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算法在用户增长中的角色

在互联网领域,用户增长,通俗的理解是提升其使用的用户量,从而带来收益。而用户根据其所处的生命周期,有新用户,低活用户,高活用户(粘性用户),流失用户,回流用户等,理论上,产品在不同的阶段应该有不同的用户增长目标,例如在发展初期,是为了吸引更多的新用户关注到这个产品,对应的指标可能是每日新登用户,DAU,MAU等,而越往后发展,产品需要的是能够留住用户,形成一定规模的粘性用户群,这样才能带来稳定的收益,其关注的指标更多偏向留存率,转化率等。

用户增长并不是一个算法问题,实际上,产品,运营,市场,算法所做的每一项工作的根本目的,都是为了用户增长,甚至一项产品的设计初心就已经奠定了其用户增长的下限和上限。但是,用户增长是一个可拆解和量化的问题,一旦有了可量化的目标,算法即可朝着目标优化。

用户增长AARRR模型

用户增长有一个经典的五阶段生命周期模型,即Acquisition(获客),Activation(激活),Retention(留存),Revenue(变现),Referral(推荐/传播),在每一个阶段都有不同的指标,对应地也有不同的算法策略。

Acquisition-获客

这一步是为了通过各种推广渠道,以各种方式获取目标用户,并对各种渠道的效果进行评估,目的是要在确定的投入下获取最大化的回报,或最小化用户获取成本。

关注的指标可能是:每日新登用户数=渠道数 * 平均渠道曝光新人数 * 点击率。每投放一个渠道或者是曝光给一个用户可能都会带来成本的提升,因此算法上,首先可以大范围考量投放的人群(精细化投放策略),再针对个人做个性化投放(优化投放素材)。

Activation-激活

光有新用户,但是这些新用户并没有被平台吸引住,只是匆匆过客,无法带来转化和收益是没有作用的。这一部分需要做好的是承接拉新用户,首先保证用户进入频道后的访问路径是流畅和愉快的,例如电商领域的所见即所得,承接页的相关推荐等,然后可以通过一定的激励促进消费和留存,例如新人红包,打折商品等。

激活阶段,可以关注的指标有日活(DAU),用户停留时间/浏览深度,点击率,转化率。

Retention(留存)

来的快,走的也快,在短时间内丧失了对平台的粘性,这部分用户从长远来看,对平台也是没有帮助的。大部分产品会通过一些激励体系/成长养成类游戏留住用户。例如淘宝的淘金币,通过购买商品返金币,做任务返金币的形式形成用户收益和平台消费的闭环;大众点评的橙V抽霸王餐体系,形成点评,免费抽,中奖的闭环,丰富了平台的内容体系同时也提升了用户的粘性。

留存阶段,可以关注的指标是次日/7日留存率。

Revenue(变现)

变现的方式有很多,比如广告,应用付费,应用内功能付费等。与变现相关的拆解因子包括:曝光,点击率,成交率(转化率),单价,提升变现,要提升点击率和转化率,再加上单价因子的权衡。

Referral(推荐/传播/触达)

传播我理解可以是一个人能带来多少新用户,一个活跃用户能激活多少流失用户,或者一个用户能带来多少用户的转化。这一部分需要做好的是产品内的分享传播链路以及相应的激励体系。

触达常见的方式是通过push、系统消息,push的群体/内容/时间节点/频次都是需要根据指标进行调控的。

以上的五个部分,都是用户增长所涉及到的环节,算法可以在任何一个看起来微不足道的细节上发挥作用,只是根据实际情况是否有必要投入,目前大部分重点应该在人群圈选/个性化投放(外投,承接,push)/个性化素材/个性化红包/分享用户推荐上面。优化目标主要是ctr/cvr。

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