本文從產品現狀、用戶增長和用戶留存為切入點，結合PMF、AARRR模型、HEART模型、HOOK模型，分析“得到”APP增長點和運營手段，并嘗試給出優化建議，旨在梳理并鞏固運營知識體系框架。

先上文章腦圖：

如果站在2017年看，談及知識付費，很多業內人士會說：這一年看似火爆的知識付費浪潮，本質上是由當代用戶焦慮，對現代社會充滿變化的恐慌造成的。

而這個時候市場上大部分的以知識付費包裝的產品并沒有提供明確的價值給到用戶。

截止2017年12月，知識付費類平臺的月獨立設備數和月度總有效使用時長分別達到了1.43億和4.1小時，與2017年初漲幅分別達到73.7%和100.3%。

一方面，經過資本市場的洗禮，用戶對知識付費的容忍度逐漸降低，反向驅使更多的服務提供商拿出能為用戶提供明確價值預期的產品。

另一方面，最早的那一部分出于“嘗鮮”心理而購買過知識付費產品的用戶，在購買過后得到正向價值和反饋并不強烈后，慢慢對于知識付費產品敬而遠之。都使得這個市場趨于緩和。

而自媒體視頻脫口秀《羅輯思維》主講人羅振宇的羅輯思維團隊推出的得到APP，通過主打“知識就在得到”、“為終身學習者服務”建立用戶認知，以及自己很有針對性產品機制和運營動作，逐漸確立了自己在行業中的明星產品位置。

按照“得到”團隊的官方說法：2年來，其已上線了71個知識產品，用戶量超過2000萬。按照粗略估算，其在2017年的年度收入至少在10億以上級別。

以下從產品現狀、用戶增長和用戶留存為切入點，結合PMF、AARRR模型、HEART模型、HOOK模型，分析得到APP增長點和運營手段，并嘗試給出優化建議。

一、PMF狀態的判定

1.1 確定目標用戶

產品-市場匹配（Product-market fit，PMF）雖然是精益創業中最重要的概念之一，但也是最不明確的一個概念。

2007年，馬克.安德森在他的博客里創造了這個概念，并定義為：

“在一個好的市場里, 能夠用一個產品去滿足這個市場?！焙喍灾?，就是市面上有千萬種產品，也有千萬種市場需求，而這兩者重合的地方，就是那些滿足了市場需求的產品。

在PMF概念中，對于整個市場也有不同拆分，普遍分為以下三種：

• 第一種PMF，是用更好的產品體驗來滿足一個已有的市場。這種情況下，這個市場已經被明確定義并且存在，但是目前滿足這個市場的產品的體驗仍不夠好，滿足已有市場的產品，需要非常優秀的用戶體驗和比較重的營銷推廣投入來搶占市場份額。

• 第二種PMF，是用一個產品來滿足一個已有但部分需求未被滿足的市場。初創公司在這個市場中抓住了一個細分市場，直接推出產品滿足了這個細分市場用戶的需求。

• 第三種PMF，是用一個產品來創造出一個新的市場。創造新市場的產品的獨有挑戰在于：不單要提供一種有價值的用戶體驗，還要首先說服用戶去體驗它。

1.2 確定目標用戶

• 一線城市充滿精神焦慮，希望在碎片化時間里主動獲取自己認為有用的知識來提升自己的能力，訓練自己的思維；
• 有充分的空閑時間，希望借機拓寬自己思維，提前為進入職場的在校大學生；
• 在職場中已經有了一定發展，希望提升視野和事業上限的職場老鳥。

1.3 發現用戶潛在需求

一句話歸納：在碎片化時間快速、主動且高效地獲取高質量、系統化知識和技能。

1.4 定義產品價值主張

得到,是一款服務于愿意主動學習，熱衷于終生學習者的知識服務平臺。它專門基于功能和興趣輔助用戶碎片化時間高效獲得系統性知識，不同于市場上其他知識付費平臺，能對內容質量嚴格把控，讓用戶在短時間獲得有效知識。

得到的模式傾向于PMF模式中的第三種，羅振宇從產品上線之初和年底的演講中，一直向讀者和大眾傳遞的觀念就是：得到，是面向終身學習者，提供的是知識服務，試圖與市場上的其他知識付費產品劃開界限，占據用戶的心智——要成為中國最好的知識服務商。

用羅振宇自己的話來講：得到App的用戶不是很多互聯網人所謂的流量，而是一個個服務交付的對象，知識服務并不以售賣作為結束，而是一個完整的體驗過程。未來，得到App會以更大的陣容、更嚴密的邏輯、更龐大的體系、更好的體驗來把知識服務交付給用戶。

1.5 設計產品MVP

在設計產品MVP的過程中，注意只提供一個功能，只解決一個問題。

1.5.1 定義產品首要目標

在碎片化時間快速、主動且高效地獲取高質量、系統化知識和技能。

1.5.2?定義產品的用戶流

注冊/登錄——搜索/查看專欄內容——瀏覽課程內容——購買/訂閱——學習

1.5.3? 根據用戶流的每個階段羅列產品功能

1. 注冊/登錄：微信/手機號登錄
2. 搜索查看專欄內容：搜索欄，分類詳情，標簽
3. 瀏覽課程內容：課程相關介紹、課程目錄、分享給朋友、試聽
4. 購買/訂閱：支付方式、我的已購、用戶反饋、優惠券、邀請碼
5. 學習：個人中心、我的學習進度、劃線筆記、學習計劃自定義、更新提醒、留言、導出到印象筆記、音頻播放器、連續播放、記憶播放、倍速播放

1.5.4 對功能優先級進行排序

1.5.5 構建最終功能集合

注冊、登錄、音頻播放器、支付方式、課程目錄、我的已購、我的學習進度、課程相關介紹、個人中心、劃線筆記、更新提醒、搜索、分類詳情、記憶播放、連續播放、倍速播放

1.5.6 關鍵指標量化標準
設定驗證MVP的關鍵指標為：

• 活躍用戶數：日活躍用戶、周活躍用戶、月活躍用戶；
• 使用習慣：單用戶周使用時長；
• 功能使用率：專欄收聽率、課程完成率、筆記使用率。

二、得到的運營現狀

2.1 產品簡介

得到APP，一款羅輯思維團隊出品的，聚集國內頭部精品資源的知識服務App，主要針對終身學習的用戶，主打利用碎片時間學習系統的高濃度知識，通過付費專欄、精品課、大師課、每天聽本書等高質量內容服務用戶，最終讓用戶完成系統性知識的學習。

slogan：知識就在得到。

自我定義：為你提供最省時間的高效知識服務。

自我描述：?提倡碎片化學習方式，讓用戶短時間內獲得有效的知識。

2.2 用戶畫像與特征

• 男女比例：性別差別不大，男性稍微偏多些
• 新職場人士居多：年齡在24至40歲之間、總體傾向于年輕化
• 大城市人群居多：用戶主要集中在北上廣深杭成等一線、新一線城市

2.3 版本迭代記錄

得到app幾乎每個月都會進行基礎功能更新，比如音頻播放器、電子書排版等功能優化，很關注并重視用戶收聽音頻時的用戶體驗，完成用戶留存。

2.4 用戶反饋與評論

五星好評：

一星差評：

得到App出現最多問題在于“閃退、充值檔位不合理、無法導出到印象筆記”。運行情況、支付購買和學習功能，受到最多用戶的抨擊。

作為一款學習工具，用戶也很在乎“音頻體驗”和“閱讀體驗”，這兩個模塊也是得到的基礎功能，也是一直以來再不斷優化的部分。

• 關于倒序排序播放的問題，播放到下面時都是以前聽過的內容，以及播放的時候，播放列表不會根據播放的進度進行移動，建議倒序排序的時候，在播放音頻時，對用戶以前未播放過的音頻進行依次播放，播放完提示目前所有未聽過的音頻都已經播放完畢。
• 關于無障礙功能的支持問題，目前得到對于無障礙功能的支持還不是很好，很多頁面里的內容都識別錯誤或者識別不了，建議得到在后期對此進行優化。
• 關于課程以及專欄的評價問題，目前得到里售賣的內容還沒有建議起評價體系，建議在課程或者專欄等內容地方增加評價功能，幫助用戶篩選到更適合自己的內容。

2.5 產品結構層架構

明星模塊舉例：

（1）每天聽本書

功能描述：
專業解讀人對每本書進行講解，通過半小時介紹一本書的濃縮精簡后的內容，提高閱讀效率。

功能分析：這與得到的產品介紹，“利用碎片時間獲取高濃度知識”相符合。用戶可以通過極短的時間了解一本書，進行快速選擇，提高效率。

（2）今日學習

功能描述：今日學習模塊最頂部以進度條的形式顯示今日已更新篇數以及已學習篇數。更新的文章內容以時間軸的方式進行展示，用戶可以滑動頁面。點擊更新內容進行閱讀，內容上的小圓圈會變為打勾，并且任務進度條會變動。

持續下滑可以滑到更早期的內容，顯示方式與今日學習一致，會顯示當天的的更新文章以及已學習文章數。

功能分析：以任務進度條形式展示學習進度，以及看完文章給用戶一個反饋（及打勾標記和任務條進度變化）。這種及時給用戶反饋的方式可以激發用戶閱讀積極性，用戶很有可能為了把進度條完成而去更多的進行閱讀。

（3）知識賬本

知識賬本分為兩個模塊：學習記錄、知識清單。

學習記錄顯示七天的學習時間曲線圖；知識清單包括歷史記錄、我的收藏、我的筆記、文章留言、新建知識清單和已創建清單查看功能。

音頻+文字形式：給用戶提供不同的體驗服務，防止用戶音頻漏掉內容，通過文字展示形式進行及時提示，有助于用戶對知識的理解與轉化。

2.6 產品生命周期

從2015年12上線以來，到2018年8月，用戶下載量的處于穩步提升階段，可判斷整體仍處在成長期。根據得到團隊自己公布的數據，目前產品的總用戶量為529萬，日活躍用戶數為42萬。

2.7 判斷是否達到PMF

截止目前得到公開的數據信息，有兩個數據我認為可以反映得到已達到產品的PMF值：

• 2018年3月??得到APP日均活躍用戶數破百萬。
• 2018年5月 得到APP用戶量超過2000萬。

結論：從月度活躍設備數和得到對外公布的數字來看，可判斷得到app目前已經達到P/MF狀態。

得到APP的運營和增長現狀實現了他的PMF定位，用戶認可并接受得到“在碎片化時間快速、主動且高效地獲取高質量、系統化知識和技能”終身學習的價值主張。

三、得到的AARRR模型分析

3.1 AARRR模型介紹

• 獲?。?/strong>渠道獲客數量（各大應用市場、App Store等）、獲客質量（日啟動次數、日使用次數）、每日新增用戶數、累計新增用戶
• 活躍：應用的總下載量、注冊用戶量、日活躍用戶數、周活躍用戶數、消息推送活躍數
• 留存：次日留存用戶、7日留存用戶、7日回訪用戶、每日流失、每日回流、平均使用時長、平均用戶生命周期
• 收入：廣告營收、打賞分成、品牌曝光
• 傳播：分享次數、邀請注冊人數