國內明星增長案例：腰果公考，一次增長實踐次日留存提升30%

產品註冊轉化率80%是高還是低？次日留存40%是高還是低？其實在諸葛io看來，某一指標是高還是低，是否要定義為「有提升空間」，這完全取決於團隊對自身業務、產品的定位和要求，特別是對於一些業務形態和變現模式比較清晰的產品，對核心業務指標的不斷提升和優化就是團隊每一個角色需要不斷追求的。

Facebook、Airbnb、Dropbox的增長案例已經老生長談，這些明星公司過去某個階段的增長策略，甚至多少有些過度追捧和傳播，過去我們會關注他們早於我們的一些方法論、思想和實踐。但現在回頭來看，國內互聯網的發展環境要遠比國外複雜，人口基數帶來的技術挑戰和突破、行業競爭激發出的產品創新程度以及增長實踐也都非常值得我們挖掘和研究，比如外賣、出行、教育等領域的產品增長。今天，我們給大家拆解一個國內的明星案例：腰果公考次日留存提升30%的實踐。

核心指標提升是增長的前提

「腰果「諧音」要過「，是教育行業公務員考試這一細分領域的在線教育產品。產品已完成了涵蓋題庫、公開課、大班課、小班課、一對一的產品矩陣。目前累計服務超過750w的公考考生。公司於去年完成了數千萬人民幣的融資。

對於腰果這樣目標人群非常清晰的產品，每一個來訪用戶、激活用戶（註冊用戶）都值得關注和期待，當然，在期待用戶進行付費、傳播等貢獻價值之前，首先要解決的就是提升產品留住新用戶的能力，所以，更高的留存是團隊一直在追求的指標，特別是次日留存。

Tips

很多團隊面對留存曲線不知如何下手，其實幾乎所有的留存圖都表現為次日留存斷崖式下跌，之後相對平穩的趨勢，所以，如果你面對留存圖不知道該做些什麼，那就著手去提高你的次日留存吧。當有了這樣的目標，相信你的運營策略也會更清晰。

如何提升留存？要知道，當你在基於這樣的目標去思考和制定方案的時候，就是在實踐growth hacker，當然，他更離不開數據和科學的方法論。

1、篩選分析樣本

為了讓猜想更合理，腰果公考的增長團隊篩選了一段時間的新增用戶作為樣本用戶，當然，這個時間段選取還要考量用戶質量的均衡性，比如增長相對平穩，沒有大規模推廣，沒有其他外在因素影響等。

2、定義人群

對樣本人群進行分組，分為「活躍用戶」和「不活躍用戶」，在分組過程中，最重要的是對活躍的定義。你限定一個時間段，以及用戶在這一時間段內的活躍情況進行定義，如下圖：

3、人群對比 獲得啟發

首先排除一些理所當然的差異，比如活躍用戶必然會比不活躍用戶訪問時間長等等。然後對剩下的一些差異，探索其背後的原因。產品團隊最終發現了如下一些有趣的差異：

1）活躍用戶在下載激活app 後的一天內，觸發「進入練習題頁面」的比例，遠高於不活躍用戶；

2）活躍用戶在下載激活app 後的一天內，觸發「練習題錯題收藏」的比例，遠高於不活躍用戶；而「練習題錯題收藏」只有用戶在「進入練習題頁面」後才會觸發

在通過數據獲得這些差異點之後，團隊大膽猜想，進入練習題頁面也即讓用戶儘快進行習題練習可能是提升用戶體驗與快速傳遞產品價值的核心點。

4、進一步驗證 明確猜想

你可以直接基於3中的分析結果進行實驗，但為了儘可能保證每一次實驗都能夠獲得正向的結果，團隊又從另一個維度，驗證了這一猜想。

團隊對樣本人群進一步進行了分組，即新增後1天內觸發「進入練習題頁面」的用戶群和新增後1天內沒有觸發「進入練習題頁面」的用戶群進行了留存指標的對比，發現前者的次日留存要遠高於後者。

綜合業務於是確定了優化方向：讓用戶儘早的開始習題，可能能提高用戶留存。

5、基於猜想 優化產品

和其他功能入口相比，舊版的習題入口與其他功能保持平級，為了讓用戶儘快進入習題頁面，在新版，把習題的列表索性平鋪放置首頁。如下圖

6、結果衡量

改版後，繼續篩選一段時間的新增用戶，並分析了這一人群的次日留存，效果明顯，次日留存提升了30%。從啟動次數統計，數據也有明顯提升。

自動化營銷提升精準轉化

在上文的案例中，我們用數據、通過分析工具並結合方法論，找到了產品設計方面的一些猜想並指導實驗，其實在精準營銷，數據也在發揮著更重要的價值。

腰果公考是諸葛io的深度客戶，團隊對數據的重視以及應用始終保有敏銳的觸覺，對於腰果團隊來說，提升留存是漏斗的第一步，讓更多的用戶認可並願意為之付費才是終極目標。

團隊就發現用戶的購買轉化率有很大的提升空間，為了提升付費轉化，總是通過各種運營手段去刺激用戶付費，但效果忽高忽低，且難以界定效果。

通過「智能觸達」，腰果團隊很容易的篩選出目標用戶，並在觸發相應條件時自動推送相應內容那些有潛在付費學習動機但未能夠完成購買的用戶，可以輕鬆喚回。

當用戶進入課程，點擊「購買」按鈕，但是一天內沒有完成「支付成功」，就給這些用戶彈窗推送一張定向優惠券（對於790元的課，優惠券為30元， 200元的衝刺班，優惠券為10元）。同時，設定轉化目標為收到消息1天內，消費了這張優惠券。

經過一周的數據跟蹤並實時關注營銷策略的轉化效果，腰果團隊發現，對於200元的衝刺班，優惠券使用率在20%；對於790元的全程班，優惠券使用率在11.7%；最終實現了喚回8.2%的流失用戶付費轉化。

這次增長給團隊帶來大大的啟發，加快了團隊數據發現-制定策略-快速驗證的實踐。

通過上述分析和營銷案例，我們會發現，實踐一次增長其實並不難，在分析過程中沒有絕對的正確與錯誤，關鍵是分析的每一步、得出的每一個結論我們都要知道背後的種種假設，也即，在什麼樣的前提條件下我們做出了什麼樣的猜想、獲得了什麼樣的結果。當然，分析不是目的，增長是我們持續尋找的，特別是基於數據的精準營銷。

在閱讀腰果公考案例的同時，你是否也對自己的產品和運營工作有所啟發？在我們服務客戶的過程中，越來越多的團隊和公司已經開始重視數據驅動的產品增長。重視數據、善用工具，加上一個優秀的團隊，我們也希望能挖掘和傳播更多的國內案例，讓每一個行業從業人員都擁有數據驅動思維並掌握方法。

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