數(shù)據(jù)分析,如何助力用戶增長?

2 評(píng)論 8655 瀏覽 123 收藏 11 分鐘

在實(shí)際業(yè)務(wù)中,我們會(huì)遇到很多與用戶增長相關(guān)的問題,那么又該如何用數(shù)據(jù)分析解決用戶增長的問題呢?今天通過幾個(gè)例子來簡單講解一下。希望對(duì)你有所啟發(fā)。

由于「增長黑客」的影響,很多同學(xué)看到「用戶增長」這幾個(gè)字,馬上就會(huì)想到這些場景:

  • 建立系統(tǒng)的增長模型,驅(qū)動(dòng)增長的持續(xù)化和規(guī)?;?/li>
  • 構(gòu)建用戶轉(zhuǎn)化漏斗,挖掘留存關(guān)鍵點(diǎn),發(fā)現(xiàn)深層問題
  • 分析目標(biāo)用戶,建立用戶畫像,優(yōu)化增長策略

好像自己都能干,但是又總覺得這好像也不對(duì),那好像也不對(duì)。那么為什么會(huì)有這種感覺呢?在實(shí)際業(yè)務(wù)中,又該如何用數(shù)據(jù)分析解決用戶增長的問題呢?今天通過幾個(gè)例子來簡單講解一下。

一、用戶增長的現(xiàn)狀

首先我們需要清晰的是大部分的公司離建立系統(tǒng)性的畫像和增長模型還有很長一段距離。

  • 做之前的想象:精準(zhǔn)用戶畫像+AB test推送!病毒營銷裂變!嘎嘎好!
  • 做之后的絕望:連個(gè)用戶分層都還沒有還畫像!業(yè)務(wù)后臺(tái)都沒有咋做裂變!

在大部分公司里,是沒有辦法做到像google和facebook那樣的數(shù)據(jù)化、體系化的增長的。

目前市面上的「用戶增長」主要有三個(gè)類型:

  1. 投放流:這個(gè)流派中的「用戶增長」,其實(shí)就是廣告投放,優(yōu)化廣告投放策略,以達(dá)到更高的ROI。
  2. 裂變流:這個(gè)流派的人熱衷基于微信生態(tài)搞各種轉(zhuǎn)發(fā)、分銷、提現(xiàn)等裂變活動(dòng),達(dá)到快速圈人頭的目的。
  3. ABtest流:這個(gè)流派就比前兩個(gè)更像正規(guī)軍了,需要做各種策略設(shè)計(jì),產(chǎn)品嘗試去尋找更適合不同用戶群的點(diǎn)子。這個(gè)就是只有大平臺(tái)能做的事兒了。

但這三種流派并不是互斥的,反而是相輔相成,解決不同階段的問題。三種流派的勢力范圍可參考下圖:

投放流解決的問題是「渠道質(zhì)量」和「用戶質(zhì)量」的問題,會(huì)看到新用戶是否轉(zhuǎn)化為活躍用戶。

裂變流解決的問題是「活動(dòng)質(zhì)量」和「用戶質(zhì)量」的問題,一般使用活躍用戶作為活動(dòng)的基礎(chǔ),設(shè)計(jì)裂變規(guī)則和邏輯。

ABtest覆蓋的界面很廣,但一般不用來解決「渠道質(zhì)量」問題,更多的是去解決「產(chǎn)品迭代」和「活動(dòng)策略」的方案選擇問題。

有了基礎(chǔ)概念之后,我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)來判斷,當(dāng)增長出現(xiàn)問題的時(shí)候,用什么辦法解決更合適。

二、用戶增長中常見的數(shù)據(jù)表現(xiàn)類型

1. 激活到注冊斷崖式下跌

這樣的數(shù)據(jù)表現(xiàn)一般考慮以下幾種因素:

  • 用戶質(zhì)量:是否假量過多
  • 渠道質(zhì)量:是否買到積分墻用戶、是否投放策略出現(xiàn)問題
  • 產(chǎn)品流程:是否打開到激活是否流暢、是否有bug

用戶超早期流失一般都是投放人員需要關(guān)注的問題,且前期的用戶質(zhì)量是跟買量策略強(qiáng)相關(guān)的,所以渠道質(zhì)量是前期最重要也最需要關(guān)注的。

在進(jìn)行分析之前,我們先需要明確什么是假量、什么是積分墻用戶。

  • 假量:通過代碼腳本虛擬的下載打開量,非真實(shí)用戶,可以通過ip集中度/設(shè)備賬號(hào)數(shù)等維度來檢測
  • 積分墻用戶:某些APP會(huì)整合資源,通過發(fā)布app下載/打開等現(xiàn)金激勵(lì)任務(wù),引導(dǎo)客戶去下載app,做流量的二道販子,這些用戶去做任務(wù)的用戶即為積分墻用戶,但這些用戶幾乎跟正常用戶沒什么差異,很難區(qū)分

如果產(chǎn)品是APP,很多投放人員在做應(yīng)用商店投放計(jì)劃的時(shí)候,會(huì)刻意的允許一些假量進(jìn)來,幫助打榜,爭奪應(yīng)用市場排名。所以應(yīng)對(duì)這種場景,有以下常見的分析點(diǎn):

找到問題渠道或者計(jì)劃后,就是投放型增長的發(fā)揮領(lǐng)域了。

2. 注冊到新手流程大部分下滑

當(dāng)用戶走到注冊這一步,前面說的假量過多的問題已經(jīng)減少很大一部分了。而「積分墻用戶」的行為習(xí)慣是跟「非精準(zhǔn)用戶」、「低價(jià)值用戶」的行為是非常類似的,區(qū)分的難度和成本都特別高,而受益會(huì)比較低。

例如,有某個(gè)用戶的行為序列是:

下載—注冊—新手頁面1—新手頁面2—退出

其實(shí)從行為上是分辨不出來他是不喜歡我們的產(chǎn)品、還是就是來做個(gè)任務(wù)的。

所以這個(gè)階段一般分析點(diǎn)都會(huì)聚焦到「產(chǎn)品流程」的迭代上。

常見的分析點(diǎn)有:

找到分歧點(diǎn)后,就是ABtest流增長的發(fā)揮時(shí)間了。當(dāng)前在做實(shí)驗(yàn)之前,還有一系列的ABtest方法可以使用,這里就不過多贅述了。

3. 走完新手流程到留存再開始下滑

如果用戶已經(jīng)走完了新手流程,但沒留下來,需要思考的點(diǎn)就是「用戶與產(chǎn)品的匹配程度」。

這種情況的分析點(diǎn)就比較發(fā)散了,且需要跟業(yè)務(wù)深度結(jié)合。但是可以考慮這幾個(gè)方向:

產(chǎn)品內(nèi)是否有明顯的區(qū)分用戶的點(diǎn),如果有的話,點(diǎn)擊率/體驗(yàn)率如何?

例如一些小說/漫畫app在注冊之后會(huì)有一些美女或古裝帥哥的展示,通過分析這些圖片的點(diǎn)擊率,就可以很直觀的說明用戶的屬性和喜好。

業(yè)務(wù)形態(tài)上是否跟用戶屬性強(qiáng)相關(guān)?

一些垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)如學(xué)科教育、運(yùn)動(dòng)等,例如我是想給孩子學(xué)數(shù)學(xué),但是首頁內(nèi)容只有少部分?jǐn)?shù)據(jù),那么我的流失可能性就很大。

可用的提高產(chǎn)品/用戶匹配度的方法有哪些?

這個(gè)方法常用的有兩種:渠道去找精準(zhǔn)量,或者產(chǎn)品迭代差異化分配邏輯。選擇哪種方法取決于業(yè)務(wù)的大方向是什么。

如果業(yè)務(wù)階段是做垂直,那么大概率是去找精準(zhǔn)量。

如果業(yè)務(wù)是想要往全域發(fā)展,可能就是需要改內(nèi)容展示邏輯。

常見的分析指標(biāo)有:

完善以上分析可以按業(yè)務(wù)形態(tài)和發(fā)展方向選擇性跟投放合作或者跟產(chǎn)品合作ABtest。

例如,可以將一些優(yōu)質(zhì)用戶的高滲透率的功能點(diǎn)給到投放,投放可以選擇按照對(duì)應(yīng)的事件買量。(注:買量平臺(tái)可以按照目標(biāo)轉(zhuǎn)化事件買量)

也可以根據(jù)內(nèi)容轉(zhuǎn)化率/停留時(shí)長的差異結(jié)果,跟產(chǎn)品探討迭代的方向。

還可以重點(diǎn)觀測一下「分享活動(dòng)」和「分享按鈕」的點(diǎn)擊率,區(qū)分裂變的種子用戶和非種子用戶,輔助運(yùn)營的同學(xué)尋找裂變優(yōu)化的可能性。

但是!需要注意的是,用戶增長的核心能力不止數(shù)據(jù)分析。

比如做投放增長的,還需要對(duì)各個(gè)買量平臺(tái)的用戶質(zhì)量、用戶畫像、商務(wù)條款等都有了解。一些渠道配比、信息流廣告等制作能力甚至還需要一些人脈資源。

做裂變的,需要設(shè)計(jì)裂變形式、測算獎(jiǎng)勵(lì)幅度的能力。

這些需要的都是運(yùn)營能力。這個(gè)是很多數(shù)據(jù)人的一道坎,也是業(yè)務(wù)不接受數(shù)據(jù)指導(dǎo)的重要原因。

如果希望更好的輔助增長,除了懂?dāng)?shù)據(jù)指標(biāo)之外,還需要花更多精力在運(yùn)營知識(shí)的學(xué)習(xí)上。才能打造自己的核心競爭力。

作者:汪浩,公眾號(hào):只說人話的小汪

本文由@汪浩 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自 Unsplash,基于CC0協(xié)議

該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)。

更多精彩內(nèi)容,請關(guān)注人人都是產(chǎn)品經(jīng)理微信公眾號(hào)或下載App
評(píng)論
評(píng)論請登錄
  1. 確實(shí),數(shù)據(jù)分析的下一步是發(fā)現(xiàn)問題解決問題

    來自浙江 回復(fù)
    1. 找到能解決這個(gè)問題的人,基本上成功了一半

      來自四川 回復(fù)