通過核心指標的搭建與拆解,實現產品用戶增長
本文以我之前負責過的一款產品為例,來說明如何通過核心指標的搭建與拆解來實現用戶增長。
產品介紹:該產品為一款電子競技線上賽平臺,為B端用戶提供一站式的電競比賽解決方案,盈利模式為向有舉辦比賽需求的B端用戶收取手續費(B端用戶包括有廣告需求的電競贊助商、有通過水友賽來維持粉絲活躍度的游戲主播等),該產品的最終價值是幫B端用戶盡可能多的觸達用戶,以及讓C端用戶通過比賽獲得更多的福利
第一步:建立核心指標
結合產品價值,我給這款產品定下的核心指標(即北極星指標)為【每日賽事的總參與人數】。
第二步:拆解核心指標
【每日賽事的總參與人數】=【每日成功創建賽事數】*【賽事曝光率】*【每日活躍人數】*【人均參與賽事數】
這個拆解過程根據業務復雜度可以無限拆解下去,拆解顆粒度精確到一個負責人或者一個任務,可以看出影響核心指標主要受每日成功創建賽事數、賽事曝光率、每日活躍人數、人均參與賽事數這四個因素影響,乘法規則里每個因素的提升都會對整體結果進行提升,所以接下來針對這四個因素做提升計劃。
第三步:針對各影響因子做提升計劃
1.?每日成功創建賽事數
【每日成功創建賽事數】可以拆解為:每日嘗試創建賽事數*創建成功率,可以進一步拆解為:(每日嘗試創建賽事人數*人均創建賽事數)*(第1步成功率*第2步成功率……第N步成功率)
每日嘗試創建賽事人數可以通過商務合作、渠道投放、信息流廣告等方法提升,關鍵在于準確找到有需求的用戶,提升品牌效應、給與免費試用機會、效果保證等方法都不失為良策。
人均創建賽事數,找到目標用戶后,可以通過專人引導、產品新手引導等方法幫助用戶解決首次體驗認知障礙,通過產品的極簡化設計讓用戶快速上手,基礎配置(如賽事類別、賽事名稱、開始時間、報名人數、獎金池等)和高級配置(賽制、是否爭奪三四名等)相結合,滿足用戶不同層次的用戶需求。
各個環節的成功率,冗長的賽事信息可以分批次展示給用戶,通過“下一步”來引導用戶繼續填寫,利用前端行為埋點等方法來檢測用戶流失位置,統計用戶流失分布圖,按流失嚴重優先級針對性的設計A/B test實驗,通過科學實驗得出優化方案,從而提升各個環節的成功率。
2.?賽事曝光率
賽事曝光主要有兩個途徑,賽事列表和廣告位推薦,所以通過這兩方面進行提升:
賽事列表:找準用戶偏好,如果用戶是一名dota2的玩家,就不要把英雄聯盟的賽事放在列表前列,如果用戶喜歡獎金高參與人數少的比賽,那我們就需要把相應的比賽放在顯眼的位置,總之是以用戶標簽做基礎提高用戶與賽事的匹配度,從而提高用戶參與的概率;
廣告位推薦:與上同理,盡量展示用戶感興趣的賽事(千人千面),通過banner圖的設計,強調獎金或與電競大咖同臺競技等為噱頭提升用戶點擊的欲望,當然什么圖更吸引人也是需要做A/B test來得出結論。
3.?每日活躍人數
每日活躍人數可以簡單的拆解為:注冊用戶數*打開頻率。
注冊用戶數,可以通過渠道推廣、病毒裂變等方法提升;
打開頻率,長期看可以通過有效的功能場景(簽到、打卡、任務設計),合理的推送渠道(APP通知、短信通知、客服喚醒等)等方式提升。短期可以通過一些事件營銷和社區傳播的手段,引起用戶的關注和討論,從而階段性提升打開頻率。
4.?人均參與賽事數
想要提高人均參與賽事數的整體水平,我們有必要針對不同需求的用戶制定相應產品策略,簡單方法可以按照新手用戶和專家用戶來區分,這里我們根據用戶的行為對用戶進行更細致的分層,下面根據用戶平均參與賽事數做一個用戶漏斗:
根據數據得知這四個層次由上到下的人數比例為6:4:2:1,則每日人均參與賽事數為0.45次,從策略而言,我們要把0.45這個數字提升到1.0或更高。
在執行層面,有兩種方式:
- 讓每一層的用戶向下一層流動,即讓無參賽行為用戶開始體驗一局游戲,讓體驗型用戶還會偶爾回來再玩,讓偶爾參賽的用戶活躍起來,基本的邏輯是改變6421這個結構;
- 提升每個層級的人均參賽數量,例如讓0變成0.3,讓0.3變成0.5。
基于以上的數據分析和目標拆解,那運營就可以有更加明確,精細化的策略。例如目標是讓無參賽行為用戶體驗一次完整比賽流程,可以對這部分用戶展示新手福利局(例如獎金翻倍等利益刺激,消息輪播獲獎情況等),目的是讓用戶產生興趣,從而促使用戶完成一次真實的action。
總結
首先建立產品增長的核心指標,然后將核心指標層層拆解為業務指標,通過提升每個業務指標,來實現整體核心指標的增長。
本文由 @ 打傘遛狗 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
有點困惑這個是怎么拆解的,求教!【每日賽事的總參與人數】=【每日成功創建賽事數】*【賽事曝光率】*【每日活躍人數】*【人均參與賽事數】
每日活躍人數*人均參與賽事數不就是每日賽事的總參與人數了嗎?
這個公式嚴格意義上不是數學等式,主要表達的是左邊的結果值會受到右側相關因子的正向影響
獲益良多~ 感謝
寫的很好,對于剛接觸小程序的產品經理數據分析向的話很有借鑒意義和啟發
謝謝您的鼓勵
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