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成交率增长超过900%,我不断试错总结了这份增长实战秘籍
2020-02-19 11:05:59

以下内容整理自鸟哥笔记主办的“第五届移动互联网营销峰会 ”演讲现场,演讲者姜頔:毕业于日本早稻田大学,硕士学位。现易车数据分析专家,擅长将数学模型与实际业务相结合,从数据中找出问题突破口。主要负责数据运营、商业化模型和用户增长。从0到1搭建易车渠道、市场、运营等各业务线的监控体系。

大家好,我是来自易车网的姜頔,主要负责易车业务数据以及数学模型,其中有很多成功的模型,比如说渠道评估模型、用户等级模型、召回模型、增长测试模型等。今天挑两个效果比较好的模型和大家分享下。 

先概括一下我的增长履历:DAU同比增长3倍,以及成交率增长超过900%。做到这样的数据是非常不容易的,因为汽车行业在2019年是下降的趋势,在这一年我们做出很多艰难的突破。在逆势中增长,成交增长近10倍,增幅如此之大,从这点就可以看出大环境之差,以及我们做出的增长成绩之不易。 

再来看看易车的现状,可以用“老”“新”“惨”“挑战”4个词概括。

先说易车之“老”。易车是近两年才重新回到用户的视线当中的,但我们早在2000年就成立了。2010年在纽交所上市,算是最早的一批互联网企业,至少是互联网汽车行业的第一家。

然后是易车之“新”,易车正在以全新的面貌展现给用户,其中包括整体品牌换新。新面孔——从不同的领域吸引高端人才,进入公司辅佐老板进行策略决定。产品的快速更迭——以最慢两周一个周期进行迭代。同时我们还运用了VR、AR智能写作等新的技术,这都是我们的新面貌。

至于易车之“惨”,就不用多说了,今天大会主要的基调都是以互联网惨为主,我们来说一下汽车业的惨,往年车市下滑最多两个月,第三个月准保回归常态,可是2019年的车市可以说受到重创,汽车业界的朋友都会称之为“寒冬”的一年,全年一路下降,惨目忍睹,所以互联网惨再加上汽车业惨,就变成了互联网汽车更惨的局势。 

那挑战是什么呢?我们成为消费者的第一选择呢?这就是成为我们的挑战。

下面进入今天的主题,来自谷底的叹息。 



看一下这个曲线,第一根竖线在2017年2月份,我们发现用户一直在流失,逐渐失去竞争力。这个时候就来到第二根曲线,2018年4月份,这根曲线是什么意思呢?是我加入易车网之后,通过一系列反向操作,成功把易车网带进谷底。赵本山有一个小品说:“我到哪,哪环境不好”。那到底是大环境不行,还是我不行。

我一度怀疑我就是影响大环境的人。开一个玩笑,其实在这段时间,我们尝试了一系列的反思,主要内容有几点:互联网老字号,为什么老?是技术老?老闪退,给用户的体验差?还是我们的产品老?内容老?是不是还有运营模式的问题?没有增长思维?

在座各位都是新一代运营人,对于一些老式运营和思想不了解。汽车行业已经是纵穿整个互联网的发展史,上一代对数据推动业务这一理念不够重视,或者说没有这种思维,我们怎么改变这一局面呢?在2018年4月-11月,这大半年的时间我们一直在思考这些问题。

叹息完之后,我们在谷底做了非常重要的一件事,没有因为失去竞争力而盲目的花钱投放,我们在反思的同时,开展了大量的测试。有句话叫做“方向错误,高效的执行便是灾难”,为了避免灾难的发生,我们要做的是通过测试,知道哪条是我们应该走的路。最终也证实了这段时期我们选择了一条正确的道路,才有了如今的增长。

今天我也给大家带来了三种测试方式,黄老师在书里说过,增长分为三大流派,一是市场营销派,就是前端的流量。二是实验增长派,通过实验不断的进行增长。三是增长黑客所讲的技术。那段时期,我们一直在这三大方面进行测试。今天因为时间的问题,我给大家带来前两个。一个是流量的测试,二是产品方面的测试。  

一、渠道评估模型

老板经常问我们,什么渠道好,什么渠道差,要回答这些问题我们能不能只看留存?还是只看商业GMV?其实都要看。具体怎么分析?就用到渠道评估模型——AHP标准化模型。原理很简单,先标准化,再乘以权重。现在的市场上,评估模型大致分为两类,一是回归模型,二是标准化模型。为什么选择标准化模型?因为它可以更快的支持我们业务,是侧重质量,还是商业价值,在不同的业务战略时期,我们可以随时改变权重。

渠道质量评估模型流程图

如上图,建模过程分为七步:

(1)模型的确立。选用一个标准化得分乘以权重,就是加权标准化的模型。

(2)入库标准。我们选择什么样的渠道进入到模型,是所有渠道,还是付费渠道?这里我们选付费渠道。

(3)算法确立。标准化有很多种,比如说像Z标准化,最大-最小标准化,这里面我们选择最大-最小标准化。

(4)权重计算。这里用AHP层次分析法。

(5)指标筛选。指标筛选对于模型来讲非常重要。这里我们来举个例子,中考有语数外三科,用这三科总分评估一个学生学习好坏与否,是非常合理的,因为这三科相互独立,相关性极低。但如果拿高等数学、线性代数和数学分析三科统计总分,去评价一个学生,那只能够说明这个学生的数学学的好坏,而不是整体。模型呢也是如此,在模型中也会存在一些相关性非常强的指标,这就需要我们把这些指标进行剔除或者整合,保证指标相互独立并能代表业务。

(6)BI展示。

(7)运营策略。

模型骨架图


AHP层次分析法是将定性的方式向定量转化。假设我们有五个指标,我们拿数量和行为去做对比,同样重要是1,数量稍微重要于商业是2,数量明显重要于成本是5,这几个数字填到黄色矩阵当中,就可以出现相应的权重。我们根据权重,再把标准化得分乘以权重,就是整个模型,最后把骨架填充好,这个模型就完成了。 

BI展示与策略图


接下来是BI展示与策略。BI展示为什么这么重要呢?一般老板做出一个决策只花不到10%的时间,但是贡献了90%的价值。而我们在底层做数据处理,建立模型花了90%的时间,却只贡献10%的价值。起到承上启下作用的就是BI展示,能让老板在最短时间内了解业务状况,并做出决策。这就是BI展示非常重要的一点。 

结合第一个渠道评级明细看板,把所有模型骨架填充好,这里面有权重,有具体数据的绝对值,还有总得分,老板可以通过这个看板发现很多问题以及渠道的特性,如下图所示:

算法页图


举个例子,信息流渠道在过去一年是红利,在我们汽车行业来看就是绝对的红利。因为以短视频为首的信息流渠道改变了应用商店的做法,通过一个短视频,15-20秒可以把产品的形态介绍完,这是应用商店所不具备的,这也是它在汽车领域成为红利的原因。

而且我们发现信息流渠道只要投放素材选择合理,给我们带来的商业化价值也会比其他类型的渠道更高。再来说说一些典型的应用商店有什么样的属性吧?它的用户黏性和留存非常高,用户的UGC行为会更好,这就是我们通过渠道看板能够总结的经验,通过这些结论制定合理的投放策略。

右边的自然与付费画像是什么意思呢?它代表效果投放和品牌投放的对比。不知道大家有没有看过买车不吃亏的广告,广告投了,怎么看效果,用的就是这个雷达图了。

付费&自然用户对比图


红色代表品牌投放,也就是自然量。蓝色代表的是效果投放,相当于买量,用这个图可以清楚的看到这两类人群的差异性,根据这两类人群进行精细化运营。

左边的渠道总趋势图。通过渠道总得分,来监控渠道是不是最优配比,通过调整素材,不同渠道配比,比如安卓IOS配比,信息流应用商店的配比等等,来实现渠道最优化。

渠道总趋势图


渠道评估模型就讲到这里,如果有想深入了解此模型的小伙伴可以查看文章《如何用更少的钱,带来更优质的量?| 渠道质量评估模型》 

二、增长模型

《增长黑客》里提到最多的就是实验增长模型。实验增长模型分为四步,发现问题,提出想法,测试矩阵,复盘分析。

实验增长流程图


接下来,我们就是要把这四步滚起来,通过每次的实验积累小的成功,最终取得大的胜利,这是增长实验最基本的原理。

发现问题


第一步,发现问题。刚才我们看到的谷底那张图,我们发现了什么问题?我们发现了用户正在流失,所以我们要做的便是用户增长。那么如何实现用户的增长?如果留存增长,我们就能够做到用户增长。那么又如何做到留存增长呢,我们的增长方法以及增长公式是什么?就来到了我们的第二步,提出想法。

提出想法


第二步,提出想法。市面上能够提升留存的就这五大类方法。

一是渠道,我们的投放素材是否合理,我们获客的用户是否就是我们的目标用户。刚才讲的渠道评估模型可以为渠道流量把关,通过流量入口来控制用户质量,提高留存。

二是产品,我们不断测试,比如让用户更快的接触到aha moment,也就是我们的核心功能;产品的图标形态、颜色、大小、位置等等;这些都可以通过实验测试来判断产品是否达到最优化。

三是活动,以任务或活动的方式让用户持续登录,其实相当于花钱买留存。

四是服务,如果想要提高留存,就得把服务搞上去,这是第一位,对于易车APP而言,我们的服务就是资讯、视频、文章、点评、问答等等,除此之外还有我们的洗车业务,询底价等车主服务,都属于我们的服务。

五是通过非常规操作的手段,比如应用红点,就像未读的微信消息会在APP右上角显示一个小红圈,会有一个圈1或者圈2,用户有强迫症就会想点,点进去就是留存,但这种留存不建议大家使用。 

应用红点


因为这种方式点进来的用户,无论是渗透率还是后期表现,都没有前四项好,所以推荐大家从前四种方式进行选择,提升留存。今天给大家带来的是第二种方法,如何通过实验增长模型从产品方面增长。

测试矩阵


第三步,测试矩阵。首先会给留存制定一个增长公式,如下:

留存gap值=触达留存-未触达留存

渗透率=触达人数/DAU

两者相乘,取绝对值,就是我们的增长公式。很好理解,使用与否的差值乘以辐射范围,这个值越高,说明我们改动这项功能时,带来的留存增长效果越显著。 

确定完增长公式,接下来是实验组筛选,以我们的团队为例,我们团队包含技术、产品、数据在内,一周可以承受最大的实验组数是10组。那么我们就对所有产品改进想法的增长系数进行降序排列,选取TOP10进行实验。

最后就是增长方法,根据公式,若想增长就从两个方向进行改动,如下图:

第一是从留存gap值增入手,比如下图所示:

测试矩阵图


可以看到之前版本没有注册的用户留存是41%,注册过的是39%,留存gap值是-2%,如果把这个对调,不强求用户注册,它的留存就可以正向增长,这便是第一点,留存gap值的增长。

第二是渗透率。渗透率怎么理解?假如说这个页面是三级页面,用户最短路径是三步到达该页面,100万人能够进入该页面的有81万人,它的渗透率就是81%,我们能否调整该页面入口深度,打开以后第二页面直接呈现给用户,这样就可以提高渗透率,让留存高的页面渗透给更多用户,从而达到增长。测试就是通过这两种思维方法达到增长。

实验复盘图


第四步,实验复盘,这是最重要的一部分。

我们发现问题,提出想法,进行测试,测试好坏就在这一步见分晓。通常实现复盘会出现三种结果:正向、反向和没有结果。

这三种结果都是非常宝贵的信息,即便没有结果大家也不要小看这个结论,至少你知道这样的操作对于增长没有任何影响,这也是非常重要的结论。我在这里给大家挑了易车网测试时的两个经典案例,第一个是正向的,如下图:

经典案例一

即A组和B组进行测试,A组是车型页,也就是工具属性页面,大家选车都会进入到这个页面。B组则是资讯的信息流页面,会给用户推荐一些相关文章,通过这两个页面我们发现,信息流页面没有车型页的效果好,车型页无论是留存率还是成交率都要比信息页高至少一个百分点。

经过分析得知,车型页带有工具属性,是我们产品的aha moment(核心功能),用户来更多的是想买车、看车、用车,所以用户越接近aha moment(核心功能),留存率和成交就会越高,这是一个正向的结论。 

接下来说一下反面结论,注册与未注册,易车网还是坚持注册。要求用户注册。为什么呢?虽然通过抽样调研,不注册的用户留存更高,不难想象如果注册的话,很多用户档在外面,光是留手机号或微信这一步很多用户就直接跳走了,而且大概率不会再来,这对我们是损失。那为什么我们还坚持呢?

这是因为我们发现,虽然留存率有下降,但是成交率是上涨的,而且注册用户在生命周期的价值是没有注册用户的20倍,这也给我们一个教训。有时候不要盲目追求虚荣指标而损失核心指标,提高留存要从大局考虑,这也是数据分析师的一项重要能力——全局观。

经典案例二

注册与不注册,市面上有两大派别,以腾讯新闻为首,不要求用户注册,你可以随便使用。还有一个就是B站,B站不仅让你注册,还给你来一百道题,但是我们看到B站用户的黏性以及UGC行为都非常好。易车经过一系列的数据验证,最终做到数据驱动业务,选择保留注册这一关键行为。

对于注册这个小的门槛,有一个感言,大家如果玩游戏,都会知道今年TGA2019年度最佳游戏是《只狼》,《只狼》的制作人宫崎英高曾经说过一句话:现在社会上很多东西为了迎合用户,变得快餐化,其实是一种退化,所有东西都是有门槛的,哪怕是一个游戏。

我也想借着这个说,APP也是要有一定门槛的,只是这个门槛不要设的太高,稍微有一点门槛即可,这样用户能够更加珍惜我们的APP,同时我们也能给用户提供更精准和优质的服务,这是双向选择。这两个例子,也是我们在实验测试阶段中得到的非常宝贵的信息。

最后想跟大家说,无论你的APP走到生命周期的哪一步,是在低谷期、成长期、稳定期,都不要忘记去实验,去改变自己,再去实验,再增长。只有疯狂的测试,才能引爆用户增长。

这就是我给大家带来的分享,祝大家在2020年疯狂测试,指数增长。

第五届移动互联网营销峰会的嘉宾演讲PPT获取方式:鸟哥笔记微信公众号后台回复“5”即可。

-END-


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