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用户增长两步走(下)——从场景串联AARRR模型

用户增长两步走(下)——从场景串联AARRR模型

作者: 登徒好食行 | 来源:发表于2019-07-01 15:08 被阅读0次

    提到用户增长,AARRR是一个广(言)为(必)人(提)知(及)的模型。这里的AARRR,指的是用户与产品互动周期的五个重要环节,分别代表:拉新(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Referral)。

    AARRR模型

    这个模型的优势,在于它是从用户的角度,完整描述了用户所经历的生命周期。但也正是因为它的用户视角,产品设计上若是简单地套用概念、强加需求,可能有适得其反的效果。

    产品的设计不能脱离场景谈实现。用户增长按场景,不妨简单粗暴地分成两步走——第一步,引导新用户接触认识产品。第二步,让已经在使用产品的用户,持续使用,并进一步的,创造价值。

    对应到AARRR模型上,第一步,主要是用户拉新和传播起作用,第二步,由用户激活、留存和变现的组合拳共同作用。

    接上篇用户增长两步走(上)——从场景解析AARRR模型


    当用户来到了你的产品中,如何去激活留存你的用户,让已经在产品内的用户,持续使用,进一步的,创造价值呢。这是我们本篇的重点。

    用户激活

    产品上有个概念,叫做“啊哈时刻”,这是指用户在使用产品的过程中,在某一个情境或体验点上,突然意识到这个产品的价值所在,并为之眼前一亮的那个时刻。

    这是一个用户直观感受到你的产品为他们带来的价值的时刻。比如在《增长黑客》一书中提到了,Twitter发现用户关注30个人会成为留存的拐点,是因为30个人恰好提供了持续更新的信息,从而成为用户发现Twiitter价值的“啊哈时刻”。

    Twitter通过数据分析来定义“啊哈时刻”。类似微博、即刻这样具有媒体属性的APP,也会在新用户注册之后,推荐一批热门用户和话题。并通过设置等级成长任务来强化,比如升级的条件是关注若干位用户,来引导用户体验产品价值。

    电商类的APP,则会通过新人引导、新人专享价、新人拼团等形式,来促成用户的第一次消费。通常新人专享价的商品,背后也有庞大的数据支持——单品价格太低的商品,用户也许只是怀着薅一笔羊毛、不拿白不拿的心态去下单。相反,单品价格适中的商品,会筛选过滤掉一部分用户。而此时仍然愿意的支付下单的用户,更容易建立起对平台的认知和认同,形成复购,给平台创造更多的价值。

    产品在这一步需要做的,就是找到这些给用户带来价值、形成信任的“啊哈时刻”。从流程上强化引导,像游戏里的新手引导一样,一步步引导用户完整体验产品的价值。

    用户留存

    在肖恩·艾尔维斯的《增长黑客》中,提到了一个研究结论——用户留存率每提高5个百分点,利润就会提高25~95个百分点。

    流量红利期结束,低成本获取流量的操作越来越困难,也因此,越来越多的产品开始把重心转移到了留存上。

    1、产品层

    产品角度最基础也最核心的,是持续为用户提供有价值的功能与体验。不管这价值是带来有用的信息、提供便利的工具,还是打发闲暇的时间。

    在满足提供价值的基础上,会员成长体系常常作为用户促活的进阶方式。这里也有一些很有意思的产品设计案例,例如腾讯视频的会员,会员每日有一定的成长值,成长值模块中会显示全部好友的成长值排行榜。与之对应的是,会员到期未续费,成长值会每日下跌。

    这是利用了人们损失厌恶的偏好。当不再作为会员,成长值每日下跌,排名也随之下降后,用户会倾向于持续付费,在产品中维持增长的状态。

    如果有用户已经从这个环节中流失了呢?产品也需要针对不同阶段的用户,做好各个阶段的维护。

    当一些用户不可避免地进入到流失阶段中,需要设计一些方法进行用户召回。比如课程类服务类的产品,为老用户提供再试用一个月、折价购买等专属优惠,并在信息内容的呈现上,强调用户不再使用产品后的损失。

    2、数据层

    数据角度概括起来很简单——拆分不同维度,尽可能细分观察分析数据。

    不同的用户会有不同的留存表现。比如微博,有一部分用户是重度资讯消费者,他们可能每小时或者每几分钟就会刷新一遍消息;而另一部用户可能是以天甚至是周为单位留存的,他们只关注时下最热门的信息。如果简单将他们混在一起,就容易造成盲区,在做功能设计时也会有所遗漏。

    不同来源渠道或不同时期也会有不同的留存特点。比如某个渠道重点推荐了产品,或者产品本身做了一系列的营销活动,这些都会影响用户留存的数据。

    新用户和回访用户同样需要做好区分。新用户的留存,与拉新和激活更为相关,体现的是产品给用户带来的初印象。而回访用户的留存则代表着用户流失——他们认识并了解产品,但因为很多有可能的原因,比方说需求发生了变化,或者是找到了其他替代方案,而从产品中流失了。这时候我们就要分析调研这些流失的原因,去进行未来的产品规划。

    这个过程我们可以不断地完善,逐渐演变为一个动态的用户画像分析系统——从日志中抽出用户的行为轨迹,去掉时效性和一些非典型行为的影响,定义一些用户标签,做一些分类的工作。

    追踪评估不同维度分类用户的行为习惯,不仅可以帮助优化产品、精准维护用户,在面对产品的数据波动时,也能帮助定位问题、找出解决之道。

    用户变现

    用户留存中,数据层的讨论同理可以迁移到转化变现阶段。

    具体根据产品的不同、商业模式的不同,有不同的方式及特点。在此不做赘述。

    结语

    用户增长是一门学问。这里我用两篇的篇幅,系统地概述了增长中的各个环节。

    这其中的各个环节互相影响,互相依存,而不仅仅是独立存在。因此在做产品设计的时候,不能只着眼于某一个环节,“埋头做增长”。

    对业务的理解、对产品增长阶段的把握、对使用场景的洞察......一个好的产品,需要全方位地综合考虑,才能做真正接地气的用户增长。

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