3 年 3 款产品百万级增长方法论
2021-07-31 19:00:00 Author: mp.weixin.qq.com(查看原文) 阅读量:32 收藏

作者:xingtan,腾讯 PCG 产品策划

做增长工作数年,从工具产品、内容产品再到社交产品,最终都收获了百万级的增长。这个过程中我深感增长方法之可拓展性:无论是做什么产品,都离不开做留存、做规模、做营收;通过增长这套科学的方法,我们可以快速抓住关键点,并且高容错地落地。本文会通过实战案例剖析相关方法论,希望和大家一起探讨。

本文内容主要分为三部分:

1、我的增长通用方法论 — 如何确认核心增长点?如何输出关键增长策略?如何进行规模化增长?

2、我的增长实验案例 — 如何进行 AB 实验验证?以随手记、哔哩哔哩漫画、水印相机等产品为案例进行分享

3、我对产品增长的一些思考

一、我的增长通用方法论

通过我的增长工作经历,我会提出:一种视角两个模型渠道三步 的方法论,能够快速对一个产品进行拆解分析,提出策略方案,完成增长。在陈述方法论时,我也会结合相关产品案例背景,方便大家理解。

1、如何确认核心增长点:透过定性结合定量的视角,精准界定核心增长点

以随手记为案例:随手记是一款个人记账理财的 APP,通过对日常支出、收入的记录,完成对自己财物状态的了解。

随手记当时状态:1、早期独角兽,但随着记账理财类应用新进者如雨后春笋般冒

出,流失快速加大;2、产品问题:反人性的工具产品,用户无法坚持,难以养成习惯,留存、活跃低。

随手记的增长目标:如何提升记账用户的留存和活跃

1)绘制用户旅程图 + 结合数据分析 = 洞察关键问题

2)梳理流量漏斗模型,量化关键增长参数和增长问题

(因随手记流量漏斗模型时间久远未找到,用美颜相机的案例替代)

通过定性结合定量的分析可以发现随手记当前核心问题是:

1、新用户不能马上感知到记账价值,导致激活率低;

2、新用户不能马上熟悉操作,导致长期留存低;

3、新用户熟悉操作后,不能使用户养成记账习惯,导致快速流失;

4、量化产品目标后,梳理流量漏斗模型有明显低于预期的指标;

值得注意的是,我们需要把定性和定量结合为一种视角来看,当下用户的心理状态,在数据表现是什么?我需要做什么事情改变用户的心理状态,才能得到数据提升,该方法后续我还应用在了多款产品的分析中,比如 QQ 自习室:

在完成核心增长点定位后,下一步重点是以什么方法输出对应增长策略?

2、如何输出关键增长策略:活用模型建立策略假说,滚动实验验证假设

1)新用户模型的应用案例 — 以随手记为案例

在建立新用户分群时,有一个前提条件:当用户下载/打开产品,我们默认用户是有记账需求的,只是根据当前用户状态,可以拆分成不同类型的用户群体;而新用户的大策略方向是重转化-aha 时刻,根据新用户体验模型:转化 = 欲望 - 摩擦;我们可以把新用户可以分为四类象限用户以及输出对应策略:

2)老用户模型的应用案例 — 以QQ 自习室为案例

针对老用户,关键是如何让用户更高频更长期的使用产品,所以我常使用的模型是:B(行为)= M(动机)* A(能力)* T(触发)

以下是针对 QQ 自习室,结合模型提出的策略假说:

通过上瘾模型,可以梳理清楚自习室用户的留存增长链路:首先针对自习室的自习目标用户通过红点、服务号、运营活动触发,让用户产生首次/再次自习的意愿;当用户进入自习室产品页面后,通过房间分发策略(好友/学伴/学习小组...)找到合适的自习室进行转化;在用户进入自习房间后,通过自习工具(氛围/陪伴/安全...)促使用户开始自习;最后在用户自习结束后有成就、有沉淀;通过上瘾模型的闭环让用户在下次自习需求产生时,自动想到 QQ 自习室。

在进行增长策略输出时,通过新老用户模型拆解和假说,可以让我们在设计增长策略时候,考虑问题链路更加全面和完整,最终通过成本和收益预估进行上线的优先级排序。

在产品优化到一定程度之后,可以考虑通过渠道对增长效果进行放大,并形成规模化的增长。

3、如何进行规模化增长:建设渠道放大能力,衡量 ROI 进行科学投放

第一步: 建立渠道打分模型,进行渠道质量监控;

1)现存渠道打分模型

实际评分维度、指标权重设计、以及评分细则,需要结合自己负责产品的目标和市场现状来制定。

2)渠道质量异动监控,方便调整渠道策略&预算比例;

第二步:建立投放链路数据监控——以广点通 API 接入为案例

第三步:衡量渠道 ROI 投放,端内重点提升用户 LT

如何提升 LT(生命周期):不用渠道新用户的端内承接策略

如何提升 ARPU:延长用户生命周期、新的付费场景、新的商业模式

如何降低 CAC:广告素材、出价/调价策略、人群

二、我的增长实验案例

我拿典型的增长模型 AARRR 中的部分实验案例展开,这块内容主要是怎么通过分析数据进行实验验证,分享做实验的思路和经验。实际的增长模型和实验上线节奏需要考虑当前市场的情况、产品的阶段、产品的最终目标来确定。

1)AA 获取+激活实验:重点找影响用户完成关键行为的因素,比如从什么渠道来、以什么玩法承接等。核心关注关键路径转化率及留存成本衡量

实验名称: 产品<随手记> - 某渠道用户的链路优化实验

实验背景:

当时负责随手一个比较有效的拉动激活的渠道,因合作费用较高,需要拉平成本,找到 ROI 最大化的方案。数据现状:此渠道用户激活率低、留存率低。

提出假设:

a. 通过新人礼包引导新用户完成产品功能使用,通过产品价值可以使新用户转化留存;在留存的前提下,增加各变现业务的曝光,预期能提升导流效果;

b. 通过记账挑战赛,有助于把新用户转化为激活用户,最终提升此渠道用户质量,拉平获客成本;

c. 通过社交渠道进行裂变活动,继续产生新增用户,降低此渠道的获客成本;

d. 此渠道用户特征为空闲、无聊、爱薅羊毛,通过每日任务玩法型活动更有利于承接和变现流量。

实验指标: 记账转化率、次日/7 日/30 日留存率、各项导流转化率。

实验验证:通过新用户随机分配到 abcd 四组实验组的下载落地页,进行实验验证。

实验结果: D 方案变现效果最佳,99%显著性提升,ROI 最高,D 方案全量。

2)R 营收实验:关键点在这个⽤户值得我补多少钱,以完成对我有利的操作或转化。具体手段:RMF 用户分层、⽤户关键⾏为界定(判断依据)、特定补贴⼒度(经营效率)。

实验名称: 产品<哔哩哔哩漫画> — 未充值用户破冰实验

实验背景: B 漫用户的付费用户占比 x%较低,希望针对未付费用户进行充值返现活动,达到增长首次充值用户的目的,并通过实验实现充值与消费金额最大化。

提出假设: 设置 X 元充值返 X 活动,可提升用户破冰率、充值 ARPU 值、复购率,且 ROI 可控;

实验想法:对用户进行分群实验:高、中、低频用户,针对 A 组(高、中、低)用户可见活动,B 组(高、中、低)用户不可见活动;

实验分析:

a. 破冰活动 A 组对于破冰人数提升在 36%,但对于充值 ARPU 没有提升,ROI 极低。

b.破冰活动复购率较低,低于常规充值用户。

c. 分人群看,破冰活动仅对于近期登陆天数在 8 ~ 30 天的中频用户有效果;对于高频用户,虽然破冰率提升,但 arpu 未上涨;对于低频用户,虽然破冰率提升,但 arpu 下降幅度较大,且消费金额未提升。

实验结论:针对中频用户进行破冰补贴。

3)R 自传播实验:核心是什么场景什么人,传播什么内容,用户愿意回来;并同步关注负向影响,建立负向指标预警机制。

实验名称: 产品<水印相机> — 保存照片默认带品牌 LOGO 水印实验

数据发现:水印相机用户在照片拍摄完成后,80%以上用户的分享场景在社交软件的工作群;

提出假设: 在用户拍摄完成后默认增加水印相机的品牌 LOGO 水印,可提升用户的留存率和自传播系数;

实验指标: 用户拍摄保存率、次日/7 日/30 日留存率、品牌 LOGO 水印关闭率;

实验想法: A 组实验组默认不带品牌 LOGO 水印、B 组实验组默认带品牌 LOGO 水印;

实验结果: 保存无负向影响,次日留存率+0.8pp,三留+1pp,99%显著性提升;实验组全量。

小结,在实验结束后,我们收获的不仅仅是 AB 实验的结果,还可以通过更多维度的实验结果分析加深对产品和用户的认知,才可以在不断实验滚动中对我们自己负责的产品和用户有更深刻的理解。

三、我对产品增长的一些思考

1)价值感知是用户留存的核心

用户如果难以感受到产品的价值,既导致用户在初期缺乏使用动力,也使得用户在后期很容易放弃使用转向竞品,因此强化产品价值的体现和沟通,是提升新用户留存的关键机会点,也是增强产品在同类软件中差异化竞争力的核心。

a. 美颜相机新用户激活率 x% — 价值感知 — 最快让用户拍出变美的自拍

b. 水印相机新用户激活率 x% — 价值感知 — 最快拍出最准确的工作照片

c.随手记新用户激活率 X%— 价值感知 — 最快理清财务账单

2)易用性是留存的前提

但仅有价值是不够的,酒香也怕巷子深,让产品更加顺应人性,让即使是零基础的用户也能自然地上手,比如随手记新人引导、账本推荐,比如自习室的自习房间推荐 - 解决用户选择合适房间的问题,才能转化更多的用户。

3)额外激励是留存的助推器

转载自:【非常之观】公众号

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文章来源: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649762523&idx=1&sn=f2a0e90bcf3e381b792496cd2faa9b92&chksm=beccb9a089bb30b6316527b8970aa1029844253b0393fec38d5dd528162332716024bcecd9dc#rd
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