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榮耀標識這是我見過最好的用戶增長分析模型
在AI的棋盤上，每一步都是對智慧的極致考驗。最近一場AI智能體黑客比賽中，一個名為Freysa的AI智能體以其堅定的“絕對不給任何人轉賬”指令成為焦點。黑客們以指數增長的成本，競相用策略說服AI打破規則。這場智力角逐不僅是技術的較量，更是對AI理解和操控的極限挑戰。當第482次嘗試成功時，我們不禁思考：在這場人與AI的博弈中，究竟隱藏著怎樣的秘密？讓我們一起揭開這場“最貴提示詞”背后的故事。
數據驅動增長，是很多公司對數據分析師的要求，可具體到操作上，大家就開始糾結了。雖然增長黑客上白紙黑字寫了AARRR五個大字，可真到分析的時候，就總被吐槽：
“新客戶數10000人，所以呢？”
“活躍率50%，又怎樣？”
“轉化率跌了，干啥能升起來？”
單純看AARRR五個指標，很容易給出“轉化率跌了，要搞高”這種無腦結論。要怎么分析才能成體系地輸出結論？今天系統分享一下。
一、用戶增長的本質
先忘記模型、數據、方法論。就問一個最簡單的問題：“如果讓你自己做生意，你會思考啥？”你肯定不會先去聽成功學大師講“心法”“模型”“底層邏輯”（如果真有人兜售這些，要溜快點?。?，而是問幾個簡單的問題：
1、我要賣啥？
2、賣給哪些客戶？
3、在哪里找到客戶？
4、怎么讓客戶買單？
5、我要投入多少？
6、我能賺回多少？
這些實打實的問題，才是生意成功的關鍵。企業也是一樣，不管發明多少新名詞，做用戶增長，就是得解決這六個核心問題：
1、賽道選擇（線上/線下，快消、耐用、零食、服務……）
2、客群選擇（一個具體賽道下的高、中、低客戶）
3、獲客渠道（廣告投放、門店、裂變、傳統銷售……）
4、轉化方式（買贈、拼團、秒殺、優惠、限購……）
5、投入成本（商品成本+廣告成本+營銷成本+運營成本）
6、產出收益（銷售利潤，融資目標）這六個問題之間，有內在邏輯（如下圖）：
整個分析模型，就是圍繞這六個模塊做深入。不但要用AARRR呈現增長結果，更要量化展現增長決策的全過程，從而發現更深層的問題。
二、第一：賽道選擇
用戶增長本身有兩大方式：
初創型企業，需要在公共市場上競爭，大海捕魚。
集團企業內部孵化新業務，可以從內部引流，池塘養魚。
兩個方式下，數據看法不同：
大海捕魚式：需要評估市場空間，市場增長速度，競爭對手情況，需要大量二手數據。
池塘養魚式：內部客戶已有數據基礎，待轉化的范圍是有限的，直接做客群分析即可。
相比之下，大海捕魚式更麻煩，因此重點講一下，此時需要收集三個數據（如下圖）：
1、目前市場評估：評估增長空間有多大
2、存量玩家的規模：發現競爭格局，評估競爭難度
3、存量玩家的增速：發現增長標桿，選擇對標對象
這三個數據，都不太可能直接獲取準確數據，因此需要結合第三方數據、行業報告、主要競爭對手的新聞，甚至一些不太光彩的手段獲取。
此時，不必太糾結數據準確度（一定不100%準），而是要評估來自各個渠道的信息，指向是否一致。比如各渠道都反應：行業是壟斷競爭裝填，行業在快速擴張期。定性判斷是準的即可。
三、第二：客群選擇
當賽道具體到一個具體領域后（快消、耐用、零食、服務……），其目標用戶群體的畫像、消費力、人群數量是可以鎖定的。這里有兩個要重點關注的東西：用戶消費力分層與用戶復購行為。這兩點，直接決定了增長打法。
▌用戶消費力分層
原則上，頭部客戶的消費力越強，人數越少。則越應該采取“大浪淘沙”式的增長策略，大量獲客之后，通過高門檻+重服務，篩選出大客戶，緊緊抓住大客戶的需求。如果頭部客戶消費力與底部差異不大，或者用戶普遍有大額消費剛需，則要采取“放水養魚”策略，做好基礎服務，做大客群。
▌用戶成長路徑
客戶自然復購率高，通過少量投入能引發復購，則可以打造用戶成長路徑，鼓勵用戶多消費，鼓勵累積消費。如果天然復購率就低，則應采用收割策略：大量獲取新人，鼓勵老人帶新人，從而保持持續增長。（如下圖所示）
注意，這里有個典型的分析陷阱：把自己的存量用戶，當成了市場上全量用戶。當一個企業在市場上沒有處于壟斷地位的時候，很有可能存量的用戶只是整體用戶的一部分。市場上的用戶全貌和基于存量分析出的用戶畫像不一樣（如下圖）。
因此在客群選擇階段做分析，要結合調研/
競品分析開展，及時了解競爭對手的客群結構，避免盲人摸象，越做越瞎。
四、第三：獲取渠道
用戶獲取渠道與轉化方式，與用戶群體的定位有直接關系。理論上，有四種常見的形式可以選：
1、線上廣告投放（根據目標用戶喜好的渠道、內容進行投放）
2、線上用戶裂變（目標用戶中有KOL存在/KOC有足夠分享意愿才行）
3、線下門店（目標用戶聚集在特定城市/特定區域）
4、線下銷售（有足夠多大客戶，值得銷售一對一跟進）這四種方式，對應著特定用戶群體需求。因此在評估獲客方式的時候，優先看的是每一類方式是否能觸達對應的用戶，再看轉化效果。因此要區分局部影響因素和全局影響因素，優先看投放渠道和觸達人數，是否達成目標（如下圖）。
之后，才是每一類方式的轉化漏斗分析。轉化漏斗分析在很多文章已經有講到，這里不再贅述了，傳統的投放分析/獲客分析也經常做這一塊。
五、第四：轉化方式
轉化方式的分析，在很多文章也已經講過，這里不再贅述了。實際上，傳統的投放分析/獲客分析也會做轉化方式的研究，很多ABtest也是圍繞“哪種轉化方式更有效”進行的。
比如測試一個在線課程獲客效果，可以用如下圖方法，通過多個版本測試，逐步實現。
要注意的是：測試不是無節制的。每一種打法可能有其轉化能力的上限。因此在設計方案的時候，可以預設測試的次數、投入費用與期望值。比如一個月測試3次，如果都不能滿意，就果斷地換方案，避免在細節里陷得太深，只見樹木不見森林。
六、第五：投入產出核算
投入產出核算，是評估增長的最重要尺子。這一步，常規的投放分析/獲客分析也會做，但經常陷入細節，過分糾結每個渠道的ROI，形成“瘸子里邊挑將軍”的局面（如下圖）。
做投入產出核算，首先應該將增長策略打包，同類策略下若干具體推廣措施/活動，作為一個整體。先評估整體效果，再看細節。作為一個策略包，在其作用下：
1、增長速度是否令人滿意
2、增長數量是否達到要求
3、投入產出比是否可接受對整體評估之后，再看細節。這樣既容易在內部樹立標桿，又能避免“只見樹木，不見森林”。如果發現競爭對手有新的策略推出，還能跟蹤觀察其效果，即時驗證新方法可行性，避免局限于過往經驗，錯失新增長機會。06小結這一套增長模型的做法，主要是為了避免增長分析只盯著眼前的一畝三分地，而導致的短視問題。領導們期望的深度洞察，比如下面三個問題，都得從全局出發，系統觀測才能得到：
1、是否有還沒采取的，但是很有用的手段
2、是否有更多突破常規，出奇制勝的技巧
3、是否已經觸達上限，需要更換賽道/客群當然，這樣做也有挑戰，就是數據分析的范疇，突破了現有數據，需要結合大量的行業數據與測試數據，才能下結論。這樣對于數據分析師的工作是有很大挑戰的，但是對增長來說非常有幫助。
本文由人人都是產品經理作者【接地氣的陳老師】，微信公眾號：【接地氣的陳老師】，原創/授權 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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