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案例分析:用 500 Startups 提出的 “海盗指标” 分析用户获取

编者按:对于创业公司来讲,前期最重要的获取足够的用户,针对这个问题 500Startups 的联合创始人和投资人 Dave McClure 提出了海盗指标,而Ai Ching 创办的Piktochart就是利用海盗指标获得喜闻乐见的成功的最佳案例,她分享了她的这段经验和得到的启示。本文经原作者 Ai Ching 授权编译。
 
对于创业,每个人都同意这样的观点:增长是成功的关键。创业之父 Paul Graham 曾经说过:“你要知道,增长才是你最终追求的。好消息是,如果你的公司得到增长,一切自会水到渠成。不过这也意味着你就像处在十字路口需要使用指南针一样,你几乎需要随时随刻面临决定。”
 
在过去的三年里,Piktochart 一直有着良好的增长态势。在 2012年 创业初期,我们只有三个付费用户,现在我们已经有超过三百万的用户了。
 
在整个发展过程中,我们团队始终保持着 “不吃老本” 的观念,不断提出新的发展方案和业务增长的方式,团队成员之间密切合作。利用 500Startups 的联合创始人和投资人 Dave McClure 的海盗指标作为新产品分析的基本和罗盘,探索不断发展的方向和方法。
 
海盗指标即 AARRR,它最早来自 Dave McClure 的著名分享,他提出了创业公司赢得客户的五个阶段:获取 (Acquisition)、激活 (Activation)、留存 (Retention)、推荐 (Referral)、收入 (Revenue)。
 

案例分析:用 500 Startups 提出的 “海盗指标” 分析用户获取

 
当然,也还有一些其他相似的模型,例如 Hubspot 的 tract-Convert-Close-Deligh,这种模式更适合 B2B 公司的营销
 
还有 1893年 提出来的 AIDA 模式,不过今天来看有一些过时:
 
A 代表意识,即要吸引顾客的注意力。
I 代表代表客户的利益。
D 代表愿望,如何说服目标用户使用这款产品或服务来可以满足他们的需求。
A 代表行动,能够引导客户产生购买行为的行动。
不过,我们一直利用的是 AARRR 模式。下面是目前 Piktochart 的指标:
 
获取:用户登录浏览的数量。
激活:用户注册的数量。
留存:哪些用户反复登录。
收入,通过细分的不同定价,付费用户正在逐月增加。
你可能已经注意到了,我们没有提到最后的一个代表推荐的指标 R,是因为我们目前还没有找到一个好的方法来推荐我们的产品。
 
获得
 
确定进入浏览的用户数量非常简单,我们直接从我们的数据库里提取数据,并在我们网站登录 / 注册首页每周更新这个数据,让我们的用户可以看到。
 

案例分析:用 500 Startups 提出的 “海盗指标” 分析用户获取

 
当然我们也会创建数据总数的图表,注册量是衡量应用程序用户数量的唯一途径。
 
激活
 
当涉及到激活的时候,我们会观察到底有多少用户可以理解如何使用 Piktochart 以及懂得 Piktochart 的目标是什么。如果一旦确定这些数字,我们就会创建相关图表,并保留这部分信息。

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留存
 
对于留存率,我们会每周定时跟踪查看新用户的使用情况,同时也会每个月更新这部分数据;此外,我们还会查看每个已登录用户的聊天数目,以此来查看他们的使用频率。
 
收入
 
在收入数据分析上,我们用 Point Nine Capital 联合创始人 Christoph Janz 的免费表格来计算这一部分的数据。
 
用户依旧是我们增长计划中最重要的部分,我们依旧在探索如何推广我们的产品和增加付费用户的数量。
 
从开始到现在,我们学到了哪些教训?
 
1、需要明确定义每个指标,以及知道我们为什么要追踪这个指标数据
 
像其他创业公司一样,我们总是想要关注追踪 Piktochart 的点击量。但我们知道这是不明智的行为,它会占据大量的数据存储空间。
 
我们会先定义有多少用户了解 Piktochart 的目的和理念,以及如何使用它。到目前为主,我们发现有两个行为能够代表用户理解 Piktochart 的目标和理念,并愿意下载学习使用它:
 
发布或下载信息图表作为最终结果。
完成后的信息图表并不会包含原有模版的内容。
不过我们依旧在寻找能够真正激活的最好方法。
 

案例分析:用 500 Startups 提出的 “海盗指标” 分析用户获取

 
2、你追踪的指标对你的应用程序来讲是独特的
 
了解我们的用户群是哪一类人群,并绘制出针对他们的营销计划表,确定我们追踪的第一步。每一个用户使用过程都是独一无二的,没有任何模版。
 
下面是我们用户使用 Piktochart 的旅程:
 
注册 / 登录
选择一个模版 / 保存一个信息图表
编辑
发布 / 下载 / 保存
分享(离线 / 在线)
重复

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3、不要因为 “只是因为” 选择一个数据
 
Facebook 有一个 “神奇的时刻”:当一个用户在 14 天内增加了 10 个好友,他们就会认为这个用户有可能成为老用户。
 
当试图想要找到这个神奇时刻的奥秘时,在总体里选择样本的时候不要带有任何偏见,并找出是否有任何可以脱颖而出的模式。
 
例如,我们在观察活跃用户的时候,我们会问自己他们做了什么,他们一个月会有多长时间登录 Piktochart,他们创建了多少信息图表等等问题。
 
4、留存不仅仅是追踪每周或每个月的用户情况,它需要更为复杂的分析
 
留存是每一个 SaaS 应用程序的圣杯,然而并不是每一个 SaaS 类应用程序都查看同类的 DAU(日活跃用户)和 MAU(月活跃用户)。
 
在 Piktochart 我们观察留存率的方法:
 
季节性:我们有旺季和淡季之风,通常寒假和暑假留存率会比较低。
用户细分:在使用频率上面,并不是每个人都有同样的返回频率的。
现在我们也会观察其他的指标,例如:
 
用户完成一个信息图表的时间。
在一定时间内产生的信息图表数量
我们的净推荐值:从 1 到 10,你是怎样向你的朋友推荐 Piktochart 的呢?
 
5、在初期利用时间轨迹建立追踪日志
 
我们会使用 Google 分析、Intercom 和 Kissmetrics,将它们三个组合在一起使用,同时依靠我们自己的能力来进行分析追踪。
 
因为数据一直被关注,所有很难做出有意义的分析或是找出改善特定区域的方法。不过,我们也就会存储重要的数据,如登录时间等,则会对我们建立数据库有帮助。
 
我们可以更好地追踪数据
 
在一般情况下,追踪数据会有更多的细节。例如,我们可以标记每一个用户了解 Piktochart 的渠道(SEO、社交媒体和 Piktochart 的简称等),这会使我们明白这些激活用户是从哪来的。

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