初创产品如何衡量其各阶段表现?
初创产品会经历哪些阶段呢?如何去评估在各个阶段的表现呢?
我现在在做一个内部创业产品,从立项到设计真的是一波三折,光是PPT就被打下来不下7次了。这不,这次又要补充产品上线后的详细规划,作为半吊子的数据产品,不得不临危受命,专心致志地研究起产品上线初期的增长方案。
在查阅过被誉为增长教科书的《增长黑客》,被誉为产品教科书的《人人都是产品经理2.0》以及无数各种牛人的理论、经验之后,我终于“练成神功”“有所小成”能忽悠住自己。
欲知详细如何,就看我一一道来吧。
初创产品会经过哪些增长阶段?
这张参考了前迅雷看看CEO郝志中先生一次分享里的素材,横轴是时间,纵轴是用户量,表达了一款产品从上线到退市期间用户量的变化。
- 下方曲线对应的90%的产品,这里的数字是虚指,意味着绝大多数产品从来没红过,用户量始终没起来。
- 中间曲线对应的9%的产品。这类产品有它的过人之处,比如脸萌、足记等,但过把瘾就死,只能成为现象级产品。它们的硬伤在于是好奇心驱动的,无法提供持续的用户价值,用户新鲜劲一过就难以为继。
- 上方曲线对应的1%的产品,作为极少数,它们可以拉出一根真正漂亮的S型曲线,成为大家眼中成功的产品,比如微信。
这张图对前一张图做了进一步地拆解,划分出了1.0版本、2.0版本经历的阶段。这里,我们聚焦于1.0版本,也就是初创产品的生命阶段。
在解释这些阶段前,首先要引入一个概念:PMF(Product Market Fit)。
PMF指的是产品与市场的完美契合,这个概念对于初创产品来说尤为重要,因为它聚焦的不是 “正确地做事” 而是 “做正确的事” 。
Insights通过分析101家科技创业公司的失败案例,总结出了创业失败的20大主要原因,其中“没有市场需求” 以42%的绝对占比成为首要因素。所以,找到产品与市场的契合点是创业团队早期的首要任务。盲目地大干快上,只能是昙花一现,最后一地鸡毛。
这也解释了,产品发展曲线中为什么要出现一个“验证—留存”的阶段。
这个阶段的核心任务就是不断修正主打功能,找到产品与市场的适配点,使其最终能够匹配市场的需求。相应地,这阶段的核心指标并不是日活多少、注册量多少,而是用户的留存表现以及产品自增长的能力。
经历过痛苦的验证阶段后,产品已经能够达到PMF,顺利从”验证—留存“阶段过渡到“爆发—拉新”阶段,这时我们便能顺理成章地将产品推上市场的舞台,通过广告、地推等等运营手段使用户量大规模爆发,而不用担心因为产品的问题使得推广受阻。此时我们核心关注点便是运营手段的有效性以及各个环节的转化率。
拉新一段时间后,产品会进入平台期。一旦容易搞定的用户都搞定了,单用户的获取成本就开始越来越高,这时候要想继续放大产品的整体价值,就只能依托于提升单用户的价值。于是,产品功能开始扩展,升级2.0版逐渐提上日程,运营工作的主要目标是激活用户,也常常说成“促活”,让用户使用产品的时间尽可能增加。此外,产品到了这个阶段也要适时、适当地变现,当然,有爸爸的产品请随意。
聊到这里,就要祭出我总结出来的指标模型了,黄底的是对应阶段的关注重点,白底的是次关注点,其他指标需要监控,但不是重点,所以我这也就不列了。
PMF的数据验证方法
前面介绍了产品1.0版本的生命曲线,但那不是重点,因为介绍这种曲线的文章多了去了,却很少有人告诉我,怎么验证这些阶段,我怎么知道我现在到达哪个阶段了呢?凭感觉?拍脑袋?显然不是。数据为王的时代,当然要用数据装个X作为依据。由于篇幅限制,我这里只分享一下PMF的数据验证方法啦。
自增长验证方法:
(1)Sean Ellis测试
这个测试方法由肖恩·埃利斯(Sean Ellis,增长黑客之父)创建,他说PMF可归结为一个简单的调查问题:“如果你不能继续使用某种产品了,你会有什么感觉?”选择“非常失望”的用户代表了你的目标市场(选项有:非常失望、有点失望、不失望和不会再使用该产品)。
在调查了近100家初创公司的客户发展调查后,Sean Ellis发现了一个40%这一比例:增长缓慢的企业总是会有不到40%的用户在这一问题上表示“非常失望”,而发展劲头强势的企业在这一方面的比例总是会超过40%。
(2)病毒系数
病毒系数是运营指标的常客了,这里采用病毒系数的最简单的模型。假设我们一开始有5000的用户,其中有五分之一的用户会在这个月带来新用户,那么这里的病毒系数是1/5=0.2。
通常来说,对于互联网产品,0.15至0.25的可持续病毒系数是不错的,0.4是优秀的,大于0.7是卓越的。
病毒系数为0.2时的表现
病毒系数为0.4时的表现
病毒系数为1.2时的表现
留存验证方法:
- 每周使用天数超过3天;
- 新增日活跃用户DAU超过100;
- 30%新用户次日留存;
- 达到10万用户量。
对于SaaS产品,还需要验证以下数据:
- 5%付费转化率;
- LTV/CAC>3,即用户终生价值/用户获取成本>3;
- 月流失率<2%;
- 月销售流水达到10万;
- 用户获取成本的回本时间<12月。
有了数据验证方法后,这个逻辑图又可以细化了:
除了上述的分析模型,AARRR也是运营分析的经典模型,结合AARRR分析,会给你不一样的理解。当然,这里就不展开论述啦,附赠一张AARRR模型的指标体系,具体论述且听下回分解~
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题图来自Unsplash,基于CC0协议
好文
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