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增长黑客:如何快速检测商业模式可行性

增长黑客,从思想认知、数据话说等方面,可快速对商业模式可行性进行检测。

思想上

无足轻重的创意

我有个惊天地泣鬼神的想法,就差个程序员了。我做出了个产品,用户体验比淘宝好用 N 倍。我有个产品,整合了京东、口碑、58、美团、淘宝,实现了真正的 O2O ……

百度曾经有个电商产品,叫“有啊”,据说也比淘宝好用 N 倍。万达电商也要 O2O ,还拉来了腾讯、百度,组成腾百万,然后悄无声息,最近腾讯、京东联合苏宁、融创投资340亿,与万达商业要重构新零售。

这种基于个人梦想情怀、放大自身需求,或抄袭市场热点的创意,颠覆世界的可能性微乎其微。

如何检验商业计划书(BP)中的产品与市场的契合度(P/MF),用户级产品的标准如下:

  • * 每周使用天数超过3天
  • * 初始日新增用户(DNU)超过100
  • * 30%新用户次日留存率
  • * 达到10万用户量
  • Saas产品标准如下:
  • * 5%付费转化率
  • * LTV/CAC>3,即用户生命周期价值/获取成本>3
  • * 月流失率<2%
  • * 月销售流水达到10万元

这些标准可根据实际变更,更重要的要有这些标准的概念。

如何找到产品与市场的契合度(P/MF)

精益画布(learn canvas)

精益画布将产品的商业模式划分为9个单元,脑力风暴填充这些单元,形成解决方案

增长黑客:如何快速检测商业模式可行性
精益画布模型

 

最小可行化产品(MVP)

精益创业核心要求就是快,快速出产品、快速试错迭代,因为快,所以需要聚焦,需要以用户需求为导向,面向市场的就是最小可行化产品MVP(Minimum Viable Product)

设计冲刺(Sprint)

《从0到1》的作者彼得·蒂尔(Peter Thiel)并不认可精益创业的理念,认为MVP收集上线前的反馈仍然太慢,产品需要尽快投入战场,从同质化竞争中撕开一个口子。

也有的创始人能通过深入思考“直接命中靶心”,比如苹果从来不用MVP。

在Google,精益创业被精简为更紧凑的验证流程——“设计冲刺”。

5天为一个“设计冲刺”周期,一个周期内:

  • * 第一天,描述问题,选出集中解决的着力点
  • * 第二天,列出所有备选方案
  • * 第三天,做出决策,将选出的方案转化为可测试的猜想
  • * 第四天,制作真实原型
  • * 第五天,进行真人测试

互联网上每一项看似免费的服务,暗中都标明了价格。好的服务,应该学会从用户兜里直接掏钱,只有用户心甘情愿付费的产品才能持久。

在寻找产品与市场契合度,或转型的过程中,要勇敢的放弃沉默成本,别把别人对想法的质疑看做对自己的不尊重,同时也做好接受辱骂的准备,另外经济局势等大环境对产品也没那么重要。

平衡好“不可能三角”,用户规模、用户留存和营收三者之间的对立统一。

数据说话

基于数据支撑决策,指导产品迭代。

数据分析师的能力需要涵盖多个领域,包括数学知识、分析工具、编程语言、业务理解、逻辑思维等。需要用到数据获取(相关数据库及爬虫)、数据处理、建模(SPSS、R、SAS等)、可视化(Excel、D3.js、Process、Echarts等)等工具。

数据分析的一般步骤

第一步:数据准备

  • * 获取数据(爬虫、自有数据仓库)
  • * 验证数据
  • * 清洗数据(垃圾信息、重复记录、特殊值、合并数据集等)
  • * 数据抽样(数据量大时随机提取子数据集)
  • * 存储和归档

第二步:数据观察(发现规律和隐藏的关联)

  • * 单一变量:点图、直方图等
  • * 两个变量:散点图、对数图、斜率等
  • * 多个变量:假色图、平行坐标图等

第三步:数据建模

  • * 推算和估算
  • * 缩放参数模型
  • * 建立概率模型

第四步:数据挖掘

  • * 选择合适的机器学习算法(如蒙特卡洛模拟、相似度计算、主成分分析等),大数据考虑用 Map/Reduce
  • * 得出结论,绘制图表展示

留存率——产品早期最重要的唯一指标

增长团队负责用户获取,而留存率主要取决于产品。

统计代码部署要覆盖全部用户行为,模拟用户流失场景,进而寻求优化策略

NPS净推荐值:衡量用户忠诚度

NPS(Net Promoter Score),净推荐值,衡量客户向其他人推荐产品可能性的指数。可根据问卷或访问,请用户回答”你在多大程度上愿意向朋友推荐本产品/服务”,以10分制作答,10分表示非常愿意、0分表示非常不愿意,根据回答将用户分为三类:6分及以下为贬损者,7-8分为被动者,9-10分为推荐者。

NPS=(推荐者/总样本数-贬损者/总样本数)*100%

文:老赵的书房


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