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用户增长的两条最基本逻辑你了解吗?

一)从计谋的角度讲,用户增长若何做

在详细讲怎么做用户增长之前,我想先跟大年夜家分享几条最基础的逻辑,由于假如没有清晰的底层逻辑,面临重大年夜决策时,你会扭捏,受到外界寻衅也不能坚持自己的设法主见。

首先,我们要想想,增长究竟是什么?

一样平常来说,大年夜家都觉得是拉新、匆匆活。

拉新和匆匆活对应的是用户量的增长,而用户量增长就意味着用户增长吗?

我觉得不仅限于此,从我这么多年的履历来看,做增长永世不要只关注一个活动确当下收益,用户增长的所有活动,最应该关注的不是DAU、GMV,或者贩卖、收入、利润,而是看做的工作怎么影响用户之后在系统里的生长轨迹,这是最紧张的。

以是,要定义增长,除了关注拉新和匆匆活,还要从长远的角度斟酌真正的用户代价。

是以,第一条底层逻辑是我对增长的定义:

增长因此终为始,使用统统资本让更多用户更高频地应用核心产品功能。

此中,关注「核心产品功能」意味着,用户增长是计谋层面的工作,并且永世是经久、可持续的。

更进一步,我们可以说,真正的用户增长,增长的是用户代价总量,即ALTV(Aggregation LTV)而不是用户量,用户增长事情函数化的表达便是Max(ALTV)。

以是我把用户增长重点定位在Max(ALTV)上,拉新的意义对我来说,不会跨越30%,由于假如你只关注拉新,便是只关注当下。

同时,增长要从day1开始做。 之前有些开创人会咨询我怎么冲破自己产品的增长瓶颈,等候我像变魔术一样,立马把增长提起来,但这是搞广告创意的人做的工作,增长不是这样。

冲要破难点,不仅要从day1做起,你还要有专业能力,然后经由过程精确的措施论指示,赓续迭代测试,探求增长点。 而且,增长点每每不经意间爆发在大年夜量测试中。

把这个事理抽象一下,便是第二条底层逻辑,即用户增长的本色:

经由过程数据驱动的迭代测试把主不雅认知变成客不雅认知,用测试的冗余性换取增长切实着实定性。

二)在ofo,我是若何做增长的

确定增长的两条底层逻辑后,结合ofo和mobike竞争的案例,我们再来看,站在计谋的视角下,到底要怎么做用户增长。

拔取ofo和mobike的案例,是由于两者竞争非常猛烈,而高压之下的增长决策更具代表性。

在计谋视角下做用户增长,首先要根据公司的计谋,确定阶段性目标。

谈及阶段性目标,很多人会说,我公司目标很简单,便是提升估值,前进用户量和收入。 这个话太粗了,由于放在任何产品、任何阶段,都是没错的。

真正的目标必然是详细、分阶段的。

选择阶段性目标,跟选择计谋很像。 很多时刻,你做增长,并不是说不知道要做什么,而是有好几个事等着你做,但无论公司多大年夜,资本都是有限的,而选择比努力紧张,这个时刻,到底该做哪个?

我在2017年中旬加入ofo,当时,关于ofo和mobike这场仗的结局,我的判断是,两家必然要合并,问题在于谁做主导方。

我们当然想让ofo占主导,我们觉得,判断主导方要看用户量和订单量,说白了便是谁规模更大年夜,这也相符估值的逻辑。

以是当时我们的阶段性目标是,在岁尾之前,ofo的订单量要对mobike取得对照大年夜的上风。

我刚加入的时刻,ofo和mobike的订单量比是0.6:1,假如mobike是1000万单,ofo就只有600万单。 而我脱离的时刻,ofo和mobike订单量是1.5:1。

确定好目标今后,增长第二步是,结合行业特点,深入思虑,从目标倒推实现路径和响应的增长项目。

我刚去ofo的时刻,mobike刚好推出了「红包车」,实际上便是车辆调整红包,用户在页面上会看到车上挂着红包(下图),假如把这个车骑到特定地点,它会奖励你几块钱。

我当时阐发,mobike出这个功能,是想办理调整问题,有些车被骑到很偏的地方,导致后来没人骑,红包车相称于用众包的要领,勉励用户把车骑到办公楼相近或地铁口。

面对竞争对手的新器械,很多公司的第一反映便是直接抄。 但当时,我卖力思虑了一下,到底要不要做这个工作。

正常环境下,人们骑共享单车是为了通勤,主流用户需求基础也在这一点,但有了红包车后,你原先要骑到办公楼下,却为了mobike的几块钱,把车骑到别的一个地方,完了走回办公室,搞不好还要迟到,这值得吗?

是以,我判断,核心用户不会被红包车吸引,会有对照无聊的用户做这个事,但他们并不是核心用户。

而且,红包车也无法真正办理调整问题,可能原本一个偏远区域停了五辆车,红包车只管大概能办理两三辆,剩下一两辆,你还不是要去那个地方拖。 以是从资源上来说,红包车根本没有办理问题。

所有增长相关的活动,目的都是要改变用户行径轨迹,放到红包车这个事儿上,我们该问的是,用户骑了红包车,未来会更多地骑这个车吗?大年夜部分环境下,不会。

然则从创意上来说,「红包车」的观点照样很好的。 以是,我们回到快速提升订单量的目标,相结合之下,我们抉择不做调整红包,而是直接给用户红包,不管骑到什么地方,只要骑了就给。

另一个类似的例子是摩拜成绩馆。 摩拜成绩馆实际上是积分商城,骑车可以得到省时币、环保币、康健币,用户可以用币在商城兑换器械。

当时我们看到摩拜成绩馆,团队里有同砚说,mobike做的器械公然高大年夜上,人家做产品肯定有长远筹划。

虽然我没有搞清楚这后面的长远筹划,但我们依然面临这个问题,ofo到底做不做成绩馆?

面对这样的压力,我照样瞄准目标,ofo目标是短期在订单量和用户量上取得冲破,只有在这两个指标上取得绝对上风,才能在合并时成为主导方。我们要做的任何事,都要环抱这两个指标走。

后来,我们钻研感觉从三种币到积分商城的思虑链条太长了,而且用户的决策历程是反过来的:用户是为了着末获得商品,以是要骑你的车。 大年夜家会发明,这个链条是相称长的,用户不会在骑车这件工作上建立繁杂的思虑历程。

大年夜多对照成功的增长实践,都是能够让用户快思虑,而不是经由过程慢思虑来逐步对照。就像逛超市,假如用户拿到你的产品,没有立马放进购物篮,而是拿起来跟左右的同类产品对照重量、价格等,你就输了。

当然,这个事理并非百分百收效,但我们努力的目标必然是,当用户面对选择,我们的产品能让他的大年夜脑调用快思虑逻辑来选择我们。

以是,无意偶尔候选择不做什么,比选择做什么,必要更大年夜的勇气。

三)设计增长应该综合四种增长类型

确定了项目之后,接下来就要更精细化的设计和履行。 我把增长划分为四种,漏斗型增长、功能型增长、策略型增长和整合型增长。

漏斗型增长滥觞于泰勒的还原论,把用户关键行径拆解成不合的环节,再去优化每个环节,前进转化率。

功能型增长是指,我搞一个功能,比如发红包、分享,或是玩游戏,匆匆进增长。

策略型增长每每和其他增长类型混杂在一路,它不动用产研资本,只是根据用户画像筛选用户,经由过程A/B test固化策略,比如发短信或红包,就看哪种短信或红包可以让用户回来的概率对照高,以及之后行径是否改变,验证对照好的那种就固化成策略,再自动化运营。

而整合型增长指的是整合起线下资本,在财产互联网期间,产品会跟线下扣得对照紧,以是现在整合型也用得越来越多。

设计增长应该根据产品把四种增长要领组合起来,然则在我看到的例子里,大年夜多要不搞漏斗型增长,要不搞功能型,少有还能斟酌到其它两种的。我们必然要根据自己产品和计谋阶段,来筹划不合类型的增长,让他们慎密组合,形成连贯的增长节奏。

用这套增长组合来看当时ofo红包车的详细做法,从外部视角来看,直接给用户红包是功能型增长,然则我们背后的设计远没那么简单。

我当时还想了个对照激进的Bug营销推广规划,即找几个KOL放出消息,说ofo系统出故障,大年夜家赶快来骑车领大年夜红包。

决策层斟酌到当时我们正在与投资人会商,怕投资人担心我们技巧不可,以是没做。 然则,这个活动假如做了,可能可以极大年夜程度节省我们在前期的活动推广用度。

同时,线下环节也要打通,即整合型增长。

当时我盼望线下职员能穿戴一个推广红包车活动的马甲来做车辆运维,但由于是提前三天才抉择在十一推出红包车活动,有些来不及。 以是我就直接发起给线下运维职员做一些胸贴和背贴,上面印着我们的活动,贴在运维职员马甲的前胸和后背上。 这样运维职员穿戴马甲相称于活广告,用户看到立马就知道ofo有骑车送红包的活动。

除此之外,我们也罗致了滴滴和Uber的教训,提前斟酌到负面舆论的影响。 之前滴滴给用户红包,有一些用户品评它违抗市场规律,是瞎搞。 而ofo的红包车就更进一步,不是打折,而是骑车非但不要钱,还送钱给用户。 是以,我们在做红包车之前,还让PR针对可能呈现的负面舆论做了应急预案。

我始终在思虑的问题是,假如想把这个活动做成功,还必要什么?有哪些身分会导致活动掉败?若何阻拦它掉败?假如活动掉败(大年夜部分测试都邑掉败),能如何解救?又能如何快速迭代?

一整套动作形成了范例的综合增长模型,红包车只是外壳,是功能,活动真正厉害的是合时调剂的红包策略、与线下环节的高度整合,以及对活动细节never too much的考量。

四)好的投放看渠道用户的LTV/CAC

渠道投放技巧含量不大年夜,措施论也对照成熟,搭建好追踪系统、节制好策略,基础上投放就错不了,以是基础内容我不再赘述,只强调一个点。

大年夜家想一个问题,好的投放是什么?

很多渠道都邑说,来我这边投放,价格低。 然则打个比方,A渠道来的用户匀称10元/个,而B渠道是100元/个,A渠道必然比B渠道好吗?

未必,由于A渠道的获客资源虽然是10元/个,但LTV可能才2元;B渠道虽然资源100元/个,但LTV可能是200元 —— 投A渠道蚀本,投B渠道赢利。

是以,好的投放应该是,这个渠道来的用户LTV与获客资源的比值(ELTV/CAC)相对高。

LTV是一个经久指标,以是渠道效果难以快速追踪,我们无意偶尔只能找短期指标。

当时我在亚马逊的时刻,电商团队看的短期指标是七日ROI,由于大年夜家的生活周期以七天为一个单位,七天的行径大年夜概率能注解经久行径。我们再对这些数据做回归阐发,就可以猜测出ELTV(LTV期望值)。

五)HVA:用户若何从低代价曲线跳到高代价曲线

最开始,我们提到,真正的用户增长,增长的是用户代价总量,即ALTV(Aggregation LTV)而不是用户量。 然后,我们也讲到,提升ALTV的详细措施以及增长模型。

那么着末,和大年夜家分享一个我自创的增长底层措施论,也是ALTV增长的前置指标,即HVA(High Value Action)。

我从2014年在亚马逊的时刻就随着团队开始探索这个理论,到2018年头?年月,淘宝用户运营认真人找我交流,我给他画了下面这幅HVA图。 我盼望假如本日大年夜家只能记着一个点,那么便是这幅图。

这张图的横轴是光阴,纵轴是用户供献的代价,曲线下面积的积分便是LTV。 平日环境下,代价曲线都是先徐徐升高,再逐步萎缩。

传统上,在曲线开始下滑的时刻,大年夜家会开始做一些匆匆活的工作,让曲线只管即便不要往下滑。 然则,这时刻已经太晚了。

对付任何产品来说,用户从进来的第一天起,便是分级的,有重度玩家,也有不生动的。 是以,我们要做的是,从第一天开始,就赓续让用户对产品上瘾,赓续让低代价曲线上的用户跃迁到高代价曲线。

那么要怎么实现跃迁呢?

靠的便是HVA,以是实际上HVA的目的是提升用户的LTV。

举个例子,要是一个女生只在淘宝上买过衣服,而没买过3C产品,那么她第一次在淘宝上买3C产品便是一个范例HVA,再然后,她可能感觉在这个平台上买比去其余地方更方便,之后3C产品就都在淘宝上买了。

要是别人都是一年之后才做可以孕育发生HVA的工作,而你一个月就做了,你可以更早从代价曲线1生长到代价曲线2,那么之后的一全年里,你的增量代价都邑比别人多。

为了使代价能够持续增添下去,我们要做的所有产品功能,归根结底必须是一系列生长体系,把这套体系拆解开,便是经由过程一个又一个HVA,向导用户跳上更高的代价曲线。

这就意味着,我们必须永世着眼于长远,任何活动都不是为了本日或翌日多一个订单,而是看这一单能不能在未来带来用户行径的改变。

着末,想跟大年夜家分享一下我的人生不雅,跟增长相通,我也定义了一个衡量人天生功与否的指标,叫LTH(Life Time Happiness),假如一辈子累积的幸福感(下图阴影面积)分外多,那么这平生便是相称幸福的成功人生。

按照这个公式来算,康健异常紧张,不能猝逝世,由于光阴会极大年夜影响LTH,同样,假如为了实现某个目标,天天幸福感分外低,那么全部LTH也不会高。

总结来说,无论是做增长,照样追求人生幸福,都要以始为终,关注代价总量,赓续实今世价曲线的跃升。

注:文/杨瀚清,"民众,"号:42章经(ID:myfortytwo),本文为作者自力不雅点,不代表永乐网网态度。

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