“方法+實例”,一次從0到1低成本的增長黑客實驗
本文筆者將用“方法+實例”的方式,來與大家講述:一款小產品如何使用增長黑客的方法,從0到1實現低成本增長,并逐步走上精細化運營的道路?
隨著人口紅利和移動互聯網流量的消失,一款產品的增長環境已經完成了從粗放式增長到精益化運營的轉變。出現一個新賽道,同一時間可能就有十多個玩家一起競爭,如近年來的吃雞游戲、共享單車、共享充電寶等等。在產品同質化,商業模式趨同的情況下,產品更需要一套精細化的運營營銷體系,幫助產品從亂戰中快速增長,脫穎而出。
而增長黑客的方法恰恰就是這套精細化運營體系的核心,其主要特點是以數據和實驗驅動增長、關注整個用戶生命周期、將增長機制產品化,把增長做進產品中。
下面我將用“方法+實例”方式,講述一款小產品如何從0到1使用增長黑客的方法,低成本開始增長實驗,逐步走上精細化運營的道路?
為方便理解,我描述一下之前經手的這款產品的主要功能。
產品描述
一款服務于大宗化塑品買賣雙方的B2B移動交易與社交工具。
上游工廠/貿易商和下游工廠可隨時隨地發布供應/求購信息,并推送給合作的客戶或產品中的其他客戶。買賣雙方可以通過語音、文字等方式及時溝通行情,進行詢盤議價。達成一致后,可在線生成訂單,簽署合同。買賣雙方可進行人脈管理,可對現有客戶、同行/同事進行分組管理,建立新的人脈關系。
首先,先來張增長黑客方法論的核心畫布,建立起直觀印象,如下:
接著,我將會分步驟依次講述,先講方法,再講實踐。(若嫌太長,可直接看框選出來的方法即可)
1. 找到產品增長的“北極星指標”
定義:衡量產品核心價值是否被用戶體驗到的重要指標。
作用:指引方向、統一認知;明確優先級、指導行動。
方法:
框架:產品的核心價值是什么?產品解決了用戶哪些核心問題,讓用戶體會到價值?哪個指標可以作為結果判斷的依據?
自檢:(用戶)這個指標可以反映出用戶的活躍程度嗎?(團隊)這個指標可以方便團隊理解和交流嗎?(企業)這個指標可以反映企業的經營情況嗎?
經過與領導和團隊成員的交流,我們達成的共識是:作為一款交易助手的工具類產品,核心解決的是化塑品交易過程買賣雙方存在的一系列問題,促成雙方形成訂單,其衡量的指標必然是與交易訂單相關的指標。但在“成交訂單總金額”、“成交訂單總數量”、“詢盤/報價次數”這3個備選指標中略有爭議與討論。
下面闡述下各自的理由:
指標1:成交訂單總金額
理由:作為交易助手工具,其核心價值就是促成成交,成交訂單總金額可反應產品整體的運營情況,也能顯示用戶是否體驗到了產品價值。
指標2:成交訂單總數量
理由:原料單價較高,即使只有一兩筆成交,成交訂單總金額也會很高;既然是助手工具,應該更強調用戶使用工具的頻率,訂單數量更能直接。
指標3:詢盤/報價次數
理由:詢盤/報價是形成訂單的前置功能,現階段數據還不佳的情況下,應先把關注點放在提高詢盤/報價的次數上,提高詢盤/報價的次數和成功率,才能提高訂單成交相關指標。
指標1、2、3 都可一定程度上反映用戶的活躍程度,但指標3詢盤/報價的次數,只能反映業務流程前半段的活躍程度,可能也會存在多次磋商后,卻沒有產生交易的情況發生。故指標3出局。 指標1、2都可以方便方便團隊理解和交流。
在反映企業經營情況方面,“成交訂單總金額”勝出,因為總金額能更體現規模。最重要的是, 成交訂單總金額 = 成交訂單總數 * 成家訂單平均單價,“成交訂單總數量”可由“成交訂單總金額”拆解得到。
故:我們找到了產品的北極星指標:成交訂單總金額
2. 構建產品增長的“增長等式”
定義:一個簡化的數學公式,包含對用戶增長或利潤增長有影響的主要變量。
作用:?有助于更全面、簡單、結構化的思考增長。
方法:
- 定義北極星指標,作為等式的輸出變量。
- 繪制用戶體驗到產品價值的路徑/步驟地圖。
- 找到每個步驟對應的衡量指標,作為輸入變量。
- 組合輸入和輸出變量,構建增長等式。
自檢:
- 盡量分解每個變量,直到不能分解為止。
- 變量數據之間是否存在重復相加或部分遺漏的情況?
首先,我們這款交易助手產品的北極星指標已經找到“成交訂單總金額”。
接著,我們按照用戶從一無所知到體驗到產品核心價值的主要步驟與對應的關鍵指標列出來,如下:
- 下載應用? → 應用下載量
- 注冊認證? → 注冊率
- 首次詢盤/報價(磋商) → 首次磋商率
- 首次形成訂單? ? ?→ 首次成交率
- 重復性磋商、形成訂單? → 老用戶平均磋商率、平均成交率
然后,將這些核心變量進行組合,有必要時,需要再分解,最終得出我們產品的增長等式為:
成交訂單總金額
= 新增用戶的成交訂單總金額 +?已有用戶的成交訂單總金額
= (新增用戶成交訂單總數量 *?新增用戶的成交訂單平均金額)+(已有用戶成交訂單總數量 *?已有用戶的成交訂單平均金額)
= (應用下載量 * 注冊率 * 首次磋商率 * 首次成交率 * 成交平均金額)+ (已有用戶數 * 老用戶平均磋商率 * 老用戶平均成交率 * 成交平均金額)
3. 建立關鍵指標監測看板
定義:監測和記錄產品渠道數據、用戶行為數據、盈利數據的一系列圖表或系統。
作用:了解數據是增長的基礎、也是衡量增長結果的重要依據。
方法:
- 采用分級分步方法,先定義最重要的少數幾個事件進行追蹤,再逐漸添加次級事件。
- 定義基本事件后,構建基本的用戶行為漏斗,記錄每個步驟的留存率/流失率。
- 逐步建立以北極星指標、增長關鍵指標(獲取、激活、留存、盈利、推薦)、細分指標(與關鍵行為、重要留存相關)、重要用戶分組(渠道、新老用戶、特定行為)為核心的圖表化監控機制。
因開始成本有限,用戶量少,我們每天只統計新用戶從初次接觸產品到最終形成訂單過程中最重要的3個行為——“注冊認證成功”、“發起磋商“”和“創建訂單”的具體數據。
開始數據量小,我們先用excel表做了最簡單的統計,(若條件好,可直接使用諸葛io、growingio、神策等用戶行為數據分析產品),表頭如下:
這些都準備好后,我們開展了一周的拉進活動,并每天記錄下上述表單的數據,我們發現應用下載量逐步上升,注冊率與發起磋商率卻很低,注冊率只有45%,首次磋商率只有40%。
根據數據反映出來的問題,我們開展了定性調研了解背后的原因,我們有針對性地挑選做出不同選擇(堅持注冊與放棄注冊,發起磋商和放棄磋商)的兩類用戶進行訪問。
注冊率低:經調研,放棄注冊的用戶,大部分都為業務員,普遍認為注冊太麻煩(我們產品因為是面向B端企業的老板和業務員,為保證對象精準性,注冊需用戶填寫企業信息,并上傳營業執照認證)。而那些成功注冊的用戶,大部分都是老板,企業的營業執照手機上就有,所以并沒有浪費很多時間。
首次磋商率低,經調研,主要原因是用戶注冊成功后,產品跳轉到的頁面是首頁“我的供應/求購信息”的頁面,作為新用戶,并沒有任何發布記錄,所以面對這樣一個“空白頁”,會感到困惑,不知道如何操作。
4. 設計增長實驗
定義:以數據為指引,以實驗的方式,系統性在用戶生命周期的各個階段,尋找當下性價比最高的機會,通過快速迭代實驗達到增長目標。
作用:讓增長結果可衡量,方法可重復。讓增長更加有的放矢,科學嚴謹,提高效率和效果。
方法:
- 設定增長目標
- 找到聚焦領域
- 產生增長假設
- 對假設進行排序
- 開發增長實驗
- 分析實驗數據
- 應用實驗結果
- 產生新假設(循環)…
見下圖:
我們的增長總目標就是我們的北極星指標:成交訂單總金額;根據上線推廣后的定量數據,以及調研的定性數據。我們的聚焦領域定在提高新用戶體驗,關鍵在于提高注冊成功率、首次發起磋商率;基于分解后的小目標,我們組織團隊開展頭腦風暴,讓大家提出自己的想法,一些實驗假設如下:
提高注冊率實驗假設:
- 簡化填寫公司信息頁信息項,只需填寫公司名稱即可,企業營業執照可用戶選擇上傳與否;
- 填寫公司信息頁環節后置,用戶在操作發起磋商操作時,才需填寫;
- 引起ocr識別技術,上傳營業執照即可識別對應企業信息,并自動對應的字段,無需填寫;
- 加強指引文案,告知完善企業信息的必要性,有利于增強交易企業對其的信任,提高交易概率等等。
提高首次磋商率實驗假設:注冊成功后,直接跳轉到公共的供應/求購信息頁,讓用戶直接查看,可直接發起磋商。在個人管理首頁,添加“去交易區看看”的快捷按鈕,指引文案“您尚未發布任何信息,先去看其他企業的報價情況吧”等等。
集思廣益后,我們在根據性價比原則,對這些假設進行排序,決定了如下兩種實驗方案:
- 提高注冊率的實驗:簡化填寫公司信息頁信息項,只需填寫公司名稱即可,企業營業執照可用戶選擇上傳與否;
- 提高首次磋商率的實驗:注冊成功后,直接跳轉到公共的供應/求購信息頁,讓用戶直接查看,可直接發起磋商。
經過一周的開發調整,發布上線后,再統計數據,注冊率提高了近30%,首次磋商率提高近15%,顯然我們的實驗取得了一定的效果。接著我們乘勝追擊,針對公共的供應/求購信息頁進行頁面、按鈕文案優化,繼續提高首次磋商率。
結語
增長黑客的關鍵的2A3R增長漏斗以及用戶生命周期各個階段(獲取、激活、留存、收入、推薦)應該采取什么增長策略,并未過多闡述。一是前期我們未完善整個產品數據監控機制、只監控核心指標作為起點,二是篇幅有限,找機會再與大家分享我的一點思考。
最后,增長沒有銀彈,沒有一勞永逸的方法,只有基于對產品和用戶的深入理解,提出合理假設,進行實驗,從實驗結果中得到反饋,從反饋中學習,才能實現產品長期持續的增長。
作者:Mr 木心,個人公眾號:Mr木心
本文由@Mr 木心 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。
請問一下這個產品叫什么?想去體驗一下
這個叫什么?想去體驗一下
2A3R漏斗吧。。。
嗯嗯,是的,筆誤了 ??
謝謝指出 ??