Case 2 独立负责增长体系

某共享单车增长负责人模型：一切思考的出发点都是模型和公式

1.3 一张图理解增长

2 如何更有效地学习增长

2.1 什么是增长的内核

• 底层业务逻辑+

  关键驱动手段

• 基于模型做路径，基于模型&路径看数据，基于数据定策略，基于策略设计实验——快速迭代，最终跑通增长链路

• 核心驱动力：

  数据驱动

  +

  增长实验

2.2 两种常见用户路径

• 转化流程型路径：用户按照一个固定路径走，即可完成一个目标行为。
• 用户成长型路径：需要用户完成某些行为，从一种状态成长为另一种状态。

转化流程型

用户成长型

• 任何业务想要实现

  数据驱动

  增长，都至少需要一个明确的

  转化流程型

  路径。

• 业务体量增加后，

  用户成长

  路径不可或缺。

• 只有梳理出了清晰的两种路径，才能通过定性和定量分析，更加准确地找到提升转化率的思路。

2.3 如何做好增长实验

• 第一步：找到实验假设

• 第二步：对于关键假设进行需求优先级排序

• ICE模型：影响范围（Impact）+ 自信程度（Confidence）+ 容易程度（Ease）

• 第三步：不断实验，找到可行性方案

设计实验三点Tips：

1. 假设质量要高
2. 验证方案要足够“轻”（低成本+便于执行）

3. 变量足够合理

Day 2 核心能力：数据驱动

五个步骤

1. 疏理用户路径
2. 制定数据采集方案

3. 搭建指标仪表盘
4. 多维度数据分析

5. 制定增长策略

1 如何从整体业务数据找到发力点

1.1 全链漏斗增长模型

1. 收集用户每一步数据，

   全面认知

   全链转化率

2. 加入时间维度，分析

   历史趋势

1. 看趋势
2. 看异常点
3. 看拐点

3. 按

   获客渠道

   分解

4. 了解

   用户属性

   特征

5. 了解

   用户活跃度

初创团队应用上述数据增长线索的两个方向

• 火上浇油：在有成功信号的方向上继续加强和放大—— 突破点：好渠道+好内容+好用户
• 修补漏洞：降低流失——进一步分析问题，分解数据

2 用户分群

适应用户

• 定义：用属性或行为给用户归类
• 如何做

• 选择分群维度

• 属性分群

• 渠道
• 用户兴趣

• 用户收入
• 自汇报

• 第三方

• 行为分群

• 新老用户
• 活跃程度（RFM：Recency Frequency Monetary）

• 付费情况
• 功能使用

• 增长模型重要变量

• 如何区别对待

• 来人之前——精准拉新
• 来人之后——精细化运营

• 产品体验
• 活动体验

3 行为路径分析

引导用户、改变用户

• 明确分析对象

• 行为分类

• 一次性行为/低频行为
• 周期性行为

• 如何找到

• 从

  业务

  出发

• 在

  数据

  中验证

• 选择分析方法

• 两种问题

• 转化问题：行为路径分析——为了纠正动作

• 漏斗分析
• 路径分析

• 轨迹细查

• 留存问题：周期性行为分析——为了养成习惯

• 留存分析
• 频次分析

3.1 一次性行为分析

分析方法1：漏斗分析

• 用户是否按照设定的路径在前进
• 没有的话，流失点在哪

分析方法2：路径分析

• 用户实际的最主要的路径是什么？是否和你设想的一样？
• 有没有意料之外的路径？

• 不同路径可能代表了不同的用户类型

分析方法3：轨迹细察

• 适合某个功能的自查

3.2 周期性行为分析

分析方法1：留存分析

• 这个产品留住产品的能力如何？
• 留存是否有差别？

• 衡量运营活动是否成功的重要指标

分析方法2：频次分析

• 用于优化产品和运营策略

Day 3 核心能力：增长实验

3.1 两条底层逻辑

• 像投资者一样找杠杆

• 参加 Day 2 方法论

• 像科学家一样做实验

1. 找到

   聚焦

   问题，集中做实验，集中突破（至少30-90天的摸索）

1. 如何做

• 产生实验想法
• 优先级排序
• 实验设计
• 开发上线
• 分析和应用结果

3.2 如何产生高质量的实验假设

1. 明确实验目标

• 从用户和业务出发（切忌自嗨）
• 选择增长实验类型

• 提高单点转化率

• 文案测试
• 设计测试

• 单页面测试

• 提升全链转化率

• 路径测试

• 对比新旧版本

• 新功能或版本

• 新功能探索

• MVP、功能、算法

2. 从数据中找洞察

• 从三类数据中寻找证据

• 定量分析

• 转化率
• 用户分群

• 点击热图
• 路径分析

• 场景细查

• 定性分析

• 用户可用性研究
• 用户问卷

• 录屏
• 聊天

• 最佳实践

• Lift模型

• 提升：价值主张、相关性、清晰度（文案、设计、按钮）

• 降低：焦虑性、注意力分散（不要给太多选项）

• 营造：紧迫性、饥饿感

• 用户心理学
• 文案写作

• UX 和设计

• 通过N轮数据分析提升假设质量

3. 形成实验假设

3.3 如何通过ICE模型排列优先级

什么是ICE：Impact + Confidence + Ease

1. 提升体影响力：大多数实验都没覆盖足够的用户—— 覆盖更多用户

• 主动关心

  非核心用户

• 从

  高流量

  的页面和路径上多次实验

2. 提升容易程度：通过MVP以最低成本验证实验假设

• 投入资源需要最小
• 实验结果可信且可验证

不要追求绝对的精确，而是为了提高实验的频率和数量

Day 4 核心能力：增长工具实践

4.1 新用户留存方法1：精准拉新

• 适用产品：多渠道获客产品
• 怎么做：

• 择优，强化优势

• 是否可以补齐短板
• 如果改善后没有效果则可以放弃此渠道

4.2 新用户留存方法2：持续上手

• 适用产品：用户只用完成一个核心动作或核心功能
• 怎么做：

• 在新手引导期，聚焦Aha时刻
• 需要在合适的时刻引导，而不是一股脑介绍所有功能

4.3 新用户留存方法3：HOOKED（上瘾） 模型

*用户习惯，是产品最强大的留存机制

需要让用户重复完成多次关键行为，养成习惯，才更有可能带来长期留存和活跃

• 适用产品：所有产品
• 怎么做：

  打造用户习惯行为闭环

  —— HOOKED 模型

Case：拆解微信

• 触发：外部触发

• 回馈性触发
• 付费型触发
• 社交型触发
• 自住型触发

• 触发：内部触发

• 负面情绪
• 正面情绪

• 行动：希望用户完成的行动——分解得越小越好，并尽可能降低用户行为成本
• 奖励：多变——通过不确定性保证边际效应

• 社交奖励
• 猎物奖励
• 自我奖励

• 投入：时间、精力、金钱、数据、感情，直到越来越离不开产品

• 内容输出
• 社交关系
• 个人声望
• 行为习惯

思考：区块链社区激励、交易所用户回流