增长思考：如何做用户增长，提升留存率？

先用STAR法则做背景说明:S：一款推出近两年的内容产品，当时推广资金大幅减少，导致日常生活大幅下降。T：OKR产品目标-日活数增加到X。A：在实验中找到增长策略，通过黑客增长手段，快速迭代和试错，实现用户增长。R：改版前APP的留存率略低于同行业同规模APP的留存率；改版上线后5个月保持在良好水平。下周APP的留存率比同行业同规模APP高20%左右。注：由于商业原因，文章中的数据已脱敏，仅供分析参考。背景描述完成后，以下文本开始-复制：如何通过产品迭代增加用户，留存率提高20% 增长思维：找到增长方向→确定北极星指数→拆解目标→进行实验→分析总结效果→Step1自我反思：找到增长方向的增长方向→裂变裂变一般是指我们在朋友圈中经常看到的病毒传播的方式，如群体传播、帮助、分销和讨价还价。裂变只是整个增长系统的一部分，主要出现在获取客户(Acquisition获取用户)的过程中。裂变会带来增长，但它远不是所有的增长。增长还需要*用户的整个生命周期。如果裂变活动带来的用户无法通过产品解决TA的需求，那只是一堆路人的数据，无论操作有多好，他们都无能为力。增长方向→提高「新增用户数」、「活跃用户数」我们经常看到一些产品新闻稿“XX日活超XX”“XX用户数达到XX”XX下载排名第X”，似乎增长就是用户数/日活数。这两个数据无疑非常重要，经常用作产品KPI。但DNU(DailyNewusers日新增用户数量)、DAU(DailyActiveuser日活跃用户数量)的增加并不意味着客户在有效增长。新用户和日常生活的崛起可能是昙花一现。看看老罗「聊天宝」，依托KOL光环和用户感受，连续13天占据APPStore社交榜首，一个月内获得近800万用户，但现在景色惨淡。跟老罗的「聊天宝」相比之下，更多的产品是烧钱推广来获取用户。近年来，渠道推广价格越来越高，CPC/CPT/CPD/CPA等定价不断上涨，应用商店的CPT价格在半年内翻了好几倍。烧钱带来的用户，DNU、DAU正在上升，但也许产品本身的损失率仍然很高。事实上，客户的保留率正在逐渐减少。如果用户不能留在产品中，这种“增长”就毫无意义了。增长方向→提高「留存率」想象一个有几个破碎的桶，倒入的水越多，流动的水就越多。例如，许多新用户进入产品，但无法留住TA，因此无法实现产品的可持续增长。此外，移动APP市场趋于饱和，红利时代结束，获取客户并不像以前那么容易和便宜。现在从一个开始「增量」时代来了「存量」在这个时代，留住老用户更划算。诸葛io在《八大数据分析模型》中写道:对于用户来说，保留率越高，产品对用户核心需求的把握越好，用户对产品的依赖性越强；对于产品来说，保留率越高，产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例越大，越有利于提高产品的商业能力。综上所述，结合现阶段产品的具体情况，增加用户，提高用户数量「用户留存率」是更重要的发力方向。Step2：北极星指数NorthStarMetric也被称为唯一的关键指标，以确定北极星指数北极星指数的定义（OMTM，Onemetricthatmatters），是现阶段产品最关键的指标。不同轨道的产品，其增长的北极星指标是不同的，我们需要找到唯一的关键指标。一般来说，一个好的北极星指标具有以下属性：一个可以明确衡量的指标（在这种情况下）「留存率」）。能体现产品价值和客户价值的指标。它是先导指标，而不是滞后指标。北极星指数的选择非常重要。如果选择不当，可能会导致团队后续的一系列决策错误。因此，在确定北极星指数之前，我们需要做两项基本工作-数据分析&用户调研。第一阶段：数据分析1。内容数据分析APP是一种内容产品，主要有4个业务模块「主页(即文章信息)」「问答」「报告」「数据」。研究「人与内容」各板块的数据，如各板块各自的停留时间、启动次数等。此外，每个部分的独特数据指标，如「首页」阅读量、独立用户数、平均阅读进度、大致完成率、跳出率、共享量、收藏量、点赞量、评论量等；「问答」提问量、提问率、回答量、回答率等；「数据」访问、下载等。2.*数据分析用户的*行为相当于告诉你TA喜欢看什么。相关数据值得分析。现在APP中可以*的对象是「作者」「栏目」「行业提问」「报告机构」。3.在这里，我没有把用户分为用户生命周期分析「新用户」「活跃用户」「回流用户」，而是「忠诚用户」与「非忠诚用户」，因为在进行数据分析时，噪音很容易清洗，用户属性差异越大，突破口就越快。4.输出结论发现以下六个指标的趋势与「留存率」正相关指标：文章数量指标：作者*指标：报告机构*指标：数据库会员指标：专栏*指标：报告下载率「忠诚用户」与「非忠诚用户」相比之下，前者的*度远高于后者。「忠诚用户」人均*的数量是≥6个（MagicNumber），*对象类型的倾向「作者」＞「报告机构」＞「栏目」＞「问题」。第二阶段：我们邀请APP用户通过用户观察、深度访谈、焦点组、定量问卷调查等方式进行用户调查，了解用户。以下是用户给我们APP贴的标签，用户使用APP主要是为了获取行业相关内容。在「以下功能/体验的新增/优化会增加你打开APP的频率吗？」问题中，72.24%的受访者认为是新的「*行业」为了快速找到你想看的内容，70.63%的受访者认为：设置「已*内容」当推送开关打开时，及时通知推送内容；63.52%的受访者认为：优化行业分类，增加更多细分/流行/新兴行业；你可以看到三个关键词「*」「推送」「行业」。第三阶段：输出结论综合分析第一阶段和第二阶段，结合具体业务，我将北极星指标定为「*-日活跃」。「*-日活跃」公式拆解：「*」=「行业_*」 「作者_*」 「报告机构_*」 「栏目_*」 「问题_*」(这五项分别简称A//B/C/D/E）「日活跃」=「日新增用户数量」 「昨天第二天新用户数量的留存用户」 「∑N日前N日回流用户数（N>=1）」(这三项分别简称F//G/H）故「注意_日活跃」=AF AG AH BF BG BH CF CG CH DF DG DH EF EG EHStep3：由于本案的重点是拆解目标「用户留存」上，因此采用RARAR模型(根据AARR模型的实际业务需要进行调整)。第一阶段：用户保留Retention目标：为用户提供价值，让用户回访。第一阶段:用户保留Retention目标:为用户提供价值，让用户回访。拆解:影响用户完成关键行为的因素是什么？APP现有的*对象是否满足了用户的需求；有没有其他用户想*但不开放的对象？「*」功能；用户打开「*_推送」什么是心理因素？第二阶段：用户激活Activation的目的：确保新用户在第一次启动时看到您的产品价值。拆卸：用户决策的心理因素是什么；如果用户尽快感知关键功能的价值；如何建立产品效用与用户的关系。第三阶段:用户推荐Referal/用户拉新Acquisition:让用户分享和讨论你的产品；鼓励老用户带来新用户。拆解：如何通过「*」触发用户共享链；用户级别从「使用者」迁移「推荐者」什么是心理决策因素；如何通过关键行为找到增量空间。第四阶段：商业实现Revenue的目的：实现商业价值。拆解：通过关键行为实现留存升级，带动商业实现。关键行为——「*」流程拆解，其中7个转化率也是影响北极星指标的因素。Step4：实验1.内容侧优化「行业分类」，不再使用传统的分类方法来满足更多用户的需求；增加更多的行业，从原来的125个行业扩展到441个行业，覆盖更大的影响；分为一级行业 二级行业；2.功能侧提出一系列用户故事，让用户通过「*」功能得到啊哈时刻。对用户进行分层：新用户、昨天新用户的次日留存用户、前N天的N回流用户，研究如何通过产品进行分层「*」提高其留存率的功能。缩短「*」路径为N步，增加「行业_*」入口为M，开通「推送」，站内强化引导，站外push/短信唤醒用户。*对象（如行业、作者等）后，用户可以独立打开更新推送，每一步调整都需要克制，影响面由小放大。若「*」后系统自动「推送」，可能会让用户觉得推送太多，心生厌恶，但得不偿失。Step5：分析和总结实验效果将使用新版本的用户分为三类：新用户、昨日新用户的第二天保留用户和前N天的N回流用户。经过两周的观察和数据分析，北极星指数和保留率显著提高。用户分层原理？用户根据北极星指数进行分层，北极星指数进行分层「注意_日活跃」公式拆解：「*」=「行业_*」 「作者_*」 「报告机构_*」 「栏目_*」 「问题_*」「日活跃」=「日新增用户数量」 「昨天第二天新用户数量的留存用户」 「∑N日前N日回流用户数（N>=1）」用户回访新版本，64.33%的受访者反馈了新版本的推送体验「非常好」。特别是APP每天只有3份报告可以无门槛下载，可以通过APP报告更新推送及时有效下载，以备工作中随时调用。特别是，APP每天只能下载3份无门槛的报告。通过APP的报告更新和推送，他们可以及时有效地下载，以便在工作中随时调用。这个版本已经推出5个月了，保留数据被分析，保留率仍然保持在一个很好的水平。修订前APP的留存率略低于同行业同规模APP。修订后5个月，如下图所示，下周APP的留存率约为同行业同规模APP的20%。当然，影响保留的因素有很多，不仅仅是这个版本。但是这个版本从上线2周的10%开始 到目前为止，保留率已经增加，大大超过了同一行业的同一规模应用程序，这足以表明这个版本迭代有其值得参考和参考的地方，所以有这个共享。Step6：自我反思1。80%的迭代增长28原则是试错/无用的。只有20%是成功的。只有总结失败的经验，回顾成功的方法论，快速迭代和试错，找到增长的切入点/突破点，才能找到最佳的增长策略。2.完善数据系统增长的成功率与数据系统完善率正相关。全面埋点、完善灵活的报告系统和专业的BI团队非常重要。3.公司的支持和投资增长黑客绝不是任何员工都能做到的，而是公司老板有数据驱动的意识。公司愿意投入成本去做，必须有耐心。4.AA/BTEST的选择成本受平台和技术成熟度的影响很大，所以一开始就要慎重选择方案。5.多平台布局APP网页，H5、WAP、微信官方账号、小程序、头条、抖音等。，判断和考虑适合自己的平台布局，形成多平台矩阵，利用每个平台积累流量。6.RFM模型和丢失模型用于模型的构建和分析，用户分层后进行精细操作。在这方面，我们的团队仍有进步的空间。