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本文作者通過自己的項目復盤，從六個方面，為我們梳理了改如何通過產品迭代提高用戶增長，從而提高用戶留存率，希望對你有幫助。

先用 STAR 法則做個背景說明：

S：一款上線近 2 年的內容型產品，當時推廣經費被大幅削減，導致日活下降顯著。

T：完成產品 OKR 目標——日活數增長至X。

A：通過黑客增長手段，快速迭代與試錯，在實驗中找到增長策略，實現用戶增長。

R：改版前APP留存率略低于同行業同規模APP的留存率；改版上線后 5 個月都維持在一個不錯的水平APP次周留存率比同行業同規模APP高 20%左右。

注：因商業原因，文中數據已進行脫敏處理，僅供分析落地參考。

背景說明完畢，以下正文開始——復盤：如何通過產品迭代做用戶增長，留存率提高20%+

增長思考：找到增長方向→確定北極星指標→拆解目標→進行實驗→分析總結效果→自我反思

Step1：找到增長方向

增長方向→做裂變

裂變泛指我們在朋友圈里經?？吹降钠磮F、助力、分銷、砍價等病毒式傳播的方式。裂變只是整個增長體系的一部分，它主要出現在獲客（Acquisition 獲取用戶）的環節。

裂變會帶來增長，但它遠非增長的全部。增長還需要關注用戶的全生命周期。做裂變活動帶來的用戶，若不能通過產品解決 Ta 們需求，也只是一堆過客的數據，再好的運營也回天乏術。

增長方向→提高「新增用戶數」、「活躍用戶數」

我們經?？吹揭恍┊a品新聞稿“XX 日活超 XX”“XX 用戶數達 XX””XX 下載排名第 X”，看上去似乎做增長就是做用戶數/日活數。這兩個數據無疑非常重要，經常會用來作為產品 KPI。

但 DNU（Daily New Users 日新增用戶量）、DAU（Daily Active User日活躍用戶量）的增加，不意味客戶在有效增長。

新用戶和日活的上升都有可能是曇花一現，看看老羅的「聊天寶」，依靠著 KOL 光環與用戶情懷，連續13天霸占APP Store 社交榜榜首，一個月內便攬獲近 800 萬的用戶，而如今光景慘淡。

跟老羅的「聊天寶」相比，更多的產品是燒錢推廣來獲取用戶。近幾年渠道推廣價格越來越高，CPC / CPT/ CPD / CPA 等等定價不斷上漲，應用商店的 CPT 價格更是半年翻了幾倍。燒錢帶來的用戶，DNU、DAU 節節上升，但也許產品本身流失率居高不下，實際上客戶的留存是在逐漸降低的，如果用戶不能留存在產品里，這種”增長”是沒有意義的。

增長方向→提高「留存率」

想象一個有好幾個破口的木桶，倒入的水越多流走的也越多，就如產品進來很多新用戶但留不住 TA 們，這樣是無法實現產品可持續增長的。此外，如今移動APP市場趨于飽和，紅利時代結束，獲客也不如以往容易、便宜?，F在已經從一個「增量」的時代來到一個「存量」的時代，留住老用戶的性價比更高。

諸葛 io 在《八大數據分析模型》寫道：對于用戶而言，留存率越高，說明產品對用戶的核心需求把握的越好，用戶對產品產生強烈的依賴；對于產品而言，留存率越高，說明產品的活躍用戶越多，轉化為忠實用戶的比例會越大，越有利于產品商業能力的提升。

綜上所述，結合產品現階段具體情況，做用戶增長，提高「用戶留存率」是更為重要的發力方向。

Step2：確定北極星指標

北極星指標的定義

北極星指標 North Star Metric，也叫唯一關鍵指標（OMTM，One metric that matters），是產品現階段最關鍵的指標。不同賽道的產品，其增長的北極星指標都是不一樣的，我們需要找到唯一關鍵指標。

北極星指標的選擇

一般來說，一個好的北極星指標具備以下幾個屬性：

• 是可以明確衡量的指標（在這個案例中是衡量「留存率」）。
• 是可以體現產品價值與客戶價值的指標。
• 是先導指標，而非滯后指標。

北極星指標的選取非常重要，如果選取不當，可能造成團隊后續一系列決策錯誤，所以在確定北極星指標之前，我們需要做2項基礎工作——數據分析&用戶調研。

第一階段：數據分析

1.內容數據分析

APP是內容型產品，主要有 4 個業務模塊「首頁（即文章資訊）」「問答」「報告」「數據」。研究「人與內容」的交互，調取了各板塊的數據，如各個板塊各自的停留時間、啟動次數等。

此外，各版塊特有的數據指標，如「首頁」的閱讀量、獨立用戶數、平均閱讀進度、大致完成率、跳出率、分享量、收藏量、點贊量、評論量等等；「問答」的提問量、提問率、回答量、回答率等等；「數據」的訪問數、下載數等等。

2.關注數據分析

用戶的關注行為，相當于白紙黑字告訴你 TA 喜歡看什么，相關數據是很值得分析的，現在APP中可以關注的對象為「作者」「欄目」「行業提問」「報告機構」。

3.用戶生命周期分析

這里我并沒有把用戶分為「新用戶」「活躍用戶」「回流用戶」，而是「忠誠用戶」與「非忠誠用戶」，因為做數據分析時容易噪點大不好清洗，用戶屬性差異越大往往可以更快找到突破口。

4.輸出結論

找到以下 6 個指標的走勢是與「留存率」正相關

• 指標：文章數量
• 指標：作者關注數
• 指標：報告機構關注數
• 指標：數據庫會員數
• 指標：欄目關注數
• 指標：報告下載率

「忠誠用戶」與「非忠誠用戶」相比，前者的關注數是遠高于后者?！钢艺\用戶」人均關注數量是≥6個（Magic Number），關注對象類型傾向度「作者」＞「報告機構」＞「欄目」＞「問題」。

第二階段：用戶調研

我們邀請APP用戶進行用戶調研，通過用戶觀察、深度訪談、焦點小組、定量問卷調研等方式了解用戶。

以下是用戶給我們APP打的標簽，用戶使用APP主要是為了獲取行業相關內容。

在「新增/優化以下哪些功能/體驗，會提高你打開APP的頻率？」問題中：

72.24%受訪者認為：新增「關注行業」功能，以便快速找到自己想看的內容；

70.63%受訪者認為：設置「已關注內容」推送開關，開啟推送的內容有更新時及時通知；

63.52%受訪者認為：優化行業分類，新增更多細分/熱門/新興行業；

可看到有三個關鍵詞「關注」「推送」「行業」。

第三階段：輸出結論

綜合第一階段和第二階段的分析，結合到具體業務，我將北極星指標定為「關注—日活躍」。

「關注—日活躍」公式拆解：

「關注」=「行業_關注」+「作者_關注」+「報告機構_關注」+「欄目_關注」+「問題_關注」（這 5 項分別簡稱為 A/B/C/D/E）

「日活躍」=「日新增用戶數」+「昨日新增用戶的次日留存用戶數」+「∑前N日的N日回流用戶數（ N>=1）」（這3項分別簡稱為F/G/H）

故「關注_日活躍」=AF+AG+AH+BF+BG+BH+CF+CG+CH+DF+DG+DH+EF+EG+EH

Step3：拆解目標

由于本案例重點是放在「用戶留存」上，所以采取的是 RARAR 模型（在 AARRR 模型基礎上根據實際業務需求進行調整）。

第一階段：用戶留存 Retention

目標：為用戶提供價值，讓用戶回訪。

拆解：影響用戶完成關鍵行為的因素是什么APP已有的關注對象是否已滿足用戶需求；有沒有其他用戶想關注的對象，但沒有開放「關注」功能；用戶開啟「關注_推送」的心理因素是什么。

第二階段：用戶激活 Activation

目的：確保新用戶在首次啟動時看到你的產品價值。

拆解：用戶決策心理因素是什么；如果盡早讓用戶感知到關鍵功能的價值；產品效用與用戶之間的關系是如何建立。

第三階段：用戶推薦 Referral/用戶拉新 Acquisition

目的：讓用戶分享、討論你的產品；鼓勵老用戶帶來新用戶。

拆解：如何通過「關注」觸發用戶的分享鏈條；用戶層級從「使用者」遷移「推薦者」的心理決策因素是什么；如何通過關鍵行為尋找增量空間。

第四階段：商業變現 Revenue

目的：實現商業價值。

拆解：通過關鍵行為達到留存提升，帶動商業變現。

關鍵行為——「關注」流程拆解，其中7個轉化率也是北極星指標影響因子。

Step4：進行實驗

1. 內容側

• 優化「行業分類」，不再使用傳統的分類方法，滿足更多用戶的訴求；
• 新增更多的行業，從原有的 125 個行業，擴充到 441 個行業，覆蓋更大的影響面；
• 拆分成了一級行業+二級行業；

2. 功能側

• 提出一系列用戶故事，讓用戶可以通過「關注」功能得到啊哈時刻。
• 對用戶進行分層：新增用戶、昨日新增用戶的次日留存用戶、前 N 日的 N 日回流用戶，研究如何通過產品的「關注」功能提高其留存率。
• 縮短「關注」路徑為 N 步，增加「行業_關注」入口為 M 個，打通「推送」，站內強化引導，站外 push/短信喚醒用戶。
• 關注對象（如行業、作者等）后，用戶可自主開啟更新推送，每一步調整都需要克制，影響面由小放大。若「關注」后系統自動「推送」，可能會讓用戶覺得推送太多，心生厭惡，反而得不償失。

Step5：分析總結實驗效果

將使用新版本用戶分為了三類用戶：新增用戶、昨日新增用戶的次日留存用戶、前 N 日的 N 日回流用戶，經 2 周的觀察和數據分析，北極星指標和留存率均有顯著提升。

用戶分層原理？

根據北極星指標將用戶進行分層，北極星指標「關注_日活躍」公式拆解：

「關注」=「行業_關注」+「作者_關注」+「報告機構_關注」+「欄目_關注」+「問題_關注」「日活躍」=「日新增用戶數」+「昨日新增用戶的次日留存用戶數」+「∑前N日的N日回流用戶數（ N>=1）」

對新版本進行用戶回訪，其中新版本的推送體驗得到 64.33%受訪者反饋「非常好」。特別是APP每日可以無門檻下載的報告僅3份，通過APP的報告更新推送，他們可以及時有效下載，以備工作中隨時調用。

此版本上線至今5個月，調取留存數據進行分析，留存率依然維持在一個不錯的水平。

改版前APP留存率略低于同行業同規模APP的留存率，改版上線后 5 個月，如下圖所示APP次周留存率比同行業同規模APP高 20%左右。

當然，這5個月可以影響留存的因素很多，也不單單是這一版本的作用。但此版本從上線 2 周的 10%+的留存提升，直至今日，留存率有增無減，大幅超越同行業同規模APP那足以說明這次的版本迭代有其值得參考與借鑒之處，也因此有了這次分享。

Step6：自我反思

1. 增長二八原則

80%的迭代都是在試錯/做無用功，只有 20%是成功的，總結失敗的經驗，復盤成功的方法論，快速迭代與試錯，找到增長的切入點/破局點，方能找到最佳的增長策略。

2. 完善的數據系統

增長的成功率與數據系統的完善率正相關，全面埋點、完善靈活的報表系統、專業的BI團隊，都很重要。

3. 公司的支持與投入

增長黑客絕不是哪個員工拍腦袋想做就能做的，得是公司老板有數據驅動的意識。公司愿意投入成本去做這件事，并且得有耐心。

4. A/B TEST的選擇

A/B TEST的成本受平臺和技術成熟度的影響非常大，因此需要在一開始的時候謹慎選擇方案。

5. 多平臺布局

APP網頁、H5、WAP、公眾號、小程序、頭條號、抖音號等等，判斷和考慮適合自己的平臺進行布局，形成多平臺矩陣，利用各平臺蓄積流量。

6.模型的搭建與分析

運用RFM模型和流失模型，將用戶分層后進行精細化運營，這方面我們團隊仍然有進步空間。

作者：DoraPM，公眾號：DoraPM產品經理

本文由 @DoraPM 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