增长专题汇总
本文整理了3篇关于「增长」的高质量文章精华，涵盖营销策略、推广方法和实操案例，助力企业高效获客。
第1篇：如何搭建基于用户行为的增长体系？
本文以“WHAT-HOW-WHY”的框架为基础，按照第一步明确用户行为的相关定义和模型、第二步介绍如何搭建三大增长模型及配套落地指导原则、第三步说明基于用户行为增长模式的底层逻辑 • “触动人心的运营策略系”系列，一共三篇文章，分别从用户属性分析、基于转化漏斗的生命周期划分、基于用户行为的增长逻辑切入，三篇文章中一以贯之的核心思想，就是用户的转化和成长 1 当我们在讨论用户行为时， 我们在说什么 从基础出发，回归初始定义 很多日常脱口而出的词，其实我们并没有思考过它真实的含义。大多数争论和错误决策的起点，也在于定义的不清晰和不一致。 互金运营是离钱最近的一项工作，清晰的用户行为定义便显得尤为重要了。 用户行为 用户行为由最简单的五个元素构成，时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）。对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件。比如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做了搜索、搜索的内容是什么。这是一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义。有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察。 用户行为分析 用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 具体而言，用户行为分析是基于用户在互联网产品上的行为，以及行为背后的人发生的时间频次等维度，深度还原用户使用场景并且指导业务增长。 一个完整、多维、精确的用户画像=用户行为数据+用户属性数据。 消费者行为 消费者行为在狭义上讲：仅仅指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。在广义上讲：消费者为索取，使用，处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程，甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。消费者行为是动态的，既涉及了感知、认知、行为以及环境因素的互动作用，也涉及了交易的过程。 消费者行为模型（AISAS） 消费者行为模型 随着互联网的兴起和发展，针对消费者进行研究的模型已经从最初的AIDMA模式（Attention 注意、Interest 兴趣、Desire 欲望、Memory 记忆、Action 行动），演化到了到后来的AISAS模式： 1、Attention——引起注意 2、Interest——引起兴趣 3、Search——进行搜索 4、Action——购买行动 5、Share——发起分享 基于基础定义的分析框架搭建 在线性方向上，从“注意”到“分享”的核心路径上存在着多个关键节点，而由于“说服心理学滑梯”效应的作用（下文将说明），导致从起始节点到最终节点的过程中，用户会因为各种原因出现流失，从而形成用户转化漏斗。 对互金运营来说，需要结合公司当前目标和自身KPI，抓住转化漏斗的关键触点，据此设计相应的运营策略。 对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件，而将时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）聚合在一起，便构成了一个完整的用户任务。从任务的层次来看，从核心到外围，可以分为三档：核心任务、扩展任务、外延任务。 对互金运营来说，必须深入到本公司产品的体系中，了解用户操作的关键路径和主线流程，根据用户任务的重要程度，设计运营活动，这样能够最大程度上避免运营和产品惨烈撕X的情况出现。在往下看之前，你可以停下来想一想，对于投资用户来说，TA的核心任务、扩展任务、外延任务分别是什么？ 由于不同用户在转化漏斗的阶段各有不同，其在本平台所处的生命周期发展阶段也就有了群体差异。引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期，针对不同发展阶段的用户，运营策略的差别往往十分巨大。 这部分内容，在道是无此前的文章《用户生命周期管理的完整方法论——触动人心的运营策略02》已经有了比较详细的论述，需要了解的同学可以点击链接查看。 到这里，我们已经初步搭建起了用户增长策略的基本框架： 1、根据转化漏斗梳理操作流程，进而识别关键触点进行优化 2、根据任务层次梳理最小闭环，进而分层次、分阶段设计运营策略 3、根据用户生命周期进行用户分层，进而针对不同生命周期的用户实施差异化的运营手段 2 18字诀： 为什么要分析用户行为 做画像 完整的互金用户画像=用户属性数据+用户行为数据+交易数据+风险收益数据。互联网公司擅长前2块，但往往偏重于一般的互联网用户分析，缺乏对金融和投资的理解；金融机构强于后2块，一般认为用户行为数据只是过程性信息而不屑收集，可能一款APP已经推出很多年都没有做过基本的埋点或转化率分析。 在整个用户画像的体系中，用户行为是串起用户和平台两端的其他3项数据的关键要素，值得深入探究和完善。 知偏好 通过对用户访问页面的类型、访问路径的深度，可以帮助识别用户对某些投资品种或运营活动的偏好程度，进而针对此类用户推送更多此类产品上架的信息，或是与相关产品有关的优惠券（加息券/抵扣券/满减券等）。平台再大一点，可以据此完善“千人千面”的前端架构设计。 此前GrowingIO、诸葛IO等用户行为分析机构，已经推出了此类产品，虽然在精度上还有待进一步加强，但毕竟是一个有益的尝试。从实际使用的反馈情况来看，偏好分析在投资理财类APP上的分析效果，会好于在借贷类产品上的应用。 控营收 从用户导入到用户流失，全链路跟进转化率和留存率提升。 根据公式： 用户生命周期价值（LTV） =（某个客户每个月的投资频次客单价毛利率）*（1/月流失率） 由此可知，在客单价和毛利率水平不变的情况下，我们可以着手的点有2个： 提升投资频次：持续做好用户转化节点的运营策略优化，让用户在“注册-实名-绑卡-交易-复投”的转化过程中，有充分的动力持续向下一步跃迁，实现交易笔数和交易金额的提升，最终提升平台用户生命周期价值。 降低流失率：通过释放出各种任务引导持续提升等级，进而做好用户的忠诚度提升；通过刺激活跃和召回策略提升用户留存，最终降低平台用户流失率。 做策略 做运营策略，并不是简单地抄一抄竞品、落实老板要求那么简单。或者换个角度说，如何更好地抄到竞品的精髓、把老板的要求落到可规划/可执行/可汇报的程度，都有赖于对用户行为数据的收集和分析。离开用户行为谈运营，无异于耍流氓。 搞复盘 根据用户行为数据复盘版本升级和运营活动的效果，并据此进行调整和优化。无论活动的目标是提升日活、提升GMV还是单品交易量，最终都要落实到用户在转化漏斗节点或用户任务上。 对于活动效果的检视，简单地看无非是“达成”或“未达成”，而对用户行为数据的分析，却能回答为什么、好在哪/不好在哪儿、下次如何和才能做得更好。 作比较 基于转化漏斗的各种转化率、基于海盗指标的拉新-促活-留存分析、基于用户任务体系的注册-投资-提现数据分析等，都能够帮助我们搭建一套对本平台指标体系搭建和竞品比较分析的框架，对于运营指标制订、资源申请和效果检视有显著的帮助。 3 如何搭建基于用户行为的增长体系 基于用户行为的增长体系建设，可分为前置条件、执行策略、通道搭建和落地配套原则4部分。下文将分别展开。 Part1.前置条件：用户数
第2篇：互联网金融3大增长模型及落地原则！
我们在讨论用户行为时，我们在说什么 从基础出发，回归初始定义 很多日常脱口而出的词，其实我们并没有思考过它真实的含义。大多数争论和错误决策的起点，也在于定义的不清晰和不一致。 互金运营是离钱最近的一项工作，清晰的用户行为定义便显得尤为重要了。 用户行为 用户行为由最简单的五个元素构成，时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）。对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件。比如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做了搜索、搜索的内容是什么。这是一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义。有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察。 用户行为分析 用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 具体而言，用户行为分析是基于用户在互联网产品上的行为，以及行为背后的人发生的时间频次等维度，深度还原用户使用场景并且指导业务增长。 一个完整、多维、精确的用户画像=用户行为数据+用户属性数据。 消费者行为 消费者行为在狭义上讲：仅仅指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。在广义上讲：消费者为索取，使用，处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程，甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。消费者行为是动态的，既涉及了感知、认知、行为以及环境因素的互动作用，也涉及了交易的过程。 消费者行为模型（AISAS） 消费者行为模型 随着互联网的兴起和发展，针对消费者进行研究的模型已经从最初的AIDMA模式（Attention 注意、Interest 兴趣、Desire 欲望、Memory 记忆、Action 行动），演化到了到后来的AISAS模式： 1、Attention——引起注意 2、Interest——引起兴趣 3、Search——进行搜索 4、Action——购买行动 5、Share——发起分享 基于基础定义的分析框架搭建 在线性方向上，从“注意”到“分享”的核心路径上存在着多个关键节点，而由于“说服心理学滑梯”效应的作用（下文将说明），导致从起始节点到最终节点的过程中，用户会因为各种原因出现流失，从而形成用户转化漏斗。 对互金运营来说，需要结合公司当前目标和自身KPI，抓住转化漏斗的关键触点，据此设计相应的运营策略。 对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件，而将时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）聚合在一起，便构成了一个完整的用户任务。从任务的层次来看，从核心到外围，可以分为三档：核心任务、扩展任务、外延任务。 对互金运营来说，必须深入到本公司产品的体系中，了解用户操作的关键路径和主线流程，根据用户任务的重要程度，设计运营活动，这样能够最大程度上避免运营和产品惨烈撕X的情况出现。在往下看之前，你可以停下来想一想，对于投资用户来说，TA的核心任务、扩展任务、外延任务分别是什么？ 由于不同用户在转化漏斗的阶段各有不同，其在本平台所处的生命周期发展阶段也就有了群体差异。引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期，针对不同发展阶段的用户，运营策略的差别往往十分巨大。 到这里，我们已经初步搭建起了用户增长策略的基本框架： 1、根据转化漏斗梳理操作流程，进而识别关键触点进行优化 2、根据任务层次梳理最小闭环，进而分层次、分阶段设计运营策略 3、根据用户生命周期进行用户分层，进而针对不同生命周期的用户实施差异化的运营手段 2、18字诀：为什么要分析用户行为 做画像 完整的互金用户画像=用户属性数据+用户行为数据+交易数据+风险收益数据。互联网公司擅长前2块，但往往偏重于一般的互联网用户分析，缺乏对金融和投资的理解；金融机构强于后2块，一般认为用户行为数据只是过程性信息而不屑收集，可能一款APP已经推出很多年都没有做过基本的埋点或转化率分析。 在整个用户画像的体系中，用户行为是串起用户和平台两端的其他3项数据的关键要素，值得深入探究和完善。 知偏好 通过对用户访问页面的类型、访问路径的深度，可以帮助识别用户对某些投资品种或运营活动的偏好程度，进而针对此类用户推送更多此类产品上架的信息，或是与相关产品有关的优惠券（加息券/抵扣券/满减券等）。平台再大一点，可以据此完善“千人千面”的前端架构设计。 此前GrowingIO、诸葛IO等用户行为分析机构，已经推出了此类产品，虽然在精度上还有待进一步加强，但毕竟是一个有益的尝试。从实际使用的反馈情况来看，偏好分析在投资理财类APP上的分析效果，会好于在借贷类产品上的应用。 控营收 从用户导入到用户流失，全链路跟进转化率和留存率提升。 根据公式： 用户生命周期价值（LTV） =（某个客户每个月的投资频次*客单价*毛利率）*（1/月流失率） 由此可知，在客单价和毛利率水平不变的情况下，我们可以着手的点有2个： 提升投资频次：持续做好用户转化节点的运营策略优化，让用户在“注册-实名-绑卡-交易-复投”的转化过程中，有充分的动力持续向下一步跃迁，实现交易笔数和交易金额的提升，最终提升平台用户生命周期价值。 降低流失率：通过释放出各种任务引导持续提升等级，进而做好用户的忠诚度提升；通过刺激活跃和召回策略提升用户留存，最终降低平台用户流失率。 做策略 做运营策略，并不是简单地抄一抄竞品、落实老板要求那么简单。或者换个角度说，如何更好地抄到竞品的精髓、把老板的要求落到可规划/可执行/可汇报的程度，都有赖于对用户行为数据的收集和分析。离开用户行为谈运营，无异于耍流氓。 搞复盘 根据用户行为数据复盘版本升级和运营活动的效果，并据此进行调整和优化。无论活动的目标是提升日活、提升GMV还是单品交易量，最终都要落实到用户在转化漏斗节点或用户任务上。 对于活动效果的检视，简单地看无非是“达成”或“未达成”，而对用户行为数据的分析，却能回答为什么、好在哪/不好在哪儿、下次如何和才能做得更好。 作比较 基于转化漏斗的各种转化率、基于海盗指标的拉新-促活-留存分析、基于用户任务体系的注册-投资-提现数据分析等，都能够帮助我们搭建一套对本平台指标体系搭建和竞品比较分析的框架，对于运营指标制订、资源申请和效果检视有显著的帮助。 3、如何搭建基于用户行为的增长体系 基于用户行为的增长体系建设，可分为前置条件、执行策略、通道搭建和落地配套原则4部分。下文将分别展开。 1.前置条件：用户数据准备 如上文所述，完整的互金用户画像体系，由如下这4部分数据构成：属性数据、行为数据、交易数据、风险收益数据。 互联网金融数据分析体系 属性数据：用户作为自然人和社会人的最基本数据，也是其他三类数据的基础 行为数据：串起用户和平台两端的其他各项数据的关键要素，一切运营策略的落脚点。以用户行为数据为基础，结合平台的标签体系，还可以得到衍生的用户转化数据和用户行为偏好数据，在此不详细展开 交易数据：计算平台营收、ROI、LTV等经营指标的基础，也是用户价值的判断的重要标准 风险收益数据:用户的投资属性数据,
第3篇：如何破解产品的增长密码？
如何理解增长？我认为增长的核心在“长”不在“增”，“增”只是动作，用户数量、粘性乃至价值的“长”才是核心和目标。市场上有太多的虚增少长、多增少长、快增慢长。 一、当我们在讨论增长，我们在讨论什么 增长是一个特别大的范畴，就像一千个人眼中有一千个哈姆雷特。面对增长，很多时候会陷入盲人摸象的局面，各种概念“乱花渐欲迷人眼”。美国这些年只造出了一个词——增长黑客，中国似乎每天都有新的概念涌现。比如： 裂变。裂变在流量成本高企的今天是个非常重要的概念，其本质是将用户变成传播者，实现用户扩散和增长，也就是激活存量关系，将其转变成新增流量。 KOL/KOC矩阵营销。KOL就是社交网络的意见领袖和超级节点，这个概念其实传播学中很早就有，今年中国直播带货大火再次放大了这个概念，薇娅、李佳琦、李子柒、散打哥、辛巴这些超级KOL对于用户行为的影响远超传统营销手段。KOL不但是触达海量用户的超级节点，也是可以承载用户深度信任的超级中枢；通过KOL作为传播代理，品牌和产品可以有效塑造产品口碑，带动用户增长和价值变现。KOC指的是通过用户网络中更大规模的核心粉丝进行产品口碑扩散，带动用户增长。 流量池。这是瑞幸的操盘团队提出的概念，也就是沉淀用户流量的容器，这个容器可以是存在用户心智中的，比如品牌；也可能是产品的纯私域领地，比如App、网站；还可能是其他公域平台的私域阵地，比如小程序、群、各种社交账号等等。流量池强调流量价值的沉淀。 增长黑客。是美国10多年前提出的概念，这几年在中国特别热。当年美国增长黑客的集大成者是Facebook，此外还有LinkedIn、Pinterest、Airbnb、Dropbox等。4、5年前这个概念引入到中国，过去2、3年我们看到快手、拼多多闪电式扩张，将增长黑客中提及的以AARRR海盗模型为核心的增长实践带到了一个更高的维度。这些公司全面利用数据、算法和实验驱动，找到高价值增长杠杠，同时在多个核心环节利用自动化和智能化提升增长效率和效能，实现产品的闪电式扩张，还能兼顾提升产品长期留存，同时构建更稳固的双边或多边网络。 私域流量。所谓私域流量运营，跟美国新一代品牌所倡导的D2C（Directly to Consumer）运营精髓一脉相承。互联网下半场，流量成本攀升堪比猪肉价格，私域流量运营更为重要。其实私域流量本质是运营私域用户，与用户建立长期情感链接，并在持续互动中发掘用户价值。私域流量在不同市场和文化背景下有不同侧重，比如在美国，新品牌私域流量重点在独立站、App、邮件EDM（Email Direct Marketing），乃至Facebook、Instagram、YouTube、Reddit的主页和频道；在WhatsApp为国民应用的印度、印尼和拉美，WhatsApp群可能就是私域流量运营的重点。私域流量是用户增长的基本盘，不运营好私域流量，就无法实现产品精益增长。 直播带货。今年大火的直播带货，无论是淘宝直播的千亿规模，还是薇娅、李佳琦、辛巴的火爆，可以看到直播带货正重购用户购买的决策流程，让具有人设的社交达人成为一个购物决策入口。 此外，还有拼购，超级会员，第二增长曲线，自动化广告，广告素材剧情化等等增长概念层出不穷。 那么，抛开这些概念，如何理解增长的本质？增长不是简单的暴力拉新或者是闪电扩张，增长是多种策略的组合，是追求增长目标下的模式和资源的平衡分配。 流量与存量。很多增长操盘手所关注的都是流量，但是有流量来也有流量走，有多少流量能转化为存量？新增的流量能否与存量的质量一致乃至更优？流量的增速如何？流量红利进一步紧缩的当下，存量优化和精细化运营，乃至存量新生流量变得更为重要。 拉新和促活。拉新侧重不断寻找新的流量源，促活侧重提升用户粘性，包括挽流失，都是增长的基本路径。增长就是拉新、促活和挽流失三项基本操作的持续优化平衡。 曝光与带货。尤其是当你要做交易导向的增长时，不能只看前端流量的转化，要追溯到整体链条的转化，看整体ROI。 消费与供给。大家总觉得增长一定是用户侧消费侧的视角，其实是不对的。在多边网络中，我们需要平衡消费侧增长与供给侧增长，如果二者达不到平衡和匹配，很可能出现系统性崩盘的风险。通常大家觉得消费和用户侧增长，只能从消费侧改善入手；但是增长高手可以通过改善供给结构，特别是带来优质和更多元的供给，反过来倒逼消费侧增长。单纯考虑用户侧增长，是典型的思维误区。 增长黑客VS增长黑。“增长黑”是我提出来的，增长黑客做不好，有可能就成了“增长黑”。常见的“增长黑”会犯这些错误：1）增长没有顾及后端订单的承接能力，过快的增长遭遇服务能力的不足，导致口碑下降和用户流失；2）没有实现消费与供给的匹配，即快速增长带来的用户，平台没能提供与之相匹配的供给，导致用户得非所愿，进而流失；3）反作弊和反垃圾策略不得当，遭到互联网“暗黑世界”中虚假流量的暗算，劳民伤财，对产品生态造成紊乱，这一点需要大家格外警惕。 买量与自然量；内生流量与外采流量。增长很多环节做好以后，产品可能会带来很多自然的内生流量，也就是所谓的“天生爆款”、“自带流量”，我们要思考怎样在产品设计中让自然流量不断产生。外采流量、做量增质优的高级流量买手，是一件特别有学问的事儿，把钱花好其实很难。 罗列了这么多关于增长的概念，今天，我重点想要分享增长的道、势、术。真正的创业者，特别能够去领悟增长的真谛，借力增长势能；而非拘泥于具体的“术”的把握。如果你对增长没有“道”层面的理解和指引，在一路狂奔的旅程中你可能走向迷失和不归之路。 过去20多年我做的很多事情都和增长相关，过程中也经历了很多坑。我理解的增长体系有四大核心模块，套用中国的哲学体系来说就是——明道、取势、优术、识人。 二、明道：驱动增长飞轮的底层规律 所谓明道，就是驱动增长飞轮，也就是要追求最有效率的成长，需要遵循三大定律。 定律一：幂次定律 我们要理解，这个世界的万物，天然不是均匀分布的，“马太效应”才是世界的真相。我们看到全球财富、成功创业者甚至网红影响力的分布，都是如此。 做增长一定要考虑幂次定律，也就是要找到增长杠杆。面对繁杂的增长工具和增长压力，很多时候我们容易陷入全面出击、一团乱麻的境地。但是当你面临100种增长战术选择的时候，天然有几种是最有效的。做一个好的增长大师，一定要抓住最关键的点、找到ROI最高的增长杠杆，然后把这个杠杆加足，从而发挥增长的最大效益。要记住，不是所有的点都能成为支点，只有少数的点才能成为支点。 定律二：复利定律 有一个非常心灵鸡汤的数学公式。1.01的365次方等于37.8，而0.99的365次方等于0.03。如果你比其他人平均每天优秀和努力1%，聚焦在最正确的事情上，那么一年之后，你可能将对手甩开多个身位。所以持续做对增长最正确的事情，随着时间的累积，你就可以借助增长杠杠的复利效应，获得领先对手的优势。如果能够得到快速反馈，可以让复利流转速度更快，就可以进一步放大复利带来的增长优势。 为什么互联网能够倒逼传统行业加速升级？为什么今天很多事情一定要数字化？因为只有数字化，才能更快、更全面获得反馈；基于反馈，又可以迭代出更正确的增长方向和功能改进；叠加了数据驱动的增长杠杆和快速反馈迭代的复利效应，互联网因此可以帮助传