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榮耀標識運營是精細化運營過程中的魔法數字
編輯導語：生活中的魔法數字無處不在，你是否察覺到了呢？在本篇文章中，作者根據舉例說明了運營中的魔法數字是什么，如何提煉出這些數字，這些數字又是如何帶來效益的，推薦想要學習運營的群體閱讀。
運營是精細化的，很多細節會決定成敗。
有時候并不是關鍵的運營策略帶來數據的爆發式增長，有可能是某個不經意間的方式手段、或者某個關鍵值數字的調整，相信很多在做運營的時候都會遇到這個情況。
一個無意識或者嘗試性的舉動在不經意見觸發了顯著的數據增長，帶來的可能是用戶會員轉化率提高、用戶注冊量顯著上升、用戶留存度大幅上升等。
因為調整某個關鍵值數字達到顯著的數據增長的事情，這個關鍵benchmark就是我們本章節要講的魔法數字（ Magic Number）的概念了。
細心的人肯定會發現生活中的魔法數字，舉幾個例子大家就會恍然大悟。
XX銀行信用卡，一年內刷卡滿5次，免次年年費；最近風靡一時的共享小單車，半年內騎行6次不限距離完成行程后，到期將返還押金，相當于免費騎行；某某餐廳開業活動，充值此次消費的4倍即可享受首單免單優惠（此次+4倍=5次）。
大家發現了什么？對啦，“5次”和“6次”就是魔法數字！大家還發現了什么？原來是大家都被套路了有木有！
這個套路也是我們運營經常使用的招數，為什么5次以后免費，這背后都是基于大數據分析，大數據告訴我們5次以后客戶會變得忠誠度更高，5次以后流失率會下降，5次以后對我們運營策略都是很大好處。
換而言之，您被這5次轉化為成熟用戶啦，而成熟用戶基本不需要像新用戶一樣需要大量的運營成本，就在這5次中，您養成了消費習慣，就在這5次中您就被深深的套路了！
魔法數字的方法論本質是通過數據分析、調研找到活躍和非活躍、轉化和非轉化之間的行為差異，并通過改善產品設計流程和運營策略盡可能地讓所有用戶體驗到產品價值，實現產品產值利潤最大化。
因為你所運營的產品是存在了太多你并未能全面考慮進來的個性化的因素，而你在多次嘗試中恰巧讓這些讓這些個性化的要素滿足做到了最佳匹配，這就是為什么做運營要能夠快速試錯，做數據分析，不斷總結優化，是找到驅動用戶/業務的關鍵因素，可就像找關鍵指標被叫做“北極星指標”一樣，互聯網行業就是愛造新詞，關鍵因素就被稱做“魔法數字”了。
找到了關鍵因素就找到了魔法數字，可以有效利用可以事半功倍，減少運營費用同時增加用戶貢獻度和忠誠度。
Facebook發現10天內添加7個好友的留存率高；
Linkedin的留存用戶特征是，是一周內會添加5個好友；
Dropbox里使用了1次Dropbox的用戶，會成為更活躍的用戶。
uu跑腿在用戶是使用下單5/6之后，就會自動養成下單習慣。
滴滴打車連續用了7天，第八天出門，依然想打車的欲望很強烈。
接下來我們將通過真實的幾個實操案例講解一下魔法數字在項目運營中的應用。
一、案例：21 天習慣養成周期
人們常說21 天形成一個習慣，“21天法則”的概念最早出自一本名叫《心理控制術》[1]的書，作者麥克斯維爾·馬爾茨是美國60年代的一名整形醫生和臨床心理學家。
馬爾茨在工作中觀察發現，經歷了整形手術的人通常需要 21 天來適應他們的新面貌；而截肢病人出現的 “幻肢” 體驗往往也需要 21 天才能消退；同樣的，搬新家后，大約經過21天，住戶才會有“家“的感覺。
根據專家的研究發現，21天以上的重復會形成習慣，85天的重復會形成穩定的習慣。養成一個習慣需要21天，就是說一個習慣的形成，一定是一種行為能夠持續一段時間，專業人員測算是21天。
習慣的難度越低，基礎越好，養成時間就越短。21天養成習慣的說法是只是一個大概的數字而已，要根據具體情況來決定。先從對自己來說難度較低的單個習慣開始行動，會更容易成功。
二、案例：裂變用戶為啥是2/3個好友
談到用戶裂變，很多人都是隨口一說，叫他再邀請2/3個人就可以解鎖了，但是你知道為啥是2/3個好友嗎？
相關數據曾透露 QQ 平均好友數量在 6-70人， facebook 平均好友數量是 120，微信官方數據128個，微信一個真實的用戶平均好友數量在3人以上，比如一個女性至少也有老爸、老媽和老公這3個人的微信，如果連3個人好友關系都沒有，這個微信號很大可能也就是個僵尸機器人號了，微信大數據也是靠判斷最初、或聯系最頻繁的好友關系是不是機器人。
用心的小伙伴你們會發現：微信新設備登陸需要至少2位好友驗證，驗證好友失敗后，在沒有綁定手機的情況下，會提示我們通過好友手機號驗證，最少需要填寫3個微信好友的手機號，足以說明一個微信必須有3個好友關系了。
三、案例：UU跑腿下單5-6單
從用戶看到你的品牌，下載軟件到最后體驗完的整個路徑過程出發，去設計用戶在該過程中的每個環節，做到用戶注冊登錄了你的APP，就要按照你設計的路徑走完，最后讓用戶主動完成轉化，后期再復購，是每一個產品最常規設置的用戶行為路徑。
在我們負責UU跑腿全國運營中心的時候，很多用戶給我們反饋，你們跑腿費用太貴了，甚至有些人第一次感覺到費用太貴就卸載了，后來調研得知，嫌太貴的大多都是剛下載體驗到UU跑腿的服務。
任何負責產品的運營人員，都特別希望用戶可以長久留存，如果用戶剛注冊就流失了，大多數都是因為新用戶沒有體驗到產品的價值所在。一旦新用戶流失率較大，我們前期投入的引流成本費用將會付之東流，更不用說盈利了。
后期，我專門招聘了2位數據分析師圍繞用戶行為特征與用戶活躍做所有正相關的數據分析，分析得知在新用戶注冊60天內如果用戶下單超過5-6單之后，發現用戶以后不用過于策略引導都會自動下單使用UU跑腿。
簡單的你可以理解為，如果他已經下單超過了5-6單的用戶，他打開你軟件的次數至少在30-50次是不止的的，他對你軟件的功能使用以及幫我買、幫我送、代排隊等各種服務估計都已經很熟悉了。
假設我們把所有下1單、下2單、下3單、下4單等都提升到下5-6單是不是用戶的留存就會大大提升了呢？
按照這個思路出發，我們把下1單當做一個單元一類用戶，針對這個單元類型用戶制定“升級”策略，以此類推，所以說把用戶逐級提升不是問題，如果超過60天依舊未提升不上去的用戶就把他放在“僵尸庫”，暫停所有策略做提升，如果再不斷使用優惠券、現金券，哪怕只是發一條短信都是在浪費資源，假設下1單用戶超過60天依舊未轉化還有300萬用戶，每給他們推送一次短信的費用是300萬x0.03元=9萬元，所以說要及時提升用戶轉化，及時排除無效無價值的用戶。
但是用戶路徑不能跳躍，只有注冊了才能下單，如果用戶都不注冊談何下單，所以我們首先要解決的第一個問題就是：從非注冊用戶向注冊用戶池轉化，也就是想辦法讓用戶注冊登錄下0單。
怎么找到非注冊用戶的流量就可以做注冊轉化，在UU跑腿非注冊用戶中有一類用戶叫做“收件人”未轉化，收件人未轉化就是訂單目的地的人員是別人給他運送東西，但是他從來沒有注冊過UU跑腿的這類用戶。
針對于收件人未轉化的引導策略是：
第1次：跑男將訂單送達收件人，就會提醒該收件人未注冊用戶，跑男可以引導用戶掃碼注冊給好評，自然而然就注冊了UU跑腿，注冊成功后就變成了轉化用戶（注冊發0單），跑男可以獲得3-5元現金獎勵，而用戶可以得到一個3天有效期的5元優惠券。
如果未掃碼注冊依舊是收件人未轉用戶，需要第二次干預。
第2次：收到訂單的次日，我們成為第1天，我們將會給用戶推送一條類似“xxx您好，感謝您使用跑腿服務，全程僅花費27分鐘，再送您一張5元優惠券，戳鏈接XXXXXX” , 如果用戶點擊鏈接注冊了，你會發現這個營銷成本只有一條短信的費用3分錢，比第一次跑男面對面引導便宜太多了，但是沒有第1次的基礎也不可能有第2次的成交，如果第2次沒有注冊，那就進入第3次引導注冊。
第3次、第4次、第5次、第6次、第7次、第N次參考第2次大致的路徑，現有現金券、折扣券、滿減券、優惠券到期等等方式不斷提醒和引導用戶注冊，甚至必要的時候還會采用免單虛頭引導用戶注冊。
其實免費是用戶正常下單之后，讓用戶抽獎，抽獎比例不為空，抽獎的金額全部再返還到APP的余額內再次使用就可以了。
參照以上的用戶注冊干預流程，將用戶從非注冊想注冊轉化，從注冊發0單向注冊發1單轉化，以此類推，其實每一個用戶定義（例如注冊發1單）就是一類用戶池，學會將用戶分類，找到第5-6的價值用戶才是把魔法數字用到了極致，所以我們要圍繞我們目標，多關注與目標正相關的數據指標，找到影響目標值差異性的關鍵數字。
四、案例：Twitter，多挑選5-10個用戶關注
Twitter是一家美國社交網站及微博客服務的網站，熟悉Twitter產品核心價值的網友，瀏覽Twitter就是看值得關注的用戶發送的更新消息流，如果你是新注冊用戶，剛注冊登錄關注的用戶是0人，也就很難體驗到Twitter好在哪里，就會造成放棄使用的可能性。
通過大數據分析，Twitter發現它的留存用戶與流失用戶相比，留存用戶會在第1次使用時，讓新來的用戶非常輕松地關注5-10個用戶（另外一個版本說法是留存用戶首月內關注超過30人用戶)，這樣留存率就提高了。
做過社交產品產品經理和運營總監都會明白這一點，新用戶首次關注數、互粉數極大的決定了這個新用戶的留存。在產品設計上簡化流程、突出重點，在運營上加強引導、優選推薦關注人，讓用戶能夠更好地體驗到產品的核心價值，更好地滿足了用戶的需求，產品的留存率也就提高了。
國內的微博也會有類似的操作，微博系統給新注冊微博用戶推薦熱門分類，除了地域性外，其余美女、明星啥的分類都是固定的，這些分類對應的帳號還會根據郵箱、手機號等算法推薦好友關系。
比如A用戶是微博的老用戶，獲得這個老用戶的手機通訊錄后，如果A的通訊錄有B，當B郵箱注冊（有的時候會手機驗證）或手機注冊成功后，將A推薦給B 。
五、案例：GaGa國際社交工具，11句開始
陌生人社交圈流傳一句話：北有陌陌，南有遇見，海外有GaGa。陌陌的總部在北京，遇見的總部在廣州，但GaGa的總部既不在海外，也不在互聯網產業最為發達的北上廣深，而是在中原腹地——鄭州。
GaGa重點做海外陌生人交友的平臺，可提供12種語言8種文字（中文簡體、中文繁體、英、日、德、俄、西班牙、韓）的在線人工互譯服務，簡單可以理解為，我如果泡了一個韓國美女，但是她不懂中文怎么辦呢？
要不我發送中文，對方“點擊翻譯”（后期功能變成了自動顯示）直接看到的是韓文，也可以我在發送之前點擊翻譯成韓文再發送，總是語音不通，聊天雙方一定得有一方使用翻譯功能。
但是這種翻譯是向用戶收費的，為了引導用戶升級會員免費翻譯，聊天第一句話就馬上就收費一定不是最好的選擇，當時我負責這個項目整體運營，通過大數據挖掘得知，陌生人和陌生人直接能不能感興趣聊下去是從11句話之后開始的，聊過40句話就有點停不下來了。
陌生人聊天開場白無非都是很簡單的“你好”、“在干嘛”，“在嗎”、“你是哪的”這種開頭，但這樣的開場白其實已經在GaGa翻譯字庫了，GaGa社交詞匯很強大哦，支持12種語言常規的語言開場白早已經在詞庫了。
后來經過多輪A/B測試，決定在用戶聊天第11句開始提醒用戶升級會員（$99）免費翻譯，不升級會員也可以通過單句付費翻譯，這種逐句翻譯就貴了很多，簡單一個11句話提醒用戶升級會員，能蔣用戶升級概率提升到一倍以上，日新付費會員達到168人左右。
在GaGa這個項目中，從11句之后其實就是個魔法數字，大大提高了會員轉化率。
六、案例：德巴赫牛奶館，4次進店
當時操盤線下實體店德巴赫網紅牛奶館的時候，沒有任何數據支撐，僅憑著UU跑腿下單5-6的魔法數字的經驗，要求牛奶館店長詳細記錄所有進店人的信息，當時采用的是小程序打卡送禮品的方式，顧客只有到線下店面了才能掃碼打卡。
互聯網運營部會策劃很多線上+線下的活動，促使用戶活躍起來并走進線下店面，如果一個客戶進店4了，連店里一次產品都沒有，這樣的客戶我們以后福利營銷都盡可能避開他，在對他營銷無非就是浪費資源，這些人大多是免費搶、送送送的時候來薅羊毛的，不是牛奶館的真實顧客。
如果進店4次通過店員的介紹認可了產品并且成功充值了會員，我們將把他當做上帝一樣服務著，要求所有店員必須熟知這些客戶，在社區道路上碰見了都需要主動禮貌問候。
德巴赫牛奶館一家實體店的魔法數字是4次，其實我們回憶一下我們買房買車等各種情景，如果相中產品是不是反復到店里去查看，對于銷售員來說，你的第一次進店可能是偶然，但是第二次、第三次再來就是刻意了了，每一次主動進店都能將成交率提升30%，大多數第三次進店一般都會購買成交。
七、案例：愛奇藝，6分鐘免費看
大家有沒有思考過，愛奇藝對非會員只給予免費觀看六分鐘，時間為什么不是更多或者更少？
在這里也簡單給大家普及個嘗試，正常的院線電影一般在90分鐘到120分鐘，你去搜索一下中國影史排名靠前的電影《戰狼2》、《流浪地球》、《你好，李煥英》、《紅海行動》、《唐人街探案2》、《美人魚》等等，你會發現電影片頭字幕設計和開端段落僅短短不到六分鐘，人物之間極其簡潔的對話，通過幾個場景10個鏡頭就能傳遞出環環相套的懸念，吸引觀眾的眼球。
這就是中國電影的藝術魅力，所以愛奇藝上的VIP電影，只能看6分鐘，如果要看完整的影片，需要成為愛奇藝的付費會員。
不僅是愛奇藝是這樣子，騰訊視頻、優酷等視頻平臺也都6分鐘免費試看，6分鐘是視頻網站騰愛優的魔法數字。
用心的小伙伴還有可能會發現，今天這部電影只在愛奇藝，過一點時間只能怪在優酷可以觀看了，比如甲方乙方這部電影，最開始，只有愛奇藝會員可以觀看，其他視頻網站沒有資源，會自動跳轉愛奇藝6分鐘觀看，然后過一段時間，愛奇藝沒有了甲方乙方的資源，變成了優酷會員資源，然后又過一段時間，優酷沒資源了，變成騰訊視頻會員資源。
寫到這里，相信有些人已經思考去尋找自己的魔法數字來提高自己業務的轉化率了，魔法數字最初僅僅是用戶留存分析中的一種方法：找到影響用戶留存的最關鍵變量，之后改善這個變量的數值，從而達到改善留存的目的，現在的魔法數字應用到用戶轉化的各個環節中。
這種魔法數字是怎么被找到的呢？如果有能力的公司自己可以去建這種數據分析系統，現在市面上很多數據平臺支持做這些分析，初創企業也可以以較低的成本使用，具體操作分4步：
- 列出可采集數據的用戶行為；
- 分析行為與目標的關系，找出高度相關行為；
- 剔除其中不適合業務做改善的行為；
- 得出合適做改善行為的魔法數字。
八、總結
魔法數據基于數據分析，數據會告訴我們用戶的行為習慣。
找魔法數字的本質在于找到轉化和非轉化用戶之間的行為差異。
找錯魔法數字，不但不能幫助增長，凡是是對已有資源的浪費。
作者：阿豪，瘋狂運營官創始人、德巴赫執行董事，原UU跑腿運營總監。
本文由 @瘋狂運營官 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
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