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增长前传:如何快速找到适合自己的增长策略?
2019-05-07 11:38:12


作者:赵征宇,日日煮产品战略副总裁

来源:GrowingIO 2019 增长大会上海站

大家好!我叫赵征宇,来自日日煮。

我有大概 15 年的产品经历,早期在 1 号店、百姓网、点融负责产品和增长,去年加入日日煮。我自己还是摄影师,所以我一半时间在做产品增长,一半时间在拍东西,这是我大致的背景。

这是我第三次来 GrowingIO 增长大会,简单回顾和总结一下:

常见的增长困境


每次分享结束后很多人加我微信聊,我发现大家都有这样一些问题,我总结为三大“不够”:人永远不够,时间永远不够,钱永远不够。我不知道你们做工作的时候,会不会有这样的感触?今天我想结合我现在的一些工作去分享,怎么把之前讲的增长内容落地到你们自己的企业。

我接触了那么多的人,发现很多人开始增长之前就已经产生误区了。所以,今天的主题叫《增长前传:如何快速找到适合自己的增长方案?》这是讲增长之前要做的事情,而不是说你加入一个增长团队马上就要开始做增长了。

反而增长往往是相对容易的,但是你到底往什么方向去增长,这是一个值得探讨的问题!

前言 - 增长误区

错误的增长起始点

很多同学对增长的认知就是开始做用户增长,我觉得增长的起始点并不在这里,而是你研究怎么增长的初期阶段。

正确的增长起始点


我把这种关系定义为认知区和增长区的不同,今天我分享的就是认知区的内容。

你们有没有关注过自己的数据,时间拉长到 2-3 年或者更长,会不会发现类似这样的情况?

你的增长并不是一下子上去的,如果这样的话很快就成为独角兽了。但是 99% 的企业和团队,你们的增长可能是这样的,一个波峰一个波峰地增长;每次增长完了,很快就会遇到瓶颈。

这个时候,你需要去重新认知、分析下一步怎么去做。这个瓶颈有时候会很长,很多公司可能一个波谷就再也没有起来了。

所以,我们的团队在认知区大概会做 4 个认知,去搞清楚我的企业到底该怎么做。接下来的所有东西都会根据日日煮的真实故事改编,数据经过脱敏处理。

1. 认知行业定位

首先,认知行业定位。你要搞清楚,到底为什么增长,要去哪里。这里我会推荐两个工具:象限法和爬虫。

1.1 为你的北极星找一个角度

如果让你做一个 BP 讲你的公司怎么发展,一般都会有下面这种图;把你的对手罗列出来,呈现在一个多维度象限上。

我自己比较喜欢的维度是丰富度、愉悦度。怎么理解?

像我们做食谱的,“丰富度” 顾名思义你的平台里面有多少可以被烹饪的菜谱。“愉悦度” 表示有多少人看了之后觉得能做、喜欢做、会一直做。我们可以把市场上很多产品变成一个小点点,放在这个象限里面,圈圈大小代表每款产品的用户数量。

在这里,你第一步要想的是:你的企业未来想成为什么样的一家公司?到底是成为一家用户体量很大、但质量并不一定 OK 的公司,还是成为一家把事情做精的公司?这是用户增长所要考虑的第一个认知。

但这个时候你可能会无从下手,往往我们会选一个不存在的选项。我们可能会想着去突破,我们既要做丰富度又要做愉悦度;因为这件事情没有人做,我们会去研究值不值得做。如果值得做,是不是做出之后,会不会有更大的用户量。

1.2 爬虫是一个帮助你了解世界的好帮手

爬虫是干什么的?

我用偏电商的两个维度,销售和价格,去替换刚才的丰富度和愉悦度。我们去爬竞品上所有的公开信息,并且把它结构化,我们每天去分析每天这些点的变化。(不要在意图中的数据,均已处理过,不代表任何现实产品)

如果这是一个点上,你会发现这家企业有很多低价,但是冲销量的产品。你可能是价格高一点,但是销量很低,你们销售额肯定在一个量级。

所以,你不停去看这些数据以后,发现你们两家的业务模式是不一样的。很明显,一家冲低价商品,一家做高。通过这些爬虫的工具,可以帮助你做上面那张图你应该做的事情,因为你不知道对方质量是多少,所以爬虫可以帮你做这件事情。而且分析出来的象限会非常客观。

2. 认知用户诉求

有了刚刚象限里面的东西,你肯定要决定往哪里走。这半年我感受非常深刻,对于用户理解这件事情,基本上分为两种。

  1. 用户主动告诉你,想让你给他提供什么服务。

  2. 用户给你看他在干什么,往往是数据分析,你会看到用户希望你给他提供什么样的服务。

2.1 产品问答模块

我们先讲讲用户怎么说,他有什么诉求,接下去全是实际案例,我觉得相当实用。

今年年初我们上了一个功能,大家打开日日煮发现第二屏永远有这样一个问答,问你希望日日煮下一步提供什么样的功能。只要是登录用户,点一下马上可以投票。装上你的 APP 并且每天都会来的用户一定是你的是死忠粉,他们的回答往往是你最想要的回答。

大家知道日日煮有近万的高质量视频食谱,这些食谱不是平白无故去拍的,每一个食谱都有对佐料、食材、配料的充分调研。这周到底要拍哪几个食谱,拍之前我们还会再做一次调研。

我们没有做之前,大概知道哪些菜会受人喜欢,哪些菜不会。所以大家提高了我们去拍一个食谱的成功率,这是今天第一个想推荐给大家的一个实际案例,强烈推荐大家使用。

这是过去 2 个月我们每个问题的回答总量,你发现回答总量是不一样的,所以这个数据从另外一个维度告诉你,用户对你提出的什么样的问题感兴趣。

这里有一个回答量很低的问题,大家可以猜猜我们问了什么。日日煮要去团建了,应该干嘛?完全无关,你可以看到回答量很低。大家可以再猜猜,回答量高的是什么?都是菜。

所以你通过这个回答总量,也知道你的用户到底具体想看看什么,这是我们所说的用户告诉你。这比你去全网发问卷,问一些你都把握不住的问题要高效的多。

第二个手段就是拉微信群,也是做内容的公司特别强调的手段。

我们大概会按照 DAU 2%-5% 的比例把部分用户拉到微信群,操作比较简单,无非是一些基本的管理。我相信在座大部分同学都有在做,但一定要拉。

拉群干什么?第一,一些好的活动在群里面传播,这样加群的人会觉得有一定的信息。第二,我们还有一些测试版的功能,群里的人会用,把槽点直接吐槽给我们。我们的群非常活跃,每天有不同人在里面提问题,甚至怎么做做菜,我们都会回答他们。因为对内容平台来说,用户的忠诚度是非常重要的。

2.2 应用市场差评

你们看不看自己在应用市场的差评?我只看差评,因为现在好评没法看。

其实我们更喜欢看对手的差评,刚刚上面的问卷数据你自己是有杆称的,知道自己哪里做得不好。如果有一个体量跟你相当的对手,你知道他哪里做得不好,绝对是一个短时期弯道超车的机会。

基本上,我自己每周至少会看一次我们竞品的一些差评,当然自己的也要去看。

很可怕,我有看到过一个竞品,最近两个月没有一个差评。这时候作为产品经理是压力最大的时候,因为你有差评,人家没有差评,而且人家用户规模非常大,这说明他的产品真的有可取之处。这个时候这个对手在我的 action  list 里面优先级一定是很高的,他在做什么、版本更新了什么,一定是你要非常小心的。

摇一摇反馈的第三方服务,你们用过吗?

相信你们在微博很多地方会收到差评,用户说视频点不了。这时候产品经理帮不上忙,因为你不知道他的手机号,没法联系他。联系上了,他说又好了。这种情况肯定遇到过,摇一摇可以很好解决这个问题。我们在用户装了 APP 以后,会在合适的时机告诉他,你可以摇一摇联系我们。

最重要的是用户摇完之后,联系我们的时候,他装的哪个版本、什么操作系统、当时是什么网络、什么分辨率、网速多少等等,都呈现出来。

比如这个用户希望首页视频不要自动播放、根据网络播放,然后用户摇一摇联系我们。到底当时是因为 APP 问题还是自己环境问题,这都一目了然,可以省去很多你们联系用户的时间。

3. 认知下个阶段的目标

前面这些都是用户主动来告诉你他遇到了什么问题,但是很多用户“言行不一致”,也不是说不善良,更多是问题描述和表达的问题。这时候我们会做很多数据分析,主要用到分群和留存率的一些分析方法。

3.1 留存分析找到魔法数字

又要用到象限了,象限超级好用;因为任何三个维度都能组成一个象限,可以把你要做的事情分轻重缓急直观地列出来。强调一下,下图中的数据是打乱的、脱敏的,大家关注内容就好。

上面坐标轴的纵轴 Y 轴是留存率,横轴 X 轴是使用人数。顾名思义,越左上角的功能是用户最喜欢、最高频用的,但用的人比较少;右下角的功能是用的人很多,好像用完就走了。

你们要知道, APP 整体留存率是由不同功能的留存率最后叠加出来的。以前,大家纠结我要看日留存还是周留存;现在,你更多要思考是看整个 APP 留存还是里面某一功能的留存。这个会让你更加你明白,你到底在做什么。

有些大厂,一个 APP 背后有好几万人在支持,你让这好几万人只看一个留存率指标显然是不科学的。我们要去找自己该看的,把核心功能拆解成一个个模块,用 GrowingIO 帮我们去做数据分析、找到每一个功能模块的留存率。

这只是一个开始,接下来怎么做?

下面这张图是很常见的分群留存图,是我自己画的。左边坐标轴代表这个分群的人数,右边坐标轴代表这个组的留存率,横轴是这个功能被使用的频次。

第一组最近 30 天只看了一次,第二组最近 30 天看了两次,第三组最近 30 天看了三次。往下看你会发现,一定会有一个拐点,很多用户看到了第几次之后坚持不下去,这是一个自然现象。在这张图里面,Group 4-5 有明显人数下降。

我们再反过来去看这些群组留存率,怎么样。

你发现 Group 5 留存率似乎比 Group 4 的人高了30% 左右,留存提升 30%是很厉害的。这种情况下,你们会去做什么呢?很明显,Group 5 跟 Group 4 相比无非就是多用这个功能 1-2 次而已,可能就差一点点了。

例如,产品上多加一些提示,或者多用一些召回,或者把你的算法用的更好一些,可能很多人就会进入 Group 5 了。从现在数据来看,Group 5 的留存率就会有一个陡增。所以,作为产品团队这时候很值得去做一些事情,让更多人进入 Group5。

3.2 GrowingIO 产品实现方法

大家用过「分布分析」这个功能吗,GrowingIO 3月份刚发布的,很实用。以前我们要做出上面的图需要导出原始数据,然后自己来分类整理作图。


「分布分析」这个功能出来以后,我们可以根据左边的事件按照 N 等分分布,上面这张图就是我做出来的真实数据。我还发现了一个很好用的功能,等分以后你选中每一个等分的人群,点击一下数字就能直接创建分群。

我把等分的人群全部创建分群,然后看每一个分群的留存,就得到了我最开始做的图。这样全部做完后,你就可以找到一个简单的留存增长点。

当你发现好多可以做的事情时,你就要思考优先级的问题。我们把所有可以提升留存的机会点罗列出来,按照难度和留存提升率两个维度进行拆解,然后放在下面的坐标象限上面。

这么多事情,大家会先做哪一个位置上的事情呢?我肯定是会优先选择难度小、提升空间大的点先做,然后一路往下走,也就是从第二象限到第四象限的过程。

和大家分享一下我们的真实数据,大概 12 周的时间我们把自己的 APP 留存率提升了 1.7 倍,现在还在往上走。所以,我敢拿出来跟大家分享,基本上用的是刚刚我讲到的那些套路。

4. 认知用户构成

完成前面一二三步后,最后一步,你要知道到底有没有成功。你们会怎么看数据呢?我自己比较喜欢继续用象限,看粉丝的分群。

这个图也不难,一般我们会看用户跟我们的关系,主要是两种利益关系:

  • 他在我这边花了多少钱(Money Spent)

  • 他在我这边花了多少时间(Time Spent)

既愿意在你这边花钱有愿意在你这里花时间的,一定是最棒的用户。不愿意花钱又不愿意花时间,但是他来了,是你未来的潜力。很愿意花钱但是没时间,挺有钱的。很愿意花时间但是没钱,这是大部分 APP 重要用户所在的起点,叫忠实粉丝。忠实粉丝一直很喜欢你,总有一天你要从那口带里掏一点钱,大概就是这样一个过程。

我们一直都在看这张图,看最近几周用户比例怎么在变化,因为什么功能而发生了变化。最后我们刚刚做的所有事情,一定会让自己的用户比例发生极大地变化。提高留存到底是什么意思,说到底就是超级用户所占的比例在增加。

5. 总结

总结一下我们上面讲的,再开始做增长之前该怎么去认知。我总结的方法论基本是这四步:

  1. 你要搞清楚哪个角度去增长;

  2. 问问用户需要什么;

  3. 看看用户怎么做;

  4. 最后看看用户是不是真的那么做的。

Sean Ellis 《增长黑客》这本书大家看过吗?书里面有一个调研很有意思,叫做产品的不可或缺性调研。如果这个产品明天没法用了,你的用户会怎么来回答你?用户到底是说,我好失望啊,还是说有点失望,还是说无所谓,还是说早就不用了。

你们有没有调研这个问题?我们有调研过,很刺激。那个调研上线了以后,数据不行你要下线掉的。最后我们没有下掉,因为我们做到了。

Sean Ellis 说如果有 40% 甚至更多的用户说他会很失望,说明你的产品已经具备了一定行业里的不可获缺性。这个时候再去做增长,比你之前去做增长会爽很多,而且流失率很低,用户数量和活跃度会一直往上走。

今天分享就到这里,谢谢大家!

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