三本互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的用戶(hù)增長(zhǎng)書(shū)籍，特點(diǎn)為工作實(shí)踐總結(jié)。筆記只摘錄了增長(zhǎng)工作理論和實(shí)踐，其他內(nèi)容比如用戶(hù)增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)搭建，工作流程未涉及。主題閱讀的好處在于能‘兼聽(tīng)則明’，不同視角也啟發(fā)額外想法。

本來(lái)是規(guī)劃了三個(gè)內(nèi)容：讀書(shū)筆記、工作實(shí)踐、研報(bào)筆記（產(chǎn)業(yè)相關(guān)）。暫且補(bǔ)完一個(gè)坑，后面的內(nèi)容估計(jì)要鴿很久了。

01

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《我在一線做增長(zhǎng)》

1.如何定義增長(zhǎng)

一句話：讓更多用戶(hù)更高頻率地使用核心產(chǎn)品功能。所以有三個(gè)關(guān)鍵要素：用戶(hù)，高頻，功能

2.增長(zhǎng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)與執(zhí)行

增長(zhǎng)項(xiàng)目總結(jié)歸類(lèi)為4類(lèi)：漏斗型增長(zhǎng)、功能型增長(zhǎng)、策略型增長(zhǎng)、整合型增長(zhǎng)。

• 漏斗型增長(zhǎng)：在做漏斗型增長(zhǎng)項(xiàng)目時(shí)，我們也是把用戶(hù)在產(chǎn)品中的體驗(yàn)流程拆解為一個(gè)個(gè)細(xì)小的環(huán)節(jié)，通過(guò)優(yōu)化每個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化效率，提升用戶(hù)整體的LTV。以共享單車(chē)為例，為了提升用戶(hù)從注冊(cè)到首次下單的轉(zhuǎn)化率，新注冊(cè)用戶(hù)可以獲得免押金且免費(fèi)體驗(yàn)騎行的特權(quán)，這樣就能極大降低用戶(hù)首次騎行的門(mén)檻，從而讓更多用戶(hù)發(fā)生首次騎行。這么做的核心邏輯是相信自己的產(chǎn)品體驗(yàn)足夠好，盡可能地降低門(mén)檻讓用戶(hù)體驗(yàn)幾次，他們會(huì)自然產(chǎn)生復(fù)購(gòu)行為。
• 功能型增長(zhǎng)：功能型增長(zhǎng)一般就是給產(chǎn)品增加某種功能，從而帶來(lái)用戶(hù)的增長(zhǎng)或活躍。大家常見(jiàn)的分享功能、給用戶(hù)發(fā)紅包、邀請(qǐng)拼團(tuán)享低價(jià)等都屬于這類(lèi)。功能型增長(zhǎng)往往要和策略型增長(zhǎng)結(jié)合，才能充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。

工作中的確如此，功能上線時(shí)主要考慮功能的可用性和覆蓋度。當(dāng)然功能開(kāi)發(fā)時(shí)需要支持策略配置，比如角標(biāo)功能，需要支持AB實(shí)驗(yàn)（人群），支持角標(biāo)樣式&內(nèi)容可配置等，初步上線時(shí)可能不需要十分完善，但要有前瞻性，預(yù)想到后續(xù)迭代。

• 策略型增長(zhǎng)：疊加在功能上，可以實(shí)時(shí)調(diào)整功能中的某些元素。比如push：分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，形成一些用戶(hù)標(biāo)簽或畫(huà)像，給部分用戶(hù)發(fā)某種類(lèi)型的消息，甚至通過(guò)不斷手動(dòng)篩選用戶(hù)群組和更換消息類(lèi)型，就能找到一部分特別適合推送某種消息的用戶(hù)。尋找這種特定的映射關(guān)系就是我們通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)的一種發(fā)Push消息的策略。紅包：可以隨時(shí)調(diào)整，通過(guò)特定的算法讓紅包金額、中獎(jiǎng)概率、大額紅包發(fā)放時(shí)間段等全部可配，后續(xù)再通過(guò)訂單數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整策略。
• 整合型增長(zhǎng)：核心是做用戶(hù)消費(fèi)的閉環(huán)體驗(yàn)，比如o2o類(lèi)型產(chǎn)品需要做線上線下深度融合。

3.HVA模型（高價(jià)值行為）

引導(dǎo)用戶(hù)完成高價(jià)值行為，可以提升用戶(hù)LTV

3.1如何衡量高價(jià)值行為的收益？尤其是通過(guò)補(bǔ)貼換取

一般來(lái)說(shuō)，針對(duì)某個(gè)HVA，總是會(huì)有部分用戶(hù)在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)已經(jīng)產(chǎn)生了這個(gè)HVA，我們就可以用已經(jīng)產(chǎn)生了這個(gè)HVA的用戶(hù)的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練一個(gè)模型。通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，我們就能得到一個(gè)價(jià)值預(yù)測(cè)模型。這個(gè)價(jià)值預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)出用戶(hù)如果產(chǎn)生特定的HVA，他們對(duì)平臺(tái)的價(jià)值貢獻(xiàn)會(huì)變成多少。把在過(guò)去同一時(shí)間段內(nèi)沒(méi)有產(chǎn)生這個(gè)HVA的用戶(hù)的數(shù)據(jù)代入這個(gè)模型，用模型來(lái)預(yù)測(cè)，我們就會(huì)得到一組價(jià)值預(yù)測(cè)值。把根據(jù)這一組沒(méi)有產(chǎn)生HVA的用戶(hù)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出來(lái)的平均用戶(hù)價(jià)值和他們實(shí)際的平均用戶(hù)價(jià)值比較，就得到一個(gè)差值。這個(gè)差值就是這個(gè)時(shí)間段內(nèi)用戶(hù)產(chǎn)生HVA帶來(lái)的價(jià)值差異。

3.2如何找到HVA？

常見(jiàn)的HVA還包括用戶(hù)注冊(cè)、用戶(hù)首單、用戶(hù)關(guān)注其他用戶(hù)或內(nèi)容等。通過(guò)我們的經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)或所謂的手感等，是能夠找到很多HVA。

書(shū)里沒(méi)有講方法，但這個(gè)HVA概念和增長(zhǎng)黑客的魔法數(shù)字基本相同，方法可參考，核心是羅列出潛在有價(jià)值的用戶(hù)行為指標(biāo)，計(jì)算其與LTV值的相關(guān)性。

3.2如何完成引導(dǎo)HVA

沒(méi)有具體的策略，理論來(lái)源于《思考快與慢》這本書(shū)

快思考引導(dǎo)邏輯的設(shè)計(jì)其實(shí)就是信息呈現(xiàn)框架的設(shè)計(jì)，常見(jiàn)的策略：引導(dǎo)用戶(hù)產(chǎn)生強(qiáng)烈情感；利用默認(rèn)選項(xiàng)引導(dǎo)；將重決策細(xì)化成多個(gè)輕決策；利用損失厭惡；利用認(rèn)知引力場(chǎng)，比如光環(huán)效應(yīng)，錨定效應(yīng)等。

聚焦周期重復(fù)性以改變用戶(hù)的習(xí)慣案例：ofo‘超級(jí)星期5’活動(dòng)背景：讓日訂單量沖上一個(gè)高峰3000萬(wàn)，一般周五是訂單的高峰，因此決定在周五沖刺這個(gè)高峰運(yùn)營(yíng)：周五活動(dòng)，做成周期性，每周5重復(fù)的系列活動(dòng)，結(jié)合紅包活動(dòng)，增加驚喜大獎(jiǎng)思考點(diǎn)：增長(zhǎng)關(guān)注的是長(zhǎng)期效能的提升

聚焦于引導(dǎo)用戶(hù)產(chǎn)生HVA案例：貝殼找房背景：討論做一個(gè)抽獎(jiǎng)?lì)愑螒?，以提升用?hù)活躍度。但對(duì)用戶(hù)的長(zhǎng)期行為影響不大，不能有效提升LTV。做的一切活動(dòng)是提升用戶(hù)的成單概率，房產(chǎn)交易周期較長(zhǎng)，中間環(huán)節(jié)比較多，要讓用戶(hù)體驗(yàn)到產(chǎn)品對(duì)于用戶(hù)買(mǎi)房有幫助，運(yùn)營(yíng)圍繞著引導(dǎo)用戶(hù)體驗(yàn)有價(jià)值的功能為主。方法：策略是引導(dǎo)用戶(hù)去添加自己的資產(chǎn)或者關(guān)注某個(gè)房源，直接模仿添加資產(chǎn)和關(guān)注房源的功能邏輯，把這個(gè)過(guò)程做成一個(gè)游戲。這個(gè)游戲的每一步都對(duì)應(yīng)了實(shí)際功能的每一步。用戶(hù)做完這個(gè)游戲，也就對(duì)產(chǎn)品的實(shí)際功能和其帶來(lái)的相關(guān)效果有了認(rèn)知

4.高頻產(chǎn)品增長(zhǎng)方法

需求特點(diǎn)：短決策，低門(mén)檻增長(zhǎng)手段：

• 高頻非交易類(lèi)產(chǎn)品：通過(guò)物質(zhì)激勵(lì)（紅包現(xiàn)金），常見(jiàn)的有刷新聞賺金幣。
• 高頻交易類(lèi)產(chǎn)品：主業(yè)優(yōu)惠激勵(lì)，比如優(yōu)惠券刺激產(chǎn)生首單消費(fèi)。各電商APP。

5.低頻產(chǎn)品增長(zhǎng)方法：

低頻價(jià)格可控性產(chǎn)品：

背景/目標(biāo)：用戶(hù)增長(zhǎng)要研究如何在給定價(jià)格的前提下提升ALTV方法1：通過(guò)提供一個(gè)一次性的與場(chǎng)景掛鉤的優(yōu)惠體驗(yàn)價(jià)，讓用戶(hù)增加對(duì)低頻產(chǎn)品使用場(chǎng)景的聯(lián)想案例：滴滴豪華車(chē)目標(biāo)：吸引更多的人使用豪華車(chē)思路：拓展豪華車(chē)的使用場(chǎng)景，除了高端商務(wù)人士的通勤外，拓展人群和場(chǎng)景，比如父母或配偶生日，用豪車(chē)接送；約會(huì)等場(chǎng)景。措施：1）通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像圈定符合一定條件的用戶(hù)；2）提供一些特定場(chǎng)景的首次體驗(yàn)優(yōu)惠。方法2：利用供給端的閑置時(shí)間，提升供給端利用效率案例：滴滴豪華車(chē)背景：用戶(hù)在叫豪華車(chē)時(shí)，因車(chē)輛供給少問(wèn)題，需要預(yù)約，不然等待時(shí)間長(zhǎng)。但如果增加車(chē)輛，沒(méi)有足夠的需求來(lái)支撐供給，很難建立一個(gè)正向循環(huán)。思路：探索利用豪華車(chē)在需求熱點(diǎn)區(qū)域之外的閑置時(shí)間，來(lái)服務(wù)更多用戶(hù)方法：豪車(chē)停在需求熱點(diǎn)區(qū)域外，可能長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有訂單，可以通過(guò)優(yōu)惠券等方式將專(zhuān)車(chē)需求升級(jí)體驗(yàn)為豪車(chē)需求。

低頻產(chǎn)品中高客單價(jià)情況，比如二手房交易特點(diǎn)：不太可能通過(guò)調(diào)整價(jià)格來(lái)創(chuàng)造新需求；用戶(hù)交易后，交易間隔很久，復(fù)購(gòu)需要很長(zhǎng)時(shí)間；低價(jià)補(bǔ)貼后虧損很難彌補(bǔ)核心：低價(jià)高客單產(chǎn)品的核心是用戶(hù)的精準(zhǔn)度弱需求用戶(hù)：引導(dǎo)用戶(hù)體驗(yàn)產(chǎn)品的核心功能，體驗(yàn)才能記住，為后續(xù)需求埋下快思考線索。案例：二手交易APP，引導(dǎo)用戶(hù)訂閱車(chē)型信息強(qiáng)需求用戶(hù)：在關(guān)鍵窗口期介入，影響用戶(hù)決策。建立用戶(hù)成交意愿識(shí)別模型，通過(guò)逐步迭代提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

02

—《用戶(hù)增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)筆記》

1.如何開(kāi)展用戶(hù)增長(zhǎng)？找方向

• 提升用戶(hù)價(jià)值
• 借助宏觀機(jī)會(huì)順勢(shì)而為
• 商業(yè)模式優(yōu)化點(diǎn)

找切入點(diǎn)

1. 明確增長(zhǎng)目標(biāo)，找北極星指標(biāo)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行拆解，拆解后的公式即為增長(zhǎng)方向。比如日活=新用戶(hù)+留存用戶(hù)+召回用戶(hù)。另外，可以通過(guò)對(duì)指標(biāo)的分布拆分來(lái)確定增長(zhǎng)方向，比如月活用戶(hù)，可以拆分為高中低活躍天數(shù)，增長(zhǎng)方向?yàn)樘嵘突钴S天數(shù)用戶(hù)的活躍天。
2. 找用戶(hù)核心路徑的斷點(diǎn)
3. 找用戶(hù)行為與增長(zhǎng)目標(biāo)的相關(guān)性， 相關(guān)性分析可以幫助我們找到與增長(zhǎng)指標(biāo)高度相關(guān)的用戶(hù)行為，從而把策略定位到提升該行為發(fā)生的概率或頻次上。
4. 形成增長(zhǎng)假設(shè)，開(kāi)展增長(zhǎng)策略實(shí)驗(yàn)。

2.準(zhǔn)確評(píng)估實(shí)驗(yàn)效果

準(zhǔn)確分析的前提：

1.正確選擇目標(biāo)指標(biāo)：要關(guān)注核心結(jié)果指標(biāo)，而非過(guò)程指標(biāo)。比如紅點(diǎn)點(diǎn)擊是過(guò)程指標(biāo)，紅點(diǎn)點(diǎn)擊人群的次留和消費(fèi)指標(biāo)提升才是關(guān)鍵。2.實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組具有可比性：保證隨機(jī)分流；保證樣本獨(dú)立（注意用戶(hù)間的干擾和流轉(zhuǎn)）

雙端干擾：比如打車(chē)補(bǔ)貼實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)組給補(bǔ)貼，會(huì)提高叫車(chē)率，會(huì)導(dǎo)致對(duì)照組的用戶(hù)更不容易打到車(chē)。解決方案：選取兩個(gè)隔絕但基本一致的市場(chǎng)做實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組

組間流轉(zhuǎn)：比如對(duì)低活用戶(hù)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)，當(dāng)策略生效后，用戶(hù)從低活轉(zhuǎn)為高活，后面幾天的實(shí)驗(yàn)中會(huì)發(fā)現(xiàn)策略影響的人群會(huì)越來(lái)越低。解決方案：用戶(hù)策略生效后，數(shù)據(jù)也同樣記在實(shí)驗(yàn)組內(nèi)。

3.實(shí)驗(yàn)分析三要素：

• 樣本：分析哪群用戶(hù)？
• 指標(biāo)：根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康亩?，通常包含整個(gè)人群的總體指標(biāo)和人均指標(biāo)兩類(lèi)，如實(shí)驗(yàn)組總時(shí)長(zhǎng)、實(shí)驗(yàn)組人群時(shí)長(zhǎng)
• 維度：時(shí)間維度——即統(tǒng)計(jì)一天，還是完整的用戶(hù)周期；人群維度——僅看當(dāng)日實(shí)驗(yàn)用戶(hù)，還是累計(jì)實(shí)驗(yàn)用戶(hù)等。

4.三類(lèi)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景：

• 流量型

流量型指從所有流入實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的用戶(hù)群中依據(jù)某些條件篩選一部分，隨機(jī)分組下發(fā)不同策略。流量型實(shí)驗(yàn)最為理想的，因?yàn)檎w樣本可以看成一段時(shí)間內(nèi)狀態(tài)穩(wěn)定的群體，由于在實(shí)驗(yàn)前的一段時(shí)間樣本也是活躍的，可以得到理想的空跑實(shí)驗(yàn)期數(shù)據(jù)，即分好實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組后并不立即下發(fā)策略，而是觀察一段時(shí)間以驗(yàn)證分組的均勻性。拉新或者沉默召回實(shí)驗(yàn)等不會(huì)有這樣的條件。

可以不設(shè)置空跑期，而是通過(guò)分析人群前一段時(shí)間的消費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)確認(rèn)是否均勻。

樣本：進(jìn)入實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的用戶(hù)群。其中有些實(shí)驗(yàn)，策略會(huì)對(duì)進(jìn)入實(shí)驗(yàn)組的用戶(hù)全部生效，不存在觸發(fā)條件。

指標(biāo)：因?yàn)槭侨康幕钴S用戶(hù)，人均類(lèi)指標(biāo)更可靠。

維度：時(shí)間維度-關(guān)注完整的實(shí)驗(yàn)周期指標(biāo)，即累計(jì)數(shù)據(jù)。人群維度-當(dāng)天進(jìn)入實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的活躍用戶(hù)。

案例：APP首頁(yè)功能入口素材實(shí)驗(yàn)，詳情頁(yè)布局實(shí)驗(yàn)等。

• 喚醒型

圈定特定人群進(jìn)入實(shí)驗(yàn)。與流量型實(shí)驗(yàn)最大的差異是喚醒型實(shí)驗(yàn)在進(jìn)入實(shí)驗(yàn)前用戶(hù)已經(jīng)完成分組。

樣本：?jiǎn)拘研蛯?shí)驗(yàn)需要分析所有圈選的用戶(hù)，而非僅看活躍用戶(hù)。

指標(biāo)：因?yàn)閷?shí)驗(yàn)組下發(fā)了召回策略，可以預(yù)見(jiàn)實(shí)驗(yàn)組的活躍用戶(hù)更多，通過(guò)分析總指標(biāo)，比如DAU,總時(shí)長(zhǎng)的差異，即為實(shí)驗(yàn)效果增量。人均類(lèi)指標(biāo)，一般是總時(shí)長(zhǎng)/活躍用戶(hù)，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)組召回了很多低活躍用戶(hù)，會(huì)拉低人均類(lèi)指標(biāo)，得到實(shí)驗(yàn)效果負(fù)向的錯(cuò)誤結(jié)論。

維度：時(shí)間維度-喚醒類(lèi)策略效果會(huì)持續(xù)一段時(shí)間，即便用戶(hù)不再處于實(shí)驗(yàn)條件內(nèi)（比如過(guò)去7天無(wú)活躍），也會(huì)有活躍效果。但此時(shí)如果僅統(tǒng)計(jì)策略命中用戶(hù)會(huì)漏統(tǒng)計(jì)。因此需要看長(zhǎng)周期和累計(jì)用戶(hù)。

案例：沉默用戶(hù)召回實(shí)驗(yàn)，APP圖標(biāo)紅點(diǎn)實(shí)驗(yàn)等

• 分享型

分享型實(shí)驗(yàn)涉及到分享者和接受者兩類(lèi)用戶(hù)。比如不同分享文案對(duì)分享點(diǎn)擊率的影響實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組用戶(hù)可能存在相同的好友，好友（文案接受者）很可能先后看到實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組分享文案。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)時(shí)無(wú)法保證用戶(hù)分享給誰(shuí)，也就無(wú)法預(yù)先設(shè)置‘分享者-接受者’用戶(hù)對(duì)。

樣本：實(shí)驗(yàn)樣本取決于實(shí)驗(yàn)?zāi)康模绻诵闹笜?biāo)為點(diǎn)擊率，點(diǎn)擊率是由接受者產(chǎn)生，樣本則為接受者。如果指標(biāo)是分享率，由分享者產(chǎn)生，則樣本為分享者。

指標(biāo)：分享率，點(diǎn)擊率等比率類(lèi)指標(biāo)，以及分享次數(shù)等人均類(lèi)指標(biāo)。

維度：時(shí)間維度-通?？磳?shí)驗(yàn)周期內(nèi)匯總；人群維度-關(guān)注當(dāng)天命中實(shí)驗(yàn)的用戶(hù)。

案例：分享圖標(biāo)優(yōu)化

5.如何挖掘?qū)嶒?yàn)價(jià)值

效果好如何乘勝追擊？

案例1：假設(shè)通過(guò)素材優(yōu)化，某個(gè)入口的點(diǎn)擊率提升了2pp，接下來(lái)可以怎么做？有一些思路可以參考：首先，分析素材的優(yōu)化，為什么提升了點(diǎn)擊率，是利益點(diǎn)的吸引力更大了，還是文案更加吸引點(diǎn)擊；其次，究竟?jié)M足了用戶(hù)的何種利益點(diǎn)，是淺層的價(jià)值，還是觸動(dòng)了深層次的動(dòng)機(jī)；最后，基于對(duì)前兩個(gè)問(wèn)題的認(rèn)知，判斷是否存在一些相關(guān)的場(chǎng)景、功能、頁(yè)面，也可以使用類(lèi)似的優(yōu)化思路。

案例2：假設(shè)某內(nèi)容消費(fèi)App，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在注冊(cè)當(dāng)日引導(dǎo)新用戶(hù)完成收藏后，該用戶(hù)群的7日留存率相比未做引導(dǎo)的對(duì)照組提升了4.5pp。這個(gè)提升非?？捎^，值得深挖其中的因果關(guān)系：為什么用戶(hù)完成收藏后更愿意留下來(lái)。猜想應(yīng)該是收藏后新用戶(hù)在App內(nèi)擁有一些“資產(chǎn)”，產(chǎn)生了黏性。但這只是猜測(cè)，還需要進(jìn)一步設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證，例如，可以用更好的交互設(shè)計(jì)來(lái)強(qiáng)化收藏的感知，引入更多“資產(chǎn)”（如收藏得金幣），進(jìn)一步驗(yàn)證是不是因?yàn)楫a(chǎn)生了資產(chǎn)而提升了留存（可以參考3.4.3節(jié)提到的邊際效果歸因）。假設(shè)驗(yàn)證了用戶(hù)完成收藏后，因?yàn)橛匈Y產(chǎn)而增強(qiáng)了黏性，就可以再放開(kāi)思路：除了收藏以外，還有哪些優(yōu)化可以讓用戶(hù)產(chǎn)生更強(qiáng)的黏性。例如，用戶(hù)互動(dòng)、有行為激勵(lì)和成就系統(tǒng)等是不是會(huì)更好。

效果差如何提煉價(jià)值？原因1：策略并沒(méi)有觸達(dá)足夠多的用戶(hù)。

可以通過(guò)漏斗分析找策略無(wú)效的根源，即策略下發(fā)到生效過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化率，量級(jí)都是怎樣的。

案例：紅點(diǎn)召回——問(wèn)題點(diǎn)：兩個(gè)地方折損點(diǎn)：請(qǐng)求到成功返回，原因是紅點(diǎn)規(guī)則過(guò)濾掉很多人；第二是曝光環(huán)節(jié)，原因是與小說(shuō)紅點(diǎn)沖突，優(yōu)先展示小說(shuō)紅點(diǎn)。原因2：策略下發(fā)無(wú)誤，但整體沒(méi)有效果。

下鉆用戶(hù)分群的效果，有可能是某一部分人正向，一部分負(fù)向，導(dǎo)致整體無(wú)效果。

03

—《如何做用戶(hù)增長(zhǎng)更有效》

1.用戶(hù)增長(zhǎng)定義：用戶(hù)增長(zhǎng)一般指日活增長(zhǎng)。

日活：需要區(qū)分前臺(tái)日活，后臺(tái)日活和行為日活。

2.用戶(hù)增長(zhǎng)模型：

用戶(hù)增長(zhǎng)模型=當(dāng)天的新增用戶(hù)和此前每一天新增且在當(dāng)天留存的用戶(hù)之和。用戶(hù)增長(zhǎng)的切入點(diǎn)：影響用戶(hù)增長(zhǎng)的速度和天花板的因素有兩個(gè)：新增用戶(hù)數(shù)和留存率。

3.如何提升留存率？

用戶(hù)為什么會(huì)留下來(lái)？產(chǎn)品的核心價(jià)值達(dá)到或超過(guò)用戶(hù)預(yù)期。并隨著競(jìng)爭(zhēng)加劇和用戶(hù)需求變化，不斷滿足用戶(hù)的新預(yù)期。

3.1如何提升用戶(hù)短期留存？

引導(dǎo)用戶(hù)形成合理預(yù)期：尋找用戶(hù)預(yù)期：1.通過(guò)訪談了解用戶(hù)需求；2.通過(guò)行為路徑拆分，數(shù)據(jù)分析找到對(duì)用戶(hù)有用的點(diǎn)。將產(chǎn)品預(yù)期傳達(dá)給用戶(hù)：廣告素材相關(guān)的優(yōu)化。

滿足用戶(hù)預(yù)期。不同渠道用戶(hù)有不同的預(yù)期，我們應(yīng)該通過(guò)展示與其預(yù)期相對(duì)應(yīng)的內(nèi)容來(lái)承接，比如通過(guò)dp，用戶(hù)安裝后，根據(jù)點(diǎn)擊的廣告素材來(lái)推內(nèi)容。讓用戶(hù)盡可能快地感知核心功能，刪除多余的步驟；優(yōu)化步驟-新手引導(dǎo)。

超出用戶(hù)預(yù)期。在滿足用戶(hù)需求的基礎(chǔ)上，做到更好更快更準(zhǔn)更多的使用體驗(yàn)。

3.2如何提升中長(zhǎng)期留存率？

隨著用戶(hù)使用產(chǎn)品更久，預(yù)期也在不斷提升，要及時(shí)關(guān)注預(yù)期變化，符合或超過(guò)用戶(hù)預(yù)期。

案例：直播平臺(tái)

用戶(hù)預(yù)期：找到內(nèi)容好看的直播間，輕松與主播互動(dòng)

留存率下降原因：用戶(hù)預(yù)期提高后，我們提供的價(jià)值沒(méi)有變化，導(dǎo)致用戶(hù)感受的價(jià)值降低

解決方案：讓用戶(hù)關(guān)注更多的主播，形成穩(wěn)定的關(guān)注關(guān)系

3.3如何喚醒沉默用戶(hù)和召回流失用戶(hù)

核心問(wèn)題：如何主動(dòng)觸及用戶(hù)，幫助用戶(hù)形成使用習(xí)慣。

主動(dòng)觸及方式：push與桌面角標(biāo)

形成用戶(hù)習(xí)慣：圍繞產(chǎn)品自身核心功能的使用，衍生出其他定期激勵(lì)。比如簽到系統(tǒng)，每日任務(wù)系統(tǒng)。

4.用戶(hù)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)報(bào)表增長(zhǎng)儀表盤(pán)內(nèi)容：

1. 宏觀數(shù)據(jù)：大盤(pán)數(shù)據(jù)，日活，留存，使用時(shí)長(zhǎng)
2. 關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)：指用戶(hù)使用產(chǎn)品時(shí)的核心行為，是體現(xiàn)產(chǎn)品核心價(jià)值功能的使用行為

• 關(guān)鍵行為滲透率：即日活用戶(hù)中，有多少人使用，該行為的發(fā)生率
• 關(guān)鍵行為人均次數(shù)：發(fā)生該行為的用戶(hù)，人均會(huì)發(fā)生幾次
• 關(guān)鍵行為漏斗數(shù)據(jù)：如果該行為是比較深的，需要搭建一個(gè)記錄每一步的行為漏斗，看每一個(gè)環(huán)節(jié)的折損

我自己的經(jīng)驗(yàn)是行為次數(shù)的分布數(shù)據(jù)：比如人均點(diǎn)擊次數(shù)是一個(gè)均值類(lèi)指標(biāo)，很容易掩蓋問(wèn)題：低發(fā)生次數(shù)的人群占比（1次），是否有極大值導(dǎo)致均值偏差。

5.用戶(hù)增長(zhǎng)案例:直播產(chǎn)品

5.1問(wèn)題：如何讓優(yōu)質(zhì)的直播間優(yōu)先被用戶(hù)看到？

拆解成兩個(gè)問(wèn)題：

1. 何為優(yōu)質(zhì)直播間？
2. 如何保障優(yōu)先看到？

5.2如何定義直播間是否優(yōu)質(zhì)？優(yōu)質(zhì)的定義：

初步階段，我們希望用戶(hù)能夠更多地留在直播間，促進(jìn)用戶(hù)與主播之間互動(dòng)（公屏消息），即能不能留住用戶(hù)；能不能讓用戶(hù)聊起來(lái)。而優(yōu)質(zhì)的直播間應(yīng)該能促成上述目標(biāo)的達(dá)成。指標(biāo)

• 直播間人數(shù)
• X分鐘留存率：x可以選擇為3分鐘或者5分鐘，其實(shí)與跳出率類(lèi)似。以5分鐘留存為例，其定義為在一個(gè)5分鐘的時(shí)間段內(nèi)，前2分鐘進(jìn)來(lái)的用戶(hù)數(shù)記為m，在5分鐘時(shí)間段過(guò)后（3分鐘后）依然在直播間的用戶(hù)數(shù)記為n，則5分鐘留存率為r=n/m
• 人均公屏消息數(shù)：發(fā)言總條數(shù)/發(fā)言總?cè)藬?shù)
• 公屏消息率：部分粉絲可能發(fā)布較多消息，還要衡量互動(dòng)的覆蓋度，發(fā)言人數(shù)/直播間總?cè)藬?shù)

5.3如何優(yōu)先看到？

對(duì)直播間的優(yōu)質(zhì)程度打分，分?jǐn)?shù)高的直播間排序更靠前，更容易曝光。

線性加權(quán)：rankvalue=ax+bx+cx。計(jì)算時(shí)需要注意：

不同因素歸一化方法，從產(chǎn)品業(yè)務(wù)角度進(jìn)行的非線性歸一化：比如人數(shù)，當(dāng)人數(shù)大于閾值后，其過(guò)高的人數(shù)重要性已經(jīng)不大了，可以不需要再繼續(xù)加權(quán)。

比例類(lèi)指標(biāo)加權(quán)：需要注意分母是否過(guò)小，比如留存率，當(dāng)僅有一個(gè)用戶(hù)且持續(xù)消費(fèi)時(shí)，留存率為1，需要對(duì)分母最小閾值。

5.4如何迭代上述模型？

首先定義迭代目標(biāo)：

一個(gè)好的列表就是讓用戶(hù)看到就想去點(diǎn)，然后一直觀看，不停地和主播互動(dòng)。從成本和收益的角度來(lái)看，列表中任何主播的直播間的曝光都是我們的成本，因?yàn)橛脩?hù)（流量）是有成本的，所以我們的收益應(yīng)該就是點(diǎn)擊、觀看時(shí)長(zhǎng)、公屏消息數(shù)等

指標(biāo)

• 直播間點(diǎn)擊量/列表頁(yè)的曝光量
• 直播間的人均觀看時(shí)長(zhǎng)/列表的曝光量
• 直播間的消息總數(shù)/列表的曝光量

5.5如何解決熱門(mén)列表的馬太效應(yīng)

5.5.1問(wèn)題背景

在進(jìn)行了很多次的熱門(mén)列表調(diào)優(yōu)后，我們又遇到了更嚴(yán)重的問(wèn)題。列表排序主要依據(jù)的是直播間的用戶(hù)數(shù)和留存率等因素，加上一些運(yùn)營(yíng)策略，諸如置頂、運(yùn)營(yíng)內(nèi)容優(yōu)先等，在上線后基本可以滿足挑選出質(zhì)量較高主播的目標(biāo)。但隨著用戶(hù)量的增長(zhǎng)，頭部集中的問(wèn)題就慢慢顯現(xiàn)出來(lái)了，大部分用戶(hù)集中在少數(shù)幾個(gè)人的直播間里，其他的直播間很難被看到。這就是我們常說(shuō)的馬太效應(yīng)。

5.5.2如何衡量流量集中的問(wèn)題嚴(yán)重度

從成本和收益的角度來(lái)考慮，直播間的曝光其實(shí)就是平臺(tái)的成本，相應(yīng)的轉(zhuǎn)化，比如，點(diǎn)擊、評(píng)論、關(guān)注、禮物等就是平臺(tái)的收益。我們可以套用計(jì)算廣告中的一個(gè)數(shù)據(jù)，每1000次曝光帶來(lái)的收益，即RPM（RevenuePerMilleImpressions，千次曝光收益）。

平臺(tái)排序Top直播間的RPM，特別是一些置頂直播間的RPM，結(jié)果發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于平臺(tái)均值。這就說(shuō)明，頭部主播已經(jīng)被過(guò)度曝光了，我們給他們的曝光沒(méi)有換回相應(yīng)的收益

5.5.3降低馬太效應(yīng)的措施

• 控制置頂行為
• 取消某一些優(yōu)先規(guī)則
• 隨機(jī)抽取主播曝光：我們將排序分成若干段，將主播分為大主播、中主播、中小主播、小主播等幾個(gè)級(jí)別。然后，從這幾個(gè)級(jí)別中隨機(jī)抽取部分主播組成一個(gè)用戶(hù)的列表。這使得每個(gè)人看到各種類(lèi)型的主播的概率增大了。

5.5.4衡量流量打散效果的指標(biāo)如何量化上述措施是否有效？

• 有人看過(guò)的直播間比例（有人看過(guò)的直播間數(shù)/所有直播間數(shù)）：更多的直播間被看到
• 第一個(gè)人進(jìn)直播間的平均耗時(shí)

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