“大数据+自动化”,存量时代下的用户增长逻辑

活动盒子 2019/06/18 11:06

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新知图谱, “大数据+自动化”,存量时代下的用户增长逻辑

根据 QuestMobile发布的《2019年Q1移动互联网生态流量洞察报告》显示,中国移动互联网月活跃用户规模达到11.38亿,同比用户增速首次跌破4%。

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数据来源:QuestMobile

这反映出当下流量红利已不再,用户增长呈现疲软的现实状况。 整个市场从“增量用户”野蛮生长,进入到“存量用户”精细化运营的阶段, 没有BATJ这些巨头的庞大流量支撑,企业想要快速收割流量实现用户增长难上加难。如何在存量时代抢量,寻找新的增长突破口,成为所有企业都需要面临的问题。

在这种行业环境下,为了应对增长困境,很多企业都设置了首席增长官和专门负责增长的团队,比如,可口可乐在2017年3月裁撤CMO职位,取而代之的是“首席增长官”(CGO)。同时,联合利华、高露洁、亿滋等快消品巨头也陆续设立这一职位。

各种增长类职位如雨后春笋般涌出,从趋势看,不管你是产品经理、运营者还是开发者,想要在存量时代做到稳步增长,“黑客式”的增长思维必不可少。

一、那么,什么是增长思维?

很多人对增长的认知都来自“增长黑客” (Growth Hacking) 这一概念。但一讲增长,通常都是说如何采买流量、投广告、拉新等,都比较偏具体执行的。可是大环境始终在变,如果只关注执行方法,其实很难长久、可持续地给企业带来增长。事实上, 比增长方法论更重要的、更长久的,应该是增长思维。

所谓增长思维就是一个模型的构建过程,我们可以理解为一个金字塔。如下图:

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增长思维图(图片来源于网络)

首先,在塔尖上完成对核心产品和企业价值的精准定位,锁定产品粉丝群体,注意用户留存率,关注用户的产品体验。在这一阶段,用户需求和产品体验高度匹配,相关数据清晰准确,对优化产品和销售方案都有极大帮助。市场扩大后,再辅以SEO、社交广告等等,完成向目标用户群的营销。

看着到这里你有没有发现,这种新型的增长思维是对传统营销思维的颠覆性认知。传统营销是以流量为起点不断做除法,是一种漏斗型的思维。而 新型增长模型则是从核心价值出发不断做乘法,它从一个核心价值点开始培养忠诚的用户群,再根据用户画像进行培育和传播,最后一步,才做全面的市场品牌认知。

盛极一时的共享单车就得益于这一新型增长思维,通过 “便捷性”、 “低成本”的出行方式,打通出行最后一公里,大众的接受度快,流量也就“蹭蹭蹭”地上去了,而一元乘车的设置,也使得用户体验更容易获取。

二、 如何构建增长思维?

了解什么是增长思维后,我们来研究一下 “黑客式”增长思维应该如何构建?小编觉得可以遵循以下3种方法:

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找到产品增长的“北极星指标”

北极星指标 (NorthStar Metric) 是用来衡量产品核心价值是否被用户体验到的重要指标。它的作用是为了指引方向、统一认知;明确优先级、指导行动。与北极星指标相对的是“虚荣指标” (Vanity Metric) ,这个指标是没有意义的,只是看起来很好看,不能反映用户的活跃度。

不同的公司有不同的“北极星目标”,例如在Facebook内部,使用的北极星目标是“月活跃用户数”,而MySpace则将“总注册用户数”作为目标。再比如国内的滴滴,从商业模式来说,滴滴是一个供需撮合平台,把有车的人和有出行需求的人撮合在一起,它的北极星指标是订单量和司机每周的收入和时效。

优秀的北极星指标与产品价值相辅相成的,因此, 在做增长之前一定要搞清楚你的产品给用户提供什么实际价值,从实际价值出发才能得到正确的北极星指标。 否则你无法找到能够撬动目标的大因子,甚至在开展业务时很有可能走上一条错误的道路。

2

搭建产品的“增长模型”

经典的AAR R R增长模型(也称之为海盗模型)已经成为过去式,因为对于大多数应用而言,获取新用户几乎毫无意义。

看一组数据,现在平均每个APP在安装后的情况:

  • 前3天内将流失掉77%的DAU;

  • 在30天内,它将流失90%的DAU;

  • 而到了90天,流失率跃升到95%以上。

显然,现在黑客增长的关键在于用户留存,而不是获客。所以我们需要一个更好的模型,那就 是RARRA模型。 这个模型是对经典海盗模型的优化和增长阶段的重新组合, 把留存和激活前置,获客做为增长的最后一个阶段。

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RARRA模型(图片来源于网络)

在这几个环节中,我们需要关注不同阶段的数据指标,通过这些指标的 数据分析 ,结合公司的实际情况,来优化RARRA增长模型,进而提高活跃和留存。同时,还需要把数据做到精细化、可视化。在 活动盒子 运营系统中可以 实现数据指标可视化,让每一位产品、 运营 人员直观的感受到数据的变化,进而不断的优化增长模型。

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图片来源:活动盒子

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深刻理解团队的OKR

O是Objectives,KR是Key Results,OKR法就是目标与关键结果法。

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OKR(图片来源于网络)

OKR的优势在于,它可以让团队的目标更加聚焦,同时还能使目标主次分明,层次有致。另外,它还可以让整个团队的工作更加协调,保持方向和行动的一致性。

举个例子:O是目标拉新量,KR则是各个目前能用到的渠道都该如何去做,最终能有哪些量化数据,这样就能看到资源如何去倾斜,如何需做优先级的排序,以及到底现阶段出现什么样的问题等等。

任何增长的背后都是为用户提供实际价值。在这个过程中不能一味地做增长,还要明确这件事的目的和背后的使命,而作为管理者,既要管理结果(KR),也要管理你的动向跟使命(Objective)。

三、大数据、自动化驱动增长思维落地

增长思维的基本框架有了,就要考虑如何将这种增长思维运用到实际增长中,掘金存量用户,引爆企业增长了。接下来我们讲讲驱动增长思维落地的两种手段:大数据和自动化。

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大数据:挖掘用户需求,刺激用户转化

信息过载和流量昂贵是移动互联网下半场的两个重要特征。针对这种环境的变化,产品人的核心工作也从低头打磨产品转变为做好优质服务和目标用户之间的连接人。这项工作其实包含两个层面:

  • 识别: 精准识别不同用户周期的高价值用户;

  • 洞察: 洞察高价值用户的喜好和行为倾向,并满足个性化需求。

这两项工作可以通过大数据实现。在大数据的支撑下可以实现精细化运营,做到基于个人偏好的个性化推荐,并运用算法连接恰当的用户和恰当的内容,在解决信息过载问题的同时,又不至于构建信息茧房。

下面我们来具体介绍如何借助大数据驱动用户增长:

(1)量化用户行为,指导运营策略

通过大数据分析形成的用户画像,可以读出用户喜欢什么、不喜欢什么、喜欢什么样的沟通方式、不接受什么样的沟通方式等信息。基于这些信息,就可以进行更加个性化的触达,从而优化用户体验,提升用户对于品牌的好感度,进而增加转化的可能性。

以Instagram为例,早期的产品定位尴尬,功能多到让用户迷茫,甚至连创始人都解释不清楚它到底是用来做什么的,发布几周后用户量勉强才达到1000多人,用户量停滞不前。

于是他们通过数据分析研究用户行为,之后,两位创始人决定:砍掉其他功能,只留下照片、评论、点赞功能,并增加了滤镜。几个月后,专注于图片社交的 Instagram 正式推出,上线一天就获得了25000个用户,三个月后这个数字达到100W。

(2)洞察真实需求,丰富用户场景

通过大数据能更加全面的了解用户在现实生活中的真实偏好,洞察用户的真实需求。举个例子:

美味不用等通过大数据了解用户的口味偏好后,为用户推荐所处场景最爱餐饮品牌的折扣及等位信息。例如用户A喜欢川菜,本商场有3家川菜,其中一家有八折优惠,异常火爆,是否需要现在开始排队等位?从中优选一家推荐给该用户。

通过量化用户的决策场景,并基于用户在现实生活中的真实偏好,优化服务推荐机制,在合适的场景把合适的内容展现给合适的目标人群,既能提高转化率,也可以提升用户体验。 这对于APP而言,意味着更低的成本和更高的转化,对于用户而言,则是更智能的体验和更便捷生活方式。

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营销自动化:精准触达,提升转化效果

营销自动化是指基于大数据的用于执行、管理和自动完成营销任务和流程的一种模式,是符合增长黑客概念的一种营销工具。

对于面临获客渠道单一、转化效率低下、以及内容营销缺乏创新,交互渠道与玩法落后的企业来说,通过营销自动化能极大地提高获客能力和降低获客成本。

(1)全渠道数据接入,整合客户资源

通过营销自动化,可把APP、微信公众号、小程序、短信、web、手机h5等全渠道数据的接入,将所有线索集中到一个用户池中进行一站式管理,并利用sdk集成、API对接等方式打破数据孤岛,监控核心全渠道数据,可视化了解每个渠道的营销转化效果,使得营销更加精准。

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图片来源:数商云MA

(2)多渠道创意内容,高价值线索自动培育

打通多渠道后,通过模板化的营销内容管理(包括H5游戏、落地页、短信模板、电子奖品、图片、表单、音乐等……),帮助企业打造丰富创意内容,基于用户标签及智能分组通过搭建相应的自动化工作流自动化的完成多渠道触达,高价值线索自动培育。

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图片来源:数商云MA

(3)自动采集用户数据,评分建模

营销自动化还可以帮助企业追踪全渠道的行为及传播路径,依据用户行为对线索进行评分,从初始线索到成为市场认可,不间断进行用户行为预测,精准判断用户需求,形成营销阶段漏斗,完成对客户的打分建模,再将符合市场认可的高价值客户自动输出,最终实现线索的转化。

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图片来源:数商云MA

四、总结

总而言之,互联网行业迎来拐点,我们的用户增长思维也要随之变化。 借助大数据、自动化技术赋能增长思维,为运营策略提供决策参考,在现有流量基础上真正实现“存量掘金”。 对于企业来说,不失为一种理想的尝试。

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