2019年1月12-13日，人人都是产品经理携手腾讯大讲堂重磅打造的【运营增长大会·上海站】完美落幕。网易严选运营分析线负责人李琪，给大家分享了《严选用户增长实践》

今天分享的主题是网易严选的运营增长之路，今天的主题分成三部分，分别是：用户增长的三件事、用指标驱动增长和用工具提高效能。

一、用户增长的三件事

首我们来讨论第一个话题，用户增长的三件事儿。

要解决这个问题，需要回到用户增长的本质目标。

用户增长的本质目标其实是为了实现产品总价值的最大化，而要实现产品的总价值，就等于活跃用户的规模乘以单个用户的价值，并且要减少异常用户造成的损失。

下面来详细讲讲这三个关键的事。

第一件事：是活跃用户规模的扩大

为什么我们更强调活跃而不是累计的用户数？因为在一段时间内，产品的价值来自于我们的活跃用户。

以严选举例：我们一个月的GMV（网站成交金额）流水贡献来自于这个月发生支付行为的用户，而不是来自于平台累计的支付用户，所以只有实现活跃蓄水池稳定的扩大，才能够为产品产生持续的价值赋能。用户增长的本质就是通过一套严密的管理体系让用户稳定的在这个活跃的蓄水池中不断留下来新增的用户，减少留存的损失。

在活跃池子内的用户尽量减少流失，这样就可以让这个闭环的体系运转起来，让活跃的蓄水池不断的扩大。

用户持续的使用商品，从单个用户的视角，其实我们也就达成了用户价值的稳定增长。

第二件事：单个用户价值的增长

提升用户价值最核心的一件事是，识别不同用户对产品的需求，去做分而治之的分层管理。因为用户不同的需求也就决定了它对产品的贡献能力是不同的。

在电商里有很经典的二八原则，20%的用户会贡献平台80%的流水，这20%的用户是需要核心维护的。

有两个层面值得大家关注：

• 在金字塔底层的用户并不意味着它没有价值，只是我们自己要反思：是不是我们还没有识别到这部分用户的需求。
• 这些用户进入平台以后，没有给他一个很好的成长空间，让他/她在我们的平台里从一个普通用户成长为一个超级用户。

在做用户价值提升的时候，要关心的是“我们如何去形成一条用户增长的道路”，让用户在这个体系里不断成长，达到超级用户的水平。同时，减少异常用户的损失，这需要我们有能力去识别真实的增长。

第三件事：识别真实的增长

所有的企业都会面临拉新难的问题，因为拉新成本很高。这个时候我们就需要通过大量的让利去获得新客，但各种让利行为一定会吸引很多地下黑产和羊毛党。如果防范不慎，拉新成本就会进一步扩大。

只有真实持续使用产品的用户，才能够为产品产生持续的价值，而那些苛求极致利益的虚假用户，往往造成的是企业损失。

一方面，我们去看数据的时候需要带有这样的风险意识，理解什么是真正的增长，什么是潜在问题和潜在损失的增长。另一方面，从企业的视角，我们可能也需要有风控团队的构建去做企业的护城河。

针对活跃用户的规模扩大和单个用户的价值提升，在实际的运行中如何执行？在生命周期的不同阶段，我们应该做什么？

比如：当用户接受到我们的资源曝光进入平台之后，首先它会产生访问。

在访问的时候，一部分用户可能觉得我们的产品还不错，那他可能很快就转化完成了支付的动作。

还有很多用户访问了，并没有产生下一步的动作，那这个时候我们一定要关注这部分访问了而没有发生支付动作的用户。

因为我们已经花钱把他拉进来了，提升转化率对于拉新成本的下降有很大价值。

这个环节我们需要关心潜客流失、用户召回。而当用户都完成了支付动作并进入平台以后，那么下一步其实就进入了促活增值的阶段。

促活增值，要让用户从一个普通用户到超级用户的这条成长道路去稳步的推进，在我们的活跃蓄水池中持续的使用，去提高购买的频次。

由此可见，围绕用户生命周期的增长方案，是去实现对大规模用户在不同阶段的管理，而我们要做这个管理就必须要做到它是一个清晰、可被拆解、可被监控的问题。

为了解决这个问题，我们就需要有指标体系的构建。当我们有了一套指标体系之后，我们所有的增长操作就变成了去影响和驱动指标的改善，增长问题也就变得可被衡量和改善了。

二、用指标驱动增长

回到用户生命周期的不同阶段，在整个用户生命周期的管理里面，可以把核心把它划分为两个关键阶段：第一个阶段是拉新阶段，第二个阶段是促活阶段。

1. 拉新指标

拉新的核心目标其实是为了保质保量、控制成本、获取新用户。

围绕拉新的指标体系应该包含评估用户规模的新客规模、成本和评估用户质量的质量管理指标。

在指标体系的构建中，我们要考虑结果的关键指标，同时要围绕关注这个结果的过程指标，比如：转化率和留存率等指标。

要让这个问题可监控和可被影响，我们就需要通过拆解的方法，在不同维度进行指标下沉来定位关键原因。

围绕新客的指标我们会通过终端的拆解。比如：当我们发现新客下降的时候，我们要去看是APP端下降还是小程序下降，或者通过不同渠道的拆解来定位，到底是哪一个渠道出了问题。通过拆解的方式最终定位问题。

2. 促活指标

而到促活的阶段，当用户与我们平台有大量的交互行为后，我们可以去构建很多标签体系，来丰富我们对于活跃用户的分层画像。

在电商里面，我们一般是用IFM这三个指标去衡量用户的属性。

“I”就是一段时间内的末次支付距今的时长，“F”是一段周期内的支付频次，而“M”就是反映周期内的支付金额。除此之外，在现在的背景下，还有一个指标“A”也是非常关键的。

这个“A”是什么？“A”是action，就是特定的动作。

不管是淘宝的网红电商，还是抖音的带货模式和小红书的内容，让用户持续产生需求会变得越来越重要！

过去的电商，核心是为了满足用户的需求，但现在我们很多电商也承载着让用户产生需求，并且锁定用户对我们选择的能力。要达成这样一个能力，就需要通过互动指标体系的设计，让用户与我们产生品牌的共建。

当我们在做促活这件事的时候，首先我们要用指标去驱动增长的前提是构建活跃这个指标。

促活这个指标，并不意味着我们需要用大家所认知的活跃，或者是业界定义的活跃去定义这个指标。

首先明确我们要做的是什么，目的是为了增加完成某个动作的用户数，还是为了提高某个功能的粘性。

活跃的定义是多元的，需要依据、需要驱动的目标而决定。

举个例子：如果是一个工具类的APP，可能对这个工具持续的访问会是我们关注的，就像微信的DAU已经破了10.1亿。另外也有可能是对某一个工具的使用，比如微信的新版本上了动态视频的功能，可能这个阶段最关心在我的10亿用户中，有多少人会去使用这个动态视频的功能，有没有去提高用户的粘性。

如果是课程型APP，像我们的网易云课堂，需要评估的核心是持续来上课的用户，这些上课的用户才是与我们产生强烈联系的用户。如果是电商型APP，用户发生支付的动作就是我们最关心的，所以支付的用户数会成为考核活跃的标准。

3. 指标拆解

而另外一种角度，如果我们关注的是持续活跃的用户数，那连续两个月都发生支付动作的用户就会成为我们核心关注的对象。完成了指标的定义之后，如何去驱动增长？

通过拆解的方法去定位关键的策略：

① 横向的拆解

当我们认定了活跃用户的规模，我们核心考察用户是否达到了增长的一个标准？当活跃的用户规模出现下降的时候，我们就需要去做横向的拆解。

在我们整体的活跃用户结构中，到底是持续活跃的用户近期不活跃导致增长下降，还是我们之前流失的用户召回不够导致下降，也有可能是新用户引入不足导致总体规模下降。

通过这样的拆解维度，我们可以定位到具体是什么环节出了问题，定位到这个问题之后才会有配套的解决方案。

如果发现是持续活跃的用户不活跃了，那就是产品留存出了问题，这时候可能需要我们去找产品或运营的同学沟通，是不是近期在产品的设计或者体验上出了问题。而如果是新用户的规模不足了，那这个时候可能就需要与市场同学去沟通，是不是运营、拉新的策略有了什么变化。

② 更细力度的拆解

有的时候，如果我们发现全盘的活跃用户都下降了，每一种都下降了，所以横向的拆解好像也不能解决我们所有的问题。

这个时候还有另外一个办法，就是说明你拆解的力度还不够细，你可能还需要更细力度的拆解。

③ 通过过程指标的应用去进一步挖掘增长问题

如果穷尽了各种拆解维度都没有解决问题，其实还可以通过过程指标的应用去进一步挖掘这个增长问题。

以电商为例：我们关心的是支付用户，那么支付用户的核心公式就是访问量（UV）乘以转化率，所以如果支付用户下降了，我们要关注的是，是流量不足的问题还是用户不转化的问题。

做增长的时候，不仅要关心结果，也需要关心达到这个目标相关的过程，有时候我们可以用迂回的策略解决问题，通过解决过程指标的问题来最终达成解决目标指标的问题。

总结起来，通过指标去驱动增长核心要做四件事：

1. 基于运营目的去定义指标；
2. 要通过指标的拆解去找到相应的配套策略；
3. 通过过程指标的巧应用来加深对问题的解决；
4. 丰富指标图谱融合定性指标。

去构建整个领域或者整个业务板块的指标图谱时，只有内部数据产生的指标是不够的，它不能帮助我们形成对整个格局上的宏观视野，我们还需要与研究用户的同学配合，去构建一些宏观的指标来强化整体的大局视野和一些关键的体验。

比如说品牌知名度这个指标，它可以反映我们对于整个市场的辐射程度，而我们在市场辐射程度的高低也会影响新增用户数这个指标的变化。

假如说我们已经是一个非常知名的品牌了，新增反而是一件自然而然的事，而如果品牌知名度不足，我们做再多的拉新投入，也没办法去实现一个高价值的增长。

三、用工具提高效能

当我们的产品已经有非常大的用户量时，到了1到100的阶段，其实我们是需要通过这种工具体系的构建去提高大家的管理效能。我们需要去提高单个业务同学对于用户的管理半径，一个业务同学到底能管多少个用户，其实反映了你整个效率的深度。

围绕用户的生命周期，我们会在不同阶段设计不同的产品来达成这个事情。

在实际卖货的场景中，我们为用户提供的服务，从电商的角度就是商品，选品系统的协同才能最高效的实现人货匹配。

1. 渠道管理

当渠道拓展的越来越多，甚至有上千上万个的时候，我们会面临渠道的管理问题。

渠道众多的时候，当增长数据之后，到底是哪一个渠道出现了变化？哪一个渠道有问题？我们是很难快速定位。

这就需要我们通过一套统一的指标监控体系和一套数据管理的工具，快速洞察到什么地方出了问题？什么地方可以有增长？所以需要管理渠道。

这套指标体系里面核心包括四个维度：

• 一是衡量渠道的引流能力，就是渠道获取UV的能力；
• 二是衡量渠道对流水的贡献能力；
• 三是衡量渠道获取新客规模的能力；
• 四是这个渠道自己用户的质量。

当我们有了这四个维度，能够帮业务达到管理渠道的目的以后，通过这四个维度的综合应用去形成的渠道，评分系统也就能够进一步去解决下一个渠道管理里面的痛点。

我一年只有这么多投放经费，那我要怎么分配？

通过一套统一的评分系统之后，我们就可以对新渠道快速打一个评分，当有了这个评分标准的时候，我们就能知道这个渠道在整体的投放策略中处在什么位置，下一步应该是加大投放还是收缩。

对于长期处在高分段的渠道，我们应该去形成一个KA（关键）渠道的长期管理，与这些渠道进行更深层次的活动。

当双方形成深度合作的时候，其实资源的互换会变得更紧密，渠道的评分系统可以帮助我们去实现控渠道，也就是提效降本的目的。

2. 用户标签体系

当用户进入了我们的产品之后，我们就拿到了大量用户与产品的交互行为，这个时候，我们就可以去构建用户与产品交互的一套标签体系。

在构建标签体系的时候，需要保证底层的数据到上层之间有一道数据清洗的过程，来保证逻辑的统一和标签的可用性。

实际在设计标签的时候，大家可以考虑两类标签。

• 第一类：统计标签。基于用户的数据去形成一些关键的统计指标，比如说支付次数支付金额，还有用户的身份识别等。
• 第一类：模型标签。模型标签的目的是提高效能（使用行为目的和手段方面的正确性与效果方面的有利性）转化，有了相应的圈、定了相应的产生兴趣的人，并且给这个兴趣感兴趣的人找到他最感兴趣的商品。

这样就能够实现一个更高效的用户运营的一个转化。

实际构建完这套标签系统以后，可以解决三个问题：

• 第一个问题：输出一份用户画像。这份画像可以告诉我们，当前的用户是谁，他有什么样的特征。
• 第二个问题：形成定量的描述。我们可以进一步知道每一类特征的用户规模，值不值得我们投入精力去做相应的运营。
• 第三个问题：目标的锁定。进行目标用户的锁定，然后去配套做后面的自动化运营。

3. 闭环数据服务

首先我们去选择目标客群（目标客户群体定位），并且选择与目标客群匹配的运营方式，然后把这个活动打包上线。

上线之后不是结束而是刚刚开始，我们需要去监控上线之后活动的效果，为了让它达成闭环，我们就要让它形成一个长期的策略。

指标体系要能服务长期测试，做完了以后就可以马上进入下一轮，我们可以去PK上一轮跟下一轮的测试效果，然后在不断的对比实验中去积累经验，最终形成一套系统化的策略。

在运营的时候能够形成一套闭环，并且通过数据去驱动各个环节的改善，把这个环节不断的优化才能够形成一套系统的方案。

闭环是业务实践的常态。为了让这套闭环更好的运转，在我们的企业实践中，我们会把这套闭环形成一套CM的管理系统。

在这个系统里面，最基础的能力是技术，我们要把不同的触达方式、不同的服务方式抽象出来。比如说：我们有谱序的手段，有短信的手段，这些都是我们可以提供触达用户的能力，要把这些能力抽象出来形成一个基本的技术。

我们还可以给用户发优惠券，也可以给用户发红包，这是不同的服务。

最后就是用标签体系来实现目标人群的圈定，有了这些基础的技术能力之后，上线对于运营同学而言，用的就是一个可以打包上线的一套用户服务。

可以在这上面去实际操作每一个环节，最终有了这些环节，我们就能够把用户方式、玩法文案和商品有机的整合在一起，整合之后就能形成一套策略化、系统化的方案。

闭环不是我们服务的终点，通过不断的闭环去沉淀经验，最终形成系统化的方案，才是我们最终极的目标！

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