这篇文章的策略,曾帮助过美颜相机获得过持续每月百万级的用户增长,并且多次分享过,反响都比较好。希望通过我沉淀的一些增长方法,让大家能全盘了解最近火热的增长岗到底在做什么?增长和产品有什么区别?
首先,请大家带入一个角色,现在让你负责整个美颜相机的增长team,老板给的任务就是提升DAU,你会从何入手?通过美颜相机的几个案例,把感悟五个比较深刻的点分享给大家,在做很多增长项目过程当中,或许能有启发和帮助。
可能你一开始就会想到了裂变、拉新,想找问题,想到某个策略等等,但增长并不是某种策略,是一种系统化的科学流程,是一种确定目标,选择关键问题,找到增长路径的系统能力。
1. 为什么不直接拿DAU当目标?
当然每个业务的目标都是DAU等等指标,但是增长不应该直接拿大目标当成北极星指标。
DAU、留存很大,与多种因素相关,盯着大目标策略会散;DAU增长不一定意味着好的方向:买量、节日、活动;
DAU几乎和留存率相反;
2. 没有找到正确增长的目标「北极星指标」,成立的条件:
与留存率正相关,并体现用户真实活跃度;体现产品的价值;
符合行为周期,可拆解公式;
所以对于美颜相机来说,北极星指标应该是周保存用户数, 原因:
相机产品只有完成拍照/保存,用户才能体会产品价值 – 激活时刻,当没有完成拍照保存,那么产品的价值就是打折的;与留存率成正相关:保存人数越多,留存率越高;
根据北极星指标,确定增长公式,如下:
确定模型公式之后,又有两个问题:
1. 影响因子那么多,先做哪个?
数量级:周新增用户数、周留存用户数、周召回用户数;转化率:预览率、拍照率、保存率;
2. 为什么一开始没有选择去做新增&数量级?
当时,美颜相机的流失速度远大于拉活和新增速度(流失速度是新增速度2倍以上);并且新增和数量级的事情,成本高、难度大、周期长;
把流量比喻成桶里的水,整个桶是有大窟窿,是漏的,而这时候选择去做新增&数量级,性价比是很低的。
所以我把增长路径分为了三个阶段,分别重点放在哪些问题和事情上:
两个决策方法,去梳理自己要做的事情。
1. 以定量的数据增长模型为主线,梳理产品流量地图,漏斗、模型等,从数据的角度挖掘机会点。
2. 以用户决策心理因素为辅线,梳理用户层级迁移的心理决策因素,思考每次跃迁决策的是什么问题,影响的因素是什么,从而挖掘机会点
低垂果实,就是低成本、成功概率高、效果明显的决策。找到低垂果实是增长起步阶段的重要事件。怎么找?定量看数据找到薄弱点,或者定性用户调研发现问题点。
在这个案例中,北极星指标是保存用户数。已知现有用户的预览率、拍摄率和保存率(不同功能的渗透率指标),发现预览率比预想低很多。
预览率指的是点击相机后拍照之前看到自己的面孔的比例,现在流程是用户一打开相机,是首页,并不是直接看到自己的脸。而由于亿级用户习惯和千万营收,首页几乎是跨不去的坎。怎么解决这个看似矛盾的问题呢?
在AB阶段时,将用户分为了三类用户,进行去掉首页实验,分别观察拍摄率、多日留存率的变化。
可以看到对于回流用户,无论是拍摄率还是多日留存率有显著提升,假设基本成立,但广告收益如何度量?
其实无非是一道计算题:
时间拉长来看,必定存在拐点,K1*B>K2*A+K2*B,广告收益成正向上(可以点开大图详细看看)
最终,无论是商业部还是老板都认可收益价值,并将实验对回流用户生效,而最终实验效果也是巨大的提升,这就是一个典型的低垂果实案例,难度和成本并不高,关键在于发现、实验和估算方法。
在提出想法的时候,需要跳出原来的思维框架,站在全局去思考所有的策略,尽可能找到影响面最大的点。
美颜相机对比竞品,最大的优势是上X亿的存量用户,几倍于竞品,而当时美颜相机已优化和摆脱了过假的效果,甚至在「美」有更进一步的理解,急需让用户重新认识年轻、时尚的美颜相机;而PUSH是用户召回和重新认识产品重要的手段。
依然分三个阶段进行:
PUSH可优化项非常多,开始前先需要建立反向指标:卸载率,投诉率。为了可控,将用户根据RMF模型(Recency:近X天才有保存行为、Monetary:30天内保存累积次数Y、Frequency:30天内有Z天有保存行为)高低值,交叉出8个人群,针对不同人群有不同的优化手段,保证数量级和转化率情况下,卸载率和投诉率不增加。
这一点也是最重要的一点,增长产品不是在玩数字游戏,本质上依然是产品经理,离不开用户、需求、场景,只是增长产品经理从更有逻辑和理性的方面,将用户的产品价值和用户价值放大,即为之「放大镜」。
而当时我们TEAM的作用其实概况起来就是:最快让用户觉得自己美!
作为迭代很久的老产品,在架构上有许多遗留的问题,导致很多高留存率、高保存率、口碑很好但很少用户知道的功能 (称之为宝藏功能),其中之一叫「质感大片」。
这个功能是访谈中意外发现的,有令人惊喜的⼝碑,特别在年轻流失用户群,安利成功率很高。相比于没使用过质感大片的用户,使用过质大片的用户保存率提升了14%,次日留存率提升了5%。
其中的问题时:路径太长、滤镜重点没有突出,而做的方法就是:
为了更好理解用户的场景,根据RMF模型,将用户分层后,会抽象出核心问题:R值比较高,代表经常回来,而F和M又比较低,说明用户没有理由和场景去拍照。
尝试各种方法帮助用户找到理由和场景去拍照:
美颜相相机也是第一个尝试积分系统的相机类产品:
还有一个很重要的问题,直到离开美图也没能彻底思考明白:如何将照片中产生的情感量化下来,让产品与用户产生情感联系。
当时想了各种方法,希望在产品内帮助用户建立情感账户:
大家总以为团队有了专门的增长产品之后就是万能的,一定能给产品带来增长,但增长的成功率20%都不到,在不断迭代和试错中才能找到希望。
但我很喜欢的一句话不是learn or win ,而是learn and win,增长team一般是团队中压力最大的,施压、焦虑和痛苦,但这句话提醒着增长产品们,必须抱着必胜的信心才能找到突破口。
作者 :WinsonL
来源:WinsonL