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如何通过可行动指标来践行Growth Hacking?

2021-01-06 11:08:22 阅读(155 评论(0)

摘要:在过去的两年里,精益创业和Growthhacking的概念和方法论在中国越来越流行,但大多数人只是从流量的角度来理解Growthacking,比如使用一些沟通手段来获得大量的新用户,这真的很好,但Growthhacking远不止这些。就像我们只看到Facebook的病毒传播,却没有看到他们为用户的激活和长期保留所做的大量努力,后者也是GrowthHacking的一部分,也是更重要的一部分。因此,我们应该从用户整个生命周期的角度来理解Growthhacking。只有大量的新产品,没有有效的核心行为转化和良好的保留,才能实现真正的增长。如果你有机会深入观察用户的行为,你会发现只有少数访客最终成为产品的忠实用户,更多的是路人。–为了实践真正的GrowthHacking,精益数据分析必须以有效的数据为支撑,以数据驱动的方式对产品的各个部分进行实验和优化,以实现真正的用户增长。幸运的是,早在2007年,Mcclure就提出了一个有效的数据模型,它彻底改变了许多企业看待数据的方式,并帮助大量产品实现了用户增长。AARRR模型(又称海盗指标):AARR模型引导人们提供了最有效的方法来分解用户的生命周期,从虚荣指标(有多少人看到了我的页面,我的累计用户达到了多少)到思考整个用户的生命周期,并告诉我们如何改进每个部分。一旦你深入到用户生命周期各个部分的细节中,你就可以像黑客一样设定你的增长策略,实现真正的Growth。说到AARR模型,其实有很多错误的理解。模型的每个部分都经常使用「虚荣指标」,这些虚荣指标掩盖了你产品中的紧迫问题,并提供了一些夸张和毫无意义的数据,这通常会让你误入歧途,但很多人天真地认为这就是所谓的数据驱动。幸运的是,在这些「虚荣指标」除此之外,还有一些「可行动指标」,这些指标可以向你展示现在的问题和为什么,并告诉你可以做些什么来改进你的产品。使用「可行动指标」在手术过程中,需要手术的精度,而且「虚荣指标」使用起来很简单,它们是为懒人准备的。你选择使用哪一种决定了你是大师还是弱鸡。OK,让我们逐一找出什么是虚荣指标,什么是可行动指标,如何通过可行动指标帮助你实践Growthhacking。比较不同渠道的价值,比如你已经推出了你的应用程序,准备做一些推广,然后你花钱在两个不同的渠道做推广活动,你也研究如何提高应用程序的排名,也找人写软文本到媒体为你的应用排水,你做这一切是为了什么下载。当然,下载你的应用程序的人越多,下载量就越好。可问题是,「下载量」它是最不可靠的虚荣指标之一,下载应用程序是一个超低成本的问题。盲目推广并不能支持你的成功,也不像删除一个应用程序那么简单。当你看到获取指标时,你需要注意哪个渠道为你提供了最好的投资回报。如果你只关注下载量,你可能会看到类似下面的图片,这似乎显示了你推广的成功:但在这张图片中,你无论如何都不知道下载你应用程序的用户是否使用了你的产品。有些人会比较不同渠道的下载量,认为这是可执行的指标。但这也没用。即使你发现一个渠道的下载量是另一个渠道的两倍,你仍然不知道额外的用户实际上是如何使用你的产品的。除了比较渠道,你还应该关注那些真正使用你的产品的用户,以提高你的获取指标。可执行指标:如果您跟踪不同渠道从下载到注册的转换率,从用户打开您的产品到完成注册,您可以根据渠道分割这些跟踪结果,您将准确了解您的推广情况。任何人都可以下载一个应用程序,但只有一些用户真正感兴趣并注册,你想密切关注这些用户。如果你想这样做,你只需要设置一个从启动应用程序到注册的两步漏斗,然后比较不同渠道的转换率:你可以看到一个问题。75%的用户来自A渠道,63%的用户来自B渠道只下载了您的应用程序,但没有注册。这包括坏消息和好消息。如果你只是跟踪下载或打开应用程序,你可能会看到仅仅一个月的A渠道推广就获得了9万多个用户。这是一个非常大的数字,但实际上它会引起误解。所以坏消息是:绝大多数用户甚至没有尝试你的应用程序,75%的投资被浪费了。好消息是,在B渠道中,有一个更好的结果值得关注:更多的用户已经完成了从下载到注册的转换。现在你有工作要做(所谓可执行指标,就是告诉你能做什么):快速频繁地迭代您的启动页面和注册流程,以提高整体注册转化率。正如一句话所说,没有固定的成功公式:「做很多测试和A/B测试,做很多猜测和快速迭代」。不断检查你的转化率,当你发现迭代优化的收入变小时,先暂停。加倍投资于低成本、高转化率的渠道。这并不意味着你必须完全放弃那些低质量的渠道,因为广告的收入也在下降:你可能得不到与之前花费的5万美元相同的结果。但只要你关注转化率,你就可以把产品推向正确的方向,不用太担心。把尽可能多的用户带到你的真实产品中,这就是你在AARR模块中要做的所有努力。是的,升级登录和注册并不完全意味着你的产品会变得更好,但它们仍然是一个非常重要的市场指标。正确使用它们可以让你引导尽可能多的用户进入激活阶段。为更快的Aha激活!你可能经常听到Moment改进你的漏斗:「我们服务过数百万客户」「我们的用户之间发送了数亿条信息」「我们处理了1亿张照片」这些指标是累积价值,它确实能在一定程度上反映当前产品的规模,也能让人们相信你的产品的能力。但是对你自己来说,稍微看一下这些数字,对你理解真正的问题是没有用的。少数用户在你的产品上花费的时间比平均用户多,会把你的累计或整体数据拉得相当高,「处理了1亿张照片」,是的,但是那些根本没有上传照片的大量用户呢?换句话说,那些根本没有激活的大量用户呢?让我们澄清一下,打开应用程序不是激活,注册也不是激活。这些只能代表用户尝试您的产品,只有当用户发现并认识到产品的价值并决定继续使用时,用户才能激活它(Aha!这个东西很好,正是我想要的)。这是我想要的)。所以真正重要的是,大量未激活用户的问题是什么?换句话说,他们的问题是你的机会。如果你只关注那些巨大的虚荣数字,你就不会接近这些问题和机会。您需要了解有多少用户没有正确激活用户在哪里迷路,哪些流程是您需要改进的可执行指标:从注册到激活的转换漏斗和拆分测试过程就像一个冒险,用户将失去它,他们可能永远不会回来。解决激活问题的最好方法是在这个过程中创建一个漏斗,跟踪每个步骤的转换率,然后当你看到用户在哪里丢失时进一步深入。假设你创建了一个社区应用程序,它有不同的兴趣小组,可以在小组中交流相关主题。你会发现,一旦用户开始参与交流,他们基本上认识到产品的价值,并倾向于留下来。但是,你也会发现有些人明显没有达到这一点(参与交流),而且他们已经失去了。要理解为什么用户不激活以及如何修复这个问题,只需创建一个漏斗,将漏斗的转换时间调整到一天(特别是移动应用程序,你最好让用户尽快激活,而不是几周或几个月)。在这个漏斗中,您将跟踪用户注册后是如何一步一步到达的「评论话题」(参与沟通):在漏斗中,两种现象非常明显:80%的用户不加入任何团队。绝大多数加入团队的用户都会评论这个话题。一旦用户加入团队,他们就会激活它。在大多数情况下,他们会发表至少一条评论,并有良好的长期保留,问题是有相当多的用户根本没有加入团队。在你看到这个漏斗之前,你很难发现这个问题。当你高兴地看评论主题的总量时,你没有看到80%的用户根本没有达到这一点。在你看到漏斗之前,你很难发现这个问题。当你高兴地看到评论主题的总数时,你没有看到80%的用户根本没有达到这一点。好的一面是,这也为你提供了一个巨大的机会。80%的用户在注册到加入一个小组的过程中丢失了,你有很大的空间来改进这个数字。而且,在你知道加入一个小组与用户的保留和满意度有关之后,你就有了一个基本清晰的数据驱动方式,让你的产品真正做得更好。显然,这种方法比虚荣指标更有价值,可能会让你感觉更好。要解决这个问题,为您从注册到加入团队的过程和经验构建更多的新版本,然后单独测试它们,以观察它们是如何工作的。如果能帮助新用户触及您的产品核心价值,就不要担心事件变得更加复杂。Twitter这样做了,他们发现鼓励用户完成他们的Profile,并根据账户提供个性化的内容,可以引导用户到达Aha!moment。拆分测试你不同的想法,不断地做,直到你有一个坚如磐石的引导过程,让用户以闪电般的速度到达Aha!moment。很快,你的情况就会越来越好,你就会开始感到兴奋,一切都会令人惊讶,直到你想到一个词:损失。保留用户分组识别保留用户的Feature用户流失是产品的头号公敌。如果没有强大的激活和保留,用户流失将减少您的用户规模,从长远来看,它将逐渐破坏您的产品。衡量保留最流行的方法是DAU和MAU-日活跃用户和月活跃用户,衡量每天或每月有多少用户活跃在您的应用程序中。听起来还可以。然而,有一些问题:这太容易夸大这些数字的意义,定义它们「活跃」企业通常会选择最大化DAU的定义,这是一件困难的事情。如果你的业务在增长,新用户的注册量会扭曲这些数字,从而阻止你看到这些用户实际上回来了多少。即使前两个问题不存在,「活跃用户」最简单的定义不能让你找到识别和提高保留方法的地方。例如,你做了一个视频共享平台,最近通过各种手段做了广泛的宣传,你的DAU会突然爆炸性增长:看起来很好,但接下来我们看看,增加实际的视频数量会发生什么:当飙升的下载似乎证明你已经成功,但你的视频数量会告诉你一个不同的故事。当你的下载量仍在逐渐增加时,你实际播放视频的人数正在增加。一方面,你成功了:用户正在下载你的应用程序,另一方面,你也有明确的证据表明有些事情正在变得非常糟糕。如果没有干预,您将在这里结束:可执行指标:用户群分析需要分析您的用户行为,才能真正在您的应用程序中建立良好的用户保留。有些用户被你的应用程序所吸引,并且经常使用你的应用程序;其他用户在下载后看不到任何价值,然后删除它。为了获得更多的前者,而不是后者,你需要从你的超级用户那里学习(比其他用户更频繁地使用你的产品)。问题来了,是什么东西粘住了用户,不能用直觉来回答。Facebook和Linkedin不需要直觉地创造用户粘性,而是需要严格的分析和实验。这里可能是你开始看保留图的样子–有一天,我注册了一批用户,然后在接下来的一个月里每天都有多少次回访:这是7天的保留:然后只看1天后的保留(第二天的保留)。你会发现第二天的保留在这个例子中反映了最明显的问题:大约一半的用户在第一次使用你的应用程序后不会回来。在你开始担心保留这些东西30天或90天之前,你需要弄清楚如何让用户在第二天回来。也没有固定的成功公式,你必须通过「用户分群」对不同的可能性进行实验。在我们的例子中,你会看到,当你比较的时候「所有新用户」与「关注过一个人的用户」第二天保留会发现什么:第二天保留超过30%的跳跃,很好,但如果这些用户在第二天和第三天开始丢失,有一个关于移动应用程序的事实:用户会很快丢失。事实上,平均而言,70%的移动应用程序用户将在一天后丢失,但是这个值只有30%的优秀应用。然而,在安装应用程序后的第三天,流失率将趋于稳定:所有应用程序将以相同的流失率失去用户。然而,在安装应用程序后的第三天,损失率将趋于稳定:所有应用程序将以相同的损失率失去用户。因此,问题的关键是如何在用户安装后立即留住用户。如果你能在一开始就坚持下去,你基本上可以保留他们一段时间。这是我们的例子「所有用户」与「关注过一个人的用户」对比7天内的留存情况:30天后,「关注过一个人的用户」17.5%的留存率,「所有用户」的是10.9%。这可能看起来不那么明显,但即使是一个小凸起,对你来说也很重要。更重要的是,你已经确定了一个提高保留率的因素,现在你可以找到更多。一个可行的方法是你现在可以把它拿走「关注一个人」不是「注册」设为起点。也就是说,你之

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