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對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，如何快速切入到用戶增長(zhǎng)的工作中呢？我們需要從三步入手——明確增長(zhǎng)目標(biāo)；搭建增長(zhǎng)模型；找到策略切入點(diǎn)。

用戶增長(zhǎng)的工作（User Growth，后均簡(jiǎn)稱UG）。

UG是個(gè)系統(tǒng)工程，理想的情況下，我們希望擁有完善的數(shù)據(jù)平臺(tái)、標(biāo)簽體系、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，甚至有了不錯(cuò)的算法模型支持自動(dòng)下發(fā)策略。但同時(shí)，用戶增長(zhǎng)也是和時(shí)間賽跑，即使我們什么都還沒(méi)有，也需要盡快開(kāi)始，一點(diǎn)一滴積累正向經(jīng)驗(yàn)、按需搭建工具提升效率。

假設(shè)我們處在UG工作的初期，上述條件我們都還沒(méi)具備，該怎么開(kāi)始？

01 明確增長(zhǎng)目標(biāo)

增長(zhǎng)目標(biāo)是最先需要跟老板明確清楚的，我們決定要這項(xiàng)工作，背景是什么，我們最終要提升什么指標(biāo)？可以參照「北極星指標(biāo)」來(lái)選擇，相關(guān)的文章很多，這里就不贅述了。不妨假設(shè)我們經(jīng)過(guò)深思熟慮，確定要提升的指標(biāo)是DAU。

02 搭建增長(zhǎng)模型

在整體的UG工作規(guī)劃時(shí)，我們會(huì)關(guān)注全局，看整個(gè)用戶鏈路和生命周期的各種環(huán)節(jié)（最常見(jiàn)的AARRR以及強(qiáng)調(diào)留存的RARRA）；在切入到具體的工作時(shí)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)這些「大模型」往往無(wú)法指導(dǎo)我們做什么。

回到我們具體的例子：只有一個(gè)DAU的目標(biāo)，還不能指導(dǎo)任何工作，需要對(duì)DAU進(jìn)行拆解，拆到可執(zhí)行的程度。DAU可以怎么來(lái)拆？

1. 流入流出視角

把DAU看成一個(gè)容器，「流入」的是每天的新增用戶以及回流用戶，「流出」的則是流失用戶。以「日」為觀察周期來(lái)舉例：

• 新增用戶指當(dāng)日獲得的新用戶
• 回流用戶指昨天不活躍，但今天活躍的用戶
• 流失用戶指昨天活躍，但今天不活躍的用戶
• 留存用戶指昨天活躍且今天活躍的用戶

可以推知：

今日DAU = 今日流入 + 昨日存量 – 今日流出 =（新增用戶數(shù)+回流用戶數(shù)）+ 昨日DAU – 流失用戶數(shù)

那么，想要獲得DAU增長(zhǎng)，可以從兩側(cè)切入：

• 提升新增、增加回流（就是開(kāi)源）
• 提升留存或減少流失（就是節(jié)流）

需要我們決策的就是，資源有限，先從哪一側(cè)開(kāi)始切入？需要具體來(lái)分析DAU中上述幾類的構(gòu)成和趨勢(shì)，原則上優(yōu)先看「缺口在哪里」或者「怎么做最能起量」；還需要結(jié)合產(chǎn)品現(xiàn)狀、所處階段來(lái)做具體的資源分配（比如是否有足夠預(yù)算做付費(fèi)增長(zhǎng)）。流入流出視角比較直觀，如果大家感興趣，后續(xù)我可以補(bǔ)充一些案例說(shuō)明。

2. 新老用戶視角

和2.1類似，但相對(duì)簡(jiǎn)化。把DAU簡(jiǎn)單的劃成兩份，一份是「新用戶」即當(dāng)日新增，一份是「老用戶」即非當(dāng)日新增，那么：

今日DAU = 昨日新用戶 * 新增次日留存率 + 昨日老用戶 * 活躍次日留存率

等式一共4個(gè)變量，想提升DAU，可以將已知的量代入上面的式子，按照目前的經(jīng)驗(yàn)，我們可以看看，提升哪個(gè)指標(biāo)更能夠獲得較大的收益。例如，老用戶占比90%，提升一個(gè)點(diǎn)的次留，DAU就會(huì)提升90%*1%=0.9%，而提升一個(gè)點(diǎn)的新增次留DAU只能提升10%*1%=0.1%。

3. 活躍度視角

活躍度視角，我們可以從周活WAU來(lái)看：

DAU = WAU * 周活躍天數(shù) / 7

也可以從月活躍MAU來(lái)看：

DAU = MAU * 月活躍天數(shù) / 當(dāng)月天數(shù)

從這個(gè)視角，我們會(huì)重點(diǎn)關(guān)注到如何提升「活躍天數(shù)」，首先看活躍天數(shù)的水平，有多少提升的空間（均值如何，低活躍的用戶占比多少），重點(diǎn)先抓哪一部分人群（周活躍1~2天的，還是3~4天的）。這里涉及到用戶活躍度建模，后續(xù)會(huì)在介紹「用戶分群」時(shí)詳細(xì)介紹。

上述這些模型幫助我們知道大致的方向，需要如何發(fā)力，或者優(yōu)先在哪發(fā)力。同時(shí)也把DAU拆解成若干更前置的、更靈敏的、可以和策略產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的小指標(biāo)。幫助我們認(rèn)識(shí)到：「若想提升DAU，必先提升XXX」。

03 找到策略切入點(diǎn)

知道了如何發(fā)力，最終還需要落地到具體策略上，策略需求切入哪個(gè)點(diǎn)，可以考慮因果性和相關(guān)性來(lái)幫忙。

1.? 優(yōu)先因果性

如果知道某個(gè)指標(biāo)為什么不高，推薦從產(chǎn)品邏輯、用戶反饋中直接找到原因，針對(duì)性去修補(bǔ)。定性的方法就是找典型用戶去問(wèn)和驗(yàn)證，定量可以通過(guò)最為直觀的漏斗分析來(lái)定位用戶路徑的「斷點(diǎn)」。理解用戶需求、提升用戶價(jià)值是產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的必備技能，也是用戶增長(zhǎng)的本質(zhì)和源動(dòng)力，這里也不再贅述。

2. 其次相關(guān)性

相關(guān)性分析，可以幫助我們找到和關(guān)鍵指標(biāo)高相關(guān)的用戶行為，從而把具體策略定位到提升該關(guān)鍵指標(biāo)，以驗(yàn)證是否能夠提升我們的增長(zhǎng)目標(biāo)。

繼續(xù)以提升DAU為例，假設(shè)我們明確當(dāng)前提升DAU最關(guān)鍵的是提升活躍用戶次留，可以進(jìn)一步來(lái)看，活躍用戶的哪些行為與其次日留存具有相關(guān)性（簡(jiǎn)單的線性擬合，或者復(fù)雜一點(diǎn)的「魔法數(shù)字」分析，如圖1和圖2示例）。

圖1：相關(guān)性示例，某資訊類APP當(dāng)天的資訊滲透率（橫軸）與未來(lái)一周活躍天（縱軸）正相關(guān)

圖2：魔法數(shù)字示例，某短視頻APP用戶群當(dāng)周日均VV（橫軸）與未來(lái)一周活躍天（縱軸）的關(guān)系，在VV10次之內(nèi)，是很好的線性相關(guān)，我們應(yīng)該設(shè)法提升。而10~12之間存在拐點(diǎn)，用戶的活躍度隨后趨于穩(wěn)定

通常情況下，用戶的活躍次留，與用戶活躍當(dāng)日的使用深度高度相關(guān)，例如信息流App的時(shí)長(zhǎng)、圖文閱讀PV、視頻播放VV。通過(guò)對(duì)不同分層的用戶群留存率、與上述幾個(gè)指標(biāo)的相關(guān)分析，我們可以得出哪些指標(biāo)與次留的相關(guān)性更好，可以優(yōu)先去提升這些指標(biāo)。

3. 用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

切入策略時(shí)，需要注意亮點(diǎn)：

• 相關(guān)分析有些具體的坑，可以先補(bǔ)一補(bǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)以防萬(wàn)一；
• 相關(guān)性高，只是給我們提供了一個(gè)假設(shè)：提升該指標(biāo)，大概率可以提升活躍次留，進(jìn)一步提升DAU。是否真能夠提升，需要通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證。

正式引入U(xiǎn)G中最核心的手段之一：增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)。

簡(jiǎn)單說(shuō)，實(shí)驗(yàn)幫助我們驗(yàn)證假設(shè)是否成立，量化策略的效果：施加策略或不施加策略，發(fā)布或者不發(fā)布功能，究竟提升了多少，短期看是多少，長(zhǎng)期看是多少，準(zhǔn)確嗎，放量后會(huì)怎么樣……小朋友，你是否有很多問(wèn)號(hào)？

實(shí)驗(yàn)會(huì)是我們后續(xù)的重點(diǎn)。

尾巴

本篇假設(shè)大家還處在未切入U(xiǎn)G工作的初期，提煉出幾個(gè)切入的步驟供參考。同時(shí)本篇也概括了UG實(shí)戰(zhàn)在做什么：分析數(shù)據(jù)——形成假設(shè)——實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，三者循環(huán)起來(lái)就是UG的核心工作流。這也是整個(gè)筆記的框架，后面我們針對(duì)每一塊逐步展開(kāi)，每篇討論一個(gè)點(diǎn)，不對(duì)之處，歡迎大家指出。

作者：jinlei886；5年+用戶增長(zhǎng)的一手經(jīng)驗(yàn)，前騰訊、滴滴出行用戶增長(zhǎng)產(chǎn)品經(jīng)理，專注增長(zhǎng)策略挖掘、增長(zhǎng)工具搭建、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分析。浙江大學(xué)工學(xué)學(xué)士、理學(xué)博士。微信公眾號(hào)：用戶增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)筆記

本文由 @jinlei886 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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