对产品经理来说,如何快速切入到用户增长的工作中呢?我们需要从三步入手——明确增长目标;搭建增长模型;找到策略切入点。
用户增长的工作(User Growth,后均简称UG)。
UG是个系统工程,理想的情况下,我们希望拥有完善的数据平台、标签体系、实验平台,甚至有了不错的算法模型支持自动下发策略。但同时,用户增长也是和时间赛跑,即使我们什么都还没有,也需要尽快开始,一点一滴积累正向经验、按需搭建工具提升效率。
假设我们处在UG工作的初期,上述条件我们都还没具备,该怎么开始?
01 明确增长目标增长目标是更先需要跟老板明确清楚的,我们决定要这项工作,背景是什么,我们最终要提升什么指标?可以参照「北极星指标」来选择,相关的文章很多,这里就不赘述了。不妨假设我们经过深思熟虑,确定要提升的指标是DAU。
02 搭建增长模型在整体的UG工作规划时,我们会关注全局,看整个用户链路和生命周期的各种环节(最常见的AARRR以及强调留存的RARRA);在切入到具体的工作时,我们会发现这些「大模型」往往无法指导我们做什么。
回到我们具体的例子:只有一个DAU的目标,还不能指导任何工作,需要对DAU进行拆解,拆到可执行的程度。DAU可以怎么来拆?
1. 流入流出视角把DAU看成一个容器,「流入」的是每天的新增用户以及回流用户,「流出」的则是流失用户。以「日」为观察周期来举例:
新增用户指当日获得的新用户
回流用户指昨天不活跃,但今天活跃的用户
流失用户指昨天活跃,但今天不活跃的用户
留存用户指昨天活跃且今天活跃的用户
可以推知:
今日DAU = 今日流入 + 昨日存量 – 今日流出 =(新增用户数+回流用户数)+ 昨日DAU – 流失用户数
那么,想要获得DAU增长,可以从两侧切入:
提升新增、增加回流(就是开源)
提升留存或减少流失(就是节流)
需要我们决策的就是,资源有限,先从哪一侧开始切入?需要具体来分析DAU中上述几类的构成和趋势,原则上优先看「缺口在哪里」或者「怎么做最能起量」;还需要结合产品现状、所处阶段来做具体的资源分配(比如是否有足够预算做付费增长)。流入流出视角比较直观,如果大家感兴趣,后续我可以补充一些案例说明。
2. 新老用户视角和2.1类似,但相对简化。把DAU简单的划成两份,一份是「新用户」即当日新增,一份是「老用户」即非当日新增,那么:
今日DAU = 昨日新用户 * 新增次日留存率 + 昨日老用户 * 活跃次日留存率
等式一共4个变量,想提升DAU,可以将已知的量代入上面的式子,按照目前的经验,我们可以看看,提升哪个指标更能够获得较大的收益。例如,老用户占比90%,提升一个点的次留,DAU就会提升90%*1%=0.9%,而提升一个点的新增次留DAU只能提升10%*1%=0.1%。
3. 活跃度视角活跃度视角,我们可以从周活WAU来看:
DAU = WAU * 周活跃天数 / 7
也可以从月活跃MAU来看:
DAU = MAU * 月活跃天数 / 当月天数
从这个视角,我们会重点关注到如何提升「活跃天数」,首先看活跃天数的水平,有多少提升的空间(均值如何,低活跃的用户占比多少),重点先抓哪一部分人群(周活跃1~2天的,还是3~4天的)。这里涉及到用户活跃度建模,后续会在介绍「用户分群」时详细介绍。
上述这些模型帮助我们知道大致的方向,需要如何发力,或者优先在哪发力。同时也把DAU拆解成若干更前置的、更灵敏的、可以和策略产生关联的小指标。帮助我们认识到:「若想提升DAU,必先提升XXX」。
03 找到策略切入点知道了如何发力,最终还需要落地到具体策略上,策略需求切入哪个点,可以考虑因果性和相关性来帮忙。
1. 优先因果性如果知道某个指标为什么不高,推荐从产品逻辑、用户反馈中直接找到原因,针对性去修补。定性的 *** 就是找典型用户去问和验证,定量可以通过最为直观的漏斗分析来定位用户路径的「断点」。理解用户需求、提升用户价值是产品经理、产品运营的必备技能,也是用户增长的本质和源动力,这里也不再赘述。
2. 其次相关性相关性分析,可以帮助我们找到和关键指标高相关的用户行为,从而把具体策略定位到提升该关键指标,以验证是否能够提升我们的增长目标。
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