用户增长发展的三个阶段分析及「5个增长模型」

写在开始：

当碰到问题时，我给了你一个解决方案，不好用，我就不知道怎么办了，这表示不专业。而这个事情当你不断去挑战，去尝试的去测试，找出各种可能性，下次你再碰到，你至少有3.4种解决方式时，就是新的成长。

追本溯源式的衍生拓展知识线，从而学到更多的过程，就是一个让自己积累专业性的基本方法。

这篇内容，想谈谈营销增长的历史。

非完全原创，引用了大量外文内容，进行了逐一翻译，梳理时间线，并整理了一些案例便于理解，但仍然会有许多内容不能一文说尽，只能之后再进行补充。

引用内容链接出处都已放入文末，大部分需要梯子。

有点啰嗦，好了，我们开始吧…

增长营销发展到今天已经十几年，诞生了许多的方法论和模型，比如比较有名的AARRR模型和大量的A/B测迭代。

前几年传入国内后，一度非常火热，网上讲增长技巧和方法论的内容非常多，都是热搜。

那你有没想过，用户增长的本质究竟是什么？这么多的方法论，其中的核心和传统营销有什么区别？

于是在整理营销增长各个发展阶段的过程中，得出了一个结论：用户增长就是一套缩短营销时间的方法论。

简单的说：我不能直接跳到未来看结果，因为需要花大量时间，但是这段时间是可以通过一定的方法缩短的。

过去广告投放出去要过两三个月，甚至半年才知道对营业额帮助多少；我现在只需要三天就能知道。

过去营销结果要随着营销预算增加，才能逐步放大；我现在要引导用户帮我一起做推广，就算资源相同，随着用户的增加，营销结果也能扩大。

过去要尝试许多做法，花好几年才能知道哪一套可能有效；现在要用最有效率的方法，快速找到有效的营销手段。

第一阶段：增长营销的起源

增长营销或增长黑客（老实说硅谷真正在做的人都不喜欢这个词），普遍公认最早起源Facebook。

但一个学术的诞生不会是无源之水。比较合理的说法是增长诞生于营销学。而谈到营销学，就不得不提最早的实践与营销模型 – AIDA法则。

有商业就有营销，叫卖、长途运输、金字招牌，这些是广告、推销、物流、品牌的原始状态，有营销但无“学”。

于是在1898年，美国第一任广告协会主席埃尔默·刘易斯提出购买行为法则，即AIDA法则：A注意、I兴趣、D欲望、A行动。该法则迅速在推销员和广告人中得以应用。算是有史以来第一个提炼出带有理论性质的营销学方法论，距今已经120年，两甲子轮回多2年了。

AIDA法则讲究「宽泛」的客户获取，这也和当下背景有很大的相关。19世纪，互联网尚未出现，更没有数字营销。要做到这么精细化的追踪、分析与运营都是不可能的！

之后，营销学就逐渐发展，我们再回到Facekbook。

想像一下，当初Facebook 这群穿着黑色帽T 和蓝色牛仔裤的的宅宅工程师们，突然被扎克伯格要求把Facebook推向更多人，你觉得他们该怎么做？

身为一群理工宅，他们显然没办法接受传统广告界的思维：「我知道广告费有一半浪费掉，但我不知道是哪一半。」

学理工的，都很在意使用科学方法。科学讲求重制性，我要知道做什么事会造成什么结果，这样才有办法不断复制这个结果。

虽然现在回头看显而易见，但他们做了当时没人做的事：细分每一个元素，监测每一个结果。

做科学实验，讲求的是控制每一个变数，尽量将变量缩小到只有一个，其他所有条件都相同。在这个前提下，记录不同变量所带来的结果，再进一步分析数据。

变量会有哪些？初期大家懵懵懂懂，就把所有的东西都列出来，像比较有名的AARRR就是其中一种框架。

延伸阅读：

AARRR已经被提出超过10年了吗？

第一个AARRR应该是目前在用户增长里最常被提及和使用的框架，由Dave McClure于2007年提出，目前仍被广泛作为用户增长的思考框架。AARRR代表着A（Acquisition，获取）A（Activation，激活）R（Retention留存）R（Referral买单）R（Revenue传播）。

要如何使用AARRR作为思维框架呢？

AARRR是以「漏斗」的形式，把用户从开始到成功转化的行为路径归结成几个关键核心步骤。在制定指标时，可以按照AARRR 框架里的每个关键核心步骤再往下拆解去订定KPI / KR，进而优化每个关键核心步骤为目标，提升漏斗间的每一步转化，达到整体增长目的。用这种框架，将使用者的生命流程切成不同阶段，然后针对每一个阶段，观测不同的数据。

数据，是增长营销最重要的元素。

不同于传统广告，随着互联网的大力发展产生了数据，我们才有判断的标准，才能够知道我们做的事情是对还是不对，才能不断改善进步。

到这边，用户增长方法论真正意义上的第一阶段就完成了。

我们将使用者的生命周期切成了不同阶段，而且也有适当的指标监测每个阶段的表现。所以我们可以更快知道我们做的事情，对公司未来的营收有什么影响。

我可以针对网站落地页做一个文案调整，看看注册转换率会不会增加。针对注册后的短信推送设计定制化内容，看用户留存率有没有提高。因为我们只看这个阶段，所以我们可以更快知道结果。

第二阶段：留存为王

这样的框架用了几年后，大家发现两点问题：

每个指标都看，那就跟没看一样，没办法将资源做最有效的分配

用户生命周期的某些阶段，显然比其他阶段更重要

于是有人开始提出其他概念，例如北极星指标，意思就是你只需要关注一个最重要的指标就可以了。

哪一个指标呢？每家公司不一样，这个需要你自己决定，反正不要说每个指标都很重要就对了。

差不多在2015年，硅谷知名创投Andrew Chen 已从数据中点出留存的重要性，于是大家达成了一个新的共识：留存率为王（Retention is king）

有关注硅谷增长黑客的同学，会发现从这一年开始，大家几乎不再谈论框架，尤其最顶尖的那一群人，每个人都在讲留存率。（国内大概是2017年才兴起了上一个阶段的AARRR模型，但很快在18年下半年大家谈留存了。）

到这边，用户增长的第二阶段就结束了。

那它跟第一阶段差在哪里呢？？

答案就是：精准

第一阶段做到的是切分用户的生命周期、监测每个周期最具代表性的指标，然后不断做实验优化。借由这样的方法，提前知道这些改变对产品的影响怎么样。

但一间公司最主要的目的还是营收的成长，于是在第二阶段，他们发现了留存率是对营收影响最大的关键阶段。

所以第二阶段不只是要提前知道，还要能够对症下药，针对最关键的环节优化。

延伸阅读

关注留存的RARRA模型

RARRA是由Thomas Petit和Gabor Papp在2017年提出的概念。Gabor Papp在提出RARRA的同时，也对当下的「成熟移动互联网」背景做了下面的归结：「移动app市场趋于饱和，红利时代结束，获客也不如以往容易、便宜。」亦即，移动互联网已经从一个「增量」的时代来到一个「存量」的时代了，因此在获得流量后的「用户留存」显得更加重要。这个概念在国内红利了一段时间，上面也提到在18年下半年被提出。

与AARRR框架不同的地方

RARRA的步骤组成与AARRR相同，主要的差异在不同的优先级考量而重新排序各步骤，强调R（Retention）留存的重要性。RARRA的框架逻辑来源于：为了达到留存（R，Retention），需努力让用户体会产品/服务的核心价值（A，激活Activation）；这样同时也能达到让用户自主分享（Referral），邀请身边好友一起使用该服务/产品；最后就能顺其自然地获利（R，Revenue）并且获取到新的用户（A，拉新Acquisition）！

为什么在「成熟移动互联网」时代，留存变得更加重要？

当获取流量变昂贵，又不能有效地把流量转成产品的用户群，便让企业负担且浪费了「看似拥有的流量」的高额成本。2017–2018年国内讲「增长黑客」，到了2019年开始强调「私域流量」，这个词的出现与行业内开始重视留存为正相关，「私域流量」便是著重在将「公域流量」进行留存成为自己用户群。因此，此框架的核心精神是因应「存量时代」的来临，把留存作为最高优先级目标，调整框架步骤顺序为RARRA，就是强调产品对用户的价值能自然带来更多用户的增长动能。

「公域流量」与「私域流量」各自代表什么意思呢？

公域流量就是指不属于你的流量，像是搜索引擎、社交媒体、其他平台上的流量。你日常需要获取「公域流量」需要透过付费广告投放、商务合作等方式获取。而在你获取之后，倚靠策略与手段将用户留在你的平台上，未来你再次触达或是用户主动自行返回都不需再额外付费，那这样的流量才是你真真实实所拥有的，这就是所谓的「私域流量」。若是不将流量留存成为你的用户群，那你每天都需要对公域流量进行付费，对用户进行「租用」；当用户沉淀成自己的用户群时，你才能说这些流量是你所拥有的。当然，拥有后不代表就永远拥有，还是需要倚靠策略与手段去进行促活与维护，否则留存后的用户还是有可能流失的。

现阶段：循环快增长、AHA时刻

增长循环Growth Loops

光是提高留存的优先级还是不够的！

2017 年，新的声音又出来了：循环（Loop）。随之发展到了2018年由四个知名的硅谷互联网公司的高管/创投提出了一个全新增长框架，增长循环（Growth Loops）。

进入国内后，常见的几个增长循环Growth Loops模式就有：病毒式裂变、补贴增长、UGC内容循环。

这个概念是在重新检视你的商业模式，将原本漏斗的框架换成一种循环的框架，虽然同样会有转换率、留存率等概念，但因为重点在于让循环越快越好，目标不同，优化的方向也会不同。

如果说第二阶段的关键字是「精准」，那在这个阶段就是「快」。

增长循环是让用户参与你的增长模式，你的增长不再受限于自己公司的资源，而更可以利用用户产生的价值，将既有用户效益最大化。

这个概念在《流量池》里也有提到，但是不多，大部分内容还是在讲获客。

增长循环不只是要提前只知道营销结果，还要提前显现出营销结果。我一开始就说，用户增长是一套提前知道营销结果的方法论。这其实不只是在监测数据、做实验，和扩大成果，分析也是一个重点。

与AARRR / RARRA框架不同的地方

前面提到的AARRR / RARRA若以更抽象的概念来看，其实也是输入Input (拉新/激活)、行动/步骤Action/Step、输出Output (转化/收益)。不过漏斗形式的框架，有以下两个特色：

每个环节依旧还是断裂的。

从流量的进入到获利的终结。

因此，虽然漏斗式框架(AARRR/RARRA)与循环式框架(Growth Loops)都有输入与输出，而之中最大的差异在于输出是否能够再回到输入。一旦输出的结果能回流进输入里，这个增长将是「可持续性且复利的增长」。

比如一些UGC的内容平台，找图用的花瓣、站酷之类。

他们的的核心增长动能，就是来源于网站上UGC 的内容。种子用户上传了内容，其他用户因为内容而在平台上产生了更多的互动，而后因为这些UGC 内容持续从外部为平台带来更多的新老用户而形成了循环Loop。

知名的亚马逊Amazon增长飞轮理论，其实也是增长循环Loop的概念。

延伸阅读

小红书增长产品分享的实际案例

小红书如何透过循环增长Growth Loop框架找出增长动能并落地。

1、用户数据发现

之前我在小红书担任Growth PM时，曾从用户数据发现每天有大比例用户，会自主地将小红书上的内容分享到其他社交平台上给身边朋友，透过这样分享所带来的回流量却非常的低，我觉得十分可惜。于是，我思考如果每个自主分享的用户只要每天再带回一个用户（不论新老用户），这样DAU就能够直接翻倍了！

2、Growth Loops框架应用

(Input)第一批用户在平台上看到感兴趣的内容自主分享（Action）给外部用户，外部用户因为第一批用户的分享行为接触到了平台（Action ）。多次接触后，外部用户感知到平台价值下载APP正式加入平台（Output/Input），养用户期间所获取的偏好数据帮助算法产生个性化内容，进而提高新进用户的留存(Input)，同时当新用户更容易也在平台上找到感兴趣的内容，也能促使他们加入分享行列，将喜爱的内容再分享给其他外部用户（Action）。

3、具体执行项目

基于这样的思考，我与团队着手开始执行一系列项目落地。像是，从「分享」这个行为路径出去所乘载的「每一个」用户体验节点（如：分享UIUX设计、分享后的链接标题及缩图优化、被其他用户打开后的落地体验、行为路径中的数据采集…等）都是我们优化的范围。同时，也利用这样的机会去做到「养用户」，并同时收集被带进来的用户偏好，做后续当这群用户正式下载APP成为我们「真正用户」时，推荐算法冷启动时所需的初始数据（比起我们用其他方式去猜测更加精准），如此一来，在用户onboarding的过程能也能提供更好的用户体验（进而增进留存）。这个一系列项目落地后，就能透过这个Growth Loop去实现「可持续性且复利的增长」！

＊养用户为什么重要？

小红书是个社区与电商结合的APP，要一个用户因为一篇内容或是一个商品就立刻下载一个app非常困难，若不想办法「养用户」就这样让他流失也十分可惜。若是能够先提供他轻量级的服务，当后续他感知到了更大的平台价值（例如对页面进行收藏后想查阅等），他就更愿意去下载app，成为你更有价值的用户了！

什么因素是对留存率影响最大的？

除此之外，发展至今，我仍然认为留存率为王，但正如同留存率重要的原因是它对获利影响最大，能不能找到什么因素是对留存率影响最大的？

可以，而且找到了，这就是AHA时刻，这个观念其实一直都在，从最早Facebook成长团队刚红的时候大家就知道了。

但为什么后来大家还是看留存率？

原因很简单：

1.我虽然可以借由访谈或产品开发者的经验来决定Aha时刻，但我不知道他是不是真的跟留存率完全相关。

2.我找不到我们公司的AHA时刻。

也就是说，留存率的重要性很容易从模型推导出来，所以我们会说它很重要。但我们自己想的AHA时刻，却没有其他数据可以支撑说，它就是最重要的那个指标。

我认为这个问题将逐渐改变，随着使用机器学习门槛的降低及普及，每间公司都可以透过演算法找出自己的AHA时刻。

一旦找到AHA时刻，关键数据将会从留存率向前移到AHA时刻的启用率。

其实很多产品都已经找到自己的AHA时刻了。

因为留存率本身就是一个需要时间的指标，如果你想看用户的周留存，你至少需要两周的时间才能得到这个数据（实验上线后，要等到第二周过完，你才会知道第一周加入的使用者有多少比例的人第二周回访）。

到这一步，借由观测AHA时刻的启用率，最快可能三天或第一周过完就知道了，我们又未来的结果往前拉了一点。这也是在这个阶段「快」的核心概念。

源于UX的增长评估模型

介绍另一个也是和产品开发息息相关的增长模型：HEART。

HEART是由Google的Quantitative UX Researchers团队提出的，最初是用来做Data-informed design使用。他们提出了HEART作为衡量UX指标的框架。HEART代表着H（愉悦感Happiness）E（参与度Engagement）A（采用率Adoption）R（留存率Retention）T（成功率Task success）。

而HEART 是发源于产品开发流程作为UX数据化衡量的框架，因此更着重在用户与产品之间的「关系」。不只是单纯地看有多少人使用了，而是更近一步的去了解用户对于产品的满意度（Happiness）、参与度（Engagement）、采用率（Adoption）、留存率（Retention）、成功率（ Task success）。之间的「关系」越紧密，当然增长的效果就会越好！

当然，HEART 不只是可以用于产品开发，用于日常的业务上也可以— 将产品替换为所提供的服务，去看用户与公司所提供的核心服务之间的「关系」。

增长要做的事很多很杂涵盖的范围也很大，因为每件事都能「增长」 。而做一个改变，不用等好几个月才知道结果；不用单独靠公司自身的能力做营销；不用像无头苍蝇一样乱碰乱试才找到可能有用的方法。这些现象背后的意义，就是将未来拉近，让你更快看到成果（不管是成功的营收成长，或是失败的经验学习）。

最后，再次快速回顾一下上面文中有说到的一些增长模型：

AIDA｜最早的增长框架，更加重视拉新获客环节。

AARRR｜以漏斗形式呈现的用户增长框架。

RARRA｜按优先级重新排序AARRR，强调留存的重要性。

Growth Loops｜以循环取代漏斗，可持续性、复用性是这个框架的核心。

HEART｜源自于UX，更加重视产品/服务与用户之间的关系。

感谢阅读，我们下期再见。