如何用数据驱动增长

产品要讲究情怀,这是感性,那么理性就是用数据来驱动。一个产品的迭代方向和战略有关,那迭代的细节就是和数据有关。最近在看《首席增长官》,看完后收获蛮多。以下是对于这本书的精华的整理,分享给大家

企业增长的周期

1、问题和解决方案匹配的时期:第1个阶段是发现用户面对的问题和解决方案的匹配期,我们应该关注于用户的痛点,进而探索解决方案。这个阶段我们应该要和用户进行深入的沟通,做很多用户访谈。2、最小可行产品时期(MVP):建造最小可行性产品原型,即利用最少的资源去开发出MVP产品,去验证我们的解决方案是否满足用户的需求。3、产品和市场的匹配时期(PMF):如何验证产品和市场之前达到契合呢?可以用两个指标来衡量:1、用户对产品是否有足够多的黏度和留存。2、如果停止用你的产品,用户是否会感到很不舒服。在这个阶段我们应该关注用户留存和NPS4、渠道和产品匹配时期:这个阶段企业需要大量的资源投入,迅速复制和扩张现有的渠道。在这个阶段我们应该关注渠道营销的效率和性价比5、成熟期:在这个阶段企业的复合增长率往往会下降,但是我们应该尽量去拓展新的未覆盖的渠道,或者通过并购来实现进一步的增长

增长框架(学习引擎和用户增长)

1、学习引擎模型:对应团队的业务执行,即如何将一个想法快速落地上线并且做大做强1)计划(plan):这一步的目的是阐明业务问题,目标,潜在资源,项目范围以及高层项目时间表。简单来说,确定目标以及完成目标的计划和相应的资源。2)投入(invest):根据用户行为来确定正确的渠道,制定资源的调配和短期目标。简单来说,就是确定最佳用户质量的目标渠道3)衡量(measure):这一步的目的是建立起客观的衡量体系来对增长进行定量考量,这是一个数据准备,收集,整理的步骤4)分析(analyze):这一步是数据分析的过程,在这个过程我们要问自己下面这些问题:数据是否回到了你原始的问题?怎么回答?你能很好的回答这些数据可能产生的任何异议吗?可能会有哪些不同的见解你的结论是否存在你没有考虑的角度?5)优化(optimize):根据之前步骤的分析,我们可以得到优化产品的解决方案。这一步制定方案,上线测试,跟踪效果,以此来不断优化和迭代

2、用户增长模型:对应用户整个生命周期内的体验,即如何获取用户并提升他们的忠诚度和付费意愿。整体包括 获客,激活,留存,变现和推荐(AARRR模型,又称海盗法则)1)获取用户:用从哪些渠道来?用户如何成为产品的使用者?2)激活用户:新用户如何体验我们产品的价值?如何帮助他们上手体验3)用户留存:用户为什么留下来?如何让用户留下来以及反复使用我们的产品4)用户营收:我们的产品能否将留下来的用户变现5)用户推荐:用户对产品是否满意?用户是否会把产品推荐给其他人

每个用户阶段的用户行为和数据都是可衡量的,所以我们要在不同阶段制定不同的数据指标来衡量用户的转化率。这方面内容会在下面介绍到。

正确的增长目标:北斗星指标

北斗星指标:又叫唯一指标,他是产品的核心指标,和产品定位和原则一样指导着产品迭代方向。以下是制定北斗星指标的6个标准1、标准1:你的产品核心价值是什么?这个指标是否可以让你的产品实现这种价值吗?2、标准2:这个指标是否可以反映用户活跃度?3、标准3:如果这个指标好了,是否可以说明你的公司往好的方向发展4、标准4:这个指标是否易于被团队成员所理解?5、标准5:这个指标是一个先导指标还是滞后指标?一般要选择先导指标6、标准6:这个指标是否是一个可操作指标?一般要选择你能通过优化来进行提供的指标

案例:泡面短视频APP,一个和明星演对手戏的短视频产品,它的1.0阶段北斗星指标是什么?我可能会把指标定为人均产生视频数和人均浏览视频数。标准1:给创造者提供大量电影片段供其自由剪辑,创造出有趣的视频,并带来粉丝关注甚至收益;给浏览者提供了好玩有趣的视频,在无聊时刻看短视频打发时间缓解压力。这2个指标都可以反映产品的价值。标准2:人均浏览视频数的增长说明用户使用时长增多,反应了用户活跃度标准3:产生的视频越多,出现高质量的视频概率就越大,浏览者也就越多,最终反应在用户规模增大,公司也就越能进行流量变现标准4:人均产生视频数和人均浏览视频数,即每个用户每天产生的视频数,和每个用户每天浏览的视频数,非常易于理解标准5:两个指标都是先导指标标准6:通过工具使用流程的优化以及运营话题的引导是可以提升这2个指标的综上,人均产生视频数和人均浏览视频数就是这个阶段的北斗星指标。

用户数据源分类

1、用户行为数据:指用户在产品内进行操作所产生的各种数据。我们把用户行为分为3类:访问,浏览,行为事件。什么是用户行为:一个用户在什么时间什么地点以某种交互方式做了什么操作。当有了大量用户行为数据后,我们可以按天,按小时,按事件级别或者用户级别拆分一个表。2、用户信息和CRM数据:用户基本信息数据3、交易数据:完成订单后所产生的数据

那用户数据的使用场景有哪些呢?

1、衡量市场营销效果:投入的营销费用是否可以带来高质量的用户?可以根据数据建立渠道分析表来选择更具性价比的渠道2、激活转化效果分析:注册流程转化分析/核心任务转化分析/其他任务转化分析3、用户留存/活跃分析:用户为什么要留下来为什么要活跃,是否有一个魔法数字可以让用户留下来,比如用户只要每天人均浏览视频数大于5,那么他的留存和活跃就很高。4、产品营收变现分析:用户购买路径是否合理是否可以优化?用户点击广告的轨迹如何以及对广告的接受度如何等等。

数据分析的4个阶段

1、观察数据当前发生了什么:现象2、理解为什么会发生:原因3、预测未来会发生什么:根据原因所采取的措施会导致发生什么4、商业决策

数据分析的思路

1、挖掘业务含义:本质在于要确定业务目标,比如说提高运营话题参与度和视频数,或者提高新增注册的次日留存2、制定分析计划:同第3点3、拆分查询数据:2,3两步基于目标分析拆解出与该目标的相关数据,一是观察现有数据的规律,看看是什么影响了目标,二是分解出能提高目标的细分数据。4、提炼业务洞察:基于2,3两步找出对应的优化方向5、产出商业决策:确定最终的决策以上总结:确定目标,观察现有数据得出规律,分解与目标相关的因素,找到优化方向,确定最终的决策

八种常见的数据分析方法

1、数字和趋势:数据的宏观增长趋势,可以了解到业务的发展情况2、维度分解:当趋势变化我们需要分析变化的原因的时候,我们会进行维度拆解。比如网站流量变大,我们会拆分访问来源,设备,渠道流量等味道来进行分析3、用户分群:根据用户的行为和属性把用户划分为不同的群体就是用户分群。不同的用户群都会有不同的行为。比如一个活跃的用户平均每天会观看5个视频,而轻度用户却是1个视频。当掌握了这种规律后,我们的增长目标可以被量化,最终目的就是把轻度用户变为活跃用户。4、转化漏斗:每一个产品都有希望完成的任务,而每一个任务就是一个转化漏斗。我们需要知道从开始到结尾整体转化率是多少,每一步转化率是多少,哪一步流失最多以及原因是什么,还有流失的用户有什么特征。比如,拍摄工具类产品的注册流程以及拍摄流程。5、行为轨迹:数据分析是定量分析,但不能知道用户到底是如何使用我们的产品的。所以了解用户的行为就很重要。比如一个新用户进入app,浏览了一些视频,进行了点赞和关注等行为。6、留存分析:留住一个老用户的产品远远小于拉进一个新用户,所以留存分析至关重要。任何使用产品的用户他们的留存必然和他们的行为有关。就比如linkedIn发现用户添加了5个以上联系人后留存会非常高,所以linkedIn的增长团队把目标放在如何让新用户添加5个以上联系人。5就是linkedIn这个阶段的魔法数字,找到它,然后完成这个目标。7、A/B 测试:A/B 测试用来分析不同的产品设计和算法对结果的影响。在此,不做叙述,相关资料大家可以自行百度8、数学建模:通过数据建模,我们可以知道用户有哪些行为会导致哪些结果。这是一个数据挖掘和不断学习建模的过程,我不太懂,所以大家也去自行百度吧。

用户增长模型:获取用户

受众:受众指的是人群中最有可能对你产品或者服务感兴趣的人。那么如何定位受众呢?首先要明确产品的定位,思考自己的产品解决什么问题以及为谁解决。我们要清晰的构建出用户画像。其次,借鉴同行,任何产品要么比同行做的更好,要么解决未被满足的市场需求。

获客成本:获客成本,指平均获取一位新用户所花费的成本,一般计算公式为 成本/获得的用户数,获客成本可细化为CPA(平均每用户注册成本),CPD(平均每用户下载成本)等等指标。

用户旅途:用户旅途,是指用户从首次接触直至下单以及享受产品和服务期间,用户与企业产品或者平台互动的全过程。简单来说就是用户从下载安装到使用的全过程。网站端和APP端用户旅途有所差异。网站端用户旅途:站外渠道-落地页-用户激活-完成转化。APP端用户旅途:站外渠道-应用商店-下载应用-打开APP-用户激活-完成转化。上面的用户旅途,每一步都会有流失率

用户旅途的六大核心接触点:1、站外渠道:建立渠道分析意识,找出最适合我们产品的推广渠道。2、展示创意:我们需要在不同渠道提供不同的创意来吸引用户点击,衡量创意好坏的指标是CTR(创意点击率)=创意点击量/展示量,一个好的创意首先要吸引用户来点击3、抓取或投放URL:当用户通过创意进入我们的落地页后,我们需要追逐落地页的不同效果。所以我们要建立不同的追踪URL以便我们跟踪不同渠道不同创意的效果。4、落地页:落地页是用户通过推广到达的第一个页面,所以落地页的好坏直接影响了用户的转化。有2个因素可决定落地页的好坏,一是落地页的质量,二是落地页和用户的匹配度。5、辅助转化内容以及CTA:这里说的就是落地页上的内容,落地页上的内容要满足进来用户的需求,提供产品的亮点吸引用户,其次要有引导用户行动的按钮和入口,我们叫做CTA,比如注册按钮和下载按钮。我们用停留时长/访问深度/激活用户比来衡量辅助转化内容的效果。6、产品(转化流):当用户进入产品后,我们需要尽可能降低用户的流失率。所以,分析产品中的各种路径,计算出每一步的转化率,然后优化产品。

用户增长模型:激活用户

什么是激活:激活是指用户发现产品价值,并重复使用产品动力的过程增长黑客概念中有一个海盗法则,称之为AARRR,意思是获客,激活,留存,营收和推荐。在产品运营中,大家普遍关注获客和留存,却不关注激活。要知道留存往往建立在用户对产品价值认可的基础上,而激活就是用户对产品价值认可的过程。所以,激活是产品经理必须要重视的地方。

激活系统的四大组成部分:首先选择激活目标,根据激活目标设计激活方式,然后衡量激活效果,最后迭代优化1、目标:找到“惊喜时刻”,“惊喜时刻”是用户发现产品价值感觉到惊喜的时刻。我们可以分3个步骤找到我们的“惊喜时刻”。第一步,找到产品的核心功能,第二步,在核心功能中,用户做了什么样的事促使他们留下来。通过数据分析,找到用户做过哪些行为后的留存率较高,找出和留存相关的行为。第三步,在上面的功能中,哪些可以低成本,快速体验产品的价值2、设计:设计激活方式我们可以借鉴hook模型。

hook模型(关于hook 模型,建议大家可以阅读《上瘾》以及《习惯的力量》这两本书)1)触发:到底是什么吸引用户使用我们的产品?我们分内因和外因,外因可以理解为营销以及部分引导性的产品设计,而内因是你内心和产品建立起的联系(这种联系需要反复刺激),当你心痒痒的时候,你就会打开这个产品,这就是内因。2)行为:当用户有兴趣使用我们的产品时,操作是否足够简单和顺畅?我们要列出用户可能会完成的所有操作和任务。3)多样性反馈:对于完成行动的用户,我们要给予多样性的反馈,激励用户不断去使用产品4)投入:只有前面3步都做好的情况下,用户才会不断在产品上进行投入。

3、衡量:监测激活指标,我们需要确定达成什么样指标才能叫做激活。一般我们可以通过激活用户数和激活比例来衡量整个产品的激活趋势4、迭代:通过激活漏斗,找到薄弱之处,然后迭代优化。

用户增长模型:用户留存

留存分析框架:新用户留存分析和产品功能留存分析1、新用户留存分析1)流失用户分析:进行流失用户分析,通过数据,做出流失用户画像分析,主要是看看流失的用户有哪些特征。通过这些特征找出产品上出现的问题,进而改进2)产品迭代探索:提升留存的两大思路,一是改变产品或者技术,二是通过运营人工干预。我们可以进行下面的尝试 1)尝试1:砍掉低频使用的功能,让产品简单化,突出产品的核心功能 2)尝试2:提示用户发现产品的核心价值 3)尝试3:通过新手引导,引导用户去发现产品的核心价值3)魔法数字探索实践:用户的行为和留存之间一定是有相关性的,我们可以找出这里面的因果关系。比如linkedin发现新用户联系人超过5个留存就会很高。那么如何找到魔法数字呢?以下是对应的方法论: 1)确定产品上手引导功能 2)分析用户行为和产品留存的关系(观察现有数据,比如昨天和前天次日留存高,可以着重分析昨天和前天的用户行为,找出规律,再分析出次日留存低的用户行为,找出规律。通过对比,我们能很快找到对应的魔法数字) 3)筛选出合适的魔法数字:魔法数字可能有很多,但我们得依赖现有阶段的产品战略来确定魔法数字。比如拉新很重要,那么与拉新相关的魔法数字就很重要。 4)找到最终的魔法数字,产品和运营都需要做好增长

2、产品功能留存分析

新用户留存提升之后,我们需要解决平稳期的留存曲线上升问题。1、分析不同功能模块的留存趋势,增加产品的粘性2、分析不同功能模块的活跃度和访问人数3、分析用户使用该功能的路径,找出流失原因,降低流失率以上,我们可以通过功能矩阵来分析

如何用数据驱动增长

功能矩阵

对于第1想象的功能,活跃和留存高,是产品的核心功能;对第2想象的功能,活跃高但是留存低,说明该功能有很多用户在用,但是没能很好的满足用户的需求,产品经理需要着重优化该功能。对于第3想象的功能,活跃低留存低,说明功能使用频率很低,如果该功能是基础功能(比如登陆注册设置)那么我们保留,如果不是基础功能,可以考虑砍掉。对于第4想象的功能,活跃低但是留存高,说明该功能有需求,但是用的人少,我们的目标可以让更多的人来使用该功能。

用户增长模型:用户营收的

互联网两种基本盈利模式:用户付费和广告收入

用户付费:由商品/内容/服务直接享有者产生的收入。用户营收从增长的角度看核心在于转化率的提升。提升付费转化率有下面基过个因素:视觉与交互:从点击量/点击率/浏览量指标去衡量视觉和交互。不断用简单的业务指标去驱动视觉和交互的迭代内容建设:通过不同的内容去吸引用户完成付费,提升核心指标可用性:体验和完成付费的流程是否流畅用户运营:召回流失用户,运营活动刺激客单价/多次转化:关注群体的客单价和重复转化

广告收入:产品以点击/展示/下载等为计费条件,在产品内发布第三方特定信息,以便获得收入的方式。所以它的核心在于用户使用产品的次数,用户量,使用时间以及消费的内容是否足够多。在这种收入模式下,我们需要关注用户留存,用户活跃、用户匹配三大影响因素。用户留存:提升新用户留存和产品功能留存,上面已经叙述过待更新~

作者:再jian理想

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