用户增长模型有哪些(三个阶段分析及5个增长模型解析)
2022-12-23 canyinms.com 【 字体:大 中 小 】
用户增长模型有哪些(三个阶段分析及5个增长模型解析),小编带你了解更多信息。
当碰到问题时,我给了你一个解决方案,不好用,我就不知道怎么办了,这表示不专业。而这个事情当你不断去挑战,去尝试的去测试,找出各种可能性,下次你再碰到,你至少有3.4种解决方式时,就是新的成长。
追本溯源式的衍生拓展知识线,从而学到更多的过程,就是一个让自己积累专业性的基本方法。
这篇内容,想谈谈营销增长的历史。
非完全原创,引用了大量外文内容,进行了逐一翻译,梳理时间线,并整理了一些案例便于理解,但仍然会有许多内容不能一文说尽,只能之后再进行补充。
引用内容链接出处都已放入文末,大部分需要其他。
有点啰嗦,好了,我们开始吧…
增长营销发展到今天已经十几年,诞生了许多的方法论和模型,比如比较有名的AARRR模型和大量的A/B测迭代。
前几年传入国内后,一度非常火热,网上讲增长技巧和方法论的内容非常多,都是热搜。
那你有没想过,用户增长的本质究竟是什么?这么多的方法论,其中的核心和传统营销有什么区别?
于是在整理营销增长各个发展阶段的过程中,得出了一个结论:用户增长就是一套缩短营销时间的方法论。
简单的说:我不能直接跳到未来看结果,因为需要花大量时间,但是这段时间是可以通过一定的方法缩短的。
过去广告投放出去要过两三个月,甚至半年才知道对营业额帮助多少;我现在只需要三天就能知道。
过去营销结果要随着营销预算增加,才能逐步放大;我现在要引导用户帮我一起做推广,就算资源相同,随着用户的增加,营销结果也能扩大。
过去要尝试许多做法,花好几年才能知道哪一套可能有效;现在要用最有效率的方法,快速找到有效的营销手段。
第一阶段:增长营销的起源
增长营销或增长黑客(老实说硅谷真正在做的人都不喜欢这个词),普遍公认最早起源Facebook。
但一个学术的诞生不会是无源之水。比较合理的说法是增长诞生于营销学。而谈到营销学,就不得不提最早的实践与营销模型 – AIDA法则。
有商业就有营销,叫卖、长途运输、金字招牌,这些是广告、推销、物流、品牌的原始状态,有营销但无“学”。
于是在1898年,美国第一任广告协会主席埃尔默·刘易斯提出购买行为法则,即AIDA法则:A注意、I兴趣、D欲望、A行动。该法则迅速在推销员和广告人中得以应用。算是有史以来第一个提炼出带有理论性质的营销学方法论,距今已经120年,两甲子轮回多2年了。
AIDA法则讲究「宽泛」的客户获取,这也和当下背景有很大的相关。19世纪,互联网尚未出现,更没有数字营销。要做到这么精细化的追踪、分析与运营都是不可能的!
之后,营销学就逐渐发展,我们再回到Facekbook。
想像一下,当初Facebook 这群穿着黑色帽T 和蓝色牛仔裤的的宅宅工程师们,突然被扎克伯格要求把Facebook推向更多人,你觉得他们该怎么做?
身为一群理工宅,他们显然没办法接受传统广告界的思维:「我知道广告费有一半浪费掉,但我不知道是哪一半。」
学理工的,都很在意使用科学方法。科学讲求重制性,我要知道做什么事会造成什么结果,这样才有办法不断复制这个结果。
虽然现在回头看显而易见,但他们做了当时没人做的事:细分每一个元素,监测每一个结果。
做科学实验,讲求的是控制每一个变数,尽量将变量缩小到只有一个,其他所有条件都相同。在这个前提下,记录不同变量所带来的结果,再进一步分析数据。
变量会有哪些?初期大家懵懵懂懂,就把所有的东西都列出来,像比较有名的AARRR就是其中一种框架。
延伸阅读:
AARRR已经被提出超过10年了吗?
第一个AARRR应该是目前在用户增长里最常被提及和使用的框架,由Dave McClure于2007年提出,目前仍被广泛作为用户增长的思考框架。
AARRR代表着A(Acquisition,获取)A(Activation,激活)R(Retention留存)R(Referral买单)R(Revenue传播)。
要如何使用AARRR作为思维框架呢?
AARRR是以「漏斗」的形式,把用户从开始到成功转化的行为路径归结成几个关键核心步骤。在制定指标时,可以按照AARRR 框架里的每个关键核心步骤再往下拆解去订定KPI / KR,进而优化每个关键核心步骤为目标,提升漏斗间的每一步转化,达到整体增长目的。用这种框架,将使用者的生命流程切成不同阶段,然后针对每一个阶段,观测不同的数据。
数据,是增长营销最重要的元素。
不同于传统广告,随着互联网的大力发展产生了数据,我们才有判断的标准,才能够知道我们做的事情是对还是不对,才能不断改善进步。
到这边,用户增长方法论真正意义上的第一阶段就完成了。
我们将使用者的生命周期切成了不同阶段,而且也有适当的指标监测每个阶段的表现。所以我们可以更快知道我们做的事情,对公司未来的营收有什么影响。
我可以针对网站落地页做一个文案调整,看看注册转换率会不会增加。针对注册后的短信推送设计定制化内容,看用户留存率有没有提高。因为我们只看这个阶段,所以我们可以更快知道结果。
第二阶段:留存为王
这样的框架用了几年后,大家发现两点问题:
每个指标都看,那就跟没看一样,没办法将资源做最有效的分配
用户生命周期的某些阶段,显然比其他阶段更重要
于是有人开始提出其他概念,例如北极星指标,意思就是你只需要关注一个最重要的指标就可以了。
哪一个指标呢?每家公司不一样,这个需要你自己决定,反正不要说每个指标都很重要就对了。
差不多在2015年,硅谷知名创投Andrew Chen 已从数据中点出留存的重要性,于是大家达成了一个新的共识:留存率为王(Retention is king)
有关注硅谷增长黑客的同学,会发现从这一年开始,大家几乎不再谈论框架,尤其最顶尖的那一群人,每个人都在讲留存率。(国内大概是2017年才兴起了上一个阶段的AARRR模型,但很快在18年下半年大家谈留存了。)
到这边,用户增长的第二阶段就结束了。
那它跟第一阶段差在哪里呢??
答案就是:精准
第一阶段做到的是切分用户的生命周期、监测每个周期最具代表性的指标,然后不断做实验优化。借由这样的方法,提前知道这些改变对产品的影响怎么样。
但一间公司最主要的目的还是营收的成长,于是在第二阶段,他们发现了留存率是对营收影响最大的关键阶段。
所以第二阶段不只是要提前知道,还要能够对症下药,针对最关键的环节优化。
延伸阅读
关注留存的RARRA模型
RARRA是由Thomas Petit和Gabor Papp在2017年提出的概念。Gabor Papp在提出RARRA的同时,也对当下的「成熟移动互联网」背景做了下面的归结:「移动app市场趋于饱和,红利时代结束,获客也不如以往容易、便宜。」亦即,移动互联网已经从一个「增量」的时代来到一个「存量」的时代了,因此在获得流量后的「用户留存」显得更加重要。这个概念在国内红利了一段时间,上面也提到在18年下半年被提出。
与AARRR框架不同的地方
RARRA的步骤组成与AARRR相同,主要的差异在不同的优先级考量而重新排序各步骤,强调R(Retention)留存的重要性。RARRA的框架逻辑来源于:为了达到留存(R,Retention),需努力让用户体会产品/服务的核心价值(A,激活Activation);这样同时也能达到让用户自主分享(Referral),邀请身边好友一起使用该服务/产品;最后就能顺其自然地获利(R,Revenue)并且获取到新的用户(A,拉新Acquisition)!
为什么在「成熟移动互联网」时代,留存变得更加重要?
当获取流量变昂贵,又不能有效地把流量转成产品的用户群,便让企业负担且浪费了「看似拥有的流量」的高额成本。2017–2018年国内讲「增长黑客」,到了2019年开始强调「私域流量」,这个词的出现与行业内开始重视留存为正相关,「私域流量」便是著重在将「公域流量」进行留存成为自己用户群。因此,此框架的核心精神是因应「存量时代」的来临,把留存作为最高优先级目标,调整框架步骤顺序为RARRA,就是强调产品对用户的价值能自然带来更多用户的增长动能。
「公域流量」与「私域流量」各自代表什么意思呢?
公域流量就是指不属于你的流量,像是搜索引擎、社交媒体、其他平台上的流量。你日常需要获取「公域流量」需要透过付费广告投放、商务合作等方式获取。而在你获取之后,倚靠策略与手段将用户留在你的平台上,未来你再次触达或是用户主动自行返回都不需再额外付费,那这样的流量才是你真真实实所拥有的,这就是所谓的「私域流量」。
若是不将流量留存成为你的用户群,那你每天都需要对公域流量进行付费,对用户进行「租用」;当用户沉淀成自己的用户群时,你才能说这些流量是你所拥有的。当然,拥有后不代表就永远拥有,还是需要倚靠策略与手段去进行促活与维护,否则留存后的用户还是有可能流失的。
现阶段:循环快增长、AHA时刻
增长循环Growth Loops
光是提高留存的优先级还是不够的!
2017 年,新的声音又出来了:循环(Loop)。随之发展到了2018年由四个知名的硅谷互联网公司的高管/创投提出了一个全新增长框架,增长循环(Growth Loops)。
进入国内后,常见的几个增长循环Growth Loops模式就有:病毒式裂变、补贴增长、UGC内容循环。
这个概念是在重新检视你的商业模式,将原本漏斗的框架换成一种循环的框架,虽然同样会有转换率、留存率等概念,但因为重点在于让循环越快越好,目标不同,优化的方向也会不同。
如果说第二阶段的关键字是「精准」,那在这个阶段就是「快」。
增长循环是让用户参与你的增长模式,你的增长不再受限于自己公司的资源,而更可以利用用户产生的价值,将既有用户效益最大化。
这个概念在《流量池》里也有提到,但是不多,大部分内容还是在讲获客。
增长循环不只是要提前只知道营销结果,还要提前显现出营销结果。我一开始就说,用户增长是一套提前知道营销结果的方法论。这其实不只是在监测数据、做实验,和扩大成果,分析也是一个重点。
与AARRR / RARRA框架不同的地方
前面提到的AARRR / RARRA若以更抽象的概念来看,其实也是输入Input (拉新/激活)、行动/步骤Action/Step、输出Output (转化/收益)。不过漏斗形式的框架,有以下两个特色:
每个环节依旧还是断裂的。
从流量的进入到获利的终结。
因此,虽然漏斗式框架(AARRR/RARRA)与循环式框架(Growth Loops)都有输入与输出,而之中最大的差异在于输出是否能够再回到输入。一旦输出的结果能回流进输入里,这个增长将是「可持续性且复利的增长」。
比如一些UGC的内容平台,找图用的花瓣、站酷之类。
他们的的核心增长动能,就是来源于网站上UGC 的内容。种子用户上传了内容,其他用户因为内容而在平台上产生了更多的互动,而后因为这些UGC 内容持续从外部为平台带来更多的新老用户而形成了循环Loop。
知名的亚马逊Amazon增长飞轮理论,其实也是增长循环Loop的概念。
延伸阅读
小红书增长产品分享的实际案例
小红书如何透过循环增长Growth Loop框架找出增长动能并落地。
1、用户数据发现
之前我在小红书担任Growth PM时,曾从用户数据发现每天有大比例用户,会自主地将小红书上的内容分享到其他社交平台上给身边朋友,透过这样分享所带来的回流量却非常的低,我觉得十分可惜。于是,我思考如果每个自主分享的用户只要每天再带回一个用户(不论新老用户),这样DAU就能够直接翻倍了!
2、Growth Loops框架应用
(Input)第一批用户在平台上看到感兴趣的内容自主分享(Action)给外部用户,外部用户因为第一批用户的分享行为接触到了平台(Action )。多次接触后,外部用户感知到平台价值下载APP正式加入平台(Output/Input),养用户期间所获取的偏好数据帮助算法产生个性化内容,进而提高新进用户的留存(Input),同时当新用户更容易也在平台上找到感兴趣的内容,也能促使他们加入分享行列,将喜爱的内容再分享给其他外部用户(Action)。
3、具体执行项目
基于这样的思考,我与团队着手开始执行一系列项目落地。像是,从「分享」这个行为路径出去所乘载的「每一个」用户体验节点(如:分享UIUX设计、分享后的链接标题及缩图优化、被其他用户打开后的落地体验、行为路径中的数据采集…等)都是我们优化的范围。同时,也利用这样的机会去做到「养用户」,并同时收集被带进来的用户偏好,做后续当这群用户正式下载APP成为我们「真正用户」时,推荐算法冷启动时所需的初始数据(比起我们用其他方式去猜测更加精准),如此一来,在用户onboarding的过程能也能提供更好的用户体验(进而增进留存)。这个一系列项目落地后,就能透过这个Growth Loop去实现「可持续性且复利的增长」!
*养用户为什么重要?
小红书是个社区与电商结合的APP,要一个用户因为一篇内容或是一个商品就立刻下载一个app非常困难,若不想办法「养用户」就这样让他流失也十分可惜。若是能够先提供他轻量级的服务,当后续他感知到了更大的平台价值(例如对页面进行收藏后想查阅等),他就更愿意去下载app,成为你更有价值的用户了!
什么因素是对留存率影响最大的?
除此之外,发展至今,我仍然认为留存率为王,但正如同留存率重要的原因是它对获利影响最大,能不能找到什么因素是对留存率影响最大的?
可以,而且找到了,这就是AHA时刻,这个观念其实一直都在,从最早Facebook成长团队刚红的时候大家就知道了。
但为什么后来大家还是看留存率?
原因很简单:
1.我虽然可以借由访谈或产品开发者的经验来决定Aha时刻,但我不知道他是不是真的跟留存率完全相关。
2.我找不到我们公司的AHA时刻。
也就是说,留存率的重要性很容易从模型推导出来,所以我们会说它很重要。但我们自己想的AHA时刻,却没有其他数据可以支撑说,它就是最重要的那个指标。
我认为这个问题将逐渐改变,随着使用机器学习门槛的降低及普及,每间公司都可以透过演算法找出自己的AHA时刻。
一旦找到AHA时刻,关键数据将会从留存率向前移到AHA时刻的启用率。
其实很多产品都已经找到自己的AHA时刻了。
因为留存率本身就是一个需要时间的指标,如果你想看用户的周留存,你至少需要两周的时间才能得到这个数据(实验上线后,要等到第二周过完,你才会知道第一周加入的使用者有多少比例的人第二周回访)。
到这一步,借由观测AHA时刻的启用率,最快可能三天或第一周过完就知道了,我们又未来的结果往前拉了一点。这也是在这个阶段「快」的核心概念。
源于UX的增长评估模型
介绍另一个也是和产品开发息息相关的增长模型:HEART。
HEART是由Google的Quantitative UX Researchers团队提出的,最初是用来做Data-informed design使用。他们提出了HEART作为衡量UX指标的框架。HEART代表着H(愉悦感Happiness)E(参与度Engagement)A(采用率Adoption)R(留存率Retention)T(成功率Task success)。
而HEART 是发源于产品开发流程作为UX数据化衡量的框架,因此更着重在用户与产品之间的「关系」。不只是单纯地看有多少人使用了,而是更近一步的去了解用户对于产品的满意度(Happiness)、参与度(Engagement)、采用率(Adoption)、留存率(Retention)、成功率( Task success)。之间的「关系」越紧密,当然增长的效果就会越好!
当然,HEART 不只是可以用于产品开发,用于日常的业务上也可以— 将产品替换为所提供的服务,去看用户与公司所提供的核心服务之间的「关系」。
增长要做的事很多很杂涵盖的范围也很大,因为每件事都能「增长」 。而做一个改变,不用等好几个月才知道结果;不用单独靠公司自身的能力做营销;不用像无头苍蝇一样乱碰乱试才找到可能有用的方法。这些现象背后的意义,就是将未来拉近,让你更快看到成果(不管是成功的营收成长,或是失败的经验学习)。
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