做增长,要从根源解决问题,提高整体的漏斗转化率
2020-11-30 10:07:14 阅读(218) 评论(0)
每个人都非常*拉新,做成长工作。但如果计算每一步拉新漏斗的转化率,往往会得出一个非常糟糕的结论:95%以上的用户已经流失。在这种情况下,成长者的首要任务不是花费数十万甚至数百万的资金来创新和扩大渠道,而是从根本上解决问题,提高漏斗的整体转化率。因此,我们应该考虑的问题是:用户为什么要留下来,为什么要失去它?剩下的用户在使用什么功能,丢失的用户去了哪里?用户激活是完成新用户获取后的第一步。其目标是让用户通过第一次体验产品的价值,完成关键行为的转变,从而提高留下的动力,减少损失的可能性。新用户激活的最终目标是将新用户转化为持续使用产品并从中获得长期价值的老用户。因此,在用户保留的整个过程中,激活新用户尤为重要。新用户的激活时刻是新用户第一次体验产品价值的时刻。代表用户对产品的情感表达。产品给用户留下了足够强烈的第一印象,让用户感到惊讶,从而为未来产品的持续使用奠定了基础。用户第一次使用产品时,通常会出现激活时间。一个用户是否经历过这一刻,决定了用户是会成为产品的留存用户还是失去用户。激活时间的确定是通过分析找出活跃用户和流失用户之间的行为差异,分析这些行为差异背后的核心用户需求。通过产品策略或操作手段,尽可能满足这类新用户的需求,从而触发这类用户的激活时间。1.1激活时间的思维模式:1.2激活时间的前提假设:产品对用户具有长期的价值和意义。产品达到PMF的具象表现。通过关键行为,新用户可以快速方便地感受到产品带来的长期价值。新用户感受到产品的长期价值,更有可能成为留存用户。1.3激活时刻的策略本质:通过简化行为数据,模拟用户首次获得产品核心价值的时刻。简化行为:在实际业务中,新用户激活可以通过多个用户行为的组合来触发。具有不同特征的用户可能会有不同的行为,他们感受到不同的产品价值和不同的激活时间节点。激活时间就是找到最有可能让大多数新用户感受到产品价值的行为。为新用户激活策略找到明确的行为目标。模拟价值:激活方案必须让用户感受到产品的价值并受益。诱导用户实现激活时刻的策略不仅仅是机械地推动用户执行某些动作,而是模拟用户获得产品价值的时刻。第二,找到新用户激活时刻的方法,你可能会下意识地认为激活时刻是用户登录或用户注册。事实上,许多产品将用户登录和注册作为激活率和活动率的标准。但这两种行为并不一定能让用户感受到产品的价值。因此,如果只注重登录和注册,很容易偏离。什么行为能让大多数用户感受到产品的价值?如何找到这种行为?2.1找到新用户激活时间步骤:第一步:提出替代行为:明确产品的长期价值;找到用户路径和行为,最快感受产品的长期价值;提出几种最有可能实现新用户激活时间的替代行为。常用的备选行为分析方法:(1)通过关键问题分析:Who:用户是谁?What:用户使用本产品需要解决哪些问题?Why:用户提出这个需求的原因是什么?Vs:用户还能通过什么其他方式解决这一需求?(2)通过用户研究和分析:比较不同行为特征用户的访谈记录,找到产品对用户最重要的价值,找到替代的激活行为。长期活跃用户:用户长期使用的原因是什么?注册后快速离开的用户:为什么快速离开?注册后活跃使用的新用户:做了什么动作,有什么深刻的体验?案例:毒APP第二步:找到激活行为:评估激活行为发生多快,找到新用户的激活周期。与早期保留曲线相比,在新用户激活期间寻找与早期保留相关性最强的行为作为激活行为。确定新用户激活周期的原则:使用频率越高,新用户从产品中获得价值的速度就越快。生命周期越短,新用户从产品中获得价值的速度就越快。通过数据分析,新用户的激活周期是根据大多数新用户早期激活的时间窗口来确定的。案例:假设是视频编辑产品新用户前30天的保留率:1)绘制不同用户组的新用户保留曲线:2)比较保留曲线,找到与保留相关性最强的行为:「特效元素安装3天内未使用」和「安装后3天内未使用文字特效」在目前的case中,留存曲线基本保持一致,没有参考价值;「安装后3天内使用特效元素」相比「文字特效安装3天内使用」,用户保留曲线差异较大。因此,初步判断,「安装后3天内使用特效元素」更有可能代表Aha时刻,与留存有更强的相关性。因此,初步判断,「安装后3天内使用特效元素」更有可能代表Aha时刻,与保留有更强的相关性。总结:最有可能代表Aha时刻的行为是:「安装后3天内使用特效元素」第三步:计算行为频率:计算行为频率的原因:有些产品只能激活一次。比如电子商务的第一单。但是,为了保证新用户感受到产品的价值,比如看短视频,需要重复一些产品的激活行为。理论上重复的次数越多,留存的提高就越大。但在新用户激活阶段,时间优先,用户重复太多次是不现实的。因此,我们希望在不给用户带来负担的情况下,找到激活行为的最佳次数,以确保用户获得价值。常用的计算行为频率的方法:边际效用最大化新用户第一天激活行为次数的分布图。分析第一天激活次数与第二天保留率之间的关系。找到与保留边际效益最大的点对应的激活行为次数。案例:视频编辑产品,第一天使用「特效元素」的用户,收集用户数据:分析第一天激活次数与第二天保留率之间的关系:绘制第一天激活次数对应的第二天保留率,找到与保留边际效益最大的点对应的激活次数:保留率的拐点是最大的边际效用次数。3.1激活漏斗:通过定量分析确定新用户激活漏斗中流失率最高的环节。设计相应的产品运营增长策略。设计相应的产品运营增长策略。以下是如何通过新用户激活漏斗明确激活线索的简要分析:第一步:明确激活指标:新用户激活率=新用户可以在一定时间内测量激活时间,也是新用户激活的北极星指标。第二步:梳理新用户流程:从头到尾记录整个新用户体验。新用户激活链路漏斗:从渠道获取->产品下载/访问->注册->完成激活行为。新用户激活产品漏斗:产品首次打开->注册完成->完成激活行为。第三步:构建激活漏斗:支持行为:用户必须完成这种行为才能达到激活时间,但这种行为不能让用户获得核心价值。支持行为的配置原则:简化:触摸激活时刻前的步骤越复杂,用户流失的概率就越高。因此,不必要的支持行为越少越好,用户可以更快地触摸激活时刻。如果抖音进入产品,第一步是浏览短视频而不是注册过程。权衡利弊:虽然少数支持行为延迟了用户的激活时间,但它们具有长期优势。第一次进入产品时,提示用户打开手机的推送权限。第四步:分析数据,发现线索是基于新用户激活路径的步骤,可以提出以下思路:不必要的步骤是否可以删除?顺序可以调整吗?基于对新用户激活路径流失率的分析,可以提出以下问题:流失率高的可能原因是什么?通过路径分析,了解用户的真实路径是什么?通过激活漏斗分组,了解不同分组的流失率是否不同?通过激活漏斗的间隔分析,了解用户的激活速度?了解用户研究背后的原因是什么?点击热图了解用户首先点击的元素是什么?3.2兴奋指数:新用户在开始发现和尝试产品时,往往会带着尝试新事物的“兴奋感”。产品的激活过程和交互设计会增加或减少用户的兴奋。兴奋指数:通过定性分析了解新用户的体验,粗略评价用户兴奋度的衡量标准。通过这一标准,我们可以找到给用户体验带来积极或消极情绪的因素。下面简单分析一下如何通过新用户激动指数明确激活线索:第一步:梳理用户流程。从头到尾记录整个新用户体验。第二步:明确初始兴奋指数。不同渠道来源的初始兴奋指数不同。第三步:评估每个步骤对指数的影响:粗略估计;模拟用户完成整个激活过程,并对用户的兴奋指数进行评分。0是最低分,100是最高分,每个元素可以加分或减分。用户评分:招募目标用户,让用户完成整个过程,并对每一步进行评分,记录评分的相应原因。汇总计算平均分,获得兴奋指数。第四步:找到提高兴奋指数的机会:去除降低指数的元素,添加提高指数的元素或改变步骤顺序,以确保体验前后一致。第五步:定期重新评估新用户的激活过程。因为随着产品的不断迭代和优化,功能设计交互也会发生变化。用户也会随着产品的变化而变化。因此,定期重新评估新用户的激活过程尤为重要。
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