抖音用户增长情况, 抖音爆发式用户增长的秘诀是什么?
2020-10-14 14:22先思考:
你如何衡量用户增长?
用户增长背后需要什么作支撑?
大型传统企业光明的订奶是按月订,后来发现续订的比例不是很高。为什么没有人续订呢?
他有可能忘了。它是3号到期,这个时间一过就忘了,损失掉了很多用户。但在如今的互联网企业里,我们购买爱奇艺或者视频网站的会员,都会让你自动续订。
这是一种互联网思维,它背后靠的是数据驱动。
如今用户的增长、留存和转化,往往依赖于数据,才更具备高效和精准。
一、指数增长的时代
所谓现象级的产品,就是从上线到用户增长非常迅速。大家可以看到早些年有很多现象级的产品出现,像脸萌、抖音。为什么会出现这种爆发式增长的情况?
背后的核心原因有以下三点:
1. 连接便捷性
人和人的连接,人和信息的连接,越来越便捷。当线下很多关联关系在线上进行镜像之后,有巨大的网络效应。比如:我在朋友圈发一个东西的时候,它会迅速传播,这是连接的便捷性带来的优势。
还有人和信息的连接越来越便捷,以前信息是被动地从媒体、电视、PC网站获取,现在可以通过手机端,甚至是AR、VR,或者是不同的手段去获取。
所以这就是指数级增长背后的第一个基础因素,因为连接的丰富性,或者万物互联的现状。
2. 数据可衡量(策略实时优化)
连接信息背后的数据可被量化和衡量,因此很多策略可以被优化。
如果在电视上投放一个广告,可能基于传统电视的收视率的调查,需要很长的周期才能获得一些反馈。但现在不管是互联网的广告投放,还是运营策略,可以实时获取到它的效果。
基于效果,可以很直接进行策略的优化,这就是可衡量可优化的现状。
3. 开放赋能(加速迭代)
现在一个新的风口就是小程序。其实小程序本质上是开放的流量平台,它对于不同的产品和不同的行业,到底会带来什么样的影响呢?
我们对于要做的事情,要有一种积木式创新的逻辑。什么是积木式创新?
其实就是商业模式的创新,它的核心基础就是有了更多开放赋能的东西。微信的平台流量在不断开放,包括人工智能,所有的算法、技术也在不断开放。不需要知道基础算法背后的复杂数学模型,也可以使用这个东西。
所以在这个商业目的达成过程中,第一步是基于现有的资源组合,迅速实现一些目标,这是现在指数级增长的现状。
那么,在指数增长的大环境下,做一个产品,需要从哪些维度入手?
判断哪些是我们的客户,哪些不是我们的客户,把哪些潜在客户吸引过来,成为我们的客户。
接触用户和产品以后,要研究用户的生命周期。从用户得知这个产品,到有意向购买你的产品,形成口碑,推荐更多人使用,这是一套路径。
所以在整个逻辑里面,我们会把一个产品或者一个企业的客户分为几个不同的阶段,几个不同的类型:
(1)第一类客户:技术狂热者
他们是一些创新者,当你推出新产品的时候,他们对这些技术非常狂热,所以他们会使用。
(2)第二类客户:早期使用者
他们是有创新思维的人,对于任何的新鲜事物都会探索,所以他们会使用这样的产品。如何覆盖到这两部分人群?
找到产品和市场的契合点(PMF)。
因此,现在所有MVP(最简可视化分析)的产品,在技术狂热者和初期创新者这个普及过程中会不断做实验,等得到验证之后,再往后进行推广。
此时会迎来一个巨大的人群:就是早期使用者和后期使用者。
早期使用者是利益驱动的,他们看到一个东西觉得有用,就会去用。后期使用者,更多是从众心理,大家在用,我也用。最后是持有怀疑态度的人,就是什么东西出来的时候,他觉得这个东西没有用,不太愿意用。
我们做任何产品推广的时候,首先要让别人知道我们的产品,产品的功能、价值、差异点在哪里。当用户产生了一些认知之后,会去研究、去调研、去对比,最后会选择你的产品,进而购买。
不管是技术狂热者,还是早期使用者,都会用这种方式试用不同的产品。
二、如何驱动用户增长?
如何实现用户的指数级增长?
我认为绕不开两个维度的讨论:增长指标和核心路径。
1. 精准指标
基于企业所处的阶段和企业现阶段的核心目标,我们应该拆解现在关心的指标是什么,以及指标对用户行为量化反映的精准度。
(1)以数据衡量为基准
所有做的事情,一定要有可量化、可追踪、可优化的逻辑。
(2)以用户生命周期为主线
把用户全生命周期的数据进行打通,也就是从市场推广,到产品运营、销售、客户服务,最后的口碑传播,整个流程要全面打通。这也和数据衡量相关,我们衡量的不仅是阶段的ROI(投资回报率),而是一个打通的ROI。
(3)以定义的指标增长为目标
在做用户增长的时候,必须要了解清楚我们的核心指标到底是什么。有了这个指标,才可以把这个指标进行拆解,拆解完才知道里面的核心因子是哪些。比如:是要增加更多的流量,还是提升流量的转化率,还是要提升复购。
不同的核心指标定义下,策略会不一样。
2. 用户增长核心路径
(1)客户画像定义
做用户增长之前首先要明确,这一波增长的客户到底是谁?是新增客户,还是存量客户?
如果是新增客户,要去思考,这些客户会在哪些渠道出现,不同渠道的质量是什么样?如果是存量客户,我们会看这些存量客户过去在我们的平台上面,或者在我们的产品上面,他的表现是什么样的?
(2)设置目标
我们要去激发他的核心指标是什么?
是要提升留存率,还是提升转化率、提升推荐率、提升停留时长或者内容创作的条数,根据业务去定义这样的指标。
基于客户的画像定义这样的指标,要说明的一点是这个指标在不同的阶段,会发生一些变化。
(3)目标完成路径设计
当我们产品初期的时候,我们更多是获取新的客户。这个过程中间有了足够多的流量去验证我们的概念,如果很幸运,我们第一次就可以找到和市场的契合点,接下来,再去挖掘一些用户对我们产品产生价值认可点的地方。
这时候需要在产品内部进行产品的改版、功能升级,做一些优化。如果有了一定的流量、留存和停留时长,再研究怎么样把它转化成收入。
(4)数据采集和治理框架设计
有了完整的数据采集和治理的框架之后,就能够实时看到我们做的任何一个策略所带来的影响,并且能够及时调整我们的策略,去优化最终的目标。
(5)洞察和分析
怎么样去提升用户的留存?
社交产品发现一段时间之内,好友的互相关注达到一定量之后,留存率有大量的提升。这就是去分析一些特殊的维度和核心指标之间的关联性。
(6)行动及反馈
在洞察和分析之后,更重要的是要去做一些行动和反馈。
这个逻辑和AB测试(AB测试就是指把少部分用户分成平均的两组,其中一组用户体验网站改版的A版本,另外一组用户体验网站改版的B版本,分别进行记录和分析)的逻辑非常相似,也就是有假设。
需要在数据采集治理框架之下,在目标明确的基础之下,去看所有的测试结果,即反馈是什么样的。
我们先拿一部分的用户去测试,测试完之后,再推广给大多数人。
(7)推导用户增长的核心因子
在分析的过程中我们会发现一些特别好或者特别不好的趋势,这就是发现问题的过程。我们从发现问题找到相关性,最后有可能找到归因分析的逻辑,就是发现A和B同时增长,这是相关性。
我们怎么找出来归因?
分析A的增长对B的增长带来多大的影响。这是用户增长中间最难的,最核心的部分。
所以从两个维度去思考,做用户增长的时候:
一方面要基于产品现在所处的阶段,去选定目标人群。
另一方面基于选定的目标人群,要去研究这些目标人群整个用户生命周期和产品交互的触点上的信息、需求反馈,怎么样量化进行分析。
做用户增长或者黑客增长的目的,并不只是针对一些虚拟性的指标,比如把用户量做到多少,用户增长的背后需要有业务的增长。
三、用户增长框架:2A3R
2A3R模型是一个非常经典的黑客增长框架,以用户全生命周期管理作为视角。
第一部分:流量获取(Acquisition)
例如:有一个新的产品发布了,在传统市场我们通过电视广告、楼宇广告等各个方式进行传播。但现在有各种各样的通道,可以通过微博、微信公众号、直播、抖音,还有线下活动,放一些二维码、发一些优惠券,这些都是流量获取的通道。
这些越来越多的用户和产品之间的触点,实际上是所有黑客增长中最关键的点:流量从哪里来,流量的质量怎么样?这基本上就决定了后续有没有提升的可能性。
第二部分:激活(Activation)
最初级的运营,我们会说UV(Unique Visitor,独立访客)、PV(page view,即页面浏览量)是多少,下载量是多少。再往前走一步,就是怎么样去定义激活(Activation)。
UV、PV、下载量等指标只能让你很爽,但实际上它不能直接给你带来收入或者是盈利。
Activation(激活)指什么呢?
例如:一款奢侈品品牌做流量引流,领了优惠券的用户,就是Acivation,说明该用户对这个产品有兴趣,不然不会领优惠券。
激活这个事情,是企业基于自己的核心业务,去定义一些用户触发的事件,激活可以衡量早期流量获取的质量。
第三部分:留存率(Retention)
留存是基于移动互联网的概念,就是最早做移动APP的时候。它指一个用户今天来了,明天还会不会来。有可能我做一个活动,今天来了100个用户,明天之后他再也不来了,那这个流量对我的价值有限。
或者今天来了,下一周不会来,或者下一个月不会来,这就是日留存、周留存、月留存。
基于留存,就和在线下开一个店一样:在线下开一个门店,今天这个人来了,明天还会来,你的潜在成单的概率就会更大,所以这是留存率的通俗理解。
第四部分:变现(Revenue)
变现,就是怎么样把这些流量变成收入。这个过程跟我们的产品或者销售逻辑的设计,非常有关系。
比如:以打车优惠券为例:
你第一次打车,他给你优惠券,基于这个优惠券你第一次打车花的钱很少,这样你第一次对它的收入贡献有限。第二次,他给你一个小一点的红包,可以让你第二次打车继续用,这是形成收入的过程。在不同的企业里面,这个过程有些差别。
第五部分:推荐(Referral)
当用户从流量获取到对你的产品有了一定的认知,当他有需求的时候他会持续访问你的产品,给你的产品做一些收入贡献。下一步我们希望通过口碑的形式,将产品反馈给更多人。
R(Referral推荐)就形成了一个闭环,如果打车非常好,我分享到朋友圈,会有新的流量进来。
这个逻辑听起来更偏移动互联网,现在所有的运营手段都不断被数字化、信息化,数据不断被采集。不管是线上线下、新零售,在所有新的场景里面,这个2A3R的逻辑基本上都可以进行匹配。
2A3R背后的逻辑更像是通过技术或者通过程序员的思维去做市场和营销,所以,每一步都需要去量化、衡量和优化。
基于2A3R框架,再讨论几个更加细致的问题:
(1)怎么样设置用户地图?
这个用户地图,不管是TO C的企业还是TO B的企业,任何一个客户使用你的产品的时候,一定有一个用户画像:
这个用户是谁、是什么样的人、什么样的企业,为什么用这样的产品,希望体现什么价值?
在这个过程中,用户的目标预期设置,以及我们用什么样的触点去服务客户?
在这个过程中客户的情绪是怎样发生变化的,怎样从体验的角度去提升客户的转化率?
梁宁在她的产品经理课程中,把用户地图讲得特别生动:
量化的前提是我们有了很好的规划,即我们要有足够的策略。这个策略在产品和运营上能够实现对接,并且这些策略带来的数据可以评估和反馈。
基于这样的逻辑,我们才能够做增长,这是交互的角度。现在在国内的市场里,C端的用户和B端的用户,对于用户体验的要求非常高,甚至远远高于国外用户。
(2)在用户体验方面,如何从交互的角度去优化?
我们会把整个用户的全生命周期做一个曲线——在不同阶段应该用什么样的手段、用什么样的渠道、用什么样的内容,去给用户传递什么样的信息。
当一群用户对你的产品和品牌没有认知的时候,要传递产品、品牌的价值。
有了一定认知以后,应该告诉用户你的产品特性跟别人有什么不一样,或者我的用户参与度,用户价值在产品当中的体现跟别人有什么不一样。
同时,在用户购买的时候,我们会区别哪些用户是价格敏感型,哪些是生态敏感型。
针对这样的用户,你会设置不同的内容:不同阶段,用什么样的渠道、用什么样的内容、用什么样的手段去触达客户。
通常所理解的传统的广告,更多的是独立的散点,而我认为它是一套完整的策略。
举个KFC投放广告的例子:
KFC在优酷和土豆投放贴片广告的时候给了一个核心指标,一条广告单一的受众看的次数低于三次,就不是有效的触达。如果看了超过五次,也不会给超过五次的钱,因为这也不是有效的触达。
这就是完整的策略。
所以做交互的人,它类似于迷你CEO,他不止看到产品和运营,更要看到产品运营给企业带来的价值。
(3)黑客增长逻辑带来的一些新的工具
①提供数据和技术支持
你的创意特别好,但是不懂技术?产品的用户体验特别擅长,但不懂数据?
都没关系,现在市面上有很多营销策划或者营销技术型公司可以提供工具。帮助数据的获取、埋点(针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程)。
②基于不同的策略提供ABC…测试
比如:圈定一部分人群,帮你去测试。或者你不知道怎么样做相关因子的分析,做了很多的实验,但不知道哪个维度和最后的表现是最核心相关的,也有一些数据模型和数据工具帮你实现。
利用工具的核心是:补全你某一方面偏技术的基础知识,同时让你的运营效率逐步提升。
讲一个在线教育的案例:
有一个在线教育的企业,大家知道在线教育现在的获客成本比较高。获客成本高,获客过来以后,可能会有20%、30%的用户转到了注册的流程,剩下的80%流量就丢失掉了。
传统的方法,流失掉的用户没有办法运营,可能每个月发一个EDM(邮件营销),但是在中国看来EDM也非常少。那这流失的80%流量就没有用武之地了吗?
比如:对于这些用户,能不能给他们分类?他从哪个渠道来的,这个渠道来的朋友买了之前什么课程?是否可以通过工具的手段,自动化把他引导到这些课程来?比如:用优惠券或者试听的形式。
或许这80%的流量还可以转化10%到20%到下一个阶段。
做产品或者做运营,只需要理解用户的需求和场景,设计出来一些你认为可以提升、增长的点。
之后,会有大量的工具、产品,能够帮助我们去实现整个的增长逻辑。
在行简介——“在行”是国内最大的“脑力市集”和“知识达人交易网络”,旗下服务包括“知识精讲”和“知识咨询”。通过“在行”,每位用户可以以免费或付费的方式,获取不同颗粒度、封装完好的知识产品。甚至可以直接找到对应领域的行家、牛人获得一对一指点,减少弯路。
截止目前已累计为百万人提供服务,被媒体称作“掀起知识付费浪潮的中国创新产品”。