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用户增长,你可能不知道6个的关键点?(附总结清单)
2020-07-19 10:13:47

做用户增长的小伙伴,不知道下面这些问题是否有思考过?

  • 什么是用户增长?核心是什么?

  • 用户增长项目类型有哪些?

  • 针对高低频/高低客单价产品有什么打法?

  • 合适做用户增长的人才画像是怎样的?

上周看了一本关于用户增长的书——《我在一线做用户增长》,作者在国内外都有非常丰富的用户增长经验,简单看了前几页就被吸引了。全书12万字,内容很快看完,其实上面的问题都可以从这本书上找到答案。

建议目前在增长团队或对增长感兴趣的人都可以看看,相信也会有很大的收获。


下面结合我自己往期的增长项目经验和书上提及的模型和大家分享。

如果懒得看文章,看这份总结清单就好

 1 

关于用户增长

#1 一些误区与前提意识

很多小伙伴会觉得用户增长就是做裂变拉新活动、做品牌传播曝光,但其实这些都只是用户增长中的一个小环节而已。用户增长的核心其实是聚焦长周期的拉新+提升用户LTV,同时这也才符合商业逻辑。

#2 定义理解

对于用户增长的定义,可以这样理解:

以终为始,利用一切资源让更多用户更高频地使用核心产品功能

  • 更多:新用户的数量更多,即我们常说的用户拉新;

  • 更高频:提升用户的访问频次/访问时长,即我们常说的日活/月活;

  • 核心产品功能:这也是产品对用户的价值所在,如果单纯获取大量的用户,但没有体验到核心产品功能,这样对于产品而言也是没有意义的。

对这个定义了解之后,才能对下面用户增长的模型有更深的理解。

#3 前提意识

做用户增长其实是用测试的冗余性来换取增长的确定性,这意味着大部分的增长测试都是以失败告终的。

因为往期对于简单、明显、快速且确定性强,能带来增长的打法(如付费投放),早就已经做过很多了。剩下的都是确定性不强,具有探索性的硬骨头,即使是有经验的团队去做,也只是成功的概率更大一点。

#4 实现方法

对于用户增长实现的方法一般会有5步:

  • 确定目标:根据公司长期/短期的战略,确定用户增长的具体目标;目标即方向,目标不清晰,后续大概率也很难拿到结果。

  • 确定打法:根据目前资源(人员、预算、产研),产品特点及行业特性,思考合适的增长打法。

  • 组建团队:内部组建团队或外部供应商协助支持完成;(内部组织的利益关系、指标分配等问题,其实不亚于增长项目的难度,同时筛选靠谱能拿结果的供应商也是需要不断尝试)

  • 持续迭代:大部分增长测试都会失败,需要持续的调整和迭代去探索。

  • 考虑长周期:提前思考如何跨越增长曲线,保持长周期增长。

 2 

用户增长项目类型

#1 4种类型

一般分为:漏斗型增长、功能型增长、策略型增长、整合型增长,其中功能+策划型增长会比较实用。

漏斗型增长:即我们常见的流程优化,如注册-登录-下单转化,将每个流程的转化率提高。

功能型增长:基于产品增加的功能型活动,如邀请有礼、助力免费拿等;现在这些活动基本都是每个产品的标配,所以用户对于同类活动的敏感度也会下降。现在很多产品都需要组合矩阵的功能型增长,而不只是依靠单一功能就能带来增长。

策略型增长:设计实时可调整的逻辑,针对不同类型的用户/状态,实时调整不同的增长策略,策略型是需要依附在功能型的活动上发挥作用的;书中分享了在OFO时做的红包车活动细节,包括后台实时调整红包的金额策略,如红包金额、中奖概率、大额红包时间段等来达到促进KOL传播、控制成本的效果。

整合型增长:指不单纯是线上互联网的产品,通过线上和线下的业务融合,提升用户的整合体验,获得增长。

#2 往期案例参考

关于策略型增长的细节项目经验,分享我之前写的文章

《来,这是一篇耗费百万RMB的红包活动复盘!》

以红包拉新活动为例,拆解表层活动背后的各种金额调控策略,以降低奖励成本和促进传播。

 3 

HVA模型

#1 定义

HVA即 high value action首字母缩写,即高价值行为

当我们引导用户产生HVA后,用户的LTV会有一定的提升;

举个例子:

某电商平台发现购买3C的用户,会大概率复购,因此这类用户的LTV也会更高;因此购买3C产品这个行为,可以理解为HVA。

#2 衡量价值

那么如何衡量HVA的价值是多少呢?

通过一系列的数据分析,测算出HVA带来的增量LTV即为HVA价值。

在用户的整个生命周期中会有非常多的HVA,那么基于提升用户LTV的目标,找到【性价比】最高的HVA则非常关键。

我将HVA涉及的情况,汇总如表,最终可根据表格的维度筛选出可落地的HVA即可,同时根据产品迭代、用户画像的变化,HVA也会动态调整。(这背后是离不开BI团队的支持...)


#3 分享笑脸模型

如何将HVA加入到裂变拉新,同时提升用户LTV呢?


如图上的笑脸模型,在拉新和分享环节中加入HVA,则可让用户体验到核心产品功能,对后续的用户LTV提升会有很大的帮助。

 4 

快思考模型

在《思考快与慢》中提到了人脑的系统1和系统2,其中系统1是快思考,它的运作是快速、无意识的;系统2是慢思考,需要我们耗费大量脑力去专注思考,所以日常生活中,大脑会倾向于更简单快速的快思考来解决问题。

而在我们设计用户增长的页面和功能时,更多地让用户调用快思考的方式,可以让用户迅速决策,提高整体的转化率,以下分享几个常用的模型:

#1 强烈情感

举个例子:

预设引导行为:用户购买商品,我们就会捐赠5元给慈善机构建小学。

加入强烈情感:用户购买商品后,通过图片或视频,告诉用户他帮助了2000个小学生从破旧拥挤的小教室搬到了明亮的大教室。

当我们设计引导逻辑时,让用户群体产生共鸣或代入感,从而产生强烈的情感,这样用户的转化率就会提升很多。

#2 默认引导

当我们引导用户充值会员时,默认选项停留在高等级会员那里;

当用户退出页面时,挽留弹窜的高亮提醒按钮是引导用户继续留下来。

虽然现在越来越多的产品都加入了这种默认引导,用户也慢慢免疫了。但加入之后还是会有一些提升。

#3 先寸后尺

举例子:

为了引导用户去购买3C类产品,平常的操作是直接发优惠券,但也可以通过用户浏览的页面,展示和3C有关的问答从而让用户对平台的3C产品认可,最后推送优惠券再促进下单购买。

如在产品页面上植入认知:网上买东西不能被骗、哪些东西在网上买最便宜等。

有时候,直奔主题不一定效率更高,先找到容易让用户形成共识点,再引导转化,效果会更好。

运用这种快思考,一般是内容运营和物质奖励的组合拳,不一定适用全部产品。

这也是我们平常看到很多活动案例,为什么明明点击按钮就可以引导分享,但却要在点击按钮后,再增加一步进度展示和好友晒单,再引导分享,实际上多一步可能转化率会更好。

#4 损失厌恶

举例子:

比如在活动中获得XX元现金红包,已到账了。但需绑定银行卡或者达到一定的金额数量才能提现。门槛设置得适当的话,用户大概率会完成接下来的引导操作,来减少自己的损失感。

#5 瞄定效应

举例子:

往期看到的各种教育类小课,原价599元,现在只需9元,相当于一杯奶茶的钱,可以掌握XX技能。

以上的5种只是心理学领域的一小小部分,虽然会有点虚,但合理借助心理学和大脑决策机制去做用户增长,是必不可少的,同时这也是很多人忽略的用户心理底层逻辑。

 5 

高低频/高低客单价打法模型

对于不同频次和客单价的用户增长打法差别非常大。

高频产品:使用物质激励或主业优惠激励可以让用户产生增量需求,并培养用户习惯持续购买转化;计算好补贴用户产生HVA的成本及LTV收益,可获得良性增长。

低频产品:尽最大程度转化强需求用户;弱需求低客单价用户重点补贴关联用户的使用场景,弱需求高客单价引导用户体验产品的核心功能,留下印象。

将具体的打法模型,总结如下:

 6 

做用户增长的能力特征

#1 AB测试

这是做用户增长的基础思维,通过不同方案的数据表现,在确定数据表现通过假设检验后,决定最终方案的实验方法。

但执行的时候常常会忽略一些对照组/实验组背后的隐藏条件:比如季节性、其它社会事件、产生特定行为的用户原本就更活跃......

所以对于AB测试需要满足两个特性:

1.同时性

两个策略是同时投入使用的,而不是AB两种策略分先后上线。

2. 同质性

两个策略对应的使用群体需要保证尽量一致,如一致的用户活跃度。

#2 逆向思维

我们做很多事情都是带着成功预期的,但在做用户增长时,我们更多应该是需要带着失败的预期,因为成功的测试总是少数的,所以我们也应该想好失败后下一步应该怎么办。

在做增长项目前,就开始思考以下两个问题,这样整体的思考也会更加全面:

1.如果这个项目失败了,那是由哪些因素导致的?

2.如果这个项目成功了,对外复盘会讲哪些亮点?

#3 善于发现

做用户增长需要较强的发现技能,主要包括5个方面:

联系:将各种独立的事物联系起来,如线下老虎机和抽奖玩法的结合。

发问:5Why工作法,分析数据表象背后的深层原因和业务场景。

观察:留意身边的世界,看事物如何运作,如用户真实场景下是如何使用产品的。

交际:多接触不同的学科,不同的领域,多交流碰撞不同的想法。

实验:大量的AB测试,寻找可落地的有效方案。

#4 用户增长团队人才特征

背景丰富:如果做过多种互联网工种的人员,在做用户增长时思路会更加开阔,特别是有创业经验的人,因为创业任何事都要做,而且对结果负责,主人翁意识也会更强。

懂心理学:平时设计活动时也是希望用户可以按我们的想法执行,所以对用户的心理机制和决策过程有了解,设计的增长逻辑框架也更有说服力。

数据分析:这也算是做用户增长最基础的技能之一,通过数据分析才能得出我们发现我们要解决的问题和想要的增长结果。

积极乐观:做用户增长的过程会遇到很多困难、挑战和失败,保持积极乐观的心态才能继续往前突破,同时也可以给到团队力量。


-END-


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