关于产品持续增长的思考
抛开疫情特殊的宏观环境之外,一个公司之所以基业常青,往往并不是在一条增长曲线里面,把它拉得非常长、非常陡。而是能够一次又一次地跨越第二条曲线。在企业并未出现失速点时,尽早的开启第二曲线,是公司追寻S快速增长成功的最大秘籍。
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山川异域,日月同天,4月8日,在封城的76天后,武汉重新开启了外界的通道。实体的交通秩序容易恢复,而一个城市民众的心理之光的重燃,则需要更长的时间。
而在这段时间里,互联网的产品格局也悄然发生着变化。王者荣耀在春节期间光卖皮肤流水进账6亿多元,钉钉则抓住了云会议云课堂的机会,单日云会议突破2000万场,1亿人次。
而诸如马蜂窝、猫眼电影、携程、腾讯体育则体育娱乐类APP,则面临着巨大的亏损及人员降薪的危机。
时势造英雄,1年下来做上百个项目,可能都不及这外界环境变化的影响收益大。疫情期间生鲜APP的DAU,也都赢来了翻倍增长,供不应求,每天0点闹钟抢菜成为了新风尚。
抛开疫情特殊的宏观环境之外,一个公司之所以基业常青,往往并不是在一条增长曲线里面,把它拉得非常长、非常陡。而是能够一次又一次地跨越第二条曲线。在企业并未出现失速点时,尽早的开启第二曲线,是公司追寻S快速增长成功的最大秘籍。
翻看商业历史的长河,亚马逊是一个经典的例子:
2001年,是亚马逊的至暗时刻,公司公布了第一季度的业绩报告,这家最大的美国网上零售企业,继续处于亏损之中。本季度净亏损达3.08亿美元,即每股亏损90美分,扣除兼并企业的分期付款额及其他开支1.87亿美元之外,亏损1.215亿美元,即每股亏损35美分。
从那之后亚马逊从100美元的高点,持续跌到了15美元,并一直在低位左右徘徊。直到2006年从原本第一条网上零售网站S曲线,转型投入到第二条AWS云计算业务的研究,从艰难的云业务起步,多次服务故障,到祭出价格战免费云服务累计用户。
在今天的全球市场,基于亚马逊的物联网应用已无处不在,同时也是亚马逊利润来源,AWS占总利润的63%,有望在2023年营收突破千亿美元。
大到公司,小到产品,任何一条增长曲线都会滑过增长抛物线的顶点,持续增长的秘密是在第一条曲线消失之前开始一条新的S曲线。
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那么如何寻找到我们所迭代产品的增长命门呢?翻看手淘APP的迭代历程,我们可以发现类似的增长曲线:
从2014年all in 手机无线,千人千面个性化推荐成为了双十一成交额增长的最强驱动力,18年淘宝首页信息流更是从首页底部跃升到第二屏的黄金位置。
而到了2019年,双十一增长曲线来到了直播。超过50%的品牌商家抓住淘宝直播的新风口,“双十一”全天淘宝直播带动成交近200亿元。其中,亿元直播间超过10个,千万元直播间超过100个。
淘宝从被动依赖用户的商品搜索,到主动给用户个性化信息流推荐好货,再到利用KOL直播视频带货。面向的核心用户群体可能没有发生大的变化,但是从中挖掘出了更大的购买价值。而一个用户的购买价值,则由用户的属性和用户的行为两方面构成。
- 用户的属性,决定用户的基础价值。CBD写字楼的白领的购买力,肯定是远高于还在读书的大学生。基础属性包括人口信息性别、年龄、地域等,还有社会信息职业、收入、房车等。
- 用户的行为,决定用户的增加值用户溢价。当用户来到APP后,其行为开始成为决定其价值更重要的因素。如果说用户属性决定一个用户的基础价值,那么用户的行为则真正决定其对平台来说是否是价值用户。
接下来我们继续从用户的行为延展分析,可分为电商经济行为和知识经济行为:
- 电商经济行为-访问:用户的访问频次,越高价值越大,可以建立频次和长期价值之间的关系。互联网公司的竞争也早已从增量的用户争夺,进入到了存量用户的时间争夺,例如抖音的沉浸式视频浏览模式,就在与微信厮杀用户的访问频次及时间。
- 电商经济行为-浏览:商品数量及内容。除了商品数量,还可以看商品的质量与长期价值的关系,正品、新品、爆品对于用户而言价值的区别,可以建立商品质量和价值之间的关系。
- 电商经济行为-购买:商品—加购、收藏、成交—体量及内容。同样的,除了看成交量,成交额,还需要看商品的质量与价值的关系。
- 知识经济行为-广度:用户非购买行为参与广度分层,例如在淘宝,用户在头条、微淘、直播、淘金币等各个内容玩法链路的参与情况。
- 知识经济行为-深度:用户访问/阅读量,内容贡献量,包括提问/回答(数量),发帖(数量,质量-访问者数量多少来判断),及粘性频次-次数、时间长短等。
以上用户的每一个行为因子,都可以作为影响用户增量价值的因变量,来计算同一个人群用户在平台的不同长期价值模型。
对于淘宝而言,只搜索购买的直白用户,肯定比不过在有好货不断种草的用户值钱。不管是强化推荐,还是主推直播,都在引诱用户购买更多商品。
换句话来说,如果2014年的淘宝,还是主要依赖一个搜索框完成每天的主要生意增长,2019年的淘宝双十一肯定无法完成2684亿元的单天成交。但是从那个时刻来看,增加个性化的信息推荐,并不会给每天的成交GMV有哪怕两位数的增长。
大部分的人都会高估1-2年的社会及科技发展,而往往会低估3-5年的增速发展。放到产品的迭代是同样的道理,用户的溢价行为在一开始可能是一个不起眼的信号,但方向对了水滴必能石穿。
百度正是忽视了信息流个性化推荐分发的价值,在转型移动互联网时代后,花更多的时间在存量的用户搜索行为中,挖掘更大的商业广告收益,而没有洞察到基于算法分发的广告模式,在未来才是更大的价值方向。
我相信用户行为与平台价值之间存在着某种关系,而这种关系可以用 y=f(x) 来表达,y代表长期价值,x代表用户行为。而这里所说的价值,是指货币价值。也就是说,我们所做的是对用户行为的货币化。
理论上用户行为(x)都可以被指标化量化,但能否被货币化,就得找到合理的y。y是什么,对于电商平台来说就是成交金额。而这也是难点,如何准确定义每一个x行为的系数价值,特别是上文提到的知识经济行为,用户的内容浏览及发帖量如何货币化衡量。
再比如对于闲鱼来说,通过分析用户的行为图谱,我们可能会发现主动卖闲置行为是用户的第一增量价值。而根据这个第一价值,我们可以再对用户进行细分,看是否有在线商品。
如果用户有在线商品,那么策略的引导方向是,比如告诉用户如何能尽快将商品卖出去:多拍几张照片,描述详细,可以获取更多流量。而在产品端也可以做到适当的流量调配,让用户能够切实感受到行为的反馈,比如擦亮功能的设计,主动擦亮商品可以增加商品的曝光量。
那么更多的用户愿意在闲鱼卖闲置商品,商品的丰富性又来了更多的用户来购买,以此可以形成更强的平台协同规模效应,从而带来了平台的生态正向循环,带来了更高的成交量增长。
而在这之中闲鱼产品核心迭代的关键,就是上文说的找到用户的增量用户行为路径卖闲置,从而逐步撬动了平台的y成交金额的增长。
从公司而言,任何一条增长曲线都会滑过增长抛物线的顶点,持续增长的秘密是在第一条曲线消失之前开始一条新的S曲线。
从产品而言,用户的每一个行为因子,都可以作为影响用户增量价值的因变量,来计算同一个人群用户在平台的不同长期价值模型。
在亚马逊,电商之后是云服务,云服务之后可能是物联网。而淘宝,搜索之后是推荐,推荐之后是直播带货。
那么对于我们的产品而言,最核心的是通过我们的数据分析体系,发现下一个平台增长的用户关键行为抓手,而不是按部就班的按原有曲线优化迭代。
#专栏作家#
Link,微信公众号:从0到1(aboutlink),人人都是产品经理专栏作家。美团点评产品经理,负责亿级用户平台,专注于O2O,用户产品设计,数据分析等领域。
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第一次看有些逻辑混乱,第二遍加入自己的梳理理解,果然是作者是基于案例和思考感悟得出的文章,不错不错。