一、增長研究框架
對于增長研究,或者任何學(xué)習(xí)來說,都應(yīng)該是系統(tǒng)的,只是局部的話,得出的結(jié)論很可能是南轅北轍。
先看下增長算法的框架。
對《增長黑客》這本書有些了解的小伙伴,都會對這句話有印象:
創(chuàng)業(yè)公司能否實現(xiàn)增長,首先要看產(chǎn)品是否具有增長的可行性。
當前所處是增量市場嗎,會有多大用戶規(guī)模呢,用戶消費頻次是怎么樣的,價格可以定多高呢?
可以說一開始產(chǎn)品就決定了用戶量、客單價、復(fù)購系數(shù)。
所以第一步最應(yīng)該研究的就是產(chǎn)品增長可行性。
第二步就是能夠?qū)崿F(xiàn)用戶增長,讓更多的用戶接觸這個產(chǎn)品。
隨著紅利的消失,獲得客成本越來越高,能否留下來,第三步實現(xiàn)留存和復(fù)購,才是營收增長的關(guān)鍵。
營收增長的上限,就是公司是否可以依賴自身產(chǎn)品、文化、影響力,進行第四步,通過裂變,實現(xiàn)自增長。
上面的四步,每步都能做好的話,營收增長飛輪,也就可飛快轉(zhuǎn)動起來了。
二、產(chǎn)品增長可行性
原來一直認為,得物這家公司,只是個倒賣球鞋的交易平臺,用戶都是粗糙的漢子。
沒想到的是,潮服、包包、化妝品、泡泡瑪特等潮流產(chǎn)品應(yīng)有盡有。
其實在19年(”炒鞋”最火的那年),他們就開始布局潮流市場了,通過分析得出:19年,球鞋以外的商品交易量增多。
因為潮流的年輕人,關(guān)注的不僅僅是球鞋,還有服飾、箱包、珠寶,還有手辦等。
數(shù)據(jù)表明18年到19年潮流(潮服)市場規(guī)模,增長了224%,消費人群規(guī)模同比增速達126%。
更令人驚喜的是18年到19年,Z時代潮流市場GMV同比增速了443%,并且消費人群規(guī)模同比增速是267%,是整個潮流市場增速的兩倍。
這里非常有必要說下Z時代,主要是出生在1998-2004期間,總?cè)丝谟?.8億,占全國總?cè)丝诘?8.1%,且三分一已經(jīng)成年。
并且Z時代的月均可支配收入,已經(jīng)超過城鎮(zhèn)居民,達到3500左右。
得物從球鞋交易,發(fā)展到了整個快速增長的潮流市場,并且Z時代也會是未來的主力軍,讓產(chǎn)品有了更大的增長空間。
三、判斷增長落地方向
要研究清楚一家公司,具體要做什么事情,可以從他們招什么人來入手。
這里咱們抓取了在領(lǐng)英上的500條招聘數(shù)據(jù)(是匯總了boss、拉鉤、獵聘等)。
根據(jù)崗位名稱和崗位職責(zé),可以推算出來他們的組織架構(gòu),對于咱們研究增長,主要從運營和推廣下手。
從推廣方面,可看出主要是應(yīng)用商城ASO優(yōu)化、廣告投放,另外更加細致研究崗位職責(zé)之后,短視頻效果廣告投放是獲客的重中之重。
用戶轉(zhuǎn)化活躍方面,主要是從商家運營、品類運營、用戶運營、社區(qū)運營來進行。
用戶裂變方面,通過游戲化運營帶來裂變。
下面咱們一起來具體看下。
四、投放廣告分析
通過知名數(shù)據(jù)廣告平臺,獲取了15萬條線上廣告,包含投放的文案、著陸頁、投放平臺和投放日期。
發(fā)現(xiàn)21年得物在廣告投放上加大了力度,截至2021年7月,得物的廣告投放量是10,4188條,而在2020年全年廣告投放量僅有3,7236條,對比增長279.8%。
并且投放的廣告都是通過引導(dǎo)用戶下載APP,目的就是增加APP用戶。
這里我們通過研究著陸頁的文案,發(fā)現(xiàn)他們用的套路,主打的是“正品”,這也是在強調(diào)他們鑒定師的專業(yè)度。
除了強調(diào)正品,得物的文案,還會強調(diào)優(yōu)惠套路。
看到21年這么大力的投放,來看看營銷費用的使用效率如何。
關(guān)于營銷費用,使用效率的評估,這里可以建立一個指標,廣告投放金額和新安裝活躍用戶數(shù)的比值,可以得出比值越小,相同廣告金額帶來的新安裝活躍用戶數(shù)越多。
但是發(fā)現(xiàn)21年這一比值,一直增長,也就是說營銷效率相對是變差了。
接下來我們看下是否轉(zhuǎn)化、留存方面出了問題,導(dǎo)致營銷費用使用效率變差。
五、APP轉(zhuǎn)化、留存分析
通過效果廣告能夠帶來大量的APP用戶,但是不代表這些用戶就會下單買賬。
用戶通過廣告引導(dǎo)下載APP之后,彈出“新人領(lǐng)取520紅包”,讓用戶完成相應(yīng)的注冊信息,隨之讓進行購物。
具體使用時,優(yōu)惠比例很低,比如529的鞋子,減免15元,優(yōu)惠比例只有2.8%,這優(yōu)惠對購買的刺激力度很小。
要怪就怪當時拼多多給新用戶的優(yōu)惠力度實在有些大,直接拉升了大家對優(yōu)惠的認知。
站在新用戶的角度上來看,剛剛注冊,就引導(dǎo)購買500多元的鞋子,但用戶還沒完全信任平臺,要是引導(dǎo)一些客單價稍低的產(chǎn)品,讓用戶體驗購物流程,和一些服務(wù),會有助于復(fù)購更高客單價的商品。
再來看看活躍和復(fù)購方面,其關(guān)鍵點,就是能夠留住用戶以及用戶的時間,大家都說“得物”是直接對標”小紅書”社區(qū)電商平臺,那咱們也對比研究下。
對比人均單日使用時長,發(fā)現(xiàn)小紅書從2020年的30分鐘上升到了60分鐘,而現(xiàn)在得物從2020年一直在10分鐘左右徘徊,現(xiàn)在小紅書是得物人均時長的6倍。
對比新增用戶留存情況,14日留存率以前,得物APP留存率還能達到小紅書留存率的70%以上,到30日留存率,就只能達到了小紅書的40%;越往后,相比小紅書留存率越低。
對于人均使用時長、新增用戶留存,得物和小紅書還是有一定差距的,一個良好的社區(qū)氛圍,頭部和腰部KOL活躍用戶,會起到很關(guān)鍵的作用,頭部和腰部活躍用戶占比44%,會帶動55%以上的尾部用戶跟隨活躍。
通過對比“得物”和“小紅書”KOL,對社區(qū)活躍度的影響,頭部KOL相差不大,發(fā)現(xiàn)腰部KOL贊粉比為1.2:61.8,腰部贊評比,13.3:45.3,反應(yīng)出得物腰部KOL對社區(qū)的活躍貢獻度相比較差。
現(xiàn)在“得物”需要與外部MCN合作,引入更多外部KOL,KOL創(chuàng)作優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,帶動活躍,通過進行種草,帶來變現(xiàn);但是優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和種草之間需要有個平衡點。
我們上面在討論組織架構(gòu)的時候,看到“得物”有游戲化增長崗位,主要是負責(zé)增長裂變的,通過一系列活動達到裂變的目的。
比如看這個0元領(lǐng)取小活動,邀請一個同學(xué)就可以0元抽取一個禮物。
路徑主要是從APP中分享鏈接到微信,然后通過裂變增加微信小程序的用戶。
判斷裂變的效果,這里我們使用一個數(shù)據(jù)指標,活躍滲透率,是小程序MAU與APP的MAU的比值,要是有向上的轉(zhuǎn)折點的話,說明小程序活躍增長就不僅僅是APP活躍增長帶來的,那就是和小程序的裂變有很大的正相關(guān)。
這里我們通過APP發(fā)布版本驗證下的,看到版本更新記錄,2020年9月上線“0元抽獎”、2020年10月“尖貨0元抽”。
根據(jù)上圖也確實發(fā)現(xiàn),在9-11月份,滲透率從0.16上升到0.2,上升了20個百分點,效果確實有了不小的提升。
游戲化裂變確實有效果,但后面幾個月效果不太明顯,還是需要給不斷優(yōu)化的。
其實對于裂變這個事情,最重要的是給分享者足夠的動力去分享,說是每次讓邀請一人,就可以參與抽獎,但抽獎這事情有很大的不確定性,參與邀請的人或者被邀請的人,他們很多人會認為自己是抽獎絕緣體,得不到激勵,就不會有再分享的動力了,裂變也會停止下來。
假設(shè)下,“得物”把效果廣告的營銷費用,分攤一些在用戶裂變上,比如這樣的裂變策略:邀請一個人,自己可以獲得50元或者100元優(yōu)惠券,但只有被邀請的那個人產(chǎn)生購買,邀請人獲得的優(yōu)惠券才能使用,這樣在拉新和轉(zhuǎn)化上效果可能會更好一些。
六、總結(jié)
到這里,咱們第一次的增長研究,就結(jié)束了,主要是圍繞這個框架來進行。
研究產(chǎn)品增長可行性,明確用戶規(guī)模、產(chǎn)品定價、用戶復(fù)購系數(shù)。
之后對用戶引流(A)、活躍(A)、轉(zhuǎn)化(R)、留存(R)、傳播(R)再做詳細的研究。
從研究“得物”的增長策略,我們看到了很多的問題;比如廣告投放越來越多,但是營銷效率在2021年一直下降;在用戶活躍上,也比不上小紅書,小紅書的“用戶單日使用時長”是60分鐘,而得物是10多分鐘,相差將近5倍。
其實對于“得物”來說,真正的全面發(fā)展潮流市場,從2020年才開始,剛剛過了一年多,還是挺快的了。
以潮流服飾為例,2020年只有100多家品牌,但今年春節(jié)過后兩個月時間就增加了100多家品牌,在加快擴充品牌。
對商品運營重視很高,運營崗位中商品崗位占比達69.4% ,為快速擴充品牌做服務(wù)。
對KOL,給予了大量的流量補貼,吸引更多KOL來入駐。
對“得物”的研究,這是第一次,但不是最后一次,之后會做AARRR板塊,做更細致研究,給大家呈現(xiàn)更多落地的細節(jié)內(nèi)容。
作者:數(shù)據(jù)蛙;公眾號:數(shù)據(jù)蛙datafrog
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