用户增长思路拆解,外扩内优怎么做

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如果想实现用户增长,我们可以向外、向内看,比如推动对外的拉新,做好内部存量用户的盘活。这篇文章里,作者就以某工具型的社区产品为例,从两大维度,拆解其用户增长思路,一起来看看,或许会对屏幕前的你有所启发和帮助。

产品背景:某工具型的社区产品,具体什么产品不重要。

拿用户增长来展开,增长来自两大块:

  • 其一,拉新(所谓外增长)。
  • 其二,存量用户盘活(所谓内增长)。

一、外增长

首先-拉新:付费,免费。一线二线到下沉市场。海外各国家地区等等。

一个成熟期的产品:

  • 免费渠道的日新增量是相对稳定的,留存也相对稳定。品牌的曝光,渠道的素材等会影响日新增,日新增量增长,则一般留存会降低。
  • 付费渠道的日新增量一般取决于投放费用,哪天费用高点,流量就大点,但留存就会降点。但,从整体渠道全局来看,可通过调整渠道投放策略在预算不变的情况下提升日均新增量,如将预算往高留存低CPI渠道倾斜等。

那,如何增长?

1)加大付费投放,但需成本,产品目前的用户价值现状大概率承接不住流量的增长。因为产品目前的用户价值和其用户是动态平衡且相对稳定的,加大投放力度,会引入部分非目标用户,导致整体流量质量降低(流量与产品当前的用户价值匹配度降低)。

那,就不能加大投放力度了吗?也不是,看ROI。

加大力度,虽然引入了部分非目标用户,但同时也引入了更多的目标用户,整体目标用户的绝对值增大了,后续在产品中带来的收入自然也就增大了,但因为成本也是增加的,所以要看投入产出比,这就是为什么要看ROI的原因。而又因为不同渠道各自流量源的画像属性天然不同,所以不同渠道ROI也就不同。

那,这里怎么样能实现DAU的增长呢?

是的,提新用户的留存。这里不展开分析,下面内增长部分会有展开。

2)投品牌,让产品更有知名度,提升免费流量。但,也需要成本,且能提升多少很难预估。

3)调整渠道投放策略:在预算不变的情况下提升日均新增量,如将预算往高留存低CPI渠道倾斜等。Cohort模型会使DAU逐步提升。

4)分享裂变,结合UGC视频或AIGC等玩法+社交关系,或许会是一个增长点(暂不确定,需要进一步输入一些认知和分析,可参考分享的行业基准值)。

5)去发现新的用户需求(是发现不是发明,需求是客观的,发明不了),进而提供新的解决方案,拉来新的目标用户。

但,很难。

因为当前产品的用户价值相对已稳定,实现用户价值的产品解决方案没有较大正向提升时,产品的用户构成,这类用户的活跃情况也就相对问题,那么,就很难碰撞出新的用户诉求。

或许产品里有一些我们还没发现的新诉求,但即使有,其增长价值大概率有限,因为若这个诉求的潜在用户量大,且诉求强,应该更容易被发现才对。

6)假设我们把流失回流用户也看作一种“拉新”渠道,先根据产品的历史流失用户的回访率定义产品的流失口径,再看流失回流用户人群占DAU的比例,以及人群的留存,若人群规模较大,留存低,则值得做。

补充:流失口径根据回访率曲线的一阶差分,定义为n天。

7)开发新的引流渠道——如通过某种有影响力的活动,将冠军打造成网红,然后通过其持续向产品引流。

二、内增长-存量用户盘活

需提前有个认知或叫共识吧,即目前的产品现状(解决方案)为用户提供的用户价值是客观的,是多少就是多少。

在存量用户里搞增长,我们以终为始的来分析,目的是提用户规模,拆解到留存。

产品的整体留存,是产品上各功能的留存的平均值,所以先重点去提升几个最核心的功能的留存(优化功能本身)。这里暂不展开分析。先描述几个事项:

比如重点以“A,B,C”功能为主,优化功能体验,优化新手上手体验等,进而去提升其功能本身的活跃和留存。

A:优化A功能,让用户在唱的过程中体验更好,唱完后更想发布(新用户来讲,数据表现为:是否发布-后续留存差值非常大)。对比某头部产品的唱歌功能,还有较大优化空间。

B:老用户这块怎么优化,新用户这块怎么优化,比如新用户可以提升其上手体验,比如简化首次操作,新手引导,激励等。

C:……

以上,暂且叫他需求分层。

接着找,看还有没有其它方向:

(补充:激励等方式,比如成长体系、签到、任务体系、福利中心、运营活动等等,这些都属于运营手段,我们这里先不考虑。)

回到增长本身,留存的本质是什么——用户价值。

只有用户价值才能让用户心甘情愿的留下了。

用户价值的高低本质决定了留存的高低,进而决定了产品所能“接住”的用户规模。

那我们就来分析用户价值的高低:

一款成熟的产品,其用户价值本身已是客观稳定的。想要提升用户价值,就先来分析用户价值:

用户,即目标用户群体。

价值,即目标用户群体的需求。

产品作为用户和价值(需求)的载体,为用户提供价值,那么,是如何提供的呢:

产品的目的是解决用户的需求,通过设计各种功能来满足用户的需求,功能又衍生出路径,不同路径间的关系背后就是业务架构,映射到产品上就是产品的信息架构,不同用户进入产品,会如何使用,由信息架构决定,体现在应用层就是流量分发效率(像各种弹窗、公告、资源位、PUSH等,我理解应该也属于信息架构来统一规划,这些会严重影响流量分发效率)。

以上,这个过程和结果暂且称它为产品解决方案(前面有提到过)。

即,产品通过为目标用户提供解决方案来满足用户需求。

到此,我们把分析需求转变成了去分析解决方案(这里,暂且下个私人定义:产品解决方案是实现用户价值的载体)。

回到刚才用户价值高低的问题,就可以转变为分析解决方案的问题:

在目标用户群体和其需求对应不变的情况下(可能不好理解,那先来聊聊 ,“变”是什么意思:假设我们在产品里发现了新的用户需求没被解决,我们为这个新需求设计解决方案以满足用户,这时产品里产生了新的用户价值,即产品整体的用户价值发生了变化,这种情况也是可以提升留存的。

还有一种,目标用户发生变化,那大概率要重新设计一款产品来满足用户需求了,这时变成了另一款产品,用户价值不再由原产品提供,这是产品矩阵了。)

回到刚才的“不变”:因为“不变”,所以在现有解决方案的情况下,用户价值是相对稳定的。

如何提升呢,那就需要优化解决方案。

那我们再来拆解下解决方案是个什么东西:

再次回到以终为始,目的是增长,拆下来是留存,用户价值决定留存,在产品里,通过一个个关键行为(或者可以先简单理解为功能)来实现用户价值。各关键行为都有各自对应的留存,有高有低。

产品的目的就是让用户使用(触发)这些关键行为,只有使用了才能感受到价值,才有留下来的概率。

那这么多关键行为,不同的用户对不同的关键行为的诉求强度不同,会导致留存不同,不同的用户先用哪个后用哪个,用哪个不用哪个,有的用户潜在的需要用哪个不需要用哪个,由于产品设计问题,导致没有用到需要的而用到了不需要的等等,以上这些,是个效率问题。

问题似乎变得复杂了,没关系,干脆让它再复杂点:

如何触发关键行为,这也是个问题,触发关键行为需要为其设计路径,路径由各节点组成,各节点被称为支持行为,用户通过点击路径上的各支持行为,最后到达关键行为。关键行为可暂时理解为是客观需要的,不然从产品整体来看就失去了部分用户价值。而支持行为是主观设计的,如何设计,多少个支持行为,各支持行为怎么设计怎么放怎么出现等等,这又是一个效率问题。

以上,是一个关键行为带来的问题。

那多个关键行为呢,想象下,排列组合一下,是不是会出现N多中路径情况。这就是产品整体的全局效率问题。

以上,关键行为本身怎么设计,对应的路径怎么设计,各路径放一起怎么设计,这就构成了解决方案的一部分。

回到分析前的问题,优化解决方案,现在知道了,可以通过提升这个全局效率问题来优化解决方案。

全局效率这个问题太复杂,绝大部分公司做不到,我们采取各个击破的方式来尝试接近全局最优。

可以从各业务线或核心场景或一级页面等出发(这里可理解为是对需求的分层),单个进行来找局部最优解(其实就是流量分发效率的问题),简化点来看可以理解为比如a页面怎么设计,A功能及其所在的路径怎么设计,或者说哪个功能什么时候或什么场景下出现或被引导让用户使用更合适。

所以,这里暂且统一称它为——优化用户路径(目的是提升流量分发效率,让各核心功能渗透和留存整体更大)。

进一步,也可以从用户群体出发(这里可理解为用户分层),不同用户群体如何找局部最优解。

所以,这里引出了——用户分层(比如用户生命周期管理可能是一个解,也可能有其他更合适的分层方式,需要结合实际业务具体分析)。

需求分层和用户分层也可以结合起来找局部最优解。

优化解决方案的本质是在想办法让触发关键行为这个事变得更高效,虽然当前产品的用户价值是相对稳定的,但用户价值并没有被最大化的开发利用(张三如果早点在某场景用到了功能A,他可能就不会现在就流失了。这里,功能A的用户价值在产品里是存在的,只是受限于当前产品的解决方案效率,让功能A的受众用户张三没能用到A,导致流失),所以可以通过优化解决方案来让用户价值相对更大化。进而提升留存。

最后,从供给侧分析,供给、供应链等稀缺资源如何影响业务的增长:

内容供给,首先需要供给源,即能产生内容的人,比如创作者,结合实际业务,你的创作者是否属于稀缺资源,供给内容是否需要长期持续更新等。对应的,可能需要建立内容保障体系(比如创作者激励相关),供给有了,站内流量还得能消化承接主,消费侧可能需要做对应的消费者激励。

总结下,对增长,从下往上看:

1、内容供给:保障内容的数量、品类、时效等;
2、流量获客
3、流量承接:内容分发、流量分发
4、产品主路径设计,分支路径
5、路径相对最优的基础上,做用户分层
6、用户分层的基础上,做激励体系

本文由 @产品李十三 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议。

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