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用戶增長早已不是一個新概念，不少公司目前也都會設立增長黑客的崗位，甚至組建增長團隊。但是在實際操作過程中，卻存在著很多問題。本文就如何促進用戶增長提供了一些建議，推薦給對用戶增長感興趣的童鞋閱讀。

一聊到增長，便是AARRR、啊哈時刻、魔法數字、北極星指標……可真正在實操時，卻屢屢出現問題，最后變形成運營活動、營銷工具、用戶補貼……

聽上去挺科學先進的增長理論，怎么實際落地時和過去的手段也沒有特別明顯的區別呢？

要說指標增長，過去我們做活動也能帶來不錯的效果；要說數據驅動，以前對產品的數據分析、活動復盤也沒少做。那用戶增長理論到底能給我們帶來什么樣以及多大程度的進步呢？不知道你有沒有這樣的疑問，反正我曾經有過。

在真正執行過一系列增長任務后，我感覺有時候我們缺的可能不是方法論，也許就是對具體工具和方法的運用。

用戶增長的本質也許不是知識，而是技能。否則讀完幾本書，上個相關的課程，人人都能成為用戶增長專家。如果以這個結論為基礎，那可能我們需要的是學會對工具、流程的使用，和不斷的練習。因此，我們需要組建自己的增長工具箱，在合適的階段拿出合適的工具。

寫這篇文章也是分享自己的工具箱，同時介紹下必要的知識點，爭取做到即看即用。話不多說，直接上干貨。

一、啟動增長之前

工欲善其事必先利其器，在開始增長前，我們也需要先做一系列的準備工作。

包括了：明確產品核心價值、目標用戶、啊哈時刻、魔法數字、北極星指標、增長模型（公式）、核心增長指標，以及用戶旅程。

這些概念的意義和價值，已經被討論太多了，不再贅述，我們只談怎么做。產品核心價值和目標用戶：這個還用講的話，建議這款產品就別做了。

1. 啊哈時刻（Aha Moment）

指的是用戶真正發現產品內在核心價值的時刻，在這個時刻用戶意識到了產品對他們的不可或缺性，聽上去好像也挺簡單的。

雖然很多情況下，我們都能定義清楚啊哈時刻，例如對于打車app來說，啊哈時刻便是用手機下單后，就有車來接到你，司機來得越快，體驗通常就越好。但有時候，可能啊哈時刻并非與我們設計的完全吻合，用戶可能按照自己的意志發現了新的產品使用方法。因此，還是有必要對啊哈時刻進行驗證?？梢园凑?個步驟來確定產品的啊哈時刻。

1. 列出可能的關鍵行為：根據我們定義的產品核心價值，盡量列舉出影響用戶判斷產品價值的關鍵行為。
2. 數據分析：是的，這么快我們就得看數據了。我們可以根據業務指標進行用戶分群，并觀察各群組在行為數據上的表現差異。例如（也建議）根據次日/7日/30日…留存情況對用戶進行分群，如果能找出產品的天然使用周期更好。觀察留存用戶和流失用戶在哪些行為表現上有差異，通常我們都能發現一些關鍵行為。
3. 定性分析：根據上一步找到的關鍵行為對用戶進行訪談或問卷，調研確認用戶真實的啊哈時刻。例如進行產品的不可或缺性調查（詳見文末模板）。

2. 魔法數字（Magic Number）

魔法數字是對啊哈時刻的進一步量化，指的是（誰）在（多長時間內）完成（多少次）（什么行為）。其實能找到啊哈時刻，我們就能定義出魔法數字。這個數字也不一定客觀，會部分參考我們在業務上的目標。

例如某電商app認定一周內留存且有交易的用戶是理想的最佳客戶，那么就會根據這個標準去尋找魔法數字，可能挖掘出用戶在app內對于商品訪問量、加購量的數據的特征。所以，如果想把這事兒做的更科學點的話，可以利用AI算法對用戶進行聚類，由機器協助尋找合適的業務指標。再根據業務指標是否達標，構建行為數據的決策樹或隨機森林等模型，以定位出對業務影響最大的關鍵行為。對于具體的單一行為指標，再可以使用例如SVM去做切分，找到臨界點。

下圖展示了幾個知名產品的魔法數字（也可以認為是啊哈時刻）作為參考：

3. 北極星指標

又稱唯一重要指標，聽名字應該就不用解釋了。該指標是能真實且直接反映產品好壞的指標，而不是我們通常關注的浮于表面的指標（或者叫虛榮指標），例如總注冊用戶數這類。

以王者榮耀為例，總注冊用戶數應該就是虛榮指標了，更進一步的指標是DAU。但隨著游戲生命周期的發展，DAU會趨于穩定，當然這是對王者榮耀這樣長壽的游戲來說的，一般游戲的DAU都是呈下滑趨勢的。同時，王者榮耀作為一款DAU能破億的手游，一方面這是一個非?？植赖臄底?，但另一方面可能在活躍用戶數上也已經接近天花板了。因此很可能將關注重點放到游戲深度上，那么每日對局數或者定義一個每日對局超過X局的用戶數就會是更合適的北極星指標。

需要強調一點的是，北極星指標并不是一成不變的，根據產品所處的生命周期和運營階段可能會定義不同的北極星指標和增長杠桿。

比如在拉新獲客階段和變現階段就會關注不同的指標數據。更詳細的北極星指標定義建議，可參考文末模板。

4. 增長模型（公式）

括號里的“公式”代表了增長模型的本質，我更喜歡用公式來表述，這樣更直接明了。通常來說，公式的一邊就是北極星指標，另一邊是構成或影響該指標的核心增長指標。常見的公式構造方式有2種，對北極星指標進行縱向的拆解，你會得到一個主要由加法和乘法構造的公式；或者橫向的推進，你會得到一個轉化漏斗。但這2種方式并不沖突，甚至一般都會并行采用。

如下圖，是一個簡單的以活躍用戶數為北極星指標的增長公式，在第一層將活躍用戶數拆解成了新增和已有，在第二層分別定義了一個新用戶的轉化漏斗和老用戶的留存。

5. 用戶旅程

這玩意單獨畫出來就是用戶在產品中的操作流程，越詳細越好。用戶旅程更大的使用價值，是在后續不同增長階段中，會根據用戶旅程不同的節點分析指標、制定策略。在這之前，最好能準備好這副用戶旅程圖，更佳的做法是同步在上面描繪出用戶的情緒變化曲線。

接下來，我會按照經典的用戶增長套路，分獲客、激活、留存和變現4個階段，分別介紹一些其中的know-how。

二、不同階段的增長任務

1. 獲客

用戶獲取是增長的起源。為了獲取用戶，我們就必須尋找合適的渠道。評判一個渠道是否優秀的標準，除了渠道能帶來的絕對用戶數，還要關注長期的LTV。只有保證LTV（用戶生命周期價值）CAC（獲客成本），產品才有盈利的可能。

以上應該是一個自然的推導邏輯。

因此，獲客階段最重要的就是選擇合適的獲客渠道。我們可以按照以下5步完成渠道的篩選：

1. 確定產品特點
2. 確定用戶群體
3. 列出可能的備選渠道
4. 篩選最初的獲客渠道
5. 渠道優化

文末模板中提供了每個步驟內詳細的操作指導。

在渠道優化過程中，我們需要不斷地進行新的渠道實驗?？梢园凑障卤韺η肋M行羅列，并按照1~10分給渠道成本、目標用戶匹配、受控制程度、時間投入、產出時間和覆蓋規模進行打分，1分最差，10分最好。最后我們按照平均分進行排序，優先對分數較高的渠道展開測試。

渠道實驗評估表

對實驗渠道需要進行數據監控，下表提供了一個數據監控的模板：

渠道數據表現

提到獲客，我們就不得不關注一個特殊且有效的渠道：病毒渠道。

病毒渠道的本質是通過人傳人的推薦傳播方式來獲客，類似病毒傳播一樣（這個概念相信大家現在都非常明確了，病毒傳播的可怕程度我們現在也深有體會）?？诒畟鞑?、社交裂變等名詞講的都是類似的道理。

該獲客方式的有效程度，值得任何產品都有必要思考是否需要設計病毒循環。設計病毒循環的前提是產品能為用戶提供真正的價值，即啊哈時刻的存在，這點不用過多解釋。

此外，任何產品的病毒性都由3個因素決定：

1. 有效載荷：即每人每次向多少人進行傳播。例如微信中的發送給好友就是一對一的傳播，而如果發送到群或者朋友圈就會是大規模的傳播。（難怪歡樂斗地主的送歡樂豆都要求分享到微信群~）
2. 轉化率：這個不用解釋。
3. 頻率：也容易理解，即用戶發起傳播的頻率不過這3點是較為籠統的判斷標準，若真要詳細評估產品內病毒傳播的效果，還必須構建真實的傳播轉化漏斗。

不用擔心，模板中已經為你準備了一個典型的病毒傳播轉化漏斗：

病毒傳播轉化漏斗

2. 激活

單純的獲客，只意味著有人訪問了你的產品，要真正使訪問流量變成你的用戶，就必須激活他們。

在激活用戶前，最重要的一件事是定義激活的標準，如果使用了錯誤的激活標準，必然導致錯誤的激活策略，最終影響產品的良性發展。還好這個標準不難定義，它通常就是我們找到的啊哈時刻和魔法數字了。

例如第三方支付產品就可能定義自己的激活用戶為完成首次銀行卡綁定并支付的用戶（嗯，這個首次其實也是有問題的，只關注用戶第一次支付行為，運營策略就會向首單傾斜，即會被羊毛黨盯上，又可能忽略了首單之后的持續運營）提高激活率的“秘訣”就是讓用戶盡快的體驗到啊哈時刻。

這時候我們前面繪制的用戶旅程就有用了，標注出啊哈時刻，找到通往啊哈時刻的所有節點，然后開始優化吧。

要么縮短到達啊哈時刻的距離，要么保證用戶在到達啊哈時刻前在每個節點上都有足夠的熱情。另一個有效的工具便是激活轉化漏斗了。一定不要只看總漏斗，推薦根據渠道進行分群（其他適用的分群方式當然也可以），這樣能明白不同渠道的用戶差異，既可結合渠道特性有針對性的優化，也能用于篩選渠道質量。模板內同樣也提供了典型的激活轉化漏斗可供參考。

激活轉化漏斗

3. 留存

和激活一樣，首先必須定義留存的標準，包括了對具體事件的定義和留存時長的定義。前面提到過用戶的天然使用周期，其意義是用戶持續使用一個產品的自然頻率和周期。

不同產品的天然使用周期是不一樣的，對于游戲，可能我們每天都會打開玩一下，因此會去關注次日留存。

但對于一款電商APP，我們其實不可能每天都購物，如果數據分析顯示80%的用戶平均每兩次購物的間隔是7天左右，那么這款產品的天然使用周期就可能是7天，我們會以周為單位關注留存。

而類似一些金融類APP等，可能天然使用周期更長，關注其30日留存、60日留存也是正常的。關于分群繪制和分析留存曲線，由于在數據產品指北（四）— 用戶行為分析平臺中做過詳細介紹了，這里就不再重復。

這里只介紹2個在留存運營策略中會用到的工具。

1)參與回環

或者叫上癮模型、增強回路等。其核心是在產品中設置一個循環的機制，不斷強化用戶的使用習慣。其中包含了4個環節:

1. 觸發物：刺激用戶展開行動的產品設計，其設計的標準應該是提醒用戶當前存在一個明顯對他們有價值的機會
2. 行動：即用戶被觸發成功，展開行動
3. 回報：產品給予用戶即時滿足
4. 投資：回報給予用戶動力，提高用戶對產品的黏性，投入更多個人資源

上癮模型

我們需要在自己的產品中設計足夠多且自然的參與回環，引導用戶不斷地使用產品，形成依賴。

2）用戶參與度階梯

這是一套簡易的用戶分群模型，根據用戶在產品中的參與程度將用戶分為消極用戶、核心用戶和超級用戶。

• 消極用戶：并未按照最理想的方式使用產品。例如從未注冊過微博的微博用戶，偶爾通過朋友的分享關注下微博上的信息。
• 核心用戶：主流的活躍用戶，按照正確的方式和正常的頻率使用產品。例如有固定習慣刷微博的用戶。
• 超級用戶：高參與度用戶，具有很高的使用頻率和使用深度。例如微博上每天活躍的大V。這3類用戶分別的比例差不多是90%、9%和1%，因此也被稱為1-9-90法則。

用戶參與度階梯

我們的運營目標是清楚定義出產品中的3類用戶標準，并逐步引導用戶向上層遷移。用戶所處的階梯越靠上，與產品的連接越強，留存也就會越長。模板中還為你提供了在各留存時期可匹配的留存工具使用建議。

用戶留存與留存工具匹配

4. 變現

不要忘了，我們獲取用戶、激活和留存用戶的最終目標都是為了變現，因此我們需要提高每位用戶帶來的收益。為了提高收益，我們需要繪制變現漏斗，嚴格意義上講這不是一個漏斗，而是在每個付費點上都會有一個付費漏斗。

于是我們又要拿出用戶旅程圖了，我們需要在圖上標出所有可能從用戶身上盈利的機會點，同時還要找到所有阻礙我們獲得收益的環節，這些地方被稱為夾點（pinch point）。

接下來我們要做的，當然就是在盈利機會點處設置付費觸發啦，并且努力消滅夾點，至少是將其影響降低至最小。

在變現階段，分群分析同樣重要，我們可根據用戶貢獻的收益進行分群，一方面了解高價值用戶的特征和行為表現，一方面找到每個群組和收益之間的關聯。更具體的定價優化，涉及到所謂的定價相對論和消費者心理學，這里就不展開了。

模板中提供了一些簡單的可利用的原則，如果你讀過《影響力》和《怪誕行為學》的話，對這些原則應該不會感到陌生。

定價優化點

三、關于增長實驗

用戶增長離不開大量實驗，fail fast and learn fast是增長過程中的常態。

一個完整的增長實驗，至少包含了以下4個步驟：

1. 根據現狀提出想法：假設我們已經做了足夠的分析，清楚地定位了問題，也明確了下階段的增長目標，這時候就該集思廣益了。為了保證大家提出的想法不至于千奇百怪，我們可以適當的對格式進行規范。一個想法需要至少包含以下信息：名稱、描述、假設和待測指標，詳細的填寫指導可參考模板。
2. 排定實驗想法優先級：受限于實際資源，我們肯定只能對優先級較高的想法進行試驗，因此需要有一套評判優先級的標準。這里可以參考《增長黑客》作者肖恩·埃利斯制定的“ICE評分體系”，ICE分別代表impact（影響力）、confidence（信息）和ease（簡易性）。在提交想法時或增長會議上，我們對想法進行打分，1分最差，10分最好，根據平均分確定優先級排序。
3. 實驗測試：這點似乎不用解釋，關鍵是保證實驗結果的統計顯著性，避免得出錯誤的結論。
4. 實驗總結：描述實驗整體效果，受影響的特征和關鍵指標的變化等信息，模板中提供了簡易的實驗報告模板對于增長團隊的負責人，手上應該還始終握有一份增長規劃地圖，以了解當下的增長目標、戰略、假設和實驗想法。簡易模板如下圖所示。

增長規劃地圖

四、關于工具箱模板

需要說明的是，工具箱在很大程度上都參考了《增長黑客》和《硅谷增長黑客實戰筆記》這兩本書，畢竟向大牛學習是快速進步的好方法，做知識的搬運工也沒什么可恥的。

這份模板根據階段和屬性分為了數張子表，每張表大概會包含4類信息：實操是需要確定的內容填寫模板、數據分析類模型模板、用戶調研模板、產品設計中的關鍵點checklist。下

圖以獲客階段的模板為例，包括了新用戶標準定義、渠道選擇步驟及指導、渠道實驗評估標準、渠道數據表現、病毒傳播轉化漏斗和獲客階段的checklist信息。

用戶增長模板-獲客

雖然模板能在一定程度上指導我們的增長工作，但不論是市場行情、游戲規則還是增長理論本身都是在不斷進步的，永遠不要指望有一勞永逸的工具。內化增長理論，通過不斷的訓練和積累形成自己的模板，長遠來看才是更有價值的成長路徑。當然，我的模板也會不斷優化啦。

#專欄作家#

Rowan，公眾號：羅老師別這樣，人人都是產品經理專欄作家。

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