增长专题汇总
本文整理了8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：都在谈用户【增长】，这3个大坑你避开了吗？
我在《引爆用户增长》这本书里面不仅讲了企业实施用户增长的战略要素和战术手段，还非常明确的指出了用户增长的几大误区。如下图所示，分别是： 追求虚荣指标增长 一味追求用户数量的增长 产品尚未被市场检验，用户增长过早过快 增长的3大误区 下面我们分别就每个误区做详细的阐述，大家尽量避免在实施用户增长过程中走进这些误区之中。 一、追求虚荣指标增长 「虚荣指标」：是指那些不能体现出产品核心竞争力、不能体现产品真实价值的指标，是一些表面指标。如PV、UV、点击量、APP下载量、注册用户数等。 而真正的核心指标是看你的活跃付费用户数有多少、给业务带来实际价值的内容有多少、活跃卖家有多少等，根据不同的商业模式会有差异。 虚荣指标看上去很美，让你感觉良好，但它除了让你自我膨胀之外，无法为你的下一步行动提供任何指导。 【案例】SocialCam 失败的启发： 2012年，美国一款主打短视频社交的应用SocialCam ，突然火遍全美。这款APP定位于“与朋友即时分享视频”，一度成为App Store排名第一的免费应用，被认为是“视频版的Instagram”。 SocialCam 在2011年上线，2012年年初时才有4万名用户；到了5月份，用户数量突然就超过了一千万，六月份接近两千万。 为了快速增长，SocialCam 将“注册用户数”作为公司核心指标，围绕拉新展开了一系列疯狂的病毒营销。 首先，SocialCam 在网站上更新了大量标题党、擦边球、满足人们猎奇心的视频内容，吸引了大量访问用户。 其次，用户在 SocialCam 网站上看过的视频会被自动分享到他的 Facebook 朋友圈中。 在这种双重病毒传播下，SocialCam 飞速增长。 然而好景不长，Facebook 不断收到用户关于 SocialCam 侵犯他们隐私的投诉，未经同意就在 Facebook 上面分享了他们观看的视频。最后， Facebook 决定关闭 SocialCam 的流量入口。 失去 Facebook 的流量后，SocialCam 的访问用户量“断崖式下跌”；再加上产品不完善，用户留存率极低，不到一年，千万级访问量就基本清零。 如何避免这一误区？ 我给出的方法是：在正确的时间设定正确的核心指标。 选择核心数据指标有三大原则： 1.指标的选择必须与你的商业模式的核心目标相契合，且不同的时期关注的指标是不一样的 以P2P网络借贷平台为例。 P2P网络借贷的商业模式是低成本获取用户资金，高息放贷，中间赚取利差，所得收益减去坏账成本即平台利润。要想增加利润，意味着要在控制坏账率的情况下，吸纳和放贷的资金规模要足够大。这一点与银行的模式一样。 不同之处在于： 银行本身就有极强的风险背书，天然就具备低成本获取资金的能力，互联网的商业模式是先亏损后赚钱，用户对平台越信任投入资金量越大； P2P平台要先在用户中建立品牌信任度，前期通过亏损补贴用户，以高息收益刺激用户把资金从银行转移到P2P投资平台，并对平台形成投资粘性，从而实现规模效应。 借贷端在保证风险控制的情况下，通过线上借贷的方式，获取更多的贷款用户，给不同用户发放不同期限的贷款，获取利息收入。 网络借贷有两种商业模式：一种是以纯利差收入为核心利润点，主要通过用户的贷款金额大小和时间长短来赚钱利润；还有一种是用户每发生一笔借贷都会收取一笔手续费，在此基础上再收取利息差。 因此，前者的核心指标应该是吸纳的用户投资金额和放贷金额以及坏账率。 对于平台来说，留在平台的资金存量是关键，用户交易金额则是一个虚荣指标（交易金额是指，用户发生多次投资或借贷，但总的投资或借贷金额未改变）。 但对于后一种商业模式，交易金额就有很重要的作用。 因为，用户每发生一笔贷款，平台就能收取一笔费用。就算用户的总贷款金额未发生变化，但交易金额增加意味着贷款次数增加了，那平台在同一个用户身上所获取的收入也会相应增加。 这就是不同商业模式，要选取相对应的核心指标的意义。 2.无论哪个时期，我们关注的指标不能伤害用户的核心价值 领英有一个核心原则是：如果做产品会影响非付费用户的体验，那么这个功能就是差的功能，无论给公司挣多少钱。 比如某些互联网公司以商业化收入为核心指标，为了完成商业化收入KPI，产品团队会增加越来越多的商业化内容，甚至导致广告内容比用户正常需要的内容还多，极大地伤害了用户体验，长期下去会导致用户流失，最终也会影响商业化收入。 3.数据必须能够汇总，可量化 我们设定的每个指标都必须要能量化，才可评估。 比如我们说用户体验，这不是一个可量化的指标，我们换成用户留存率、用户评分，就是一个可量化的指标，才可衡量我们做的事情是否有效。 二、用户增长一味追求数量 很多公司一味地追求用户数量增长，并不关心用户质量和用户留存，导致用户数量增长很快，但实际公司的业绩和收入并没有同比例增长。 这主要取决于以下两个方面： 新增用户质量以及是否为目标用户 新增用户是否产生了留存和持续性购买，即新增用户是否成长 如果以上两个方面的问题不解决，都是属于无效增长。 某炒股软件为了提升炒股用户开户数，策划了一个“邀请好友开户返现金”的活动，结果几天内开户用户数大幅度增长。活动结束后发现，炒股的资金交易量并没有明显提升，反查数据发现，活动期间内增长的开户用户数几乎没有任何资金交易量。 经过进一步排查发现，活动期间进来的用户大量都是“羊毛党”，完全是冲着邀请福利来的，薅完羊毛就走。这些用户都不是真实的炒股用户，这样的用户增长就属于无效增长。 百度糯米，在百度公司的大力度投入下，在活动、渠道、品牌等各方面因素驱动下取得了巨大的增长，一度日峰值流水都与美团旗鼓相当，为什么最终还是没有胜出？ 其本质还是在于商户供给不足，跟竞争对手比差距太大，导致用户需求无法连续性满足，自然就会发生平台的转移。虽然实现了大量的用户增长，但没有用户留存和成长，依然属于无效增长。 这两年互联网行业的补贴大战日益凶猛，过度补贴会引来大量非目标用户，这些用户完全是因为福利而来，也不会产生任何留存。 用户实际支付金额越高，留存率越高，代表用户的实际需求度越高，越接近于真实目标用户。 因此，用户质量、用户留存、用户成长是用户增长的关键因素。 如何避免走入这一误区？ 用户增长策略一定要获取精准目标用户，一定要是有质量的用户增长；从各方面提升用户留存率，促进用户成长。 用户增长 = 有效用户增长 用户增长 = 用户增长×用户留存率（用户成长）×用户变现率 平衡用户补贴来的用户增长和非目标用户数量的关系，尽可能提高用户实际支付金额。用户实际支付金额越高，越接近于真实目标用户，复购率越高 三、用户过早快速增长，加速产品走向死亡 并不是在任何时候快速增长都是好事。 在产品尚未被市场验证、用户留存率不高、产品不够完善的情况下，过快用户增长只会导致负面口碑以及大量用户流失，最终加速产品走向死亡。 【案例】某酒店特价“光环背后的悲剧”，过早快速增长的惨痛教训： “某酒店特价”应用于2011年9月21日上线，当时他们预想的是一上线就爆发式地增长，但实际情况是前6个月是个巨大的悲剧。APP上线第二天就冲到了苹果APP Store排行榜总榜的第二名，超过了QQ、水果忍者，在市场上获得了极大的名
第2篇：名创优品会员从0到3000万是如何做【增长】的？
我们的竞争对手其实不是同行，而是我们的用户。 怎么理解这句话？如果看到的只是同行，那结果就是同质化，就是山寨，就是价格竞争。但市场竞争不是同质化产品的价格竞争，而是围绕市场需求发生的，满足需求，或者引导需求。那么，市场需求由谁来决定？当然是消费者，也就是我们的用户。 今天的消费者已经不是简单的产品购买者和使用者。他们变成了品牌的共建者和拥护者，或者产品的推广者，分销者，甚至是产品的创新者。 一旦我们将品牌视为企业与用户的共同体，那么品牌的一切行为，不管是产品研发、营销推广、粉丝活动、媒介策略，都是在与消费者进行沟通共创的过程。 所以品牌核心逻辑在于运营用户，而塑造品牌就是企业在与消费者进行价值共创、内容共鸣、传播同频的道路上，品牌成不成功，全看消费者买不买账，评价是否有价值取决于用户。 这也是为什么近年来名创优品开始重视用户对品牌的话语权，将重心从拉新增长转移到重视存量用户的垂直运营，即用户精细化运营。 那么，这些年名创优品做好用户运营的关键是什么呢？这里面有一个很重要的抓手：私域流量精细化运营。 一、私域流量的本质是人 私域流量这个概念兴起于2018年，这两年来一直是各大品牌做增长绕不开的一个领域和话题。尤其是2020年的黑天鹅“新型冠状病毒”疫情期间，不少企业开始加速线上转型，更是让爆火的私域流量意识迎来了空前的觉醒。 目前业内对私域流量的定义普遍是：品牌或个人自主拥有的、可以自由控制、免费的、可多次利用的流量，包含个人微信号、微信公众号、微信群、朋友圈或品牌自主研发的APP、小程序等。 与私域流量对应的就是“公域流量”，也就是这些流量不是品牌自己的，而是花钱在其他平台买来的。具体到实际，比如天猫、淘宝、百度、京东、今日头条、拼多多等……这些流量是没有门槛的，花钱就能进场，高价就能快速揽客。 私域流量为什么火了？ 我的理解是，互联网红利期，大网捕鱼，一撒一捞一个准，鱼多人少，野塘（公域）的鱼都抓不完，谁还管什么私域流量。 当下很多企业集体重押私域流量，很明显反映了一个问题，就是蛋糕不再变大，想分一杯羹的人却越来越多，再加上获客低转化遇到高成本助推；在新的现实面前，企业不得不重新审视用户的价值，以前只是求转化，有购买就行。现在还考虑能不能让用户继续复购，再复购；甚至让老用户带来新用户。 但是，这几年在和一些企业交流过程中，我发现很多品牌在私域流量运营上陷入了几个误区： 第一，私域流量=社群+个人号。 我想要强调的一点是，做私域流量一定要有矩阵思维。而要找到私域的触点入口，第一步得先知道流量从哪里来。 很多人会狭隘的认为，私域流量仅存在于线上，比如社群、朋友圈就是私域流量，而一些庞大的线下流量就被忽视掉了。 事实上，每位走进门店的，有购买意愿的潜在消费者也是品牌的私域流量。如果是零售连锁品牌，像是名创优品、优衣库、完美日记这种线下开设有门店的，那么，每天到店的顾客就是品牌最大的天然私域流量。 当消费者进入门店后，企业怎么促成交易，让他们成为我们的粉丝，加入会员，而离开门店后，怎么通过做好数字化承接，来跟这些消费者进行有效触达与管理，把他们沉淀为高价值用户，这才是最核心的。 同样的，品牌还有在各大社交平台和天猫、京东、拼多多和自有商城上的大量用户数据，以及CRM里的沉淀数据，这些是品牌实实在在抓在自己手里的，也是品牌的私域流量的来源。 第二，把用户当流量，没有围绕“人”产生有温度情感链接。 目前跟多品牌做私域流量，大多数仍然是沿用原来的电商思维，是转化率和收割韭菜的概念。 比如做社群，很多品牌只是让客服团队搞大量微信个人号，把用户像薅羊毛一样圈进来，然后在群里发各种各样的广告信息轰炸，这样导致的结果是大部分社群很快变成“僵尸群”，很难长久持续运营。 私域流量赋能品牌，要做的是经营用户的终身价值，把卖货逻辑（流量收割）转变为关注用户价值的逻辑（顾客终身价值）。 卖货是把产品卖给100个人、1000个人，而经营顾客是筛选出“信任流量”，让他/她买100个产品或者让这个人推荐100个人来买，是一种信任关系。 第三，重价格驱动，轻内容输出。 优质内容严重不足，这个从社交媒体时代一开始就呈现出来的难题，在私域流量运营愈发明显。 而内容传达给消费者的产品卖点、品牌价值观、活动吸引力非常重要，如果只拿折扣和优惠疯狂洗粉，让用户完全被价格驱动，是对本就不强的品牌力的持续透支和稀释。 从底层往上说，私域流量的本质并不是流量，而是人。人不是单纯的数据表现，它背后有着千丝万缕的情感链接。 所以，真正能帮助品牌实现私域流量价值，拉开不同品牌差距的是坚持精细化运营，以用户为核心，设计好每一个运营路径细节，做好每一次和用户的沟通互动，是对更高运营效率的追求，这才是私域流量。 正是因为更早地看到了流量的本质，在私域流量还远没开始被广泛讨论的时期，名创优品有幸借助互联网东风，把各个渠道的流量进行整合、打通，走出了一条“门店+会员深度运营+新社群营销”的线上线下私域流量打法组合拳。 二、3000万会员增长策略：用户终身价值经营 名创优品的会员战略，从2017年开始，就能窥一二。 和大多数品牌一样，当时发展中的名创优品面临着三个痛点： 在数据层面，我们线上线下都拥有着庞大的流量，但各渠道（门店、电商、线上新媒体）数据分散，无法打通，数据对营销活动的驱动力弱。更好理解的说法是，我们无法清晰知道用户的性别、年龄、职业与身份，他/她喜欢什么、热衷于哪些品牌、关心哪些时事、会被怎样的内容吸引。 在运营层面，缺乏系统的运营体系，运营成本高，无法根据不同的用户和场景，针对性提供差异化服务，未能形成品牌竞争力和品牌特色。 在门店层面，无法有效赋能终端门店。具体表现为，缺少门店营销赋能工具；活动与运营等依赖门店店员，缺乏对周围3公里消费者有效运营的手段。 2017年是小程序爆发元年，依附于微信生态的小程序对线下新零售来说不仅仅是一个销售渠道，也是非常好的品牌曝光、品牌与用户深度沟通平台。 为打通各渠道的数据，提升用户体验，名创优品上线会员小程序，正式承担了私域流量精细化运营的排头兵及最前端的载体。 图7-1 名创优品SCRM架构 那么，会员从哪里来？ 在初始阶段，名创优品主要通过以下几种方式拉新客流： 线上：多年的耕耘，名创优品3000万粉丝公众号形成了天然的私域流量池，为我们把粉丝沉淀成会员提供了良好的土壤。这也是我为什么建议品牌要重视公众号。因为公众号现在就是品牌的私域流量官网，加线上商城，公众号可以成为私域流量的链接点。 线下：我们沿用了扫码关注名创优品微信公众号的方法，门店收银员引导消费者扫码注册会员送购物袋。 图7-2 门店扫码注册会员送购物袋活动 因为都是自己的流量，名创优品会员原始积累冷启动成本非常低。截至目前，通过线上线下双渠道引流，名创优品小程序会员已接近3000万，复购率实现超过3倍增长。 3000万人是什么概念？这数字几乎等同于一个超级大都市的人口数量（上海市2019年常住人口2428万）。所以，当我们谈论名创优品会员系统，其实我们在谈论的是一座流量城池。 要实现这样一个“军队”作战，名创优品又是怎么运营盘活这庞大的会员体系的呢？ 1）组织架构是“骨骼
第3篇：步步为营，从0开始搭建用户【增长】体系！
最近收到比较多关于运营体系应该如何搭建的咨询，那我自己经历的几个产品的感受来看，运营越早介入越好，提前做好运营的规划，让用户增长走在一条健康可持续的路径上。 那究竟应该如何从零搭建运营体系呢？ 一、挖掘核心功能，查看用户留存，找到驱动用户增长的魔法数字 做产品最大的忌讳是上来就做一堆功能，然后就让运营去推广，用户增长不力就是推广做的不好。这种案例屡见不鲜。如何在产品初期找到真正能拉动用户自增长的产品功能，是一个非常重要的课题。 Facebook发展早期通过数据分析发现，要让一个用户留存下来，并持续使用Facebook的诀窍就是让这个用户在10天内完成7个好友添加的动作； LinkedIn早期发展过程中也不知道如何提升留存，于是分析了两三百个各种不同的指标，最后发现，一星期内加到5个联系人的用户，他们的留存率 /使用频度/停留时间是那些没有加到5个联系人的用户的3-5倍，这个是他们找到的驱动增长的魔法数字。找到了这样的数字魔法后，LinkedIn开始在 产品各个入口增加社交关系，去强化这个产品功能，让更多的用户在第一周里加到5个联系人，此后的增长速度就步入了快车道； 同样的，在2009年的时候，Twitter的用户流失率达到了75%，时任增长团队的产品负责人Josh Elman做了一件有趣的逆向思维的事情，他并没有去研究那75%的用户是为什么走的，而是深入地研究了剩下的25%的用户为什么留下来。结果他发现这 25%的用户关注的用户数都在30以上，所以他们重新设计了产品，在注册后会进行推荐关注等，以此来提高新用户的关注数量，并最终提升了留存率。 在国内的新浪微博、人人等社交产品你会看到当你首次使用的时候会默认给你推荐关注大V，背后的原理就是如此。 再举一个例子：我最近需要去搭建一个股票产品的数据体系，面对这样一个新产品，应该如何去发现这个产品的核心功能？ 我使用的炒股软件是雪球，为了避免重新安装后数据丢失，还主动完成了注册。逆向反推我为什么一直使用这个产品？因为我在使用这个产品初期添加了几支 股票，添加后就不定期关注几只股票的涨跌，那对于这个产品来说我就是一个留存用户。这只是经验上的判断，我们可以通过用户行为留存率的数据去验证是否真是 如此。 那我搭建这个产品数据指标的时候就应该首先分析是否是添加了自选股达到几支以上的用户留存率会更高。如果数据验证了确实如此，那我们在运营和产品上 就应该去强化这样的产品功能，比如上来就给用户直接推荐几支股票，或者快速引导用户完成他自己想要的股票的关注，然后再引导用户想要保存数据再去注册和登 录；同样的道理也可以复制在其他的功能上，比如关注牛人的数据，参加了模拟炒股大赛的留存数据； 以上的几个案例可以归纳为以下要素： 网络效应密度——用户几天内达到多少连接度； 内容增加度——多少的内容被用户添加到产品内； 访问频度——单个用户至少几天内访问一次产品； 如果是交易类产品，那就参考我之前写的《如何重新定义新用户，破解新用户增长难题》如何引导用户快速完成首次交易； 二、给产品埋下用户成长策略，建立用户成长通道 1、新手引导 新用户对平台有一个认知的过程，让用户快速的了解我们是谁，提供什么样的产品和服务？有什么样的保障？ 还是拿理财为例。很多用户不知道应该如何投资，搞不清楚活期、定期、转让的区别是什么？平台如何保障用户的资金安全？新用户应该如何投资，如何获取收益以及资金的流向去了哪里，这些都是用户关心的问题。如果这些用户疑虑不能消除，用户很难完成首次交易。 除此之外，我们还应该持续从用户反馈获取信息，用户还对平台哪些产品功能或服务存在疑问，从客服团队那里定期获取那些咨询量最大的问题，有针对性的去设计新手引导。 比如，客服如果反馈用户好多都不知道体验金如何使用，那么我们的新手引导里面关于体验金是什么，如何使用就应该强化一下。 2、新手特权 我在负责百度糯米的运营的时候，我们分析过一组数字。我们分析发现每天移动端活跃的DAU里面有几十万是非当日下载，但从未下单的用户。这个数据说 明了什么问题？说明的就是用户对你比较感兴趣，但是缺乏下单的动力，而且这个用户的量级还不是一个小数目。那就迫切需要做好APP首页的新手引导和新手特 权，刺激用户完成首次下单的动作。因此，我去推动上线了新手专区，在APP首页强化。上线之后新客量和新客转化率大幅度提升。 案例1：团购新手特权，新用户一毛钱吃大餐 还有一个小细节，就是新手专区在产品展示的逻辑问题。很多人会有疑惑，新手专区在用户完成了首次交易之后是否还展示给用户。我们也讨论过很多次，有 人的观点是，只要用户发生了交易，就不应该展示给用户；但实际上新手专区承载的不仅仅是用户自身，还承载了用户做传播的一个功能。如果用户交易后就不能再 看到新手专区，那用户想要推荐给身边人的时候就找不到入口，这个在产品初期也会是一个损失。因此我建议是在产品发展初期给一个固定的位置，在成熟期之后再 根据用户是否是新用户做判断来决定是否展示给用户； 案例2：理财体验金，新手特权 3、 建立高效率的用户链接通道 互联网是眼球经济，每个用户在手机上的总时间是有限的，能分配到每个APP上的时间就更是少之又少，我们要想提升用户在访问APP期间的交易转化， 就需要想办法提升跟用户接触的种渠道和方式，尽可能增加用户访问APP的机会，将用户从离线状态拉回到在线状态。只有在线的次数越多时间越长才越有可能往 交易方向转化。 以招行为例：如果你使用招行的银行卡，你每发生一笔消费就会收到招行的短信提醒，push通知，如果你绑定了微信公众号，还会收到一条微信通知。这 既让用户觉得资金安全，又增加了跟用户多次接触的机会。在每条通知短信后面都会有一条活动链接，要么是贷款类，要么是抽奖。原本一条通知类的短信，愣是是 被开发成了一个高效触达用户的广告位，增加了跟用户多次接触的机会。 参考招行的案例，我在我们平台通知类短信也加上了类似的策略，引导用户去下载APP，效果也是出奇的好。这是典型的增加用户接触提升用户转化的案例。 微信的原理跟短信类似，但是微信和push几乎没有成本。短信每发送一条都有成本。因此现在很多公司都在把用户导入微信，建立更多的用户链接场景，同时还能节省用户触达成本。（别问我为什么要把用户倒给微信，所有用户都是微信用户的子集，微信还缺你这点用户？） 在push上，市面上90%以上的公司都是全量push，到达率很低，而且内容无法做到个性化，打开率也很低，甚至还会遭到很多用户屏蔽，严重的甚 至导致卸载，即便如此push又不得不发。在我负责百度糯米的运营期间，我们的push都是坚持每天全量发送，某一天某位大佬说这样对用户太过打扰，只让 每周发两次push，结果每天DAU减少了几十万，可以想见push对于拉动日活的重要作用。那怎么样既能发挥push的效果，又能减少对用户的打扰同时 还能提升用户的打开率呢？答案只有一个“个性化”。下面是某股票APP的push。用户可以自己订阅和关闭，这样保证收到的push都是自己需要的内容， 而且还让用户一天收到可能不止一条push，每天能跟APP发生多次的交互，提升了用户活跃，增加了用户交易转化的机会 4) 设计用户成长激励机制，任务式引导用户成长之前在《重
第4篇：用户【增长】怎么做?
这篇文章里，我大致整理自己过去在 Uber 增长团队师从 Ed Baker, Andrew Chen 等高手，和在摩拜带业务的经历，尽量避免透露任何商业机密的前提下，讲一下现在行业内的思路。 篇幅很长，分成以下四个小节： 1.用户增长（Growth）是什么？ 2.爆发期公司怎么做的？（摩拜例子） 3.成熟公司的体系是什么样的？（Uber 例子） 4.从零到一怎么办？ 过去一年有许多朋友给我讲他们的创业点子，问我后互联网创业年代还能做点什么。我总是说，2017年是线上流量价格到了临界点的时刻，现在创业必须符合这两条其中之一： a. 要么在每个用户身上可以榨取很高的价值（High LTV，比如现金贷、大游戏）； b. 要么有一种获客渠道便宜到几乎不要钱（Low CAC）。 如果找不到单元经济合理的变现方法，或者没有一个独特的获客渠道，就不要轻易辞职、海归，互联网行业的未来属于巨头（TATBMD 排名分先后），不属于创业者。 举个例子，一个朋友拿了徐小平的天使投资做技能付费平台（对标 Thumbtack），做的非常精致，运营的很好，但是获取一个有效用户要将近 100 块人民币，也做不出什么自然量，去年就收摊了。类似的，策略类大游戏现在头条上一个下载激活（CPA）要120块，贵的让人怀疑人生。 这就是为什么大家刷头条，看到的广告几乎都是氪金手游（贪玩蓝月、楚留香）、英语培训和二手车了。无一例外都是符合我说的条件a，来一个用户就能狠狠的赚一笔，所以可以花得起高价直接买广告。 摩拜和 ofo 两家公司，为什么 2017 年能起来，符合条件 b，实际上两家公司几乎不打信息流广告和应用商店效果广告，绝大部分的有效获客都来自于地铁口、公交站、马路边的车身二维码。因此，两家公司都大量打地铁站内、公交站牌广告，来增强主获客渠道，让用户从地铁出来的时候选择自己家而不是友商。 后移动互联网时代，最重要的生产资料就是流量和资本，技术和产品本身已经很难形成壁垒（比如AI、VR/AR、区块链）。参看抖音和 Muse，两家产品长得一模一样，单元数据（获客单价、时长留存）差几倍，一段时间以后用户数差上千倍。虽然抖音是抄袭的 Muse（http://Musical.ly），但是徒弟完胜。果不其然，11 月的时候头条（抖音的母公司）收购 http://Musical.ly，后者是典型的打不过只好委身巨头，幸好海外用户数够大，价钱不差。 各位读者可能会问，这像素级抄袭的产品居然数据差别这么大？这就是接地气的高手团队和不入流或不接地气的团队的差距了。这个年代，拥有一个靠谱的增长团队和增长方法论非常关键。这篇文章里，我大致整理过去在 Uber 增长团队师从 Ed Baker, Andrew Chen 等高手的领悟，和在摩拜带业务的经历，讲一下现在行业内的思路。 1.”增长”是什么？ 增长（Growth）指的是用程序员的思维做大众互联网产品的市场营销（Marketing）。第一波互联网公司雇佣的是传统的广告公司和市场总监，2000 年超级碗的广告有多一半来自硅谷，后来泡沫的时候几乎都倒闭了。马云 2003 年推广淘宝的时候，一开始也是用电视广告、纸媒和户外广告。 传统广告行业有一句名言：“我知道这条广告有 50% 是浪费的，但我永远不知道是哪 50%”。逐渐地，大家发现互联网产品可以用新的方法来做，让工程师担纲，用产品迭代、AB 测试这些思维来减少浪费，提高转化率，杜绝“自嗨广告”。国内管这个叫流量打法。 2.爆发期公司怎么做？ 我在摩拜经历了从每天 300 万到每天 2500 万单的时期。在爆发期之前，创始团队已经找到了一条通顺的获客渠道：地铁口扫自行车车身二维码注册。一直到我离开摩拜，这条获客渠道仍然是最大、最有效的新用户来源。凭借299元的押金和一车多押，摩拜做到了一个神奇的正向现金流模式： 每辆车成本 押金*每辆车押金人数 获客还能得到正向的现金流！这等好事，每个互联网人梦里都要笑醒了。也因此红杉高岭腾讯等老油条投资机构纷纷入场。 既然验证了单元经济，第二步就是一边扩大经营、一边提高效率。于是我们不断地增加投车数量，同时着手提高激活转化率。 新用户注册流程里，我们用 GrowingIO 看每个页面的流失漏斗。看明白以后，决定砍掉了引导页，把之前四步的手机验证、押金、身份证、邀请改成三步。押金放在身份证验证之前是一个非常妙的设计：对用户来说，几百块押金都交了，隐私还算啥？所以这一步转化率非常高。 刚才说的都是已经安装好 app 的情况。放在实际的使用场景来看，转化率影响更大的步骤是下载安装。都在户外，流量不富裕，看到跳转 app store，很多人就关闭了页面。于是摩拜第一个做出了微信小程序，并且在小程序里复刻了改版的新用户流程，转化率进一步飙升。这个渠道有多夸张呢？有半年的时间里，腾讯告诉我们，小程序上所有量超过 50% 来自摩拜。 优化了获客和激活，该提升留存和活跃了。竞争对手很多很强，我们首要的目标是市场份额。2017 年我们都见识到了老兵怎么打补贴大战：训练有素、招招到肉、烧钱不眨眼。这段爆发期，我们总结起来一共做了这些事情： 冲返 – 免费日 – 红包车 – 裂变免费日 – 彩蛋车 – 宝箱车 – 红包车 v2 – 会员 – 月卡 – 月卡 v2 – 红包车 v3 – 月卡 v3 总结一下，摩拜做的事情基本上符合 AARRR 模型，找到了一个好的获客模型（Acquisition），用各种办法提高激活（Activation），然后用产品矩阵来做留存（Retention）、活跃（Engagement）和好友推荐（Referral）。由于技术门槛太低，竞争过于激烈，直接略过了 AARRR 里的营业额（Revenue）这一步，我认为是非常合理的。在这种风口上，只有猛踩油门抢到市场份额进一步拿融资、傍巨头，仗没打完绝对不能贸然做营收。 3.成熟公司的体系是什么样的？ 我之前在 Uber 总部的增长部门写代码，一开始做用户活跃（Engagement），后来主导了忠诚度计划（Loyalty Program）。我们部门的总监 Andrew Chen 是个网红，笔耕不辍十几年写增长怎么做，精益创业（The Lean Startup）的作者 Eric Ries 说他的博客是“One of the best entrepreneurship blogs of all time”。当时卡兰尼克为了挖他进 Uber 不惜把他失败的公司直接收购了。他因为自己博客写的好，早年间结识了 Marc Andreessen。17年卡兰尼克被内斗出局，大家都很郁闷，上个月，Andrew 离开Uber 加入硅谷如日中天的新秀风投公司 a16z 做投资合伙人。他讲过一个特别好的点： 所有增长招式都越用越滥、效果越来越差（ law ofshitty clickthrough rates ） 因此有效的方法每个人都藏私，凡是写到博客里的招式，都已经过时、不太好用了。那么整体来说，增长部门不能依靠一个两个奇淫技巧，而必须有一套成体系成建制地发现、验证、推广新技巧的方法论。 我加入 Uber 的时候，刚刚开始做改组（ re-org ），把曾经按照工种划分的企业架构打散，
第5篇：用户【增长】分析：如何做用户分群？
导语在产品的增长分析当中，想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道其中差异较大的细分群体。用户分群方法，能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。 一、用户分群的应用场景 在日常的数据工作中，我们经常接到这样的需求：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道具体是哪些人符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户名单，针对性的发送tips消息。有时还想进一步查看某些人在使用某功能上的具体操作行为。用户分群，就是用来满足这类需求的工具方法，它能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。 如用户画像分群，核心价值在于精细化的定位人群特征，挖掘潜在的用户群体。使网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征，根据群体的差异化特征，帮助客户找到营销机会、运营方向，全面提高客户的核心影响力。 二、用户分群 图1：用户分群的5个类型 类型一：不分群，如全量活跃用户投放，群发短信等，缺点是没有针对性，容易引起用户反感。 类型二：用户基本信息分群，如根据用户注册的信息分群。相比不分群，这种方法已具备一定的针对性， 但是由于对用户不是真正了解，产生不了很好的结果预期。 类型三：用户画像分群，如年龄、性别、地域、用户偏好等，画像建设的焦点是为用户群打“标签”，一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，最后将用户分群的标签综合，即可勾勒出该用户群的立体“画像”。画像分群让我们真正了解了用户的某些特征，对业务推广帮助很大。 类型四：根据用户行为进行分群，此阶段会在画像分群的基础上关注用户的行为特征, 如根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略。 类型五：聚类和预测建模分群，聚类建模可以根据用户的综合特征指标，将用户分为不同的群体，如将用户划分为娱乐型、挂机型、社交型、办公型等；预测建模即尝试去猜测用户下一步的态度与行为（例如想知道什么，想做什么）。正因如此，它对将复杂的行为过程变为营销自动化，是十分有帮助的。 三、常见的用户分群维度 1. 统计指标：年龄，性别，地域2. 付费状态：免费，试用，付费用户3. 购买历史：未付费用户，一次付费用户，多次付费用户4. 访问位置：用户使用产品的区域位置5. 使用频率：用户使用产品的频率6. 使用深度：轻度，中度，重度用户7. 广告点击：用户点击了广告 vs 未点击广告 四、常用的聚类分群方法介绍 上面介绍了一些关于分群的方法和思路， 接下来重点讲解一下用户聚类分群，聚类分群可分为层次聚类（合并法，分解法，树状图）和非层次聚类（划分聚类，谱聚类等），而较常用的互联网用户聚类方法为K-means聚类方法和两步聚类法（均为划分聚类） 。 聚类分析的特征： 简单、直观； 主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者 的主观判断和后续的分析； 不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到若干类别的解； 聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。 研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。 异常值和特殊的变量对聚类有较大影响 当分类变量的测量尺度不一致时，需要事先做标准化处理。 聚类分析的弱点： 聚类是一种无监督类分析方法，无法自动发现应该分成多少个类； 期望能很清楚的找到大致相等的类或细分市场是不现实的； 样本聚类，变量之间的关系需要研究者决定； 不会自动给出一个最佳聚类结果。 聚类分析的应用过程： （1）选择聚类变量 在选取特征的时候，我们会根据一定的假设，尽可能选取对产品使用行为有影响的变量，这些变量一般包含与产品密切相关的用户态度、观点、行为。但是，聚类分析过程对用于聚类的变量还有一定的要求： 1.这些变量在不同研究对象上的值具有明显差异；2.这些变量之间不能存在高度相关。 首先，用于聚类的变量数目不是越多越好，没有明显差异的变量对聚类没有起到实质意义，而且可能使结果产生偏差；其次，高度相关的变量相当于给这些变量进行了加权，等于放大了某方面因素对用户分类的作用。 识别合适的聚类变量的方法：1.对变量做聚类分析，从聚得的各类中挑选出一个有代表性的变量；2.做主成份分析或因子分析，产生新的变量作为聚类变量。 （2）聚类分析 相对于聚类前的准备工作，真正的执行过程显得异常简单。数据准备好后，导入到统计工具中跑一下，结果就出来了。这里面遇到的一个问题是，把用户分成多少类合适？通常，可以结合几个标准综合判断： 1.看拐点（层次聚类会出来聚合系数图，一般选择拐点附近的几个类别）；2.凭经验或产品特性判断（不同产品的用户差异性也不同）；3.在逻辑上能够清楚地解释。 图2：聚合系数图 （3）找出各类用户的重要特征 确定一种分类方案之后，接下来，我们需要返回观察各类别用户在各个变量上的表现。根据差异检验的结果，我们以颜色区分出不同类用户在这项指标上的水平高低。其他变量以此类推。最后，我们会发现不同类别用户有别于其他类别用户的重要特征。 （4）聚类解释和命名 在理解和解释用户分类时，最好可以结合更多的数据，例如，人口统计学数据、功能偏好数据等等。然后，选取每一类别最明显的几个特征为其命名，大功告成。 五、K-means聚类在用户分群中的应用案例 在本案例中，我们首先来看最常用的K-Means聚类法（也叫快速聚类法），这是非层次聚类法当中最常用的一种。因其简单直观的计算方法和比较快的速度（相对层次聚类法而言），进行探索性分析时，K-Means往往是第一个采用的算法。并且，由于其广泛被采用，在协作沟通时也节省了不少用于解释的时间成本。 1. K-means的算法原理： 随机取k个元素，作为k个簇各自的中心。 计算剩下的元素到k个簇中心的相似度，将这些元素分别划归到相似度最高的簇。 根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。 将全部元素按照新的中心重新聚类。 重复第4步，直到聚类结果不再变化，然后结果输出。 假设我们提取到原始数据的集合为(X1, X2, …, Xn)，并且每个Xi为d维的向量， K-means聚类的目的就是，在给定分类组数k（k ≤ n）值的条件下，将原始数据分成k类，S = {S1, S2, …, Sk}，在数值模型上，即对以下表达式求最小值（μi 表示分类Si 的平均值）： 2. 用户分群背景和目标: 某产品覆盖社会各种群体（不同年龄、不同行业、不同兴趣等），需要将大盘用户进行一定细分，然后针对性的开展运营活动。 3. 聚类变量选取: 用户画像特征、用户状态特征、用户活跃特征 4. 聚类分析和结果： 通过相关性分析和变量重要性分析，剔除部分效果差的变量，然后对剩余11个变量进行多次训练（目标聚类个数，参与的变量，组内个体差异容忍度），最终得出聚类结果 图3：用户分群K-means聚类效果 5. 结果解读和命名： 聚类1：低端低龄群体聚类2：学生活跃群体聚类3：职场高粘性群体聚类4：职场低粘