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得用戶者得天下，存量市場是你死我活的爭斗?！跁院?/p>

分享嘉賓：友盟+互聯網應用數據業務總經理 于曉航

近日，剛結束的「2018中國產品運營大會 · 杭州站」一共邀請了來自阿里巴巴、騰訊、蘇寧易購等知名互聯網公司的7位實戰派專家，給我們獻上了精彩的演講。他們結合自己的實戰經驗，分享了在電商、金融、產品等多方面上的運營心得。

第一位分享嘉賓，是來自友盟+互聯網應用數據業務總經理@于曉航老師，于老師在互聯網中從業十余年，在此他給大家帶來的是《回歸用戶：后移動時代的APP增長之路》，主要從三方面進行分享：

1. 為什么要回歸用戶？
2. 對于用戶數據，大家是怎么看的？
3. 如何找到你的快速增長之路？

以下內容為嘉賓分享實錄，由人人都是產品經理社區@Daisy 整理編輯，部分內容有修改：

一. 為什么要回歸用戶

互聯網發展到今天，已經步入移動時代的下一個階段；用戶要求越來越高，耐心卻越來越差；用戶已經是越來越稀缺的資產。用戶多、用戶增長快是每一個App追求的目標和方向，也是企業商業變現的基石。

從一個最簡單的問題開始：你的App現在有多少用戶？

如上圖左邊，我們可以看到周活躍用戶在一千以下，最高是在100萬以上；右邊則表示他們在一年中的增長幅度。

顯而易見，這張圖呈現了一個鯊魚鰭的弧狀。

其實在做這個數據之前，我原來認為規模比較小的應用只有幾千、幾萬的客戶，所以增長幅度會更快一些。然而從這張圖來看到并不是這樣，增長最快的反而是那些超大型的過百萬以上周活躍的客戶。

這說明了什么？

現在的移動互聯網時代是一個贏家通吃的時代，大型的客戶、大型的應用，他們會更好地保有自己的用戶群體，而且會更強有力地能夠拉動新用戶的引入，會在這個時代里面變得越來越強。但是他們能做到這一點，主要就是因為在用戶的把握能力上面會比小的應用要更強一些。

二. 用戶數據，大家怎么看？

其實，每個人都會有自己看用戶數據的方式。那么，我們應該怎么來看呢？

很多的產品經理看用戶數據基本有三個層次：

• “看到”第一層：看總量
• “看到”第二層：看構成
• “看到”第三層：看行為

先說第一個層次，這個是最簡單的：

1.“看到”第一層：看總量

眾所周知，DAU是每天的活躍用戶數。如上圖這個例子，“比如，我的App 有105000的DAU，同比增長5%?！边@是第一層的看法。

這種看用戶的方式是在移動互聯網中最普遍的，也是一種最通用的語言。

但這有個問題，即：這種看DAU的方式，沒辦法細分和拆解原因，并沒有辦法把數據落到實際的工作上。

為什么呢？你的DAU增長可能有很多原因構成，你的DAU下降也可能很多原因構成。所以你看到DAU這件事，其實并沒有辦法來精確地把握：你的用戶到底是漲了？做得好了還是不好？

2.“看到”第二層：看構成

其實第二層比第一層更好一點，第二層要看構成。

了解構成的方式，可能還是從DAU出發。其實，我們知道DAU這個“105000”是由一部分新增，還有一部分的流失共同構成的。在這個案例里面，新增是10000，流失是5000，所以比過去的同期增長了5%。

那這種方式比上一個方式要好一點，因為它能看到這個流動的構成，即雖然DAU值漲了5%，但其實流失和新增是兩個不同環節的要素。所以新增有很多的映射點，當我們看到新增變化的比較大，那可能跟新引入的客戶，或者跟用戶激活的使用率，都會有一定關系；如果流失比較高，那可能是產品粘性出了問題。

從上面這個案例可以看到，流失的增長比例會更高一些，所以流失就是主要的問題。

• 我遇見過絕大部分的產品經理和開發者，基本都會看第一層（總量）和第二層（構成）。做的比較好的會從到（構成）更細致的往下看，比如：用戶構成的增長和下降多少？第二層比第一層好在什么地方？

這確實可以找到一些更具體的工作點。至少我們知道是做新增，還是應該做流失。

但這也有問題，是什么呢？比如5000和105000，其實我們都不知道它們是誰。可能今天有5000的流失客戶，這已經是一個固定的結果（已經流失掉了）。但想要做應用，我們希望做的是什么？是用戶不流失。

其實我們大家都知道，想要這個挽回流失用戶是非常困難的。但想要用戶不流失，需要怎么做？你需要更早地預知這個用戶未來可能會有流失風險。

新增也一樣，因為我們是活躍的新增，里面很多問題是說用戶的使用頻次并不高，可能每個用戶每周用一次App，所以我們在看DAU的時候并不好看。而這個行為是用戶習慣所導致，所以這種視角來看構成的方法，其實并沒辦法找到是什么原因來影響了這些事。

接下來我們要說第三層，應該怎么來看用戶？

3.“看到”第三層：看行為

第三層，我們就要看行為。這里其實有一個非常明顯的概念，大家需要注意：第三層當中，我們本質上并不是在看用戶，然后回答的問題卻是用戶怎么看我們，我們需要把每一個用戶單獨拎出來。

比如上圖的這個例子，用戶是怎么來看這個App呢？

• 用戶A：每天都在使用，所以對他而言，這就是一個高頻次的應用；
• 用戶B：只有在部分的時間里面有所啟動；
• 用戶C：幾乎都沒有啟動過。

所以第三層，我們要看行為。從行為方式來識別我們的用戶，到底用戶是怎么來看這個App應用的。當我們找到這層之后，比前兩層的好處是什么樣呢？

其實，我們可以真正地找到：

• 第一，到底是誰？A、B還是C，哪一個用戶對我們是有更高價值或者更忠誠。
• 第二，可以根據行為路徑做未來預測和預知的。所以，我們可能發現這個客戶之前經常使用的應用，后續慢慢不再用了。原來每天都用，后來變成每周用一次，這就是一些流失風險的征兆。

所以第三層要看行為，或者說是看用戶怎么看我們的App。只有通過這樣的方式才能真正地識別我們的App，從而回答一開頭的問題，到底有多少用戶？

• 用戶A是我們的用戶嗎？大家可能覺得是。
• 用戶B是嗎？畢竟還啟動一次?？赡苁?。
• 用戶C是不是？就不好說了。它可能是流失的，可能只是因為用的頻次比較低。

在這里面，我們至少能知道每一個用戶到底是什么樣子，所以可以看到有高頻用戶，有普通用戶，可能還要流失沉默或者一些準流失的用戶。

回歸用戶，是在后移動互聯網時代里面，每一個應用、每一個產品經理或者運營人都需要考慮的問題，即：用戶到底怎么來看我們？

所以現在跟大家聊具體的方式，即怎么來找到自己的這個用戶增長之路。

三. 如何找到你的快速增長之路？

其實簡單說，就三步：

• 第一個叫看見；
• 第二個叫讀懂；
• 第三個叫放大。

接下來我們挨個跟大家說一說，首先是看見：

1. 看見：識別用戶價值

看見，看的是什么？我們看的是用戶價值。如果想看清用戶價值，就涉及到兩個問題：

問題1 ：怎么來度量用戶的價值？

RFM模型是用來度量用戶價值的一種比較常見方式。其實，它是由三個因素構成：

• 第一個是最近一次價值行為，當然價值是什么？可能你就要來定。
• 第二個是價值行為的頻率，比如說剛才看的前面一個例子，如果我們認為用戶啟動對我們來說有很高的價值，那它的啟動頻率就是我們在評論當中所衡量。
• 第三個是價值的累積貢獻度。如果在剛才的例子里面，就是用戶累計啟動過你的App多少次。它在這里面，我們中間這條頻率標藍了。為什么？我要跟大家特別強調一點，移動互聯網的圈子或者產品，特別重要的就是頻率，這也是后移動互聯網一種典型的特征。

為什么這么說？我們知道RFM模型在傳統行業中也會被用來衡量用戶價值的。但后移動互聯網的特點是什么？就是用戶的耐心很差。我們沒有辦法通過用戶上一次、最近一次啟動，或者曾經用過多少次來判斷它會不會被別人搶走。

后移動互聯網的時代特點，就是你今天可能還很受這個用戶的重視，很受他的歡迎；但是轉過頭之后，他看到一個新的由競爭者做得比你可能在某一方面好一點點，立刻就轉頭了。

所以價值行為的頻率是在移動互聯網里面特別重要的一個因子，需要在每一部分當中都有所衡量。而計算價值的方式，就是這個RFM模型。

問題2：什么樣的環節是我們度量的價值？

這涉及到一個價值環節的問題。其實所有的App應用當中這個價值，主要就分為三大類：

1. 啟動
2. 浸入
3. 轉化

第一類最簡單的，叫啟動。

啟動是每一個用戶都會對App產生的一種價值定義，而會自啟動，就對你的App有一個價值。

為什么說有價值呢？簡單說，你的估值其實就跟這個有關系。比如DAU有多少；這個企業賣多少錢……都是跟這個有關的。所以，啟動是第一層價值。

但是，啟動并不能標識這個用戶對你的真正價值貢獻和粘性。所以，啟動往往是衡量比較初級、相對表層一點的方式，而且它很重要。

第二點的方式叫浸入，即我的用戶跟我的實際交互粘性有多高。

舉個例子，比如說一個做電商的APP，它的交互粘性是什么？就是這個用戶在你的APP上多元逛街。我們知道購買這件事是需要大量的逛街行為之后才做出購買決策，如果沒有逛的行為，那肯定沒有買的行為。所以“浸入”這一點就是指的交互粘性，它并不一定是最終給你產生價值。比如說交錢，交會費，買商品，是這些行為之前的前置步驟。

第三個是轉化過程。轉化過程比較簡單，其實指的就是剛才說的，我們會有一個付款的過程，可能是變成會員，或者是電商里面購買的行為。

但這個價值環節有兩個非常重要的點：

1. 需要根據你的商業模式來決定到底哪個是你的價值環節。它的發展，決定哪一個環節是你現在階段里面最重要的價值因素。如果你是一個初創型的公司，或者你可能是一些第三方付費的這種商業模式的公司，那可能前兩者就非常重要，即啟動和進入環節；但如果你是已經相對偏成熟一點了，有自己的變現能力，你是C端付費的這種商業模式，那最后轉化和侵入環節就可能會更重要一些。
2. 不論你發展到什么階段，這三者都對你是有價值的。所以它的價值環節并不是一個取舍，是一個價值梯隊，可能這個價值更高一點，用這種方式價值衡量會更貼近業務結果一點，但另外兩者也非常重要。

怎么度量“啟動”、“浸入”和“轉化”這三個價值環節？

給大家舉個例子，在所有的客戶中，我其實發現有一家客戶特別有意思，這個客戶增長非常的良性，滾動很快，增加很快，而且很少有流失，用戶管理當中做得非常好。這是一家專做兒童類的電商應用，我們拿它在用戶管理中的一些方式來做一個例子。

（1）啟動

先看第一個，它其實在三個價值環節當中都會做衡量和度量，即啟動。

啟動其實比較簡單，因為你只要看到底有多少用戶使用你就好了。

如上圖這個例子，這是一個用戶分群的設置，有幾個要點：

• 第一個就是時間的周期性。選用戶的分群是從7月1日到28日，之選擇28天是因為這是一家專做兒童類的電商應用，用戶群以媽媽為主，這類群體在平時沒什么時間使用產品，但周末時候的使用頻率很高，所以他們的周末跟平時的DAU差距非常大。要做用戶分析來識別啟動環節，他則要拋開周期性這個因素，所以選擇了整整四周。
• 第二個就是事件選擇。事件其實指的是我們到底追蹤什么事。一個用戶選擇進入首頁，并沒有選完全啟動這個環節，事件就要定義為進入商品首頁。因為有可能在之前做了一些彈窗的設定、所以認為他進入首頁這個環節才算是真正的啟動。在啟動的環節，設定為28天的周期，看他在啟動里的價值用戶有哪些？
• 第三個是定義合格線。定義合格線寫的是觸發次數，就啟動這件事在這28天里面，大于80次。這個怎么來選定的？他整理了所有的用戶，然后取前10%的分位值（也就是Top 10%的用戶），他需要知道自己的超級用戶是誰，只要了解10%的用戶，是在什么線上？根據這種方式來確定到底應該定一個什么樣的合格線。按這種方式圈選，了解它在啟動環節里面更有價值的用戶是誰。

（2）浸入

第二個說的是浸入的環節。也是這么一個例子，他想衡量用戶使用自己App粘性高的人有哪些，所以他進行了一個設定（如下圖），這里要跟大家明確幾個關鍵點：

首選是選擇兩個事件：

• 第一個事件是進入商品頁；
• 第二個事件是加入購物車。

進入商品頁，加入購物車，最后結賬購買。這是一個電商比較標準的流程。它需要兩個環節，一個是看商品，還有一個是加購。為什么會選兩個方式？浸入的方式是多種多樣的，你的用戶在進入這個環節里面可能表現并不相同。電商還好一點，因為電商的線上環境比較標準。進入商品頁和加入購物車

在浸入的表現方式是多樣的，大部分商業模式，多個條件之間都是取“或”的關系，比如：瀏覽商品頁面大于400次，或者直接加購物車大于40次都可以定義為用戶浸入的表現方式，所以需要根據業務特征確定交集和并集。

但是有些特例和特定，商業模式需要結合用戶多個步驟完成的：比如，我們一個收費類的視頻教育客戶，模式是通過收看免費課程，提升平臺的影響力，從而引導用戶去購買課程。

所以，他設定超級用戶的維度在兩點：

• 第一，用戶全天都在刷屏（比如瀏覽課程頁面大于50次），看到底有什么課程。
• 第二，有一定的瀏覽時長。

他認為必須要通過課程的方式吸引用戶的注意力，如果只是整天刷課程，但沒有真正去感受課程內容的并不是產品的超級用戶；這里使用的是并集的關系，所以超級用戶條件需要根據不同的商業模式和業務模式來去確定。

（3）轉化

轉化環節更簡單一些，大部分的企業模式轉化環節只有一至兩個，在這個商業模式有會員付費、商品購買和很多種的商業模式。如果是多種商業模式，價值在這個定義轉化的環節里面，就需要有不同的定義和內容。

上面的圖是個電商網站，所以它定義的轉化就是付款。電商的超級用戶認為多次購買的用戶，比如兒童類的電商網站，是易耗且高頻率購買用群群體。

2. 讀懂：錨定業務關鍵

在這里主要介紹三個計算模型：

1. 細分
2. 漏斗
3. 留存

很多人都聽過這三個計算模型，但是對這三個模型的理解卻不一樣。

（1）科學設定事件、屬性將數據結構化

在中國互聯網市場里，對事件進行埋點，通過事件細分去做分析，這個事情其實是非常痛苦的。在國內有兩句話非常簡便可以總結埋點：

1. 流程結構分事件；
2. 業務結構分屬性。

第一，流程結構分事件。比如把瀏覽商品頁，點擊商品，購買設定一個事件，那么：點擊兒童服裝、兒童玩具都要分事件嗎？并不是！我們現在絕大部分的埋點都是把所有行為都埋成一個點擊事件，但分析起來頭就大了。流程結構分事件，比如：電商場景，通過瀏覽，注冊，加購，購買是你的業務流程，在業務流程中的關鍵點就必須要分事件。

第二，業務結構分屬性。這里繼續用兒童電商舉例，購買玩具，購買服裝、購買食品及尿布……這些是兒童電商的業務結構，會分為不同的業務組。代理公司是一組人，運營是另一組人。這種業務結構要分屬性，你可以將購買都設定為一個事件。買玩具，帶一個屬性叫玩具，買服裝，帶一個屬性叫服裝。

下面舉個例子，你可以看到一個token，他的業務結構是童裝，下面帶有價格，有購買者和銷售者，這個事件傳回來，就可以進行結構化分析。

（2）巧用留存挖掘業務潛力

本質上，用戶留存是衡量的一個時間序列。比如我們平時說的留存是在七天之前訪問的用戶，在七天之后是否還有啟動，這是比較標準的留存。

自定義留存，我通過以下案例來闡述：

• 案例1：他想看看用戶在購買商品后，后續還會不會再次購買？會不會有商品瀏覽行為？所以他就選了回訪事件是進入產品頁。買完東西之后，后續第一天、第三天、第七天用戶到底還會不會在瀏覽商品？通過這種方式將用戶圈出來，可以培養有價值的用戶。
• 案例2：除了第二次購買之外，還可以通過其他指標衡量業務模塊的粘性。比如通過衡量會員利用率的黏性。用戶購買了會員之后，后續會不會真的收聽這個課程，這個是對會員粘性和再次續費可能性進行標識。

（3）結合業務現狀科學定義漏斗

如何理解漏斗？

第一，漏斗是多入口下的序列監測。

我們有個客戶想通過漏斗分析頁面，他分析的場景是通過App進入后，會彈出促銷商品的頁面從而才可以進行購買。他設定漏斗的三步分別為：進入App→點擊促銷頁→點擊購買。

這樣的漏斗有沒有必要？答案是：沒有必要！用戶只能通過唯一一條路徑進行購買，所以只要看這三個不同事件的點擊量就可以了，完全不需要設定漏斗。

漏斗是用在入口很多，比如：你有很多渠道和路徑完成的購買，可能從A渠道、B渠道、C渠道購買，只有在來源路徑很多的時候，漏斗才有價值和作用。

第二，時間窗口的重要性。時間窗口指的是完成漏斗的周期，比如通過漏斗查看在一個月里完成瀏覽商品、加購、購買的用戶是誰？這種分析方式有很大的問題，因為這三個行為，中間可能隔了好幾十天，漏斗必須要設定一個周期，也就是在一定時間范圍：五分鐘、十分鐘、一個小時、一天都可以，這時候通過漏斗的分析，才是有意義的。

這里我再舉個例子，還是剛才那個客戶，他做了一個個性化推薦算法，引入了外部數據，完成了用戶的冷啟動，來看一看這個冷啟動的效果，來驗證用戶是不是對推薦的內容滿意？所以他使用的漏斗有兩步：

• 第一，進入商品頁。因為之前新用戶直接進來是不需要注冊，可以直接點擊進入到產品頁，然后查看產品頁面推薦內容；
• 第二，瀏覽的商品之后完成后面注冊。同時他設置了一個時間周期為60分鐘，如果他瀏覽了很多產品和頁面，進行了注冊，這就和冷啟動沒有轉什么直接關系，也有與廣告投放有關。

3. 放大：設計增長引擎

放大，其實就是通過復制用戶→復制路徑→復制習慣這三件事入手。

復制用戶，在引流時基于對超級用戶畫像分析，了解超級用戶的特征，同時圈選出與超級用戶相似的人群，在外部進行人群圈選投放，通過新用戶來檢驗效果。

復制路徑，通過超級用戶對關鍵行為進行漏斗分析，了解他們的轉化路徑和關鍵行為；同時通過路徑分析調整產品引導，通過App推送或者應用外拉動，通過A/B test來查看哪一個的路徑轉化更有效。

復制習慣，分析模型一般用的是留存和細分，留存是表示的是用戶習慣，通過分析超級用戶的習慣。比如：超級用戶對什么活動有興趣，從而培養用戶的習慣，最終你會通過消息推送和引導客戶進入產品頁之后，把那些并不是超級用戶的用戶培養成超級用戶。

以上，感謝大家！

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