下沉就是——店铺的质量、物流速度、入住后的稳定性、以及优质商家的资质分级，扩展业务线就是——分出本地生活、本地生活再分出到家/到店。

是否科学：很多老板如果只要求结果不看过程节点，那么这个肯定是伪科学。下钻到一线，与团队一起制定目标，科学化的激励与业务一起深挖业务，才能最后得到应该要求的节点，那么这个增长才是正向增长。

对称与不对称：

信息不对称：最高层的数据来源是战略分析（业务侧可能不认可）、业务侧发现了商机可能说了但是（没有资源做），需要向上给出分析和做的可能性，更需要可靠竞品数据行业数据。
认知不对称：高层的认知更多看规模和营收体量，还有可能更关注于DAU，但是从寒冬开始下沉关注营收，所以分析战略层方向，和自己对市场的把控，才能让信息和认知对称。

做到对称：能够对特定业务领域的用户需求归因有更深刻的理解，结合市场竞品分析，并识别高价值潜在需求与机会，发现并深入挖掘出差异化产品特性时，做好“机会、打法、策略、商业化、预见性”，并可以做好“协调、跨部门合作、能够对业务趋势&规律进行预测和评估”是作为产品人更需要加强的能力。（下钻到一线，才能更深刻理解业务）

二、增长难点“挖掘痛点”

用户转化和运营中会有很多问题出现？
从用户进入产品开始，转化率、留存率、复购率、活跃度、信任度等，这些指标数据低都是需要从不同角度去分析和解决。

战略层级：要做中心化流量还是规模化流量、做聚合平台还是垂直平台、要赚什么钱、为什么选择这类SP、能力搭建完之后是否能后续中台化、第一指标是DAU还是GMV等等；
中观层级：SP是否要分级管理、B端要如何分级管理、运力侧订单分级激励、是否要客服后台、所有场景的需求都覆盖了、产品的调性、下沉城市细分管理等；
业务层级：注册转化低、首次购买转化率低、复购率低、新用户为度过新手期就流失、老用户流失率高、用户单价低、用户结构不均衡，运营没有针对性、用户没有进行有效分群，不同类型用户群体具有明显差异化的诉求点；
产品层级：从场景、从用户喜欢、从渠道质量、渠道数量、用户的优质能力；

举例：如果我是一个出行业务的产品负责人，平时业务思考。

1）为什么首汽没有做拼车？

可能性：拼车是密度生意，没有足够的订单密度，run不起来以及对算法的要求很高，是有规模和技术壁垒，所以首汽没有拼车。

2）滴滴为什么22年中旬左右聚合了其他平台的打车？

可能性：简单地说就是为了增长网约车核心是争抢运力，反向打击腾讯阿里美团等聚合打车平台，且可以自己也是聚合平台，更好地把其他垂直业务的竞争对手的运力和价格浮动做精准测算。

3）滴滴和高德打车有什么区别？

可能性：核心滴滴还是靠打车这个核心业务的抽成赚钱，高德做得更多是流量生意。所以可以看见同一个位置同一个品类火商品打车价格上滴滴就是比高德低很多，甚至在算法上可以计算出A用户在打车用高德次数高，那么同时用滴滴会价格更低且排队时长更短。

4）都是自营品牌的打车，滴滴和首汽还有T3有什么差别？

可能性：乘客端其实差异不大，主要差在“司机端运营模式”，首汽和T3应该是以专职司机为主，而且前期的大部分盈利靠的是政府补贴，滴滴是合作类B端的司机。

5）为什么很多平台把“省钱卡”都下线了不做了，而只做优惠加量包的形式售卖？

①省钱卡基本概念

目标：省钱卡的底层逻辑是，聚合多个种类多个券，让用户购买时认为是可以省钱的，促进复购，利于留存；
性质：省钱卡80%都是老用户购买，所以和效率高，往往新用户购买量少时，老用户核销高，就容易赔钱，如果新用户购买多且和效率低，即使老用户核销高，也会出现盈利情况；
成本：成本一般是平台自己出或者，平台采购SP券或者直接协调小B让利，需要互相协调和成本控制与协作；
成本方：小B端付出优惠成本、SP方付出优惠成本、平台方付出优惠成本，可单独展示谁给出的优惠也可以合并；
券的互斥：3方之间的优惠券可以互斥和非互斥逻辑，主要看设计券逻辑；
有效时长：月卡、一般以券的有效时长1个月，也可以缩短时间，如果是季卡和周卡也有不同的时间限制逻辑。

②省钱卡的区别与共同

相同：在维度上“优惠券金额、折扣、券是否同享、券有效时间、以及券可用种类”等会有维度一致性，目的是给出省钱的概念，让用户觉得买了就是赚了。
区别：优惠券金额、是否是同享券、券有效时间、提醒券的机制、以及非省钱卡用户和生情卡用户在购买时如何给出省钱卡的提示。

③如何才能不赔钱

成本与核销：要把此类用户的高频券和低频券一起捆绑，至少做到即使全部核销也是券成本与核销率齐平，而不至于核销率高，就会赔钱；
券的组合上：可以常识把低价高频商品的券和高价低频组合，或者快消用户的券和3C券结合等等，用户在买不同品类的决策周期不一样，所以品类和券有效时长做计算组合；
形式更换：省钱卡是多品类同时打包售卖，可以如“滴滴或者美团的加量包”这样的形式做售卖，就不会出现赔率的问题，规避核销率高与成本高的情况，而且价格低决策周期短，更利于券包的售卖。
（如果抖音要做电商会员会怎么做、如果快手要做会员会怎么做等等，学会自己给自己出命题问题。）

三、业务驱动“效率提升”

增长策略4个视角Todo：

从用户侧：提升补贴的效率、拉新留存转化的成本、补贴效率、自动化机制、频次和价格高低补贴率等；
从供给侧：商户激励效率、SP的定价，服务稳定、售后质量、物流效率、供需匹配关系、商业化效率等；
从算法侧：通过画像进行场景分析、行为分析，结合活动、Feed流、权益、流量，输出策略，模型；
从数据侧：通过分析用户的生命周期、进行标签化、分层化、提高用户的留存及长期价值，为LTV负责。

产品策略提升增长：分析场景→分析产品→分析载体→分析用户→分析数据→分析策略。

从场景出发：什么场景、有什么需求、在什么情况下、使用什么工具、如何决策、如何购买；
从产品出发：不同B端商户的C端针对我方是引流渠道、导航工具、支付工具、SAAS工具；
从载体出发：我方的C端用户使用我们的C端产品，C端只是用我方的生态但使用的是B端产品；
从用户出发：用户的基础信息、价格高低敏、支付的高低频、刚需还是非刚需、用户决策周期等；
从数据出发：根据使用场景和转化漏斗模型的以及相关行为数据、以往活动事件标签；
从策略出发：以往都用过什么方法、相关总结和改进了哪些、是否对特有群体做建模等。

基建策略提升增长：

从运力出发：运力诉求、运力效率、运力质量、分层级管理，分层级激励，以及订单情况区分类别派发；
从商户出发：分析商户的店铺规模、小B大B旗舰等区分、分层级、分区域、分需求紧张度来匹配运营机制；
从客服出发：客服智能化、客服的话术SOP化、应答效率、售前售后退款等服务、特有场景下的客服反馈机制。

中台略提升增长：

数据中台：从数据的（标签、漏斗、LTV分析、用户场景来源、投放渠道等），分析经营情况，用户情况；
商户中台：B端商户SAAS（标签、基础信息、货品情况、客服情况等），分析商户的质量规模等，入驻便利性等；
TOB中台：不管搭建的是 To内部/ToB/ToG 所搭建的产品是标准化、定制化、还是共有或者私有，都是中台性思考。

四、总结

经营视角：

订单负责：从做流量的基因，转变成数据漏斗转化负责，以业务驱动，可以提升GMV的量级；
市场占比：需求精准流量与分散型流量中对业务服务的承接、流量的识别、需求的差异化，找到抓手下钻业务；
降本增效：效率在于“用户质量”“用户效率”“用户成本”做ROI的提升，寻找如算法抓手等最佳转化方案；
交易撮合：在频次、渗透、站占比与竞争对手定价策略中，找出当前市场阶段和重点城市，提升交易频次质量；
供给驱动：从单一视角转变到“供需思维”，从供需关系的匹配效率，到场景服务的质量，提升供需关系匹配。

新的政策环境、新的市场环境，要具备新的素质：

积极：市场的环境是复杂的，政策是多样的，所以失败是大概率，那么积极的心态面对一切困难，即使成功后不骄傲更要积极；
勇敢：面对挫折、面对被质疑、面对压力，我们坚定自己从业务角度看到的机会，坚定自己发现的问题做改进，精耕细作从勇敢开始；
思考：不再做工具人，让自己从经营者角度思考业务，思考环境，思考政策，从而找到适合我们的策略，在《大败局》和《一胜九败》的书籍中都可以看到失败才是常态，但是在失败中的思考、改进中的尝试、最后沉淀到业务项目里的认知，才是我们更要做到的。

企业模型决定人力模型：

跃迁能力——只有“每个人愿意打碎之前的自己，去理解现在所在的企业价值和发展阶段，才能更好地重新建立自己要抓住的重点和思考”，才能更好的把业务做好。

【一句加油、一句名言】：