如何利用数据分析把握产品与用户的互动关系？

近年来，数据收集的手段从数量从深度到复杂性都有爆炸性的增长。大数据成了炙手可热的口头禅。数据堆积如山，如何从数据中筛选提炼信息，给公司带来更多价值，这是太阁x直播《增长黑客:用户数据分析》共享的内容。有兴趣的朋友可以拉到文末查看相关视频链接。本文以现场直播为基础，讲述了数据分析在互联网公司中的作用，介绍了黑客增长常用的逻辑框架和分析思路，以及如何理解和把握产品与用户的互动关系。最后，对黑客增长的不同阶段进行了一些具体的分析和应用案例：1）用户获取的A/BTesting、2)Ahamoment3，用户留存定位为高流失用户。一个人或一个团队如何做好成长方法？首先，确定这件事的目标；然后，去做，得到反馈，改进做法；接下来，去做，学习反馈，改进做法；直到你把事情做好。例如，射箭，射箭的目标是击中靶心，首先采取行动射出一箭，然后阅读靶校正，总结理解，不断练习，最终成为大师。互联网公司的黑客增长是什么？用户和产品是一切的核心。公司的价值和估值往往取决于两个因素：有多少人使用公司的产品（流量和用户数量），有多少人喜欢他们的产品（保留和活跃用户）。黑客增长的目标是努力改善这两个因素，即有效利用产品和营销资源，以最快的方式、最低的成本和最有效的方式获得大量用户并留住他们。这个过程往往是产品开发、营销、数据分析、协同努力的过程。解构产品与用户之间的互动关系，设计框架，如何利用数据分析来推动黑客增长(互联网公司的增长)。2)制定每个阶段的关键指标。第一步:在战略咨询中，解构产品与用户之间的互动有一种方法，称为mutualyexclusivendcolectivelyexhaustive(MECE)。基于这一原则，我们设计了一个逻辑框架来完全描述产品和用户之间的关系，包括五个步骤：用户获取、第一次体验、回头客、转化收入和口碑传播。可以说，互联网公司投入的所有资源最终都会反映在这五个阶段。第二步：有框架制定每个阶段的关键指标。通过设计每个阶段的关键指标，我们可以掌握产品和用户在每个阶段互动的能力和性能。下图列出了每个阶段可以使用的一些关键指标。以栗子为例，我们用一家专注于社交媒体营销的SaaSB2B公司，公司H，做一个具体的案例来解释如何应用这样的分析框架。微信微博等社交媒体已成为所有企业最重要的营销渠道，但有效管理各种社交平台和营销是一件非常繁琐的事情。公司H为企业提供了一个整合各种社交媒体的平台，整合各种营销工具，方便企业管理多个社交媒体账户，有效开展多渠道营销推广。公司H为小白用户(如微信采购、小微商)提供免费版产品，为专业用户和小企业(如大微商、公司企业)提供付费专业版。其盈利模式是通过将免费版用户转换为专业版来实现的。公司H的用户与产品互动阶段公司H的用户产品互动可分为以下五个阶段。公司H的目标、阶段和分析框架是保持收入增长。核心是开源节流:获取更多新用户，留住更多老用户，让每个用户贡献更多收入。在设计指标时，记住一个原则：指导行动的指标是好指标。接下来，我们将对各阶段制定的实施指标进行具体分析。在流量导入阶段，公司H首先*网站每周有多少新访问，以及主要流量渠道的表现。内容营销和社区营销是公司H的重要营销策略。通过提供高质量的专业内容，提高行业知名度，吸引自然流量。因此，公司H非常*知识内容部分(如博客和培训社区)的流量导入。同时，搜索流量是公司最重要的流量渠道，因此搜索引擎的综合排名指标也非常重要。在用户转换阶段，公司H应考虑如何有效地将访问流量转化为付费用户。访问者需要通过三个步骤成为付费用户。到目前为止，公司H已经获得了真正的收入。新用户数的绝对值指标可以帮助我们了解业务量，但不能直观地反映业务能力。此时，我们可以利用转化率指标来评估产品引导用户从一步到下一步的能力。我们通过用户转化率评估每个转换步骤的业务能力，如“免费版到试用版”和“试用版到付费版”。转化率指标是帮助业务判断产品和业务能力表现的最佳指标，无论规模和规模如何。经常在互联网公司使用。在获得用户留存阶段后，公司H思考如何留住用户。一是活跃用户数和用户流失数。H公司*有多少用户积极使用产品，有多少用户放弃使用产品。新用户不断加入，老用户不断离开，一进一出，差值就是净新用户数。前面提到的所有二级指标的性能最终都反映在净新用户数量上。它与收入增长直接相关，是一个非常重要的二级指标。每个人都必须努力提高这样的关键指标。怎么做呢？也很简单，只有两种方法可以带来更多的新用户，或者保留更多的老用户。所以大家都在想，留住老用户容易，还是拿到新用户容易？对于互联网公司来说，获得新用户的边际成本比留住老用户要高得多。但是，让用户爱用我们的产品，留住更多的用户，就是做好产品，做好体验和服务。这是一件很讲究内功的事情。留住老用户并不容易，留住客户是黑客增长中最困难、最重要的事情。公司留住用户的能力可以通过用户流失率来衡量。但整体用户流失率是一个非常惰性或滞后的指标。当产品发生变化和优化时，新用户的反应和体验往往更加直接和明显。因此，我们加入了新用户第一周流失率的指标，并及时获得了产品优化的反馈。通过符合MEMC原则的分析框架，我们可以将用户增长的大目标分解为几个可以有针对性地改进和优化的步骤。将测量战略目标的虚拟图像指标分解为指导和评估具体计划和实施的实施指标。在分析案例之前，我们介绍了顶层指标框架的基本概念。接下来，我们介绍了三个使用数据支持决策的案例：用户获取、第一次体验和回头客。用户获得分析案例的A/BTesting 简单地说，所谓的A/B测试就是通过比较测试找到做一件事的最佳方案。在网站和产品设计中，我们可以使用A/B测试从多个版本中选择最佳方案。A/B测试的一般过程如下：首先，选择需要改进的指标，如用户转换率，然后制定两个方案（如一个网页的两个版本），让一些用户使用方案A和另一些用户使用方案B。通过收集和分析这两组用户的行为数据，我们会发现一个方案可以更好地与用户互动或指导，并直接反映在目标指标上。这样，我们就可以选择指标性能最好的方案。实验的原则是明确目标、设定前提、随机采样、采样数据等方面的统计显著性。例如，在考虑升级为专业版用户之前，公司H的免费用户经常跑到比较产品包的网页上了解免费版和专业版的功能差异。为了让更多的免费用户在比较套餐后升级为专业版本的用户，营销部门设计了几个不同版本的产品套餐网页。这些版本只是一个小的变化，区别只是免费版本栏的按钮和描述。如果依靠营销经理的业务运营，也可能很难确定哪个版本的效果最好，性能差异有多大。那么，公司H提升免费版用户转化为付费版用户的哪个方案最有效呢？(可以给自己几秒钟思考)。接下来，我们用A/Btesting的科学方法选择最佳版本。———————分割线-通过AB对比实验，我们发现方案二的转换效率最好，效果比原方案高20%。数据只能告诉我们结果，不能告诉我们原因。此时，营销总监需要利用业务经验来验证结果是否合理和合乎逻辑。为什么呢？方案2适当地突出了专业版本，但并没有过度削弱免费版本，也没有给用户一种强制推广专业版本的感觉，但不知不觉地引导了用户的选择。所以在每个计划中获胜。你觉得呢？Ahamoment是用户初始体验分析案例中的Ahamoment？Ahamoment是用户感受到产品真正价值所必需的。比如在Facebook发展的故事中，7天内加入10个朋友，让用户感受到Facebook的真正价值。确定Ahamoment可能是一件复杂的事情，但最终的表现是整个公司都能理解和执行的时间。它有两个特点:简单易懂，短期见效。刚才Ahamoment的定义还是很模糊的，怎么能通过数据分析来定义事件呢？如下图所示，Ahamoment是同时留下的用户和使用功能(经历过某个moment)的用户占很大比例的事件。这一定义始于体验产品价值的必要性和充分性。必要性是指留下用户体验这个moment的比例大(蓝色部分)是其必要条件。而充分性是指经历过这个moment的用户最终留下的比例大(红色部分)才能充分说明这个moment的意义。Ahamoment是两者都必须做到的。为了进一步说明Ahamoment的必要性和充分性。然后我们用聊天软件发送的信息数量来解释两种情况(必要和不必要)。一是必要但不充分。比如微信留下的用户都发过微信，这是必要的，但不足以说明是Ahamoment，因为他们可能会留下来，也可能会在发完一条后离开。比如下图第二个就完全没必要了。比如发八条微信的人都留下了，充分说发八条的作用，但这不一定是必须的，因为很多人也留下了少发八条的人。那么，根据Ahamoment的定义，如何分析数据找到Ahamoment呢？我们继续以Hootsuite为例。现在我们需要确定添加多少社交账号(如Twitter、Facebook等。)留给用户是Ahamoment。根据下图，既不只添加一个账户，因为只添加一个账户的很大一部分没有留下来，也不添加四个以上的账户。虽然他们留下来了，但大多数留下来的人并没有添加四个账户。就像刚才提到的必要性和充分性的例子一样。三种可能的AhaMoments(如下图所示)可以通过类似的方法来确定。为什么说可能？因为相关性不代表因果性。简单来说，这些Ahamoments是从历史数据中获得的结果，不足以说明它们也适用于未来的情况。因此，我们需要尝试它们，然后得到反馈，然后进行调整。在实际试验中，我们可以通过A/BTesting测试对比来测试那些moments的效果。高流失用户首先介绍Hootsuite年度会员推广活动。这个活动和用户保留有什么关系？所以问题是，如何定位高流失率的月度付费用户？通过图表分析，我们确定了三个特征。一是新加入的用户容易流失。这对大多数公司来说都是一样的。第二个特点是活动性低的用户容易流失。在下图中有一个有趣的点是，零活跃用户不容易丢失。一个可能的原因是这些都是专业的营销用户，但是他们忘记取消Hootsuite，因为他们太忙了。这里还有一个有趣的问题值得思考。你需要向他们促销吗？促销可能会让他们意识到Hootsuite的存在，然后取消使用。最后，这三个特征可以定位。每个特征的单独存在不足以表明用户群的流失率很高，但同时存在的可能性很大。结论以数据事实为基础，提供科学客观的支持。数据不是目的，而是手段。行动、反馈、成长，在这个闭环中不断成长，实现目标。

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