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在產品迭代中,如何用數據驅動用戶增長?


在以用戶增長為目的產品迭代中,“如何通過數據驅動產品增長”是大多數產品/項目的瓶頸。

在產品迭代中,如何用數據驅動用戶增長?

“如何在產品迭代過程中讓每一個成員都具有數據意識,從數據的視角客觀的提出“有助于用戶增長”的策略,并且不偏不倚的做效果評估,嚴謹的分析效果表現中帶來的潛在機會”,這也是數據驅動產品迭代實現用戶增長在實現層面的解讀,那么實踐過程中一定要讓你的數據支持基層工作人員優化工作(讓他們可以基于數據推動自己的業務線優化),這樣才能培養整個項目組都通過數據驅動產品迭代。

OSM(Objective, Strategy, Measurement)是一種貫穿在產品迭代中的數據驅動方法,可以實現將層層下放高層目標,讓每一個業務同學明確自己的業務目標,制定出有效的業務策略,實現客觀&有價值的策略評估。

一、OSM

OSM(Objective, Strategy, Measurement)是一種貫穿產品迭代的數據驅動方法,具體是指:

在產品開發前,制定好目標(Objective)——產品這次迭代的目的是什么?業務線轉型的目的是什么?這個目標一定是上層目標的傳承部分、一定是可以衡量的。

在拆分上級目標的時候,可以利用MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive, 即相互獨立,完全窮盡),將上層目標分,拆分到“不重疊、不遺漏”每一個小目標上,并有效把握小目標實現的核心,提出實現的策略。

為了達成拆分后小目標所采取的策略(Strategy)。

策略實現后,如果有效的話,可以反映在哪些可衡量的指標(Measurement)上,選擇合適的指標:

  1. 這個指標用來衡量“什么”?
  2. 為了有效的衡量“什么”,還可以用什么指標?
  3. 如何判斷指標表現的好與壞?
  4. 如何改善指標的表現。

二、以滴滴打車為例

滴滴在用戶增長存在瓶頸時(滴滴打車市場飽和),期望能夠實現用戶增長(Objective),增長30%的活躍用戶。

30%的活躍用戶用戶增長的整體目標,將這個目標結合AARRR模型拆分到各環節。

  • 新增:當前情景下,市場接近于飽和狀態,新增用戶以及質量保持穩定就算不錯了,增長就不現實了;
  • 活躍:當前情景下,增加用戶的使用頻率,提高用戶使用天數,但經過數據分析用戶使用頻率相對穩定,通過促活來拓展用戶數也存在瓶頸;
  • 留存:在新增基數、使用頻率相對穩定的情況下,新增留存也不會出現大幅度的上漲;
  • 收入:產生收入的用戶占比既定且相對穩定,但對用戶增長沒有貢獻;
  • 傳播:當前情景下,打車市場已經幾近飽和,通過傳播增加新用戶/老用戶的使用頻率來增加用戶數,業務增長目標貢獻微乎其微。

那么,現用用戶群體中AARRR各環節的提高潛力不大,故增加新的用戶群體。

滴滴應該拓展什么樣的用戶群體,來實現用戶增長呢?

  • 用戶視角:為了拓展用戶群體,滴滴需要幫助更多的用戶解決出行問題;
  • 司機視角:讓更多的人成為司機;
  • 業務視角:打車用戶、司機增加,訂單量增加。

為了達成這個目標采取的策略:

  • 拓展“不愿意打車”的用戶群體,他們的顧慮基本為打車成本——降低用戶打車的成本;
  • 拓展“低成本運送乘客”的司機群體,他們是非專職司機,只是為了分擔自己的成本;
  • 綜上,將“私家車”,以“順風車”的形式釋放到打車市場。

如果這個策略有效,可以產生怎樣的效果呢?

  • 打車用戶數增加;
  • 司機增加;
  • 訂單量增加。

“順風車”產品策略(S)上線后,效果指標(M)均產生了積極表現,實現了用戶增長(O)。以上是以“滴滴順風車”作為一次產品迭代的OSM過程,我們可以將OSM貫徹在每一次的小優化點中。

在指定指標的時候,除了結果型的指標,這種指標往往是后驗的,無法直接干預(比如:轉化率,留存等),在選擇指標的時候也要選擇部分“過程指標”(比如:用戶行為數),這將有助于我們通過分析來改善指標的表現。

三、結合AARRR構建用戶增長產品迭代階梯

AARRR模型(Acquestion、Activation、Retention、Revenue、Referral)?;贏ARRR模型各階段進行迭代優化(如:產品策略調整、公司戰略調整、渠道優化ASO、商業廣告/會員轉化、發起病毒式傳播的運營活動),可以參考如下目標:

  1. 獲客(Acquestion):渠道規模(訪問量、訪問用戶量)、新增渠道能力(新增訪問量、訪問新用戶量)、渠道質量(訪問時長、關鍵行為轉化、留存率)、新用戶轉化過程;
  2. 激活(Activation):活躍規模(日活、周活、月活)、產品轉化率(核心行為轉化率、流失率)、用戶留存、功能留存;
  3. 留存(Retention):用戶留存(日、周、月)、用戶生命周期(生命周期長度)、用戶健康度(流失用戶、低頻訪問用戶、中頻訪問用戶、高頻訪問用戶? 占比);
  4. 收入(Revenue):訂單轉化率、客單量、客單價、 收入、用戶生命周期價值;
  5. 傳播(Revenue):傳播指數、傳播影響的新增用戶數、活躍用戶數。

在每一次以產品增長為目的的產品迭代中都需要使用OSM,通過數據評估效果,在團隊內達成數據賦能的意識。

 

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