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榮耀標識通過Airbnb郵件策略，學產品增長
最近和國內的朋友交流，發現大家都對硅谷做增長的方式很感興趣。我決定整理一些關于Growth的資料和案例。以用戶增長產品經理的視角，看如何用Growth Hacking的方式做產品。
讓我們回到2014年的那個夏天，Airbnb產品已經取得了初步的成功。但是公司希望有新的方式進一步推動增長。這時老板找到你，希望你通過某個產品建立與用戶的聯系，從而推動進一步增長。
擺在你面前有很多選擇，和DS商量以后決定采用郵件這個產品。原因是大部分用戶是郵件注冊的，而且正好補充了Airbnb和Guest連接的渠道。
讀到這里，我希望你停下來，想一想如果是你來做這個產品，你會怎么來設計這個產品？你會看哪些數據？設定什么樣的目標？
當時Airbnb最重要的指標是Nice book.但是用戶從登陸網站，搜索，explore，到預定，完成這個book是一個漫長的過程。
如果是用email，應該推送給哪些用戶？推送什么樣的郵件？多頻繁地推送？才能使nice book得以增長？
放在你面前的有幾個選擇，
- 給沒有注冊的用戶發郵件，增加用戶的注冊數量
- 給注冊過的且預定過的老客戶發郵件，促進他們再次預定。
- 給已注冊但還沒有完成第一次預定的用戶發郵件，促使他們完成第一次預定。
- ……
還有很多方案，你想所有都做，但是公司的資源有限，你必須以最快的速度想出效率最高的MVP版本。
在這時候能幫到你的，就是數據了。
你開始看各種過往的數據，user booking pattern, user behavioural funnel, actication, retention, etc
發現了一些有趣的現象，比如：
- 以郵件方式拉新的轉化率并不是特別高，主要是用戶數據不太全面，很難做到個性化的推送。導致CTR不高，效果不是很好。
- 對于注冊用戶而言，如果用戶有了第一次的nice book，這些用戶的復購率會非常高，遠高于同時期新用戶的預定率。
這一部分的用戶不是這個增長funnel的瓶頸，也不應該是重點。
這時你把目光放到了推動第一次的預定的用戶身上。你發現這些用戶在預定的每一步，流失率都非常高。但是一旦完成了第一次的轉化，就有很高的概率長期留存。
你發現了這個數據的缺口，非常興奮。決定把這個作為產品MVP的方向。
這個產品模型也特別好，既能快速通過數據得到實驗回饋，也不會耗費太多公司資源 (無需發送大量的email，無需投入大量的工程成本)。
用戶來到Airbnb的網站，可能會搜索一個地方，可能會看中某個推薦的房子，然后選定預定的日期，review信息，填上支付方式，確認預定，入住, etc。
每一個步驟用戶都有可能離開，但是對于你來說，其實在這個過程中收集了很多的用戶信息。比如她喜歡的城市，她休假的日期，為了完成預定下一步應該是什么。有了這些信息之后，你就可以根據這個來編寫個性化的email，以期把用戶拉回完成第一次預定的關鍵時刻。
說干就干，你把符合特征的用戶分為兩組。
- Control組不發送郵件。
- Test組發送召回完成第一次預定的郵件。
看看測試組的一些郵件：
當你cancel了第一次trip的時候：
A/B 測試結果發現，在實驗組里面的用戶完成第一次預定的人數比control組有了顯著的提高。你覺得很開心，想要進一步推動實驗的結果。但是問題來了，現有的backend infra并不支持大規模地及時推送。
這時候你拿著你的方案找到engineering team，因為大家看到了巨大潛在的impact，Engineer們甚至搶著想要做這個project。
new email backend system design：
經過團隊的共同努力，系統終于上線了，整個產品開始自動化運作起來。老板看到了你的成績，非常開心，大老板也越來越重視，希望進一步優化這個產品。
機智的你，看到自己的產品scope越來越大的同時也看到了巨大優化的潛力。
對于優化，最重要的是確定目標。而對于Airbnb而言，最首要的目標是nice book。但是如果想知道在email上做的優化能不能提高nice book，很難得到直接的結論。
聰明的你會如何做呢？
你以funnel的形式確定了三個層級的目標：
- 第一個層級是 產品的直接的數據指標：用戶喜不喜歡你的數據？
- 第二個層級是 導向性的數據指標：你做的產品是不是在正確的方向上？
- 第三個層級是 最終公司的總目標：你的產品能不能推動公司總體的增長？
對于每個層級，你都要給你的團隊一個明確的metrics：比如說第一個層級，用戶喜不喜歡你給他們發送的email？
你定了一個metric叫Quality score，以下就是這個Quality的definition：% Quality Score = 1 – (unsubscribed / clicked)
這個公式對比了喜歡及不喜歡這封郵件的比率，側面反映了郵件的quality。有了這個指標，就可以開始做各種優化實驗了。
由于種種因素，一開始召回類型的郵件是兩周以后才發送的。你做了個實驗把這個trigger調成了當天內發送，實驗跑出來的結果大大提升了郵件的Quality score：
我們再看看第二層的數據指標：
不能簡單希望用戶點我們的email，而是真正用到我們的產品，但是nice book的周期太長，需要找一個發生更頻繁的top funnel metric。
這時你決定采用search with date來做為goal metric的proxy。對于最后一層的goal metric，也就是我們所說的nice book。
你采用的方法是設置一個long-term holdout group。從更長的時間，看你的產品對公司目標的影響。
最終你的產品今年drive了12%的incremental growth，做出了一個非常成功的增長產品。
通過這個案例，不知道對你做產品增長有沒有一些新的啟發？
歡迎給我留言，我們一起交流成長。
#特邀作者#
Louis徐瑋；公眾號：Louis徐瑋 （ID：louisxuwei），前Facebook產品技術leader，有用戶增長產品，商業化產品，風控產品等相關經驗，中美互聯網行業的思考者。
本文原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協議。
主要是流量變現的第一層漏斗有了增長