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如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

「小步快跑,快速迭代」是所有互联网产品经理常挂在嘴边的一句话。但为何大部分产品迭代,最终都没能带来有效的用户增长?

如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

先用 STAR 法则做个背景说明

S:一款已上线近 2 年时间的内容型产品,当时大幅削减了推广经费,导致日活下降显著。

T:完成产品 OKR 目标——日活数增长至X。

A:通过黑客增长手段,快速迭代与试错,在实验中找到增长策略,实现用户增长。

R:改版前,App 留存率略低于同行业同规模 App 的留存率;改版上线后 5 个月都维持在一个不错的水平,App 次周留存率比同行业同规模 App 高 20%左右。

注:因商业原因,文中数据已进行脱敏处理,仅供分析落地参考。

如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

背景说明完毕,以下正文开始——复盘:如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

增长思考:找到增长方向→确定北极星指标→拆解目标→进行实验→分析总结效果→自我反思

01 找到增长方向

增长方向→做裂变?

裂变泛指我们在朋友圈里经常看到的拼团、助力、分销、砍价等病毒式传播的方式。裂变只是整个增长体系的一部分,它主要出现在获客(Acquisition 获取用户)的环节。

裂变会带来增长,但它远非增长的全部。

增长还需要关注用户的全生命周期。做裂变活动带来的用户,若不能通过产品解决 Ta 们需求,也只是一堆过客的数据,再好的运营也回天乏术。

增长方向→提高「新增用户数」、「活跃用户数」?

我们经常看到一些产品新闻稿“XX 日活超 XX”“XX 用户数达 XX""XX 下载排名第 X",看上去似乎做增长就是做用户数/日活数。这两个数据无疑非常重要,经常会用来作为产品 KPI。

但 DNU(Daily New Users 日新增用户量)、DAU(Daily Active User 日活跃用户量)的增加,不意味客户在有效增长。

新用户和日活的上升都有可能是昙花一现,看看老罗的「聊天宝」,依靠着 KOL 光环与用户情怀,连续 13 天霸占 APP Store 社交榜榜首,一个月内便揽获近 800 万的用户,而如今光景惨淡。

跟老罗的「聊天宝」相比,更多的产品是烧钱推广来获取用户。近几年渠道推广价格越来越高,CPC / CPT/ CPD / CPA 等等定价不断上涨,应用商店的 CPT 价格更是半年翻了几倍。

烧钱带来的用户,DNU、DAU 节节上升,但也许产品本身流失率居高不下,实际上客户的留存是在逐渐降低的,如果用户不能留存在产品里,这种"增长"是没有意义的。

增长方向→提高「留存率」?

想象一个有好几个破口的木桶,倒入的水越多流走的也越多,就如产品进来很多新用户但留不住 TA 们,这样是无法实现产品可持续增长的。

此外,如今移动 app 市场趋于饱和,红利时代结束,获客也不如以往容易、便宜。现在已经从一个「增量」的时代来到一个「存量」的时代,留住老用户的性价比更高。

诸葛 io 在《八大数据分析模型》写道:对于用户而言,留存率越高,说明产品对用户的核心需求把握的越好,用户对产品产生强烈的依赖;对于产品而言,留存率越高,说明产品的活跃用户越多,转化为忠实用户的比例会越大,越有利于产品商业能力的提升。

综上所述,结合产品现阶段具体情况,做用户增长,提高「用户留存率」是更为重要的发力方向。

02 确定北极星指标

北极星指标的定义

北极星指标 North Star Metric,也叫唯一关键指标(OMTM,One metric that matters),是产品现阶段最关键的指标。不同赛道的产品,其增长的北极星指标都是不一样的,我们需要找到唯一关键指标。

北极星指标的选择

一般来说,一个好的北极星指标具备以下几个属性——

  1. 是可以明确衡量的指标(在这个案例中是衡量「留存率」)
  2. 是可以体现产品价值与客户价值的指标
  3. 是先导指标,而非滞后指标

北极星指标的选取非常重要,如果选取不当,可能造成团队后续一系列决策错误,所以在确定北极星指标之前,我们需要做 2 项基础工作——数据分析&用户调研。

第一阶段:数据分析

1.内容数据分析

app 是内容型产品,主要有 4 个业务模块「首页(即文章资讯)」「问答」「报告」「数据」。

研究「人与内容」的交互,调取了各板块的数据,如各个板块各自的停留时间、启动次数等。

此外,各版块特有的数据指标,如「首页」的阅读量、独立用户数、平均阅读进度、大致完成率、跳出率、分享量、收藏量、点赞量、评论量等等;「问答」的提问量、提问率、回答量、回答率等等;「数据」的访问数、下载数等等。

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2.关注数据分析

用户的关注行为,相当于白纸黑字告诉你 TA 喜欢看什么,相关数据是很值得分析的。现在 app 中可以关注的对象为「作者」「栏目」「行业提问」「报告机构」。

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3.用户生命周期分析

这里我并没有把用户分为「新用户」「活跃用户」「回流用户」,而是「忠诚用户」与「非忠诚用户」。因为做数据分析时容易噪点大不好清洗,用户属性差异越大往往可以更快找到突破口。

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4.输出结论

找到以下 6 个指标的走势是与「留存率」正相关

  • 指标:文章数量
  • 指标:作者关注数
  • 指标:报告机构关注数
  • 指标:数据库会员数
  • 指标:栏目关注数
  • 指标:报告下载率

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「忠诚用户」与「非忠诚用户」相比,前者的关注数是远高于后者。

「忠诚用户」人均关注数量是≥6个(Magic Number),关注对象类型倾向度「作者」>「报告机构」>「栏目」>「问题」。

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第二阶段:用户调研

我们邀请 App 用户进行用户调研,通过用户观察、深度访谈、焦点小组、定量问卷调研等方式了解用户。

以下是用户给我们 app 打的标签,用户使用 app 主要是为了获取行业相关内容。

如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

在「新增/优化以下哪些功能/体验,会提高你打开 App 的频率?」——

72.24%受访者认为:新增「关注行业」功能,以便快速找到自己想看的内容;

70.63%受访者认为:设置「已关注内容」推送开关,开启推送的内容有更新时及时通知;

63.52%受访者认为:优化行业分类,新增更多细分/热门/新兴行业;

可看到有三个关键词「关注」「推送」「行业」。

第三阶段:输出结论

综合第一阶段和第二阶段的分析,结合到具体业务,我将北极星指标定为「关注_日活跃」。

「关注_日活跃」公式拆解:

「关注」=「行业_关注」+「作者_关注」+「报告机构_关注」+「栏目_关注」+「问题_关注」(这 5 项分别简称为 A/B/C/D/E)

「日活跃」=「日新增用户数」+「昨日新增用户的次日留存用户数」+「∑前N日的N日回流用户数( N>=1)」(这3项分别简称为F/G/H)

故「关注_日活跃」

=AF+AG+AH+BF+BG+BH+CF+CG+CH+DF+DG+DH+EF+EG+EH

03 拆解目标

由于本案例重点是放在「用户留存」上,所以采取的是 RARAR 模型(在 AARRR 模型基础上根据实际业务需求进行调整)。

第一阶段:用户留存 Retention

目标:为用户提供价值,让用户回访。

拆解:影响用户完成关键行为的因素是什么;App中已有的关注对象是否已满足用户需求;有没有其他用户想关注的对象,但没有开放「关注」功能;用户开启「关注_推送」的心理因素是什么。

第二阶段:用户激活 Activation

目的:确保新用户在首次启动时看到你的产品价值。

拆解:用户决策心理因素是什么;如果尽早让用户感知到关键功能的价值;产品效用与用户之间的关系是如何建立;

第三阶段:用户推荐 Referral/用户拉新 Acquisition

目的:让用户分享、讨论你的产品;鼓励老用户带来新用户。

拆解:如何通过「关注」触发用户的分享链条;用户层级从「使用者」迁移「推荐者」的心理决策因素是什么;如何通过关键行为寻找增量空间

第四阶段:商业变现 Revenue

目的:实现商业价值。

拆解:通过关键行为达到留存提升,带动商业变现。

关键行为——「关注」流程拆解,其中7个转化率也是北极星指标影响因子。

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04 进行实验

1.内容侧

优化「行业分类」,不再使用传统的分类方法,满足更多用户的诉求;

新增更多的行业,从原有的 125 个行业,扩充到 441 个行业,覆盖更大的影响面;

拆分成了一级行业+二级行业;

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2.功能侧

  • 提出一系列用户故事,让用户可以通过「关注」功能得到啊哈时刻。
  • 对用户进行分层:新增用户、昨日新增用户的次日留存用户、前 N 日的 N 日回流用户,研究如何通过产品的「关注」功能提高其留存率。
  • 缩短「关注」路径为 N 步,增加「行业_关注」入口为 M 个,打通「推送」,站内强化引导,站外 push/短信唤醒用户。
  • 关注对象(如行业、作者等)后,用户可自主开启更新推送,每一步调整都需要克制,影响面由小放大。若「关注」后系统自动「推送」,可能会让用户觉得推送太多,心生厌恶,反而得不偿失。

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05 分析总结实验效果

将使用新版本用户分为了三类用户:新增用户、昨日新增用户的次日留存用户、前 N 日的 N 日回流用户,经 2 周的观察和数据分析,北极星指标和留存率均有显著提升。

用户分层原理?

根据北极星指标将用户进行分层,北极星指标「关注_日活跃」公式拆解:

  • 「关注」=「行业_关注」+「作者_关注」+「报告机构_关注」+「栏目_关注」+「问题_关注」
  • 「日活跃」=「日新增用户数」+「昨日新增用户的次日留存用户数」+「∑前N日的N日回流用户数( N>=1)」

如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

对新版本进行用户回访,其中新版本的推送体验得到 64.33%受访者反馈「非常好」。

特别是 app 每日可以无门槛下载的报告仅 3 份,通过 app 的报告更新推送,他们可以及时有效下载,以备工作中随时调用。

如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

此版本上线至今 5 个月,调取留存数据进行分析,留存率依然维持在一个不错的水平。

改版前,App 留存率略低于同行业同规模 App 的留存率。

改版上线后 5 个月,如下图所示 App 次周留存率比同行业同规模 App的 高 20%左右。

当然,这 5 个月可以影响留存的因素很多,也不单单是这一版本的作用。

但此版本从上线 2 周的 10%+的留存提升,直至今日,留存率有增无减,大幅超越同行业同规模 App,那足以说明这次的版本迭代有其值得参考与借鉴之处,也因此有了这次分享。

如何通过产品迭代做用户增长,留存率提高20%+

06、自我反思

1.增长二八原则

80%的迭代都是在试错/做无用功,只有 20%是成功的,总结失败的经验,复盘成功的方法论,快速迭代与试错,找到增长的切入点/破局点,方能找到最佳的增长策略。

2.完善的数据系统

增长的成功率与数据系统的完善率正相关,全面埋点、完善灵活的报表系统、专业的 BI 团队,都很重要。

3.公司的支持与投入

增长黑客绝不是哪个员工拍脑袋想做就能做的,得是公司老板有数据驱动的意识。公司愿意投入成本去做这件事,并且得有耐心。

4.A/B TEST的选择

A/B TEST的成本受平台和技术成熟度的影响非常大,因此需要在一开始的时候谨慎选择方案。

5.多平台布局

app、网页、H5、WAP、公众号、小程序、头条号、抖音号等等,判断和考虑适合自己的平台进行布局,形成多平台矩阵,利用各平台蓄积流量。

6.模型的搭建与分析

运用RMF模型和流失模型,将用户分层后进行精细化运营,这方面我们团队仍然有进步空间。

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