本文笔者根据自己对于学龄前教育产品用户的一些理解以及调查对这些用户进行分析，并根据分析结果提出相应的增长手段。

本文源于一次面试后的作业，作业要求针对两款学龄前（3~6岁）教育类产品的增长手段阐述自己的思路。

典型的增长团队的工作方式一般是以下过程的循环：

Step1：根据数据分析和用户调查获得洞察。

Step2：提出能够带来增长的想法。

Step3：排定试验优先级。

Step4：测试并验证效果。

本文将仅涉及Step1和Step2两个阶段，受限于没有一手数据，也无法进行实际的用户调研。所以，本文是以自己对这类产品用户群的观察和理解做出假设，根据假设提出自己的思路和一些可能的增长手段。

算不上洞察的分析

真正Step1应当结合对公司业务数据的深入分析，定义北极星指标，寻找合适的杠杆指标，通过数据分析、用户调研找到可能提升北极星指标可能方法。

但受限于一手数据匮乏，所以只能根据自己对妻子、朋友、同事和邻居们的观察做出假设。

1. 产品的使用者是孩子，但却是家长决定了孩子能不能使用你的产品

这很好理解，这一年龄段的孩子比较小，一般孩子不会有自己的手机或平板类的电子设备，就算有，密码一般也是控制在家长手里，所以是否能够使用这类产品的决定权在家长手里。

2. 进一步缩小家长的范围——”家长”就是宝妈

请看下面两张图：

图一：某学龄前教育类产品的用户男女比例

图二：同一产品款用户的年龄分布

以上两组数据来源于艾瑞APP指数对同一款产品的查询，典型的特征是女性用户占比约九成，年龄主要集中在25~40岁。

显然，这个年龄段的用户最有可能的就是孩子的母亲。即便你去查询面向同一年龄层的教育类产品（如叽里呱啦、宝宝玩英语等），会发现用户的这一特征都十分相似。

孩子的成长变化固然会影响到孩子家长的决策，但宝妈同样是产品的重要用户，考虑产品增长的过程中，一方面固然是要做好产品，让家长看到孩子成长变化，但同样不应忽视宝妈，合理的引导和利用可能成为产品增长的关键。

可能的增长手段

任何产品的增长目标一般都可以通过AARRR来进行括概，也就是：

Acquisition（获取用户）

Activation（激发活跃）

Retention（提高留存）

Revenue（增加收入）

Referral（传播推荐）

1. Acquisition（获取用户）

针对获取用户这一目标提供两个思路：

思路一：增加平台的外部曝光

面向范围更加广泛的文娱类产品往往拥有更广泛的用户群，比如视频类的优酷、爱奇艺、腾讯视频等；又比如音频类的喜马拉雅、蜻蜓FM等。

具体来说，就是【洪恩双语绘本】和【洪恩故事】这类产品的主要内容形式是音频结合画面的形式。

那么，思路是：将免费试听/试读的音频资源发布到喜马拉雅和蜻蜓FM这类平台上，并在试听内容最后的部分加入引导到自己产品的说明，来实现产品在外部渠道的低成本曝光。

思路二：寻求与非竞争关系、目标用户相同的业务的捆绑销售。

腾讯视频有一个典型的捆绑销售模式是，用户可以在充值话费时选择一种捆绑权益，比如：腾讯视频或QQ音乐7天有效期的会员，这是一种值得借鉴的方法。

比如：洪恩双语绘本】和【洪恩故事】可以开放一类短期的会员形式用于这种捆绑销售，理想的合作者是面向同一年龄段的产品。

比如：叽里呱啦英语、VIPKID这类彼此间不存在直接竞争关系的产品（当然也可以与一些线下机构合作），双方都捆绑另一方的短期会员权益销售。这种短期会员权益的好处是，这个比较短的时间段内，孩子可能很难完整看完/听完一本故事或绘本，后续的内容会勾着孩子要求家长继续购买真正的会员（包月会员）。

2. Activation（激发活跃）

针对激发活跃这一目标的思路：

打卡是一种十分常见的促活手段，在很多应用里它确实行之有效，但打卡也是需要前提的。这个前提就是打卡行为一定要和你对产品活跃的定义直接相关，如果不能做到强相关，打卡就变成了纯粹的薅羊毛。当然薅羊毛倒也不完全错误，但只有活跃用户规模达到相当高的量级，且有合适的手段转化为对自身产品有意义的数据指标提升时，对产品本身才有价值。

回过头来，说【洪恩双语绘本】和【洪恩故事】如何实现激发活跃的增长目标，用户之所以愿意打卡，是因为某些利益点能够吸引到他/她，那对这两款产品来说合适的利益点我认为可能是会员权益。

但需要考虑一点，当前阶段，活跃和收入那个对产品更重要？

如果活跃更重要：可以适当降低打卡门槛（比如连续打卡周期要求）、提高打卡回报（比如会员权益的天数）。

如果收入更总要：可以适当提高打卡门槛、降低打卡回报。

3. Retention（提高留存）

针对提高留存这一目标的思路：

这个阶段的孩子的学习和认知能力正处于突飞猛进的阶段，可能一部在一个月前孩子撒泼打滚也要看的动画片，现在却对他毫无吸引力。所以，面向这一阶段的产品所提供的内容共必然要与孩子的认知能力的增长节奏保持一致，才能持续的吸引住孩子的注意力。

基于这一基本想法，提出两点：

第一：当一个新的小朋友首次使用产品时，确定他的认知能力很重要，这样才能更好的提供他/她喜欢的内容。

具体方式可以是邀请幼儿教育的专家设计测试孩子的认知和心智能力测试模型，但这种方式可能成本会比较高；还有一种更简单的方式，让孩子的家长帮助选择孩子目前在看哪部动画片，然后先按照孩子的年龄初步匹配，并收集孩子对推荐内容的感兴趣程度确定推荐内容精准度。

当这一机制运行一段周期后，更精准的匹配关系也就形成了，比如：喜欢《小猪佩奇》的孩子喜欢看A、B、C内容，喜欢《哆啦历险记》的小朋友喜欢D、E、F内容，新的小朋友首次使用产品时我可根据她喜欢看《小猪佩奇》还是《哆啦历险记》去推荐A、B、C或者D、E、F。

第二、这个阶段的内容正像《小猪佩奇》和《哆啦历险记》一样，和孩子的认知能力是存在一定的匹配关系的，所以，可以将内容按照这个思路去排序，并按照认知能力要求逐渐提高的方式向孩子进行推荐，只有这种这种匹配关系始终保持匹配，才能抓住孩子、实现更好的留存。

4. Revenue（增加收入）

针对增加收入这一目标的思路：

营收是所有商业行为的终极目标，为达到这一目标应该看从当前阶段自己都有哪些创造收入的手段，并拆解影响收入的因子，然后看有哪些办法能够对这些因子形成积极的影响。

假设目前主要的营收手段是会员包月和单片购买（因为后续的增长想法会需要用到这一方式，所以假设现在是支持这种模式的），那么产品收入可以按照下属模式进行拆解：

周期内收入=周期内购买会员+周期内单片购买

购买会员=复购+新增-流失

单片购买=日活*购买转化*周期天数

以上仅作示范，实际分析中还应更加深入的拆解这些影响因素，在各个因素上寻找能够带来收入增长的、ROI最高的、且能够规模化的想法。

这一目标和其余四个目标都息息相关，不再单端讨论其具体手段。

5. Referral（传播推荐）

传播推荐，正是目前业内比较热衷的“裂变”概念，针对这一目标的手段非常多，但归根揭底，适合的才是最好的。

为什么这么说，反例其实是趣头条的玩法，虽然积累的大量用户，但形成的流量属性和产品本身关联不大。当然，这是将趣头条定义成新闻客户端来看，如果不把它看作是一款新闻客户端产品就另当别论了。

故事、绘本都是非实物类产品，这类产品在应用利益驱动的裂变玩法时有一个比较明显的优势——即边际成本极低，新世相的营销课曾展示出这种虚拟产品应用裂变玩法时的巨大威力。

裂变传播的基本手段是分享，而影响用户分享行为的一般有六大驱动力，即：关系驱动、利益驱动、荣誉驱动、事件驱动、地域驱动和兴趣驱动。

关系和利益是最强的两种驱动力，同时也正是目前绝大部分裂变玩法所依赖的根本驱动力，下文提出的三个可能适用与两款产品的想法都都和这两个驱动力密切相关。

几个可能的提升传播推荐的玩法：

方式一：买赠机制

A家长买了一个月的会员，她可以送出一周的会员权益给朋友B，产品设计过程中需要注意：避免用户利用规则漏洞薅羊毛，比如第一个月A买了会员送B，下个月B买会员送A，这会让裂变效果打折扣。

解决方案也很简单：记录用户赠送关系，赠送时屏蔽有过赠送历史的用户（无论时赠予还是被赠予），当然，出于提高用户粘性的角度考虑，也许可以适当容忍这类薅羊毛的行为。

方式二：拼团机制

首先，支持拼团机制有一个前提，即支持单个故事/绘本购买。

其次，可以在拼团机制上增加一个时间限制来提升紧迫感。

再次，一方面结合参与总人数设定阶梯价格，即买的人越多越便宜；另一方面，适当提高参与门槛，即参与人需要拉来N个人一块参与才能享受到这一优惠价格。

真正设计拼团玩法，可能还会有更多的细节需要考虑，比如哪类产品适合拼团，比如如果用户只愿意自己参与，不愿意再拉好友怎么办，等等……

方式三：分销返佣

分销返佣是个非常老套的玩法、多数人应该是从安利（这个词现在已经引申了……）开始接触这一概念，其实这个玩法仍然有数不胜数的企业在玩，这其中不乏行业大佬——淘宝，如：“复制ID、打开淘宝购买”仍不时出现在大家的朋友圈、微信群中。

分销一般分单级和多级，区别在于自己赚钱和赚下线的钱。从政策角度来看，目前只允许单级分销，当然不乏一些公司以打擦边球方式做多级分销也取得了不错的效果。

回归到今天讨论的两款产品，前文提到：产品的核心用户群是宝妈们，长久以来这恰恰是愿意参与分销的典型用户群。这类产品分销时，建议使用产品本身权益作为分销奖励，即会员权益或是赠送付费内容的方式，因为纯粹的金钱奖励会让裂变过程脱离产品，偏离裂变的最初目标——为产品本身带来用户增长。

总结

提出增长方法的基本前提，通过数据分析和用户调研等手段形成足够深入的用户洞察，并结合业务场景、技术特点和其它资源优势提出可能有效的想法。以ICE（影响力、信心、简易型）方法确定想法执行优先级，并通过对比测试和能够量化的指标对比想法的实际效果，并持续优化想法来形成有效的优化手段。

在没有办法获得准确信息的前提下，本文更多的是通过一些历史经验结合对产品的认知提出一些基本思路和相对普适的想法，效果和可行性都有待商榷，仅供参考。

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