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VISION

陳老師講解用戶增長和用戶數據分析


01 用戶增長的起源

互聯網界很多概念都來自硅谷,用戶增長或增長黑客也是來自硅谷。有意思的是 Growth Hacking(增長黑客)最早應對的假想敵是傳統的Marketing(市場營銷)。 要解決的問題是:在傳統市場營銷中,大家都知道50%的錢被浪費了,卻不知道浪費在哪里的問題。 

因為在傳統企業,銷售的主導權在銷售/業務/分公司手里,營銷活動需要通過銷售落地。因此,考核營銷活動效果,很難講清楚“銷售1個億,有多少歸功于營銷策劃,多少歸功于產品本身吸引力,多少歸功于銷售拼命干活”。因此商品管理、活動策劃、市場推廣的功勞就很難衡量。 

對于如何歸因,可以看數據分析終極一問:多影響因素下,到底咋歸因?!

品牌宣傳就更難衡量了,老板只看到每年大把銀子孝敬了媒體,真正起了多少作用根本無從說起——你甚至根本不知道你在電視、報紙、路牌、電梯間、網站上投的廣告,到底有多少真的讓用戶跑到實體店來買貨。互聯網的 PC時代,這種狀況也沒有多少改觀,即使網站投了廣告,用戶還是得在實體店買貨——PC時代互聯網行業挑大梁都是游戲公司。 

直到移動互聯網改變了這一切。因為移動互聯網時代:

1、移 動支付+智能手機,可以讓用戶隨時隨地消費。 

2、基 于智能手機 ,企業可以直接和用戶互動。 

3、物流一類基礎服務極大完善。 

2014年4G開始普及,同時微信、支付寶大量攻城略地,2015年滴滴、餓了嗎、王者榮耀,這些移動互聯網時代的標配開始出現并且迅速占領了我們的手機。 同時,《增長黑客》這本書在2015年也同步上市,還真是時勢造英雄呀。 一時間掀起很大風浪,甚至有人宣稱,以后只有CGO(ChiefGrowth Officer)沒有CMO了(Chief Marketing  Officer)。 

02 用戶增長的含義

用戶增長是對抗營銷的不可知性的。基于移動互聯網應用,確實做得到,因為: 

1、不需要線下銷售,所以不需要和銷售部扯皮。 

2、用戶對廣告的點擊、下載應用、應用內購買行為均可以記錄。 

3、基于智能手機,應用可以直接聯系到用戶,并得到用戶的反饋。 

基于這三點,企業可以相對精確地記錄:

1、我投放的廣告,獲得了多少客戶點擊、下載。 

2、客戶更容易反饋XX類的產品、活動、宣傳。 

3、沒有反饋的客戶,停在了哪個環節。 

終于,困擾營銷界的千古難題,得到了一定程度的解答。(注意,千古難題并沒有得到全部解答。既然數據可以記錄,就可以造假。互聯網廣告界造假手段花樣繁多、琳瑯滿目,完全可以單獨寫一本書了。有興趣的可以關注公眾號計算廣告,跟著大神開開眼界) 

基于這些精確的記錄,企業可以:

1、追溯客戶來源 

2、了解客戶需求 

3、分析廣告效果 

4、改善產品設計 

5、改善操作流程 

經過這些工作,可以理直氣壯地說: 

n 我們投入營銷費用,實現了 增長 ! 

n 我們知道錢花到哪里去了! 

這就是增長黑客or用戶增長的概念流行一時的原因。 

當然,硅谷的東西到了國內都會變形,用戶增長也是。國內互聯網企業太沉迷于燒錢做補貼圈市場的模式,沉迷于先免費圈人、再收費割韭的套路,沉迷于“過把癮就死,不死就暴富”的賭博游戲。于是用戶增長,漸漸演化成三大流派: 

裂變流: 這幫人口中的“用戶增長”,就是基于微信做各種裂變,各種快速圈人,往往還伴有三級分銷等打擦邊球的東西。 

投放流: 這幫人口中的“用戶增長”,就是做廣告投放,基于各種廣告平臺規則砸錢圈人。往往他們喜歡喊“流量為王”,最近流行的“私域流量”也是他們搗鼓出來的。 

ABtest流: 上兩類都是小平臺,大平臺往往已經有很大存量規模,于是想辦法做“質”的增長,其中的核心就是ABTest。自己不會做沒關系,多搞一些點子試試就好了。 

當然,你會說從工作內容上看,這玩意和數據運營、渠道運營、用戶運營有好多交集。為啥不是這些傳統部門來承接,還要搞一個新概念。大家要知道:做管理的可不像我們這些搞技術的, 做管理的總是天生喜歡搗鼓點新概念 。新概念才能更吸引力,才能整合新團隊,(才能搞出更多位子升官。)才能搞出更多個人成長機會。所以大家習慣就好。 

而細心的讀者已發現,以上三類工作都跟數據分析有直接關系!這也是開篇各種疑問的來源。 

03 用戶增長與數據分析

用戶增長要對抗未知性,必然依賴數據分析。可以說數據分析能力是增長團隊的核心能力之一(必須加之一,明白這個很重要)。 

最基礎的,是數倉、和數據埋點,沒了這倆連記錄都沒有,后續就無法分析了。 

再往下,最基礎的指標是AARRR,這個指標體系往往用來衡量用戶群體規模、增長態勢、重點環節。 

陳老師之前有分享,戳鏈接:AARRR模型的使用注意事項【防坑提醒】

再往下,三大流派對應的分析方法是有區別的,我們詳細分享下: 

裂變流:K因子與超級傳播者

裂變流的核心在于:參與裂變的用戶有多大比例能真正響應,響應裂變的用戶能帶來多少新增。因此裂變流喜歡講 K因子(K因子=邀請數*轉化率)。以此衡量裂變效果。 

不過從實際操作上看,超級傳播者分析思路會更適合。因為每次裂變,真正能帶來大量新增的往往是少數KOL或者至少是個KOC,所以區分是否存在超級傳播者,到底傳播力有多少,對于設計裂變方式有非常重要的參考意義: 

投放流:轉化漏斗

投放流的核心就是投放的轉化漏斗,轉化漏斗在很多地方都有分享,大家看圖就好: 

ABtest流:ABtest搞起……

ABtest有很多成熟的文章分享,這里不再贅述,大家看圖就好。 

需要提醒的是,ABtest本身并不是唯一檢驗idea的方法,還有很多其他方法可以用。ABtest太耗時間,而且經驗上看,結果會存在偏向性。往往產品流程用Abtest,一般都是接近傳統流程的方案勝出。往往是轉化問題的Abtest,一般都是優惠度大的獲勝……所以ABtest可以用,但切莫沉迷。 

04 用戶增長崗位好不好

講了這么多,很多同學自然會問:那作為數據分析師,加入用戶增長團隊好不好?有沒有什么坑點要注意。這里一并解釋一下: 

首先要明白: 用戶增長不是數據分析!用戶增長本質是個業務部門,要對業務負責任。 甚至有可能 個人 都要對活躍用戶數、付費用戶數、轉化率等業務指標負責。這對很多做數據分析的同學是個考驗。 

有些同學就是你讓他寫報告可以,一提“負責”“績效掛鉤”“不行扣錢”他就慫了。所以在選擇團隊的時候要小心看清楚:到底要不要負責,負哪些責,然后評估下自己抗得住不。 

其次,用戶增長核心能力不止數據分析。 比如裂變,如何設計裂變形式、測算獎勵幅度?比如投放,如何設計海報、選擇渠道?這些需要的是 運營能力 。這又是做數據分析同學的一道坎。 

很多做數據的同學停留在:“活躍低了,要搞高”上,缺少實際業務能力。因此在選擇團隊的時候要小心看清楚:到底這個崗位需不要業務能力,需要多少。當然,也有些增長團隊,就是單純招數據分析師,所以要小心鑒別。最后評估下,自己抗得住不。 


 


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