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Growth Hacking:如何实现产品用户的宇宙大爆炸

移动互联网时代,越来越多的人在经营自己的产品。大到一款APP,小到一个微信公众号,每个产品都希望自己能有更多的用户。今天,Michael就来探讨一Growth Hacking(增长黑客)的方法论,带你实现产品用户的爆炸式增长。

《Growth Hacking:如何实现产品用户的宇宙大爆炸》

如Michael绘制的思维导图所示,一次完整的Growth Hacking行动,大致可分为6个步骤:明确产品阶段、确定产品增长目标、制定计划、执行计划、分析数据以确定是否实现增长目标、总结反思。其中,后4个步骤符合管理学中的“戴明环”管理理论(Plan-Do-Check-Act循环,即PDCA循环)。全文按照这6个步骤进行讨论分析。

《Growth Hacking:如何实现产品用户的宇宙大爆炸》

1 明确产品阶段

根据AARRR模型,产品可以分为获客、激活、留存、变现、推荐等五个阶段。

《Growth Hacking:如何实现产品用户的宇宙大爆炸》

获客阶段

明确产品的种子用户,向种子用户推广。该阶段重点关注的指标包括:

下载量、安装量、DNU(Daily New Users,每日新增用户)、CAC(Customer Acquisition Cost,获客成本)等。

激活阶段

该阶段重点关注的指标包括注册率、DAU/MAU等。

其中,DAU/MAU(日活/月活)是表示用户参与度的一个常用指标。通常认为,日活/月活在 20%以上的产品是不错的,超过50%的被形容为世界级。如,根据抖音官方在2018年6月12日公布的数据,抖音的日活/月活为50%,其用户粘性很高。

《Growth Hacking:如何实现产品用户的宇宙大爆炸》

留存阶段

该阶段重点关注的指标包括次日留存率(新登用户在首登后的次日再次登录产品的比例)、7日留存率(新登用户在首登后的第7天再次登录产品的比例)等。

变现阶段

该阶段重点关注的指标包括ARPU(Average Revenue Per User,用户平均收入)、ARPPU(Average Revenue Per Paying User,付费用户平均收入)等。

传播阶段

该阶段重点关注的指标包括转发率、邀请率等。

2 确定产品增长目标

明确产品所处的阶段之后,我们就要确定现阶段需要重点提升的指标。

需要注意的是,每一款产品都应该有一个“北极星指标”,该指标也被称为OMTM(One Metric That Matters)。确定产品的北极星指标对产品而言至关重要,选取该指标时,要注意以下几点:

(1) 该指标能否反映产品的核心价值?

(2) 该指标能否反映用户的活跃程度?

(3) 该指标向好是否一定等价于产品向好?

列举几个产品的(至少Michael这么认为的)北极星指标:

《Growth Hacking:如何实现产品用户的宇宙大爆炸》

3 制定计划

明确了该阶段增长的核心指标,下一步就要制定增长计划了。我们要在产品营销两个方面下功夫。

3.1优化产品

如果我们不确定对产品功能的某个改动是否会带来更好的用户体验,而且该改动对产品的影响不算小,这时,我们就可以使用A/B测试的方法。

A/B测试:将Web或App界面或流程的两个或多个版本,在同一时间维度,分别让两个或多个属性或组成成分相同(相似)的访客群组访问,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析评估出最好版本正式采用。

A/B测试的工具包括Testin T/B、Google Analytics等。

需要注意的是,据统计A/B测试中只有约1/3的产品新版本具有更好的用户体验,这一数据给予我们两点启示:一是产品重大改动发布前最好经过A/B测试,产品决策要由数据驱动而非拍脑袋驱动;二是测试没有取得预期成果很正常,不必灰心丧气,至少我们避免了一次错误的改动。

3.2优化营销

优化产品营销的方法有很多,包括:

病毒营销:

《Growth Hacking:如何实现产品用户的宇宙大爆炸》
(消费者产品的9种病毒式传播机制)

裂变增长:奖品+海报+分享流程+种子用户。

SEO(Search Engine Optimization,搜索引擎优化):利用搜索引擎的规则提高网站在有关搜索引擎内的自然排名。

4 执行计划

在执行产品优化和营销优化的过程中,我们不可避免地要使用数据埋点的方法。

4.1数据埋点的定义

所谓“数据埋点”,指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。数据埋点可以通过监测分析工具提供的SDK(Software Development Kit,软件开发工具包)来进行编程实现。

4.2数据埋点的分类

数据埋点分为初级、中级、高级三种方式,分别为:

初级:在产品、服务转化关键点植入统计代码,据其独立ID确保数据采集不重复(如购买按钮点击率);

中级:植入多段代码,追踪用户在平台每个界面上的系列行为,事件之间相互独立(如打开商品详情页—选择商品型号—加入购物车—下订单—购买完成);

高级:采集数据分析用户全量行为,建立用户画像,还原用户行为模型,作为产品分析、优化的基础。

4.3数据埋点的对象

点击事件:点击一次记一次;

曝光事件:成功打开页面记一次,刷新页面记一次,加载“下一页”记一次。Home键切换到后台再进入页面不记。

页面停留事件(Time on Page)。

5 分析数据以确定是否实现增长目标

数据分析的工具包括百度统计、友盟、Talking Data等。

6 总结反思

总结反思,形成报告,完成Growth Hacking闭环。

以上。

作者: Michael

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