抖音爆髮式用戶增長的秘訣是什麼？

內容來源：2018年6月24日，「在行」線下活動沙龍中，趙乾坤老師就「數據驅動增長」話題作了精彩分享。筆記俠作為合作方，經主辦方和講者審閱發布。

封圖設計|Holly責編| Lily

第2284篇深度好文：6095字 | 7分鐘閱讀

完整筆記·商業思維

本文新鮮度： 口感：旺旺煎餅

筆記君邀您，先思考：

大型傳統企業光明的訂奶是按月訂，後來發現續訂的比例不是很高。

為什麼沒有人續訂呢？

他有可能忘了。它是3號到期，這個時間一過就忘了，損失掉了很多用戶。

但在如今的互聯網企業里，我們購買愛奇藝或者視頻網站的會員，都會讓你自動續訂。

這是一種互聯網思維，它背後靠的是數據驅動。

如今用戶的增長、留存和轉化，往往依賴於數據，才更具備高效和精準。

一、指數增長的時代

所謂現象級的產品，就是從上線到用戶增長非常迅速。

大家可以看到早些年有很多現象級的產品出現，像臉萌、抖音。

為什麼會出現這種爆髮式增長的情況？

背後的核心原因有以下三點：

1.連接便捷性

人和人的連接，人和信息的連接，越來越便捷。

當線下很多關聯關係在線上進行鏡像之後，有巨大的網路效應。

比如我在朋友圈發一個東西的時候，它會迅速傳播，這是連接的便捷性帶來的優勢。

還有人和信息的連接越來越便捷，以前信息是被動地從媒體、電視、PC網站獲取，現在可以通過手機端，甚至是AR、VR，或者是不同的手段去獲取。

所以這就是指數級增長背後的第一個基礎因素，因為連接的豐富性，或者萬物互聯的現狀。

2.數據可衡量（策略實時優化）

連接信息背後的數據可被量化和衡量，因此很多策略可以被優化。

如果在電視上投放一個廣告，可能基於傳統電視的收視率的調查，需要很長的周期才能獲得一些反饋。

但現在不管是互聯網的廣告投放，還是運營策略，可以實時獲取到它的效果。

基於效果，可以很直接進行策略的優化，這就是可衡量可優化的現狀。

3.開放賦能（加速迭代）

現在一個新的風口就是小程序。

其實小程序本質上是開放的流量平台，它對於不同的產品和不同的行業，到底會帶來什麼樣的影響呢？

我們對於要做的事情，要有一種積木式創新的邏輯。

什麼是積木式創新？

其實就是商業模式的創新。

它的核心基礎就是有了更多開放賦能的東西。

微信的平台流量在不斷開放，包括人工智慧，所有的演算法、技術也在不斷開放。

不需要知道基礎演算法背後的複雜數學模型，也可以使用這個東西。

所以在這個商業目的達成過程中，第一步是基於現有的資源組合，迅速實現一些目標。

這是現在指數級增長的現狀。

那麼，在指數增長的大環境下，做一個產品，需要從哪些維度入手？

第一，判斷哪些是我們的客戶，哪些不是我們的客戶，把哪些潛在客戶吸引過來，成為我們的客戶。

第二，接觸用戶和產品以後，要研究用戶的生命周期。

從用戶得知這個產品，到有意向購買你的產品，形成口碑，推薦更多人使用，這是一套路徑。

所以在整個邏輯裡面，我們會把一個產品或者一個企業的客戶分為幾個不同的階段，幾個不同的類型：

① 第一類客戶：技術狂熱者

他們是一些創新者，當你推出新產品的時候，他們對這些技術非常狂熱，所以他們會使用。

② 第二類客戶：早期使用者

他們是有創新思維的人，對於任何的新鮮事物都會探索，所以他們會使用這樣的產品。

如何覆蓋到這兩部分人群？

找到產品和市場的契合點（PMF）。

因此現在所有MVP（最簡可視化分析）的產品，在技術狂熱者和初期創新者這個普及過程中會不斷做實驗，等得到驗證之後，再往後進行推廣。

此時會迎來一個巨大的人群：

就是早期使用者和後期使用者。

早期使用者是利益驅動的。

他們看到一個東西覺得有用，就會去用。

後期使用者，更多是從眾心理，大家在用，我也用。

最後是持有懷疑態度的人，就是什麼東西出來的時候，他覺得這個東西沒有用，不太願意用。

我們做任何產品推廣的時候，首先要讓別人知道我們的產品，產品的功能、價值、差異點在哪裡。

當用戶產生了一些認知之後，會去研究、去調研、去對比，最後會選擇你的產品，進而購買。

不管是技術狂熱者，還是早期使用者，都會用這種方式試用不同的產品。

二、如何驅動用戶增長？

如何實現用戶的指數級增長？我認為繞不開兩個維度的討論：增長指標和核心路徑。

1. 精準指標

基於企業所處的階段和企業現階段的核心目標，我們應該拆解現在關心的指標是什麼，以及指標對用戶行為量化反映的精準度。

① 以數據衡量為基準

所有做的事情，一定要有可量化、可追蹤、可優化的邏輯。

② 以用戶生命周期為主線

把用戶全生命周期的數據進行打通，也就是從市場推廣，到產品運營，到銷售、到客戶服務，到最後的口碑傳播，整個流程要全面打通。

這也和數據衡量相關，我們衡量的不僅是階段的ROI（投資回報率），而是一個打通的ROI。

③ 以定義的指標增長為目標

在做用戶增長的時候，必須要了解清楚我們的核心指標到底是什麼。

有了這個指標，才可以把這個指標進行拆解，拆解完才知道裡面的核心因子是哪些：

比如是要增加更多的流量，還是提升流量的轉化率，還是要提升復購。

不同的核心指標定義下，策略會不一樣。

2.用戶增長核心路徑

① 客戶畫像定義

做用戶增長之前首先要明確，這一波增長的客戶到底是誰？是新增客戶，還是存量客戶？

如果是新增客戶，要去思考，這些客戶會在哪些渠道出現，不同渠道的質量是什麼樣。

如果是存量客戶，我們會看這些存量客戶過去在我們的平台上面，或者在我們的產品上面，他的表現是什麼樣的？

② 設置目標

我們要去激發他的核心指標是什麼？

是要提升留存率，還是提升轉化率、提升推薦率、提升停留時長或者內容創作的條數，根據業務去定義這樣的指標。

基於客戶的畫像定義這樣的指標。要說明的一點是這個指標在不同的階段，會發生一些變化。

③ 目標完成路徑設計

當我們產品初期的時候，我們更多是獲取新的客戶。

這個過程中間有了足夠多的流量去驗證我們的概念，如果很幸運，我們第一次就可以找到和市場的契合點。

接下來再去挖掘一些用戶對我們產品產生價值認可點的地方。

這時候需要在產品內部進行產品的改版、功能升級，做一些優化。

如果有了一定的流量、留存和停留時長，再研究怎麼樣把它轉化成收入。

④ 數據採集和治理框架設計

有了完整的數據採集和治理的框架之後，就能夠實時看到我們做的任何一個策略所帶來的影響，並且能夠及時調整我們的策略，去優化最終的目標。

⑤ 洞察和分析

怎麼樣去提升用戶的留存？

社交產品發現一段時間之內好友的互相關注達到一定量之後，留存率有大量的提升。

這就是去分析一些特殊的維度和核心指標之間的關聯性。

⑥ 行動及反饋

在洞察和分析之後，更重要的是要去做一些行動和反饋。

這個邏輯和AB測試（AB測試就是指把少部分用戶分成平均的兩組，其中一組用戶體驗網站改版的A版本，另外一組用戶體驗網站改版的B版本，分別進行記錄和分析）的邏輯非常相似，也就是有假設。

需要在數據採集治理框架之下，在目標明確的基礎之下，去看所有的測試結果，即反饋是什麼樣的。

我們先拿一部分的用戶去測試，測試完之後，再推廣給大多數人。

⑦ 推導用戶增長的核心因子

在分析的過程中我們會發現一些特別好或者特別不好的趨勢，這就是發現問題的過程。

我們從發現問題找到相關性，最後有可能找到歸因分析的邏輯，就是發現A和B同時增長，這是相關性。

我們怎麼找出來歸因？分析A的增長對B的增長帶來多大的影響。

這是用戶增長中間最難的、最核心的部分。

所以從兩個維度去思考，做用戶增長的時候：

一方面要基於產品現在所處的階段，去選定目標人群。

另一方面基於選定的目標人群，要去研究這些目標人群整個用戶生命周期和產品交互的觸點上的信息、需求反饋，怎麼樣量化進行分析。

做用戶增長或者黑客增長的目的，並不只是針對一些虛擬性的指標，比如把用戶量做到多少，用戶增長的背後需要有業務的增長。

三、用戶增長框架：2A3R

2A3R模型是一個非常經典的黑客增長框架，以用戶全生命周期管理作為視角。

第一部分：流量獲取（Acquisition）

例如有一個新的產品發布了，在傳統市場我們通過電視廣告、樓宇廣告等各個方式進行傳播。

但現在有各種各樣的通道，可以通過微博、微信公眾號、直播、抖音，還有線下活動，放一些二維碼、發一些優惠券，這些都是流量獲取的通道。

這些越來越多的用戶和產品之間的觸點，實際上是所有黑客增長中最關鍵的點：

流量從哪裡來，流量的質量怎麼樣，這基本上就決定了後續有沒有提升的可能性。

第二部分：激活（Activation）

最初級的運營，我們會說UV（Unique Visitor，獨立訪客）、PV（page view，即頁面瀏覽量）是多少，下載量是多少。

再往前走一步，就是怎麼樣去定義激活（Activation）。

UV、PV、下載量等指標只能讓你很爽，但實際上它不能直接給你帶來收入或者是盈利。

Activation（激活）指什麼呢？

例如一款奢侈品品牌做流量引流，領了優惠券的用戶，就是Acivation，說明該用戶對這個產品有興趣，不然不會領優惠券。

激活這個事情，是企業基於自己的核心業務，去定義一些用戶觸發的事件。

激活可以衡量早期流量獲取的質量。

第三部分：留存率（Retention）

留存是基於移動互聯網的概念，就是最早做移動APP的時候。

它指一個用戶今天來了，明天還會不會來。

有可能我做一個活動，今天來了100個用戶，明天之後他再也不來了，那這個流量對我的價值有限。

或者今天來了，下一周不會來，或者下一個月不會來，這就是日留存、周留存、月留存。

基於留存，就和在線下開一個店一樣：

在線下開一個門店，今天這個人來了，明天還會來，你的潛在成單的概率就會更大，所以這是留存率的通俗理解。

第四部分：變現（Revenue）

變現，就是怎麼樣把這些流量變成收入。

這個過程跟我們的產品或者銷售邏輯的設計非常有關係。

比如以打車優惠券為例：

你第一次打車，他給你優惠券，基於這個優惠券你第一次打車花的錢很少，這樣你第一次對它的收入貢獻有限。

第二次，他給你一個小一點的紅包，可以讓你第二次打車繼續用，這是形成收入的過程。

在不同的企業裡面，這個過程有些差別。

第五部分：推薦（Referral）

當用戶從流量獲取到對你的產品有了一定的認知，當他有需求的時候他會持續訪問你的產品，給你的產品做一些收入貢獻。

下一步我們希望通過口碑的形式將產品反饋給更多人。

R（Referral推薦）就形成了一個閉環，如果打車非常好，我分享到朋友圈，會有新的流量進來。

這個邏輯聽起來更偏移動互聯網，現在所有的運營手段都不斷被數字化、信息化，數據不斷被採集。

不管是線上線下、新零售，在所有新的場景裡面，這個2A3R的邏輯基本上都可以進行匹配。

2A3R背後的邏輯更像是通過技術或者通過程序員的思維去做市場和營銷。所以每一步都需要去量化、衡量和優化。

基於2A3R框架，再討論幾個更加細緻的問題：

1.怎麼樣設置用戶地圖？

這個用戶地圖，不管是TO C的企業還是TO B的企業，任何一個客戶使用你的產品的時候，一定有一個用戶畫像：

·這個用戶是誰、是什麼樣的人、什麼樣的企業，為什麼用這樣的產品，希望體現什麼價值？

·在這個過程中，用戶的目標預期設置，以及我們用什麼樣的觸點去服務客戶？

·在這個過程中客戶的情緒是怎樣發生變化的，怎樣從體驗的角度去提升客戶的轉化率？

梁寧在她的產品經理課程中，把用戶地圖講得特別生動：

量化的前提是我們有了很好的規劃，即我們要有足夠的策略。這個策略在產品和運營上能夠實現對接，並且這些策略帶來的數據可以評估和反饋。

基於這樣的邏輯，我們才能夠做增長，這是交互的角度。

現在在國內的市場里，C端的用戶和B端的用戶，對於用戶體驗的要求非常高，甚至遠遠高於國外用戶。

2.在用戶體驗方面，如何從交互的角度去優化？

我們會把整個用戶的全生命周期做一個曲線：

在不同階段應該用什麼樣的手段、用什麼樣的渠道、用什麼樣的內容，去給用戶傳遞什麼樣的信息。

①當一群用戶對你的產品和品牌沒有認知的時候，要傳遞產品、品牌的價值。

②有了一定認知以後，應該告訴用戶你的產品特性跟別人有什麼不一樣，或者我的用戶參與度、用戶價值在產品當中的體現跟別人有什麼不一樣。

同時，在用戶購買的時候，我們會區別哪些用戶是價格敏感型、哪些是生態敏感型。

針對這樣的用戶，你會設置不同的內容：不同階段，用什麼樣的渠道、用什麼樣的內容、用什麼樣的手段去觸達客戶。

通常所理解的傳統的廣告，更多的是獨立的散點，而我認為它是一套完整的策略。

舉個KFC投放廣告的例子：

KFC在優酷和土豆投放貼片廣告的時候給了一個核心指標，一條廣告單一的受眾看的次數低於三次，就不是有效的觸達。如果看了超過五次，也不會給超過五次的錢，因為這也不是有效的觸達。

這就是完整的策略。

所以做交互的人，它類似於迷你CEO，他不止看到產品和運營，更要看到產品運營給企業帶來的價值。

3.黑客增長邏輯帶來的一些新的工具：

① 提供數據和技術支持

你的創意特別好，但是不懂技術？

產品的用戶體驗特別擅長，但不懂數據？

都沒關係，現在市面上有很多營銷策劃或者營銷技術型公司可以提供工具。幫助數據的獲取、埋點（針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發送的相關技術及其實施過程）。

② 基於不同的策略提供ABC…測試

比如圈定一部分人群，幫你去測試。

或者你不知道怎麼樣做相關因子的分析，做了很多的實驗但不知道哪個維度和最後的表現是最核心相關的，也有一些數據模型和數據工具幫你實現。

利用工具的核心是：

補全你某一方面偏技術的基礎知識，同時讓你的運營效率逐步提升。

講一個在線教育的案例：

有一個在線教育的企業，大家知道在線教育現在的獲客成本比較高。

獲客成本高，獲客過來以後，可能會有20%、30%的用戶轉到了註冊的流程，剩下的80%流量就丟失掉了。

傳統的方法，流失掉的用戶沒有辦法運營，可能每個月發一個EDM（郵件營銷），但是在中國看來EDM也非常少。

那這流失的80%流量就沒有用武之地了嗎？

比如對於這些用戶，能不能給他們分類？他從哪個渠道來的，這個渠道來的朋友買了之前什麼課程？

是否可以通過工具的手段，自動化把他引導到這些課程來，比如用優惠券或者試聽的形式。

或許這80%的流量還可以轉化10%到20%到下一個階段。

做產品或者做運營，只需要理解用戶的需求和場景，設計出來一些你認為可以提升、增長的點。

之後，會有大量的工具、產品，能夠幫助我們去實現整個的增長邏輯。

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