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通过Airbnb邮件策略,学产品增长

让我们回到2014年的那个夏天,Airbnb产品已经取得了初步的成功。但是公司希望有新的方式进一步推动增长。这时老板找到你,希望你通过某个产品建立与用户的联系,从而推动进一步增长。

摆在你面前有很多选择,和DS商量以后决定采用邮件这个产品。原因是大部分用户是邮件注册的,而且正好补充了Airbnb和Guest连接的渠道。

通过Airbnb邮件策略,学产品增长

读到这里,我希望你停下来,想一想如果是你来做这个产品,你会怎么来设计这个产品?你会看哪些数据?设定什么样的目标?

当时Airbnb最重要的指标是Nice book.但是用户从登陆网站,搜索,explore,到预定,完成这个book是一个漫长的过程。

如果是用email,应该推送给哪些用户?推送什么样的邮件?多频繁地推送?才能使nice book得以增长?

通过Airbnb邮件策略,学产品增长

放在你面前的有几个选择,

给没有注册的用户发邮件,增加用户的注册数量给注册过的且预定过的老客户发邮件,促进他们再次预定。给已注册但还没有完成第一次预定的用户发邮件,促使他们完成第一次预定。……还有很多方案,你想所有都做,但是公司的资源有限,你必须以最快的速度想出效率最高的MVP版本。

在这时候能帮到你的,就是数据了。

你开始看各种过往的数据,user booking pattern, user behavioural funnel, actication, retention, etc

发现了一些有趣的现象,比如:

以邮件方式拉新的转化率并不是特别高,主要是用户数据不太全面,很难做到个性化的推送。导致CTR不高,效果不是很好。对于注册用户而言,如果用户有了第一次的nice book,这些用户的复购率会非常高,远高于同时期新用户的预定率。这一部分的用户不是这个增长funnel的瓶颈,也不应该是重点。

这时你把目光放到了推动第一次的预定的用户身上。你发现这些用户在预定的每一步,流失率都非常高。但是一旦完成了第一次的转化,就有很高的概率长期留存。

通过Airbnb邮件策略,学产品增长

你发现了这个数据的缺口,非常兴奋。决定把这个作为产品MVP的方向。

这个产品模型也特别好,既能快速通过数据得到实验回馈,也不会耗费太多公司资源 (无需发送大量的email,无需投入大量的工程成本)。

通过Airbnb邮件策略,学产品增长

用户来到Airbnb的网站,可能会搜索一个地方,可能会看中某个推荐的房子,然后选定预定的日期,review信息,填上支付方式,确认预定,入住, etc。

每一个步骤用户都有可能离开,但是对于你来说,其实在这个过程中收集了很多的用户信息。比如她喜欢的城市,她休假的日期,为了完成预定下一步应该是什么。有了这些信息之后,你就可以根据这个来编写个性化的email,以期把用户拉回完成第一次预定的关键时刻。

说干就干,你把符合特征的用户分为两组。

Control组不发送邮件。Test组发送召回完成第一次预定的邮件。看看测试组的一些邮件:

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当你cancel了第一次trip的时候:

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A/B 测试结果发现,在实验组里面的用户完成第一次预定的人数比control组有了显著的提高。你觉得很开心,想要进一步推动实验的结果。但是问题来了,现有的backend infra并不支持大规模地及时推送。

这时候你拿着你的方案找到engineering team,因为大家看到了巨大潜在的impact,Engineer们甚至抢着想要做这个project。

new email backend system design:

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经过团队的共同努力,系统终于上线了,整个产品开始自动化运作起来。老板看到了你的成绩,非常开心,大老板也越来越重视,希望进一步优化这个产品。

机智的你,看到自己的产品scope越来越大的同时也看到了巨大优化的潜力。

通过Airbnb邮件策略,学产品增长

对于优化,最重要的是确定目标。而对于Airbnb而言,最首要的目标是nice book。但是如果想知道在email上做的优化能不能提高nice book,很难得到直接的结论。

聪明的你会如何做呢?

你以funnel的形式确定了三个层级的目标:

第一个层级是 产品的直接的数据指标:用户喜不喜欢你的数据?第二个层级是 导向性的数据指标:你做的产品是不是在正确的方向上?第三个层级是 最终公司的总目标:你的产品能不能推动公司总体的增长?

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对于每个层级,你都要给你的团队一个明确的metrics:比如说第一个层级,用户喜不喜欢你给他们发送的email?

你定了一个metric叫Quality score,以下就是这个Quality的definition:% Quality Score = 1 – (unsubscribed / clicked)

这个公式对比了喜欢及不喜欢这封邮件的比率,侧面反映了邮件的quality。有了这个指标,就可以开始做各种优化实验了。

由于种种因素,一开始召回类型的邮件是两周以后才发送的。你做了个实验把这个trigger调成了当天内发送,实验跑出来的结果大大提升了邮件的Quality score:

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我们再看看第二层的数据指标:

通过Airbnb邮件策略,学产品增长

不能简单希望用户点我们的email,而是真正用到我们的产品,但是nice book的周期太长,需要找一个发生更频繁的top funnel metric。

这时你决定采用search with date来做为goal metric的proxy。对于最后一层的goal metric,也就是我们所说的nice book。

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你采用的方法是设置一个long-term holdout group。从更长的时间,看你的产品对公司目标的影响。

通过Airbnb邮件策略,学产品增长

最终你的产品今年drive了12%的incremental growth,做出了一个非常成功的增长产品。

通过这个案例,不知道对你做产品增长有没有一些新的启发?

欢迎给我留言,我们一起交流成长。

本文由 @Loui 

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