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王家郴:如何在一年内实现5倍增长?

如题,如何在一年内实现5倍增长?

看到这个要求,不同人的反应肯定是不一样的,有的人会觉得这根本不可能,有的人可能会开始想怎么样能够达到,有的人可能会考虑为什么要实现5倍增长…

首先要明确的一件事就是,5倍增长是可能存在的,如果它没有达到天花板的话。

其次不同阶段的目标是不同的,当前是处于探索期还是增长期,还是全面变现的阶段,不同阶段的目标是不同的,而不同目标对应着的增长指标也是不同的。

本文要探讨的是对于一个既定目标如何拆解落地的事情,核心思路是找到关键要素,然后不断的拆解和量化,最后基于猜想来不断的验证和提升。

 

明确产品价值

 

首先需要明确的是我们的产品对于用户而言,究竟有什么价值,这个假设关乎用户为什么要用以及会如何用这两个问题。

通常情况下,这个问题是产品定位需要回答的。

可以通过业务模式分析来明确产品究竟要解决什么问题,具有什么价值,核心的逻辑是梳理清楚具有哪些角色,彼此之间的关系是怎样的。

下图为之前绘制的某内容产品业务模式图,可以简单的看下:

《王家郴:如何在一年内实现5倍增长?》

通过对整个产品模式的分析,能够相对容易的明确产品价值。

 

找到关键业务指标

 

了解整个业务模式之后,需要找到一个关键业务指标来衡量整体的状况,增长黑客里面有一个北极星指标,说的就是这个。

北极星指标:一旦确定,就像北极星一样,指引着全公司向着同一个方向迈进。

想象这样一个场景,A、B两个团队在拔河,A团队成员用力的方向都是统一向后的,B团队成员也都很用力,不过每个人用力的方向并不统一,有的人向左拉,有的人向右拉,有的人向前拉…

实力水平相当的情况下,A和B哪个团队更有希望赢得胜利呢?结果应该不言自明…

小团队倒还好,人数相对较少,目标也相对比较容易明确,人数越多就越容易出现目标不统一,方向错乱的情况。

可以通过关键业务指标达成共识,确保所有人都是向着同一个方向用力的。

在《首席增长官》里面有这样一些帮助确定北极星指标的问题:

  • 你的产品的核心价值是什么?这个指标可以让你知道你的用户体验实现了这种价值吗?
  • 这个指标能够反映用户的活跃程度吗?
  • 如果这个指标变好了,是不是能说明你的整个公司是往更好的方向发展?
  • 这个指标是不是很容易被你的整个团队理解和交流呢?
  • 这个指标是一个先导指标,还是一个滞后指标?
  • 这个指标是不是一个可操作的指标?

简单的说就是这个数据指标需要能够反映产品价值、用户活跃度、业务情况,以及能够方便团队成员达成共识,并且能够进行后续的操作。

嗯…我知道很有可能你还是不知道我在说啥,上案例,下面是一些知名互联网产品的北极星指标。

《王家郴:如何在一年内实现5倍增长?》

好了,我知道你要问什么问题了,怎么找到合适的北极星指标呢?

参见上一部分,明确产品价值,然后基于产品价值再来确定一个合适的北极星指标。

 

建立业务模型

 

引用一句大佬的名言,来源于彼得·德鲁克:

If you can’t measure it, you can’t manage it.

我们建立业务模型的核心也是不断的进行分解和量化。

当你将一个不确定的东西拆分越细致的时候,对你而言,这个不确定东西的不确定性是在不断下降的,说人话就是你对这个东西的掌控能力在逐渐加强。

建立业务模型主要可以分为三步:

  1. 定义关键数据指标;
  2. 绘制用户体验地图;
  3. 建立业务模型。

PS:不知道什么是用户体验地图的小伙伴可以移步这里

 

用户体验地图与服务蓝图

 

首先需要做的是明确关键数据指标是什么,这个是业务模型最终的输出产物。

其次需要明确的是用户是如何从完全不知道是什么东西一步步用下来,最终感受到产品核心价值的整个使用过程,这个是输入的产物。

最终将输入和输出的东西构建成一个关系等式,类似于下图这种。

《王家郴:如何在一年内实现5倍增长?》

以上面的内容平台为例,对于用户而言,最核心的价值就是在这能够看到自己感兴趣的内容,反应在数据指标上就是用户的使用频次、使用时长,所以核心业务指标可以定义为用户的使用总时长。

对于用户而言,刚进入产品时并不一定能够立刻体会到产品的价值,经过初次试用,浏览了一些内容之后才会确定要不要继续浏览,当浏览达到一定程度时就能明确感受到产品的价值,进而产生更多后续的行为。

 

基于此,可以得出这样一个初步的业务模型:

用户使用总时长=新用户使用总时长+老用户使用总时长

 

然后基于使用时长、新用户、老用户再不断的进行拆解,得到下面一个细分模型:

  • 使用时间=人均使用频次*单次使用时长
  • 新用户数=访客流量*激活率
  • 老用户数=老用户数*留存率*活跃用户占比

 

然后再针对单次使用时长进行拆解,可以得到最终的业务模型:

用户使用总时长=(访客流量*激活率+老用户数*留存率*活跃用户占比)*人均消费条数*每条消费的时间*人均使用频次

 

严格意义上来说,新老用户是存在行为差异的,也就是说这些消费条数、时间、使用频次是需要单独来看的,这里就偷个小懒,合并在一起了。

回到最开始5倍增长那个话题,现在是不是有些思路了?

 

假设-实验-分析-迭代

 

后面就是基于业务模型选择一个合适的方向,然后不断的进行各种数据指标的提升,整个流程就是不断的进行假设-实验-分析-迭代…

 

产生假设

假设的来源首先肯定是基于业务模型的了,看到上面那个很复杂的业务模型,我们能做的事情其实有很多。

比如对于新用户而言,如何提升激活率,如何提升用户的留存率,而留存率又和消费内容的条数和每条消费的时间是有关系的,那又可以在这两个点上做文章…

其次可以考虑的是用户生命周期,这是个普适的规律。

《王家郴:如何在一年内实现5倍增长?》

所有用户都会经历新用户》活跃用户》沉默用户》流失用户这些环节,针对不同的环节可以考虑哪些针对性的策略。

最后可以考虑的是用户行为路径,也就是用户到底是怎么用产品的,按照上面那个内容产品来看,用户核心的使用路径是:

进入App》进入内容列表》进入内容详情》进入评论区

此外用户的发布流程和互动流程也会构成一条使用路径,不过在不同产品中这两条行为路径的重要性是不同的。

比如在UGC(用户生成内容)产品中发布流程肯定是很核心的路径,而对于PGC(专家生产内容)产品而言,可能根本没有发布流程。

 

进行实验

实验其实就是我们目前提的比较多的产品方案,关键要素是上线前有预期,上线后有对比。

比如目标是这个方案可以提升XX数据指标到XX,原因是XX…这就是要做这个事的目的。

 

分析结果

这部分主要就是基于上面的猜想进行一些定量的验证,比如上面的目标是提升新用户消费条数2条,留存率提升2%,那这里就是来验证上面的猜想是否正确。

结果可能有两种,一种是证实,一种是证伪,反应在数据指标上就是正向、负向或者无变化。

对于证实了的结果,需要验证的是达到了预期的目标么,方案和数据指标提升之间有因果性么,有没有优化的空间,提升的上限在哪里?

对于证伪了的结果,需要验证的是没有达到预期的原因是什么,是假设有问题,还是方案有问题,后续是继续优化还是放弃。

 

不断迭代

迭代就是基于上面的结果分析不断的进行优化迭代,不断的靠近预期的目标。

 

最后

 

以上就是本文的主要内容,你找到一年内实现5倍增长的方法了么?

愿你有所收获,欢迎斧正、指点、拍砖…

 

 

文:王家郴/产品经理从0到1

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