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榮耀標(biāo)識(shí)顛覆傳統(tǒng)增長(zhǎng)模型：DAU一路狂飆的多鄰國(guó)，做對(duì)了什么？
如何保持持久增長(zhǎng)，或者突破增長(zhǎng)困境，是幾乎每個(gè)企業(yè)都需要思考的問題，而在本篇文章里，作者便分享了多鄰國(guó)這一語言學(xué)習(xí)平臺(tái)的增長(zhǎng)案例，這一平臺(tái)通過采用更加細(xì)致的用戶分層與數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了DAU增長(zhǎng)。一起來看看本文的拆解。
增長(zhǎng)，對(duì)任何企業(yè)都是永恒的主題。
不論初創(chuàng)公司還是已成熟的大企業(yè)，在經(jīng)歷一段高速發(fā)展后，都會(huì)觸碰到階段性的天花板。能否持續(xù)創(chuàng)新和保持增長(zhǎng)，正是一家公司走向偉大或平庸的關(guān)鍵。
Duolingo（多鄰國(guó)）是一個(gè)神奇的存在，作為語言學(xué)習(xí)平臺(tái)，在沒有那么熱的賽道上，DAU 卻一路狂飆。2022 年 Q4，多鄰國(guó) MAU 達(dá)到 6070 萬，上年同期僅有 4240 萬，同比增長(zhǎng) 43%，DAU 同比增長(zhǎng) 62% 至 1630 萬。
2018-2022 年，「多鄰國(guó)」DAU 增長(zhǎng) 450%｜圖片來源：Lenny’s Newsletter
在各大頭部平臺(tái)難以擴(kuò)張用戶規(guī)模、提升營(yíng)收的 2022 年，多鄰國(guó)如何實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)？答案就是顛覆傳統(tǒng) AARRR 模型，采用了更加細(xì)致的用戶分層和數(shù)據(jù)模型，從中找到增長(zhǎng)杠桿。
今天將以多鄰國(guó)為例，探討我們?nèi)绾谓梃b其成功經(jīng)驗(yàn)，靈活應(yīng)用并突破增長(zhǎng)困境。
話不多說，直接進(jìn)入正文部分，Enjoy：
一、傳統(tǒng)AARRR模型的優(yōu)缺點(diǎn)
當(dāng)談到用戶運(yùn)營(yíng)和增長(zhǎng)時(shí)，AARRR 增長(zhǎng)模型是一個(gè)業(yè)內(nèi)熟知的框架，也稱海盜模型，即與海盜所做的事情類似，實(shí)現(xiàn)掠奪式增長(zhǎng)，是一個(gè)五級(jí)漏斗模型。它包含以下步驟：
（圖片來源：自己畫的）
- 獲取（Acquisition）：獲取新用戶的方式，吸引用戶關(guān)注并讓他們了解產(chǎn)品。
- 激活（Activation）：將新用戶轉(zhuǎn)化為活躍用戶，使其對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)生興趣，并保持良好的第一印象。
- 保留（Retention）：確保已獲得的用戶繼續(xù)使用和回歸，提高用戶留存率。
- 變現(xiàn)（Revenue）：將用戶轉(zhuǎn)化為付費(fèi)客戶，通過購(gòu)買實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)。
- 自傳播（Refer）：讓用戶認(rèn)可產(chǎn)品并自發(fā)傳播，帶來更多新用戶。
AARRR 增長(zhǎng)模型的優(yōu)點(diǎn)在于，它提供了一種簡(jiǎn)單而有條理的方法來評(píng)估用戶運(yùn)營(yíng)和增長(zhǎng)策略。
- 簡(jiǎn)單易懂：將用戶的生命周期分為5個(gè)階段，方便我們?cè)诿總€(gè)階段找到相應(yīng)的策略。
- 易于執(zhí)行：是大家公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)，因此大多數(shù)公司都能夠快速理解和實(shí)施它。
- 容易跟蹤：由于每個(gè)階段的目標(biāo)都非常明確，因此可以通過特定的指標(biāo)來追蹤其進(jìn)展。
但是，AARRR模型也有其缺點(diǎn)：
- 過于簡(jiǎn)化：只涉及到5個(gè)階段，而在現(xiàn)實(shí)生活中，用戶的情況往往非常復(fù)雜，可能需要更具體的運(yùn)營(yíng)策略。
- 缺乏重點(diǎn)：不區(qū)分哪些用戶更重要，因此可能會(huì)消耗過多的資源去滿足不是必須的用戶需求。
- 缺乏指導(dǎo)性：缺乏具體的指導(dǎo)性，在實(shí)施運(yùn)營(yíng)策略時(shí)往往需要結(jié)合其他模型或數(shù)據(jù)。
由于該類模型過于簡(jiǎn)單，每一步驟依賴于前一步驟的成功，這可能會(huì)導(dǎo)致模型在某些情況下不適用于某些產(chǎn)品或服務(wù)。
因此，多鄰國(guó)在 2018 年遭遇增長(zhǎng)瓶頸時(shí)，決定從生命周期管理角度出發(fā)，發(fā)掘一套新的增長(zhǎng)模型，撬動(dòng)杠桿，向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)變。
二、多鄰國(guó)生命周期模型拆解
1. 為什么要做生命周期管理
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的用戶增長(zhǎng)趨近飽和，新用戶的獲客成本增加，使得老用戶的留存顯得尤為重要。 用戶生命周期的基礎(chǔ)概念，廣義上包括五個(gè)階段：
- 引入期：用戶獲取階段，將市場(chǎng)中的潛在用戶流量轉(zhuǎn)化為自家用戶。
- 成長(zhǎng)期：注冊(cè)登錄并激活，已經(jīng)開始體驗(yàn)產(chǎn)品的相關(guān)服務(wù)或功能，體驗(yàn)過Aha時(shí)刻。
- 成熟期：深入使用產(chǎn)品的功能或服務(wù)，貢獻(xiàn)較多的活躍時(shí)長(zhǎng)、廣告營(yíng)收或付費(fèi)等。
- 休眠期：一段時(shí)間內(nèi)未產(chǎn)生價(jià)值行為的成熟用戶。
- 流失期：超過一段時(shí)間未登錄和訪問的用戶。
用戶增長(zhǎng)看作是一個(gè)系統(tǒng)的話，這個(gè)系統(tǒng)的目的就是不斷的提升用戶規(guī)模和用戶價(jià)值；其中活躍用戶是存量，新進(jìn)來的用戶與流失用戶是流量。
而用戶生命周期管理可以看作是這個(gè)系統(tǒng)的反饋方式，即加強(qiáng)系統(tǒng)的增強(qiáng)回路同時(shí)抑制調(diào)節(jié)回路，這有利于我們從全局視角看到用戶生命周期管理的價(jià)值。
運(yùn)營(yíng)工作的目標(biāo)是增加用戶數(shù)量和轉(zhuǎn)化率，但只是關(guān)注這些表面指標(biāo)，并不足以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)效果。很多新手運(yùn)營(yíng)人員忽視了必要的思考，對(duì)于運(yùn)營(yíng)策略方向僅停留在表層的增長(zhǎng)或轉(zhuǎn)化方法上。
如：每天都在想如何使用活動(dòng)獎(jiǎng)品引導(dǎo)用戶拉新，使用折扣促進(jìn)付費(fèi)，卻沒有深入思考一些更為重要的問題：如何衡量每個(gè)月的增長(zhǎng)目標(biāo)是否合理？如何使現(xiàn)有用戶的GMV 最大化？我們已有用戶的分層情況是怎樣的？哪些用戶可以幫助我們實(shí)現(xiàn)目標(biāo)等等。
如果只停留于表面的運(yùn)營(yíng)行為，將無法有效預(yù)估結(jié)果，導(dǎo)致活動(dòng)失敗。同時(shí)對(duì)個(gè)人成長(zhǎng)也沒有幫助，因?yàn)槲覀冎荒艿玫交顒?dòng)后的數(shù)據(jù)，而無法知道：項(xiàng)目中促活了多少老用戶，新用戶參與了產(chǎn)品的付費(fèi)轉(zhuǎn)化等信息。既無法追溯，也無法指導(dǎo)后續(xù)運(yùn)營(yíng)策略。
因此，我們需要進(jìn)行深入思考和數(shù)據(jù)分析，對(duì)用戶進(jìn)行生命周期管理，以制定更有效的運(yùn)營(yíng)策略。
2. 如何搭建數(shù)據(jù)觀測(cè)模型
經(jīng)過多次實(shí)踐與調(diào)優(yōu)，多鄰國(guó)從「用戶活躍度」出發(fā)，搭建了數(shù)據(jù)觀測(cè)模型：對(duì)不同活躍度用戶進(jìn)行用戶分層，讓重點(diǎn)用戶一目了然，對(duì)其進(jìn)行引導(dǎo)和干預(yù)，使得其在產(chǎn)品中持續(xù)活躍。
每一個(gè)曾經(jīng)使用過產(chǎn)品的用戶在特定自然日，都會(huì)被歸到一個(gè)特定用戶群中。這也意味著不同層級(jí)的用戶是永遠(yuǎn)互斥的。不同的箭頭代表各個(gè)層級(jí)用戶轉(zhuǎn)變的比例（包括 CURR、NURR、RURR 和 SURR，但時(shí)間維度是日而不是周）。在這個(gè)完全閉環(huán)的模型體系下可以看到，新用戶是唯一的突破口。
（圖片來源：Lenny’s Newsletter & 自己畫的）
黃、綠和藍(lán)色的用戶群相加，正好組成產(chǎn)品的 DAU（日活躍用戶），這些用戶群分別是：
- 新用戶（New Users）：首次登錄 App 的用戶；
- 活躍用戶（Current Users）：今日登錄過，且在過去 6 天最少登錄過 1 次的用戶；
- 召回用戶（Reactivated Users）：今日登錄，過去 6 日未登錄，但在過去 7-29 日登錄過至少 1 次的用戶；
- 回流用戶（Resurrected Users）：今日登錄，但在過去最少 30 日以上未登錄過的用戶。
最下面三個(gè)用戶群則是今日未登錄，但在過去有著不同程度的參與數(shù)據(jù)的用戶。
- 可能流失的周活躍用戶：今日未登錄，但在過去 6 天至少登錄過 1 次的用戶【可能流失的周活躍用戶 + DAU（日活躍用戶）=WAU（周活躍用戶）】
- 可能流失的月活躍用戶：近 7 日未登錄，但在 30 天內(nèi)有過登錄行為的用戶【可能流失的月活躍用戶 + WAU（周活躍用戶）= MAU（月活躍用戶）】
- 流失用戶：過去 31 天或更長(zhǎng)時(shí)間未登錄過的用戶【MAU + 流失用戶=總用戶數(shù)】
如果大家覺得這個(gè)圖看起來很復(fù)雜，我加一個(gè)時(shí)間軸變形一下，應(yīng)該就很好理解了。
（圖片來源：自己畫的）
從上面的公式可以看到，常見的 DAU、WAU 和 MAU 都是可以通過不同層級(jí)用戶相加計(jì)算出來的，這也就是說，多鄰國(guó)可以針對(duì)這些用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。這是這套模型體系的一個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)。
此外，通過調(diào)整箭頭所代表的不同留存/流失率，我們可以模擬出隨著時(shí)間推移，不同留存率帶來的綜合影響。換句話說，這些比率是產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)撬動(dòng)用戶增長(zhǎng)的杠桿。
- 活躍用戶留存（CURR）：過去兩周登錄過的活躍用戶，在本周登錄的占比；
- 新用戶留存（NURR）：過去一周注冊(cè)的新用戶，在本周登錄的占比；
- 召回用戶留存（RURR）：過去一周重新召回的用戶（30 日內(nèi)有活躍行為），在本周登錄的占比。
- 回流用戶留存（SURR）：很長(zhǎng)時(shí)間（至少 30 天）沒有登錄，但在過去一周回流的用戶，在本周登錄的占比。
3. 比傳統(tǒng)模型好在哪里
相比傳統(tǒng)的 AARRR 模型，多鄰國(guó)的生命周期模型更加靈活，具有以下優(yōu)點(diǎn)：
- 區(qū)分不同類型的用戶: 分層后的生命周期模型，可以幫助我們更好地區(qū)分不同類型的用戶，讓我們更好地理解他們的需求和行為，同時(shí)也可以針對(duì)每個(gè)群體采取不同的策略。
- 捕捉到更精細(xì)的信息: 由于將用戶按照活躍時(shí)間劃分到不同的組別中，因此可以動(dòng)態(tài)了解用戶的活躍度、使用頻率和忠誠(chéng)度等信息。
- 創(chuàng)造更多的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)：分層后的生命周期模型還可以讓我們更好地了解哪些用戶有潛在的增長(zhǎng)空間，從而針對(duì)性地制定相應(yīng)的策略。
三、如何靈活應(yīng)用并突破增長(zhǎng)困境
多鄰國(guó)的生命周期模型為我們提供了一種新的思路。在運(yùn)用多鄰國(guó)的成功經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，我們也需要靈活應(yīng)用其方法并制定適合自己的增長(zhǎng)策略。
社區(qū)、娛樂、資訊類等產(chǎn)品，這樣 MECE 的數(shù)據(jù)模型誰能拒絕？試想一下，老板下次大清早問數(shù)據(jù)為什么漲跌了，我們不用在各種數(shù)據(jù)表里抓瞎，立馬就能給出精準(zhǔn)答案。
不僅可以找數(shù)據(jù)分析師建立數(shù)據(jù)看板，完成日常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，還能帶來更高級(jí)的玩法：數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與挖掘核心杠桿。
比如，在建好數(shù)據(jù)模型后，多鄰國(guó)的增長(zhǎng)人員每日記錄，來觀察不同用戶群和留存率在過去幾年內(nèi)以日為單位發(fā)生的變化。
有了這個(gè)數(shù)據(jù)后，他們便可以模擬未來數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，以預(yù)測(cè)哪些杠桿會(huì)對(duì)用戶增長(zhǎng)產(chǎn)生最大的影響。下圖是他們第一次模擬數(shù)據(jù)估算的結(jié)果，它展示了不同留存/流失率數(shù)據(jù)以相同速度變化，對(duì) MAU 和 DAU 的影響。
從結(jié)果可以明顯看出，CURR（活躍用戶留存）對(duì) DAU 的影響是巨大的，與影響第二大的數(shù)據(jù)相比也高了 5 倍。他們之后也領(lǐng)悟到其中的道理，從目前的用戶層級(jí)看，不同參與度的活躍用戶，在最后始終會(huì)歸到「活躍用戶」這一層級(jí)中。
（圖片來源；Lenny’s Newsletter）
基于這一分析，多鄰國(guó)確認(rèn)要完成用戶增長(zhǎng)的破局，CURR 是必須攻克的指標(biāo)。展開了一系列攻堅(jiān)策略：游戲化機(jī)制提升用戶總體使用時(shí)長(zhǎng)、強(qiáng)化消息推送功能提高用戶參與度、優(yōu)化連續(xù)簽到機(jī)制正向激勵(lì)用戶連續(xù)活躍。
（圖片來源；多鄰國(guó)產(chǎn)品體驗(yàn)截圖）
在長(zhǎng)達(dá) 4 年的努力后，多鄰國(guó)的 CURR 提高了 21%，這意味他們的核心用戶每日流失率減少了 40% 以上。
從生命周期的角度，如何做更全面的用戶分層運(yùn)營(yíng)呢？這里也有一些通用型策略參考，案例幾乎在各大明星產(chǎn)品上都可以模仿。
圖片來源：自己畫的
①「激活」?jié)撛谟脩?/strong>
- 新用戶激活，優(yōu)化新用戶上手流程，提升產(chǎn)品首次體驗(yàn)感；
- 增加沉默新用戶引導(dǎo)渠道：增加多方觸發(fā)手段-短信、推送、郵件、私域；
- 設(shè)置合適的激勵(lì)：新用戶紅包，優(yōu)惠等。
②「留存和變現(xiàn)」健康活躍用戶
- 從優(yōu)化產(chǎn)品功能入手，提升用戶留存；
- 將用戶繼續(xù)分層，對(duì)比找到不同用戶的留存率差異，有針對(duì)性提升留存（渠道細(xì)分、年齡細(xì)分、周中/周末細(xì)分、用戶搜索詞、用戶點(diǎn)擊率）；
- 提升用戶使用頻次、使用強(qiáng)度等方式，增加用戶參與度，以此提升留存（激勵(lì)體系引導(dǎo)）；
- 靈活定價(jià)：算法優(yōu)惠、定期活動(dòng)；
- 優(yōu)化核心付費(fèi)路徑：測(cè)試優(yōu)化，以提升每一步的轉(zhuǎn)化率，最終將「變現(xiàn)」發(fā)揮到最大限度。
③「發(fā)現(xiàn)和干預(yù)」流失風(fēng)險(xiǎn)用戶
- 出現(xiàn)直接的負(fù)面行為：比如快到期的會(huì)員點(diǎn)擊了續(xù)費(fèi)頁面卻沒續(xù)費(fèi)；比如大量導(dǎo)出一些數(shù)據(jù)和文檔；比如用戶在評(píng)價(jià)時(shí)給「不滿意」；
- 行為模式發(fā)生變化：比如以前每天登陸幾次，后來 3 天登錄 1 次，再然后一周都未登陸；
- 數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)：可基于大量的數(shù)據(jù)可以搭建「流失預(yù)測(cè)模型」，生成「流失可能性」打分，幫助提前關(guān)注到有流失風(fēng)險(xiǎn)的用戶；
- 儲(chǔ)存用戶數(shù)據(jù)：如長(zhǎng)期不登錄數(shù)據(jù)過期提醒；
- 提高轉(zhuǎn)化成本：如積分與等級(jí)體系大大「提高轉(zhuǎn)換成本」；
- 提前鎖定用戶：如策劃一次購(gòu)買多年會(huì)員的活動(dòng)「提前鎖定用戶」；
- 流失預(yù)警機(jī)制：及時(shí)給相應(yīng)激勵(lì)開啟「流失預(yù)警機(jī)制」。
④「召回」流失用戶
- 考慮是否進(jìn)行用戶召回：值不值得做？為什么回來？留不留得??？如增加了砝碼讓產(chǎn)品有大幅度改進(jìn)，對(duì)引回某類流失用戶非常有幫助，用戶有回來的理由。
- 選擇召回對(duì)象：流失的對(duì)象分為 4 種-未登錄即流失、未激活即流失、新用戶流失、長(zhǎng)期用戶流失。通常第2、3類用戶召回的希望更大，因?yàn)榭捎|達(dá)且尚未深度體驗(yàn)產(chǎn)品的價(jià)值。
- 召回 A/B 測(cè)試：從召回對(duì)象、召回時(shí)機(jī)和頻率、召回渠道到文案設(shè)計(jì)、發(fā)送時(shí)間、跳轉(zhuǎn)路徑，都可進(jìn)行測(cè)試，調(diào)試至更優(yōu)效果。
- 衡量召回效果：直接結(jié)果可從推送打開率、點(diǎn)擊率、24h 訪問率來判斷；而長(zhǎng)期結(jié)果可以從是否有核心行為（Aha時(shí)刻）以及召回用戶的留存率來判斷。長(zhǎng)期結(jié)果才是召回的終極目的。
四、寫在結(jié)尾
流量紅利正在消失，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)才是王道。
多鄰國(guó)的成功經(jīng)驗(yàn)告訴我們，傳統(tǒng)的 AARRR 模型并不是唯一的運(yùn)營(yíng)模型，我們需要根據(jù)自身的產(chǎn)品特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求，靈活應(yīng)用不同的運(yùn)營(yíng)策略和數(shù)據(jù)模型。
只有深入了解用戶需求和行為，才能制定符合用戶期望的增長(zhǎng)策略，并在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得持續(xù)的增長(zhǎng)。
以上，就是「顛覆傳統(tǒng)增長(zhǎng)模型，用生命周期管理逆勢(shì)創(chuàng)新」的內(nèi)容。參考來源于用戶增長(zhǎng)工作實(shí)踐 & 調(diào)研，如您有不同的見解，歡迎在下方評(píng)論區(qū)留言討論。
下次想和大家聊聊各類平臺(tái)產(chǎn)品老用戶召回的實(shí)踐策略！
本文由@加魚加肉 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。
題圖來源于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)。
感謝講解， 學(xué)到了很多， 慢慢消化
你最后講的激活、留存、變現(xiàn)、召回，這一套不還是AARRR模型嗎？你所說的活躍用戶觀測(cè)模型，只不過是幫助它找到能夠提升核心增長(zhǎng)的問題是來自哪里，然后還是用AARRR模型來去解決這個(gè)問題啊，也就是你所說的CURR提高21%的舉措。不知道我理解得對(duì)嗎？
CURR比傳統(tǒng)的全部用戶的R更精準(zhǔn)，也是杠桿的關(guān)鍵。主題還是不要粗放的AARRR，而是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與監(jiān)測(cè)，避免歸因的模糊與謬誤。
“活躍用戶留存（CURR）：過去兩周登錄過的活躍用戶，在本周登錄的占比 ”
加魚加肉同學(xué)，好奇這里為何不是“過去1周登陸過的，而是過去2周呢？
時(shí)間窗口其實(shí)是可調(diào)的，根據(jù)產(chǎn)品內(nèi)用戶的自然活躍頻率來定。比如有些產(chǎn)品的活躍頻次更低，以周來計(jì)算，CURR可能是過去3周內(nèi)登錄過的用戶，在本周登陸的占比。
寫的太好了，為用戶增長(zhǎng)又打開了一扇窗。能否再詳細(xì)說說多鄰國(guó)的 CURR 提高了 21%有哪些措施，我覺得如果產(chǎn)品本身沒有解決用戶的問題，產(chǎn)品體驗(yàn)沒有提升，單純依靠連續(xù)簽到，發(fā)送push和短信不足以支撐這個(gè)增長(zhǎng)率。謝謝！
還有排行榜等游戲化機(jī)制，一個(gè)策略值得長(zhǎng)期打磨，沒有立竿見影的效果。
建議深入體驗(yàn)下產(chǎn)品，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多ahamoment
到目前為止，連勝功能也是「Duolingo」參與度最高的功能模塊之一。用戶有關(guān)「Duolingo」的討論話題也最常提到連勝紀(jì)錄。曾經(jīng)遇到有一個(gè)用戶，他說他已經(jīng)連續(xù) 1435 天完成打卡，中間從來沒有中斷過，證明這位用戶在語言學(xué)習(xí)上堅(jiān)持了近四年的時(shí)間。
“連勝”影響范圍其實(shí)很廣泛。比如，連勝的時(shí)間越長(zhǎng)，用戶積極性越高，保持連勝的動(dòng)力也就越大。這也正是提高用戶留存率的關(guān)鍵行為，用戶每多在「多鄰國(guó)」學(xué)習(xí)一天，第二天回來的動(dòng)力就會(huì)更強(qiáng)，留存率和 DAU 數(shù)據(jù)就會(huì)更高，這是一個(gè)正向的循環(huán)。
是的，這是增加了用戶的沉默成本，也是產(chǎn)品的隔離欄，用戶在「Duolingo」打卡了1435天，就不會(huì)去另一個(gè)產(chǎn)品中去使用，遷移成本太高。
背單詞產(chǎn)品的隔離欄還有數(shù)據(jù)，比如背了一個(gè)月的單詞，這個(gè)產(chǎn)品就會(huì)知道我的薄弱點(diǎn)在哪，哪些詞會(huì)，哪些詞不會(huì)，哪些詞需要隔幾天再背，如果切換一個(gè)產(chǎn)品，又得重新訓(xùn)練。這也是這類產(chǎn)品自身留存的一個(gè)優(yōu)勢(shì)。
寫的真的太好了，竟然沒有評(píng)論。也的確和純銀所說，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的時(shí)代，運(yùn)營(yíng)是比產(chǎn)品更加靠近用戶需求的群體
大家都默默收藏留用了哈哈哈哈，謝謝你的首評(píng)點(diǎn)贊