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如何从自家产品找到增长魔法?

如何从自家产品找到增长魔法?

阅读之前,你需要思考以下几个问题:

  • 增长有瓶颈,如何从数据中解决?
  • 也许不是增长停止,而是陷入产品死亡循环?
  • 只有 20%的功能,经常被用户使用?
  • 怎么从产品里导入自己的魔法数字?
  • 产品增长,有“留存魔法师”?
  • 你清楚你的产品功能墙吗?

大家好,我是叶玎玎。今天的主题与「增长黑客」相关,增长离不开分析工具。过去五年的创业过程,我使用过很多分析工具,经历过无数的痛苦和郁闷之后,现在选择自己来解决这个问题。

Part 1 | 不想陷入产品死亡循环?少做没用的功能

当我们的增长遇到了瓶颈期,如何从数据中发现要去做什么,怎么做?

目前的大环境,对于产品经理的市场运营提出了要求。今天我会讲一下 GrowingIO 在这一块是怎么做的。

有一个很有意思的话题:

一个增长团队在公司里,到底属于哪个部门?

属于产品、研发还是技术?

我们自己也有这个问题,之所以有这样的疑问,是因为“增长黑客”的特殊性。有人说它其实是一个变化的市场,因为关心的是用户传播和品牌;有人说它定了很多产品需求,参与了很多产品设计,所以隶属于产品;也有人说大多数事情是跟数据打交道,所以跟研发相关。

这些说的都对,所谓「增长黑客」的工作是用数据驱动的方式传播和改进产品。接下来做的事情,包括品牌传播,都覆盖在数据的背后。

我们先了解一下产品的发展规律。不知道多少人对 「Product Death Cycle」(产品死亡循环)这个名词熟悉,感觉自己的增长停滞不前,但很多情况下远远比你想得糟。

你可能已经陷入了产品死亡循环。

如何从自家产品找到增长魔法?

我们会满怀激情地开发一些产品,上线后发现没有人在用,会问客户为什么,是不是因为有哪些功能缺失?

客户会告知很多想要的东西,我们会如获至宝,开发这些功能,然后满怀激情地又上线了。结果发现还是没有人使用,然后又问客户需要哪些功能,是不是有哪些功能做得不够好,我们又开发缺失的功能。

为什么会有强大的自信,觉得正在开发的功能一旦上线以后,用户就会开始使用?

目前的产品里到底有多少功能?

下意识、条件反射的话,能说出多少功能?

比如说 GrowingIO ,我可以说有单图、看版、分存、留存、细查、实时、圈选等,这些我下意识就可以说出来。

但是做这些功能真的有用吗?

我们需要去验证。

一个专门从事 IT 项目跟踪的权威机构曾经对很多大型研究机构进行研究,发现每家公司、每个团队可以做出很多功能。在公司,大家讨论得热火朝天,工程师们的键盘敲得噼里啪啦响,我作为工程师,知道做功能感觉非常棒。

但在大部分产品里,50%的功能基本上没有被用户使用,30%的功能很少被使用,20%的功能才是经常被用户所使用的。与其增加更多的功能,我们更需要思考用户为什么不用。

如果要知道为什么,很显然会想到可以做用户调研、用户访谈、市场调研、调查问卷等等,这些都是过去行之有效的方式。但是我们往往忽略掉,系统本身有一个巨大的保障,如果把用户在产品、应用里所留下的行为数据稍稍往下深挖一点,我们会发现里面有大量的事实。

通过数据查看,可以发现产品使用中的大量事实,找出真相,破解问题,这才是需要我们真正思考的。与其做些没用的功能,不如思考哪些功能被用户真正所需要。

要寻找真相出来,到底应该用什么?

我们得了解整个产品周期和一些基本的原理规律。当一个用户访问我们的应用,显示互联网产品的用户转化周期:

当他被我们整个的价值观或者文案所吸引,注册好后开始使用产品;他认同产品所表现出来的价值,成为一个激活用户;一个激活用户频繁使用时,变成活跃用户;一个活跃用户花钱购买更多的需求变成一个客户;当这个客户推荐产品给朋友,他就变成粉丝。

这是一个标准的从访问用户到粉丝的漏斗。

如何从自家产品找到增长魔法?

  • 从访问到注册, 用户获取 的过程;
  • 从注册用户到价值认同, 用户激活 的过程;
  • 从价值认同到频繁使用, 用户留存 的过程;
  • 从频繁使用到付费转化, 客户转化 的过程;
  • 从客户转化到推荐、到粉丝, 用户推荐 的过程。

这里特别想指出,对于不同的应用来说,各种阶段的表现形式可能不尽相同。比如说, GrowingIO 是一个分析工具,需要用户上传数据给我们,给他做各种数据的呈现。所以对于激活阶段,我们并不以注册为结束,以用户安装我们的 SDK、成功上传数据为结束。

这种从上到下的漏斗模型,一步一步把用户群往下细分。如果换一个角度,发现每一个都是漏损、流失的过程,当你把每一步的流失存积起来,会发现一个非常惨烈的事情,你获取的大量用户都流失掉。

我们做过一个调研数据,在一个标准的互联网产品,用户注册第一个月的留存表现情况:1000 个用户访问到网站,其中有 200 个用户注册,这当中有80%的用户体验到产品变成激活用户,40% 的用户在一天后回访网站,20% 的用户在 7 天后回访,10%的用户在一个月以后回访。

如果看这个数据会发现:每拉新 1000 个用户,1 个月以后只有2%的用户给我们贡献日活,98%的用户已经流失掉。

与其我们打开更多的口子,不如考虑一下如何提高把访问用户变成有效用户的整体漏洞转化率。

我们自己和有一些客户聊过,他们每年投上百万的费用在 SEM (搜索引擎营销:Search Engine Marketing)上、渠道上、活动上,但是效果怎么样?

完全是不好的状态,但是他们不敢停,一停,流量就下来,因为整个转化的漏洞后面没有持续跟踪,至于什么是 CAC(Customer Acquisition Cost,用户获取成本),CAC 多少,MR (Measurement Report,测量报告)多少,完全不知道。

比起做更多市场活动、拉更多的用户进来,而且还只有2%的人群,我们更应该思考:

为什么?为什么用户要留下来?为什么用户流失了?留下来的用户和流失的用户有什么区别?留下的用户在使用哪些功能?流失的用户去了哪里?

一旦了解了「为什么」之后,才可以对症下药,破解整个困局。

Part 2 | 思考解构:用户在产品里做了什么?

我们要知道用户在产品里做了什么,从群体的角度、个体的角度思考:

这些用户在产品里是怎么做的?

有没有达到我们正常给他设置的路径?

有没有体会到价值的路径?

只有这样,我们知道「是什么」,才能知道「为什么」,才能采取相应的行动改善这个东西。

先从了解「是什么」开始,也就是用户在你上面到底做了什么。

如何从自家产品找到增长魔法?

刚才提到,有 80% 的功能用户并不适用,20% 功能用户才经常使用。

怎么找到这 80%、20% 的事情?

可以从两个角度思考解构:

第一,每天用户在使用什么功能?

第二,哪些功能真正促进了整个用户的留存?

哪些功能在被频繁使用?我们自己会比较清楚产品里到底有哪些功能,在过程中会用整个功能页面到达率,或者功能页面浏览量来定义产品功能的热度。

如何从自家产品找到增长魔法?

我们可以非常清楚地看到,蓝色、灰色、黄色提供主要的入口,后面一些新加的功能并没有带来太多的流量,这也证明我们做的东西并没有解决用户的需求。堆积图是非常适合用来比较不同的指标在时间线上的变迁,也可以通过这样的方式做一个堆积图,把所有的产品功能列出来,那我们就知道,用户每天到底在使用什么。

当你知道用户在使用什么功能以后,开始思考:

到底哪些功能,会影响用户的留存?

用户为什么留下来?

留下来有什么区别?

所以,开始比较不同的功能之间对留存的影响力怎么样。现在外面有很多“增长黑客”的故事在向大家介绍留存 魔法数字

比如:

  • Linkedln 发现:第一周增加 5 个新社交关系的用户,留存度很高;
  • Facebook 发现:在注册第一周里增加 10 个好友用户,留存率很高;
  • Twitter 发现:在第一周有 30 个 follwers(追随者) 的用户,留存度很高。

这些都是留存分析中发现的魔法数字。

怎么从产品里导入自己的魔法数字?

这就是我们首先要了解在非魔法数字的前提下,各个功能之间的情况怎么样?

如何从自家产品找到增长魔法?

没有任何功能表现能力是最差的。有一个非常抢眼的、留存率大大高于其他的功能,是我们要主力推的。找到最高的两个功能,它们相比其他功能有更好的表现。

我们应该思考:为什么这些用户使用了以后,促进整个流程?

当了解了不同功能对新用户留存的影响之后,下面要寻找到留存的魔法数字。我们最近新开发一个功能叫 「留存魔法师」 ,让你们定义了自己的产品之后,不用关心任何的东西,自动基于存量用户数据进行分析出来,到底哪个功能的使用频率达到怎么样的情况下,可以让你得到魔法数字,系统的留存率更高。

我们有一个细查功能,七天之内用过细查功能的留存率达到3%以上。用的功能越多,留存率越高,因为代表是一个黏度用户,但是我们并不需要追求留存率最高点,我们需要了解的是,超过某个数字以后,在留存率情况下有多少是不同的东西。

因此,我们关心超过三次用户或者超过两次用户有多少量,过十次用户有多少量,通过用户量和留存两个对比。当然背后是非常复杂的统计模型,通过这种方式,我们就可以知道,到底不同的功能做了多少次以后,就可以产生一些质的变化。这是一个例子,当你访问我们这个页面以后,不用自己做就可以直接得到结论。

如何从自家产品找到增长魔法?

从图中可以看出, GrowingIO 可以根据用户行为数据,自动判断出与留存强相关的「Magic Number」。

Part 3 | 对用户分群:通过维度进行群体分析

一旦当你知道用户在做什么的时候,你会知道哪些功能会影响到用户的留存,这样能提高你的激活转化率。下面我们思考,做过这些行为和没有做过这些行为的人,到底是怎么做的,也就是要对群体做分析。

前些天跟产品经理聊天时,他问了我一个问题:

像优步这样的产品,用户进来第一天,给他发红包,促进使用。第三天,为了促进消费,再发一个红包。第五天,又会发一个红包。他想知道,对于那些第一天领了红包,第三天、第五天没有领红包和第三天、第五天领了红包和全都没领的人,在留存变化上是什么样的情况?

这三个情况就是分层对比。我们需要知道这三个群体在这用里是怎么做的,做了哪些,没有做哪些。

如何从自家产品找到增长魔法?

我们会建一个用户分群,可以通过维度切分。比如,今天关心市场投放,这次活动带来多少访问量,维度选择页面来源,再跟指标做结合。指标里第一天领了红包,也就是第一天领红包的按纽点击率大于零,第三天等于零,第五天等于零。

通过这个,定三个分群。一旦定了分群,有两件事情可以做:

第一,比较不同群体之间到底有什么相似性,有什么差异性?

这是我们目前正在开发的功能,让你找到两个群体之间最大的差别在哪里;

第二,当我们宏观上了解不同群体之间的差别,可以再从明细上考虑各个群体里具体的人到底在做什么,怎么做。

对于我们来说,每天的注册量可能只有几百个,这个时候会每一个都看一下,每个注册用户按照不同的分群切分,在整个流程中到底做了哪些事情,是怎么做的。我们会有整体的细查功能,一旦开始明确用户在整个产品里用什么,之后开始对症下药,找出潜在的问题。

比如说,有一个客户建立漏斗,发现在用户注册过程中,从填电话号码获取验证码到下一步,转化率只有 20% 多,非常低。他们通过市场功能发现,用户在这个过程中不断地点击获取验证码,他们研究用户为什么不停地点击?

最后发现,因为错误提示“手机号码不对”,验证码用了一个非常灰色、让别人不太容易看清楚的文字。找到原因后,他们就把这个颜色变成了红色。通过细查功能让工程师解决这个问题,注册转化率在四周从 20% 多变成了 85%,整整提升四倍。

如何从自家产品找到增长魔法?

我们还有一个客户在注册的过程,有一步是需要通过邮件注册,进入项目转化率只有 50% 多。产品经理通过细查去看,注册邮件到注册确认页面,没有进入下面的用户是怎么停止的?很多邮件发出以后,会进入垃圾邮件,导致用户流失掉。他们大胆做了一个尝试,把邮箱尝试直接砍掉,全部采用手机注册,整个转化率从 50% 多提升到 80%。

Part 4 | 聚焦是最高效的:用数据找到产品的问题

通过细查功能,可以了解用户的明细,知道用户做什么,没有做什么,用户量很少的时候,很容易发现问题。我们可以做用户调研,但是没有什么比你坐在电脑面前看的更直观。人会说谎,但数据不会。用数据驱动产品找到问题,改进产品。

当我们发现这些问题时候一定要去思考:

知道问题的时候,要做什么?

要去怎么改进?

让研发做什么?

产品做什么?

市场做什么?

销售做什么?

每一步都要去想,有什么事情是可以做的。

比如,在整个用户的激活过程中,我们要知道:没有用哪些功能的用户留存率很低,用了哪些功能的用户留存率很高,开始构建整个用户的标签体系。一个用户,默认系统是注册用户,每默认一个功能,达到一个标签,根据不同的标签去做测试、筛选。

在注册过程中,根据标签的不同,比如说不同的东西能换回或者说能提高多少转化率。针对结果,当我们选了一批测试用户,根据用户不同的行为,推送功能案例和功能介绍以后,在整个留存率方面,从不到25%提升到50%,足足提升两倍。

当你知道数据有问题的时候,不能只是知道,你要去思考我要怎么执行,怎么做事情,怎么跟踪这个效果。只有这样,我们才能持续地优化。数据对我们来说,有两个作用:一是验证,验证我们的假设是否是对的;二是预测,我们需要去知道过去发生的,才能预测到将来要发生的。

很多用户把分析工具当成了看报表、看事实,这样就结束了,只是查看这个网站怎么样,没有人思考基于这个前提下应该做什么,有什么可以做,能改变什么?问自己五遍这个问题,自己在这个信息上能做什么不一样的事情,希望达到怎么样的结果,你可能就会发现完全不同的视角,会知道下一步要做什么。

不要让太多的信息影响到你的决策,在过程中聚焦做一件事情是最高效的。回到从注册用户到粉丝的漏洞,我们需要知道每一步漏洞里的每一步转化率,那就可以非常聚焦地了解到当前这个阶段,最应该改进哪个步骤,哪个是最符合的,哪个是投入最轻、效果最好的,这个阶段要以用户获取为第一目标去思考。

我们知道问题以后,开始拆解流程,分为三大流程:访问进来、用户注册、安装完成。在这三个步骤里,到底哪一个流失率最高,提高注册转化率还是安装转化率,从中分析哪个更有价值。

做注册转化率的时候,经过多少步骤?可能有三四个页面,每一步的转化率怎么样?明确每一步的转化率之后,又得到一个更小的漏洞,从这个漏洞里知道哪一步的转化率更低,这个时候又开始做拆解,找到最低的转化率,再思考那一步做什么。

逐级拆解,越往下拆,越能知道下一步该做什么。只有这样,才能做到单点突破,才能一个阶段、一个目标快速执行,才能执行迭代、优化增长你的产品。

所谓的产品增长,主要回答两个问题:

  • 我是谁?
  • 卖给谁?

在不同阶段,对这两个问题的答案可能不尽相同。

注:本文作者叶玎玎, GrowingIO 联合创始人 & CTO,风车创始人。国内最早一批增长黑客践行者,同时也是 TeahourFM 的主播和中国 Ruby 大会的组织者。

本文根据叶玎玎在「增长黑客在中国—— 互联网公司用户增长秘籍」活动的演讲整理。

注:文章漏斗、用户分群、细查、留存魔法师等功能截图均来自 GrowingIO – 硅谷新一代数据分析产品 GrowingIO 是面向网站和应用的新一代数据分析产品,通过全面采集和实时数据分析,帮助大家建立一个简单、迅速、规模化的产品,企业里的每一个人都可以用数据驱动业务增长。

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