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增长模型全解

重新定义增长

模型1:传统的漏斗模型

传统营销的第一步, 是占领用户的心智, 增长用户的品牌认知。以前所有的大规模广告, 无论是地铁、电视、报纸, 还是门户网站, 都是要占领用户的心智。第二步, 要增加用户的兴趣。第三步, 用户就会开始评估了:在这么多品牌、这么多的产品里面到底该买哪个。第四步, 购买及交易。接下来有一部分购买完的用户会变成忠诚用户, 进而向其他用户进行推荐。这是传统、经典的漏斗模型, 这种思维不是成长型的思维, 是一种收缩型的思维, 是一种漏斗型的思维, 每步之间是一种除法的关系。

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模型2:金字塔型增长思维

今天, 我们希望能引入一种全新的思维, 一种成长型的思维。这个思维很简单, 是一个金字塔型的思维。大家回顾一下这个成长型的思维, 它是从一个核心价值点开始培养我们忠诚的用户群, 然后通过增加第一次的用户体验, 不断培养更多地核心用户群。接着让这些有第一次体验的用户反复回来体验我们的产品, 形成习惯以后, 找到那些有主动使用这些产品的意愿的用户, 对他们进行精准的营销和服务。

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模型3:企业增长的 3 大阶段
全新的增长思维是以优质的产品和服务为基础的。第一阶段, 我们一定要用技术、用产品来驱动我们最早期的核心增长。第二阶段, 我们可以进入以效果营销驱动增长的阶段。第二阶段我们最需要专注的一点, 就是成本和收益之间的关系;如果你的成本大于收益, 这样的增长是一种恶性增长, 这样的企业一定会跨掉。最后一步, 才是品牌营销驱动的增长。

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模型4:企业增长生命周期
对于一个企业来说, 它的增长周期分为五个重要阶段:阶段一:问题 / 解决方案匹配期, 主要是调研客户的需求。阶段二:最小可行性产品时期, 寻求若干种最小化产品的建立方法。阶段三:产品和市场匹配时期, 提升用户的黏度和体验。阶段四:渠道和产品匹配时期, 对高优先级的渠道进行大规模的投入。阶段五:成熟期, 并购、国际化和本地化。

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数据驱动的四步增长法
模型5:四步增长法
数据驱动增长的方法论由 4 步组成, 依次是:确立优先级、设置目标 SMART、拆解和执行、效果评估。面对复杂多变的市场竞争环境, 如何快速、准确找到合适的增长突破口至关重要,确立优先级是增长的第一步。模型 6 和模型 7 会具体介绍如何确立增长执行的优先级。接下来如何设置增长目标和具体的数据指标, 我们推荐模型 8 SMART 原则和模型 9 OSM 模型。再接下来就是拆解增长任务并执行, 执行后进行效果评估和优化, 这个时候我们推荐在硅谷非常流行的精益学习引擎模型 (模型 10) 。

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模型6:差异化竞争优势分析框架
在众多产品线 / 产品功能中, 哪一个是你企业 / 产品的核心竞争优势?在开设新的产品线 / 产品功能时, 又如何找到自己的差异化竞争优势?“价值-客户满意度”的九宫格模型是一个非常好的参考。数字 1、2、3 分别代表低、中、高三种程度, 3.2 则意味着相比于行业我们的业务/产品提供了更高的价值, 但是客户满意度和行业一样。右上角的 3.3 意味着更高的价值、更高的客户满意度, 这是我们最核心的竞争优势。

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模型7:ROI 决策框架
在众多增长选项中, 如何选择一个最优的增长方向, 这就涉及优先级排序的问题。增长黑客之父 Sean Ellis 曾提出 ICE 框架, 分别从 Impact (影响力)、Confifidence(自信心)、Ease (难易度) 三个角度去打分, 然后进行项目优先级排序。其本质还是基于“投入-产出” 的 ROI 决策框架。在下面的模型中, 数字 1-9 依次代表项目的优先级, 1 最高, 9 最低。在资源有限的情况下, 我们可以按照从 1-9 的顺序依次展开增长试验。

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模型8:SMART 原则
如何选择具体的增长指标, SMART 原则是一个非常有用的模型。SMART 是具体的、可衡量的、可达成的、和大目标相关的、时效性等 5 个单词的首字母组合, 根据这 5 个原则可以找出合理的增长指标。以用户数量为例, “日活跃用户数”指标显然比“注册用户数”这个指标更聚焦、更有商业指导意义。以互联网理财产品为例, “累计投资金额”显然比“投资用户数”更有意义。指标从来都不单单只是数字, 它代表了管理层对用户价值和公司成功关系之间的理解, 也会指导每个基层员工在日常工作中的一次次决策和执行。选取正确的增长指标对于公司的成功具有战略意义。

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模型9:OSM 模型
OSM 模型是选择企业核心增长指标的方法论, 它将这一选择过程总结为 3 大步骤。第一步, 确认公司业务/产品功能存在的业务目标 (Objective) ;第二步, 确认为了达成上述业务目标所采取的业务策略 (Strategy) ;第三步, 选择合理的度量指标来衡量策略的有效性、反映业务目标的达成情况。OSM 模型从业务需求出发搭建 KPI 指标体系, 层层拆解落实。业务目标是一级一级传承的, 你需要跟你的上级确认你的核心业务目标;然后和你的业务单元负责人讨论业务策略, 最后和分析师确认具体度量指标的选择。

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模型10:学习引擎
“ 学习引擎 ” 是《精益创业》一书中提倡的精益化运营方式, 在硅谷被大小企业广泛采纳。当我们有一个想法的时候, 可以采用最小可行性产品 (MVP) 的方式将其构建 (Build) 出来。产品上线后, 我们需要衡量 (Measure) 用户和市场的反应。通过分析收集到的数据, 我们可以验证或者推翻我们之前的想法, 从而不断学习 (Learn) 和优化 。

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增长团队实践
模型11:LinkedIn 增长团队
LinkedIn 最新的增长团队目前有一百多人, 划分为 3 个大组, 分别是核心增长、国际化和数据产品 , 每个组都有自己的核心任务。国际化部门负责最大程度地获取新兴市场的用户, 核心增长部门负责用户的成长,数据产品部门提供量化支持:各个部门各司其职又相互配合, 共同推动 LinkedIn 的快速增长。

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模型12:Facebook 增长团队
团队成员多样化是 Facebook 增长团队的一个重要特征!Facebook 的增长团队里面什么人都有, 有做数据分析的, 有产品经理, 有做技术的, 也有一天到晚想各种用户增长策略的, 从搜索引擎优化 (SEO)、App Store 排名优化到决定进入中国市场, 都是这个增长团队做的决策。收购团队也在增长团队里面, Facebook 收购 Instagram 的项目就是由该团队完成的。Facebook 的增长团队负责人直接汇报给扎克伯格。

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模型13:点融网增长团队
点融网的增长团队架构和 Facebook 比较类似, 由产品副总裁担任增长负责人。增长策略组 (Growth Strategy ) 主要负责指标拆解工作, 他们会在增长团队中担任整体协调的角色。增长服务 (Growth Service ) 团队的使命是开发、搭建所有为增长服务的产品,比如用户肖像系统、数据追踪系统、短信触发平台等。核心增长 (Core Growth ) 是一个最大化的执行团队, 他们会将自己所有的测试结果、增长思路等都落地到产品里面。运营(Operations ) 部门通过一些日常的运营、推广手段去维护和增长。特别工作组(Taskforce )类似特工队一样, 在某些创新型但有风险的领域, 点融网会视情况抽出一个小团队去做尝试性的探索。

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数据分析实践
模型14:大数据分析框架
用户是大数据的来源也是大数据最终要服务的终点。在这套框架中, 数据分析的基本框架向下延伸, 最基础从 Customers (用户) 开始, 也在用户结束。在实践中还发现, 在这个大数据分析框架中, 越贴近底层占用的时间越多, 而框架顶端的决策耗时却很短;从价值频率来讲, 顶端低频次、高价值, 底层是高频次、低价值。因此, 大数据技术的一个重要发展方向是, 效率低的部分实现全方位自动化, 并且实现一站式的大数据服务!

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模型15:增长试验方法
增长需要一个过程, 它的框架其实是非常简单的;这个方法论也已经存在很多年了。首先我们需要一个明确的目标, 这个是非常重要的。接着根据目标去分析我们面临的情况, 我们到底存在哪些问题。然后提出我们的想法, 可以解决我们面临问题的想法或者实现目标的想法。紧接着, 排列一个优先级, 先测试哪个想法、后测试哪个想法。最后开始测试, 通过试验来验证或者推翻我们的想法。然后开始新一轮的分析、假设、排优、测试, 在不断优化中实现增长。

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模型16:用户行为数据分析流程
GrowingIO 首推“采-看-想-做”的用户行为数据分析流程,将数据采集、数据监控、数据分析、数据运营系统化地串联起来, 形成精细化运营的闭环。

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用户增长实践
模型17:漏斗模型
漏斗模型需要无限解构。首先我们要明确用漏斗解决什么问题, 在这基础上充分解构这个漏斗。从A到R的转化问题, 我们可以把 A 再拆开, 拆成 A1、A2、A3,再看哪一步是主要问题, 假设是 A2,再把 A2 拆开, 再看其中的主要问题。下面展示了 APP push 的整个漏斗过程, 可以拆解为 3 大步 10 小步。最理想的状态是, 我们能解构到唯一变量的颗粒度。然后我们就能够精准定位并且解决这个问题, 带来用户增长。如果我们用的漏斗是一个很粗略的漏斗, 是无法解决问题的。需要一步步解构、定位问题, 然后去解决, 这样才能带来有效的用户增长。

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模型18:MVG 最小化增长试验
增长团队负责人按照 MVG (最小化增长试验) 来设计核心增长团队的组织架构。一个个小的 MVG 之间是有关联的, 通过 MVG 的关联来将团队中的人关联在一起。MVG 可以帮助增长团队的每个人明确自己的工作, 从而实现团队增长效果最大化。点融网将增长的方法论分为“定义增长-最小化-衡量-最大化”四个步骤, 通过增长团队的快速迭代和试验来驱动增长。

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模型19:增长渠道选择模型
当你的核心指标确定之后, 你需要问自己一些关于用户行为的基础问题来定义增长渠道。比如用户是否通过搜索来寻找解决方案?如果答案是肯定的, 那么 SEO / SEM 就会是很好的渠道。对于LinkedIn 来说, 搜索引擎就是很大的一个渠道。因为在 LinkedIn, 你很容易找到在各个专业领域有建树的人, 所以人们会通过 SEO 搜索相关的人, 然后进入到 LinkedIn 网站。再比如, 用户是否通过口口相传的方式分享你的产品?这个问题会决定你是否需要花时间、精力在病毒传播和推荐上, 如果用户有分享你产品的意愿, 那么你需要尽可能地让用户的分享体验更流畅。当然, 以上这些问题不能代表全部, 但是它们代表了一种寻找增长渠道的思路。

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模型20:推广渠道绩效衡量模型
对于任何一个增长试验, 我们都可以通过象限来衡量;它通用性强, 而且简单易懂。最重要的是, 一个象限图可体现三个指标, 因此能直观体现任何一个 MVG的三个核心增长指标, 可以用于所有人的工作汇报。
下面这张图, 就是获客渠道推广的绩效衡量。横轴体现的是渠道的 ROI, 纵轴是单位获客成本, 圆圈的大小表示收入规模。通过这张图, 你可以非常迅速地看到每个渠道的效果。
显然, 越往右下角的渠道越好, 因为获客成本低、ROI 高。我们当然希望所有的圆圈都在右下角, 但是在最初投放的时候这是不太可能的。我们要做的事情就是通过优化, 让所有的圆圈都往右下角挪动, 每一个增长试验其实做的都是这样的事情。

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模型21:用户增长数据分析框架
GrowingIO 将 AARRR 模型和业务活动、关键指标对应, 形成系统的用户增长数据分析体系。以拉新(Acquisition)为例, 拉新对应企业的营销活动, 落实到关键指标上, 包括但不限于新访问用户量、跳出率、来源等。

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原文始发于微信公众号(职场生活三十年)

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