如何通过可行动指标来践行Growth Hacking？

摘要：在过去的两年里，精益创业和Growthhacking的概念和方法论在中国越来越流行，但大多数人只是从流量的角度来理解Growthacking，比如使用一些沟通手段来获得大量的新用户，这真的很好，但Growthhacking远不止这些。就像我们只看到Facebook的病毒传播，却没有看到他们为用户的激活和长期保留所做的大量努力，后者也是GrowthHacking的一部分，也是更重要的一部分。因此，我们应该从用户整个生命周期的角度来理解Growthhacking。只有大量的新产品，没有有效的核心行为转化和良好的保留，才能实现真正的增长。如果你有机会深入观察用户的行为，你会发现只有少数访客最终成为产品的忠实用户，更多的是路人。–为了实践真正的GrowthHacking，精益数据分析必须以有效的数据为支撑，以数据驱动的方式对产品的各个部分进行实验和优化，以实现真正的用户增长。幸运的是，早在2007年，Mcclure就提出了一个有效的数据模型，它彻底改变了许多企业看待数据的方式，并帮助大量产品实现了用户增长。AARRR模型(又称海盗指标)：AARR模型引导人们提供了最有效的方法来分解用户的生命周期，从虚荣指标（有多少人看到了我的页面，我的累计用户达到了多少）到思考整个用户的生命周期，并告诉我们如何改进每个部分。一旦你深入到用户生命周期各个部分的细节中，你就可以像黑客一样设定你的增长策略，实现真正的Growth。说到AARR模型，其实有很多错误的理解。模型的每个部分都经常使用「虚荣指标」，这些虚荣指标掩盖了你产品中的紧迫问题，并提供了一些夸张和毫无意义的数据，这通常会让你误入歧途，但很多人天真地认为这就是所谓的数据驱动。幸运的是，在这些「虚荣指标」除此之外，还有一些「可行动指标」，这些指标可以向你展示现在的问题和为什么，并告诉你可以做些什么来改进你的产品。使用「可行动指标」在*过程中，需要*的精度，而且「虚荣指标」使用起来很简单，它们是为懒人准备的。你选择使用哪一种决定了你是大师还是弱鸡。OK，让我们逐一找出什么是虚荣指标，什么是可行动指标，如何通过可行动指标帮助你实践Growthhacking。比较不同渠道的价值，比如你已经推出了你的应用程序，准备做一些推广，然后你花钱在两个不同的渠道做推广活动，你也研究如何提高应用程序的排名，也找人写软文本到媒体为你的应用排水，你做这一切是为了什么下载。当然，下载你的应用程序的人越多，下载量就越好。可问题是，「下载量」它是最不可靠的虚荣指标之一，下载应用程序是一个超低成本的问题。盲目推广并不能支持你的成功，也不像删除一个应用程序那么简单。当你看到获取指标时，你需要注意哪个渠道为你提供了最好的投资回报。如果你只关注下载量，你可能会看到类似下面的图片，这似乎显示了你推广的成功：但在这张图片中，你无论如何都不知道下载你应用程序的用户是否使用了你的产品。有些人会比较不同渠道的下载量，认为这是可执行的指标。但这也没用。即使你发现一个渠道的下载量是另一个渠道的两倍，你仍然不知道额外的用户实际上是如何使用你的产品的。除了比较渠道，你还应该关注那些真正使用你的产品的用户，以提高你的获取指标。可执行指标：如果您跟踪不同渠道从下载到注册的转换率，从用户打开您的产品到完成注册，您可以根据渠道分割这些跟踪结果，您将准确了解您的推广情况。任何人都可以下载一个应用程序，但只有一些用户真正感兴趣并注册，你想密切关注这些用户。如果你想这样做，你只需要设置一个从启动应用程序到注册的两步漏斗，然后比较不同渠道的转换率：你可以看到一个问题。75%的用户来自A渠道，63%的用户来自B渠道只下载了您的应用程序，但没有注册。这包括坏消息和好消息。如果你只是跟踪下载或打开应用程序，你可能会看到仅仅一个月的A渠道推广就获得了9万多个用户。这是一个非常大的数字，但实际上它会引起误解。所以坏消息是:绝大多数用户甚至没有尝试你的应用程序，75%的投资被浪费了。好消息是，在B渠道中，有一个更好的结果值得关注：更多的用户已经完成了从下载到注册的转换。现在你有工作要做(所谓可执行指标，就是告诉你能做什么)：快速频繁地迭代您的启动页面和注册流程，以提高整体注册转化率。正如一句话所说，没有固定的成功公式：「做很多测试和A/B测试，做很多猜测和快速迭代」。不断检查你的转化率，当你发现迭代优化的收入变小时，先暂停。加倍投资于低成本、高转化率的渠道。这并不意味着你必须完全放弃那些低质量的渠道，因为广告的收入也在下降：你可能得不到与之前花费的5万美元相同的结果。但只要你关注转化率，你就可以把产品推向正确的方向，不用太担心。把尽可能多的用户带到你的真实产品中，这就是你在AARR模块中要做的所有努力。是的，升级登录和注册并不完全意味着你的产品会变得更好，但它们仍然是一个非常重要的市场指标。正确使用它们可以让你引导尽可能多的用户进入激活阶段。为更快的Aha激活！你可能经常听到Moment改进你的漏斗：「我们服务过数百万客户」「我们的用户之间发送了数亿条信息」「我们处理了1亿张照片」这些指标是累积价值，它确实能在一定程度上反映当前产品的规模，也能让人们相信你的产品的能力。但是对你自己来说，稍微看一下这些数字，对你理解真正的问题是没有用的。少数用户在你的产品上花费的时间比平均用户多，会把你的累计或整体数据拉得相当高，「处理了1亿张照片」，是的，但是那些根本没有上传照片的大量用户呢？换句话说，那些根本没有激活的大量用户呢？让我们澄清一下，打开应用程序不是激活，注册也不是激活。这些只能代表用户尝试您的产品，只有当用户发现并认识到产品的价值并决定继续使用时，用户才能激活它(Aha!这个东西很好，正是我想要的)。这是我想要的）。所以真正重要的是，大量未激活用户的问题是什么？换句话说，他们的问题是你的机会。如果你只关注那些巨大的虚荣数字，你就不会接近这些问题和机会。您需要了解有多少用户没有正确激活用户在哪里迷路，哪些流程是您需要改进的可执行指标：从注册到激活的转换漏斗和拆分测试过程就像一个冒险，用户将失去它，他们可能永远不会回来。解决激活问题的最好方法是在这个过程中创建一个漏斗，跟踪每个步骤的转换率，然后当你看到用户在哪里丢失时进一步深入。假设你创建了一个社区应用程序，它有不同的兴趣小组，可以在小组中交流相关主题。你会发现，一旦用户开始参与交流，他们基本上认识到产品的价值，并倾向于留下来。但是，你也会发现有些人明显没有达到这一点(参与交流)，而且他们已经失去了。要理解为什么用户不激活以及如何修复这个问题，只需创建一个漏斗，将漏斗的转换时间调整到一天（特别是移动应用程序，你最好让用户尽快激活，而不是几周或几个月）。在这个漏斗中，您将跟踪用户注册后是如何一步一步到达的「评论话题」（参与沟通）：在漏斗中，两种现象非常明显：80%的用户不加入任何团队。绝大多数加入团队的用户都会评论这个话题。一旦用户加入团队，他们就会激活它。在大多数情况下，他们会发表至少一条评论，并有良好的长期保留，问题是有相当多的用户根本没有加入团队。在你看到这个漏斗之前，你很难发现这个问题。当你高兴地看评论主题的总量时，你没有看到80%的用户根本没有达到这一点。在你看到漏斗之前，你很难发现这个问题。当你高兴地看到评论主题的总数时，你没有看到80%的用户根本没有达到这一点。好的一面是，这也为你提供了一个巨大的机会。80%的用户在注册到加入一个小组的过程中丢失了，你有很大的空间来改进这个数字。而且，在你知道加入一个小组与用户的保留和满意度有关之后，你就有了一个基本清晰的数据驱动方式，让你的产品真正做得更好。显然，这种方法比虚荣指标更有价值，可能会让你感觉更好。要解决这个问题，为您从注册到加入团队的过程和经验构建更多的新版本，然后单独测试它们，以观察它们是如何工作的。如果能帮助新用户触及您的产品核心价值，就不要担心事件变得更加复杂。Twitter这样做了，他们发现鼓励用户完成他们的Profile，并根据账户提供个性化的内容，可以引导用户到达Aha！moment。拆分测试你不同的想法，不断地做，直到你有一个坚如磐石的引导过程，让用户以闪电般的速度到达Aha！moment。很快，你的情况就会越来越好，你就会开始感到兴奋，一切都会令人惊讶，直到你想到一个词：损失。保留用户分组识别保留用户的Feature用户流失是产品的头号公敌。如果没有强大的激活和保留，用户流失将减少您的用户规模，从长远来看，它将逐渐破坏您的产品。衡量保留最流行的方法是DAU和MAU-日活跃用户和月活跃用户，衡量每天或每月有多少用户活跃在您的应用程序中。听起来还可以。然而，有一些问题：这太容易夸大这些数字的意义，定义它们「活跃」企业通常会选择最大化DAU的定义，这是一件困难的事情。如果你的业务在增长，新用户的注册量会扭曲这些数字，从而阻止你看到这些用户实际上回来了多少。即使前两个问题不存在，「活跃用户」最简单的定义不能让你找到识别和提高保留方法的地方。例如，你做了一个视频共享平台，最近通过各种手段做了广泛的宣传，你的DAU会突然爆炸性增长：看起来很好，但接下来我们看看，增加实际的视频数量会发生什么：当飙升的下载似乎证明你已经成功，但你的视频数量会告诉你一个不同的故事。当你的下载量仍在逐渐增加时，你实际播放视频的人数正在增加。一方面，你成功了：用户正在下载你的应用程序，另一方面，你也有明确的证据表明有些事情正在变得非常糟糕。如果没有干预，您将在这里结束：可执行指标：用户群分析需要分析您的用户行为，才能真正在您的应用程序中建立良好的用户保留。有些用户被你的应用程序所吸引，并且经常使用你的应用程序；其他用户在下载后看不到任何价值，然后删除它。为了获得更多的前者，而不是后者，你需要从你的超级用户那里学习（比其他用户更频繁地使用你的产品）。问题来了，是什么东西粘住了用户，不能用直觉来回答。Facebook和Linkedin不需要直觉地创造用户粘性，而是需要严格的分析和实验。这里可能是你开始看保留图的样子–有一天，我注册了一批用户，然后在接下来的一个月里每天都有多少次回访：这是7天的保留：然后只看1天后的保留（第二天的保留）。你会发现第二天的保留在这个例子中反映了最明显的问题：大约一半的用户在第一次使用你的应用程序后不会回来。在你开始担心保留这些东西30天或90天之前，你需要弄清楚如何让用户在第二天回来。也没有固定的成功公式，你必须通过「用户分群」对不同的可能性进行实验。在我们的例子中，你会看到，当你比较的时候「所有新用户」与「关注过一个人的用户」第二天保留会发现什么：第二天保留超过30%的跳跃，很好，但如果这些用户在第二天和第三天开始丢失，有一个关于移动应用程序的事实：用户会很快丢失。事实上，平均而言，70%的移动应用程序用户将在一天后丢失，但是这个值只有30%的优秀应用。然而，在安装应用程序后的第三天，流失率将趋于稳定：所有应用程序将以相同的流失率失去用户。然而，在安装应用程序后的第三天，损失率将趋于稳定：所有应用程序将以相同的损失率失去用户。因此，问题的关键是如何在用户安装后立即留住用户。如果你能在一开始就坚持下去，你基本上可以保留他们一段时间。这是我们的例子「所有用户」与「关注过一个人的用户」对比7天内的留存情况：30天后，「关注过一个人的用户」17.5%的留存率，「所有用户」的是10.9%。这可能看起来不那么明显，但即使是一个小凸起，对你来说也很重要。更重要的是，你已经确定了一个提高保留率的因素，现在你可以找到更多。一个可行的方法是你现在可以把它拿走「关注一个人」不是「注册」设为起点。也就是说，你之

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