作者 | GrowingIO 联合创始人 吴继业
来源 | 本文根据吴继业在「GrowingIO 增长公开课第 28 期：打造用户增长闭环」上的分享内容整理编辑
渠道多，如何衡量投放 ROI？
迭代快，如何高效评估功能价值？
推送难，运营如何有效触达用户？
玩法新，如何衡量分享及裂变效果？
小程序的开发成本和用户使用门槛虽然较低，但想利用它快速拉新、实现用户转化并不容易。很多人并没有根据小程序的独特生态打造合适的增长模型，直接套用 APP 的运营方式，往往会发现效果不及预期。
今天，我将从数据分析的角度，和大家分享如何搭建并落地小程序的增长模型。
1. 打造小程序增长模型
在以往我们熟悉的 AARRR 增长模型里，分享或推荐行为往往发生在用户成单之后。但在小程序生态里，分享行为是贯穿整个增长过程的。比如电商常用的拼团方式，在第一步就刺激用户分享。因此，我们不妨稍微调整下小程序的增长模型：
接下来，我们进一步分析下分享、获客、留存及营收环节在小程序生态中的独特之处：
1.1 分享
既然分享行为贯穿了整个增长流程，对分享效果的监测就变得至关重要。
如何定位核心分享驱动因素？
我们所说分享效果的衡量，实际上是分析被分享的人接下来会做哪些动作。我们可以通过用户转化漏斗，定位能带来转化率更高用户的功能或页面，进而引导用户分享这一核心价值，并不断迭代优化。
哪些用户的分享转化效果更好？
同样是分享，但我们经常发现某些渠道或某些特定 KOL 的拉新效果更好，这就是小程序的增长点。通过二度甚至三度的分享效果监测，针对性的进行渠道或 KOL 运营，能使增长工作事半功倍。
这些分享有没有带来实际的业务增长？
很多人在做小程序增长的时候，尤其是裂变活动时，会被虚假指标所迷惑。我们的增长目标是什么？新增用户是否实现了转化？这都是监测和分析的重点。
1.2 获客
由于小程序入口众多，只有持续关注并精确监控每个渠道入口的流量效果，才能有效提升获客效果。
不同入口进入的用户质量，可以通过 UTM 码来追踪，以此区分不同的创意及渠道。我们不妨做一张包含访问用户量、访问时长、每次浏览页数、基于 UV 的转化率等信息的表格，进而分析各个渠道带来的目标用户是否激活，优化获客渠道。
1.3 留存及营收
通常提及留存率和购买转化率，大家都会以整体访问用户为基准。但实际上，将用户分群，用不同维度分析，可能会有意外收获。
浏览了哪些页面的用户转化率更高？使用了哪些功能的用户更容易留存？我们可以定位不同场景及用户群进行数据分析，把更容易促进转化的页面或功能让用户提早接触。
2. GrowingIO 数据分析助力模型落地
通常而言，小程序的数据分析闭环有以下步骤：
我们不妨以电商为例，看看如何将增长闭环落地。
首先，通过 GrowingIO 无埋点数据采集，我们可以监测不同页面的用户流量。以下图为例，用户的核心转化路径为：首页>商品页>订单页>成交页。
根据这一核心路径，我们创建了用户的转化漏斗：
可以发现，第一步从首页到商品页的流失率较高。由此，我们可以通过用户分群，分析核心路径和非核心路径的用户都是从什么点位进入下一步。能否通过调整点位设置或创意素材，引导用户往核心路径上走。
同时，针对不转化的用户，我们可以从两种角度分析优化：
分析不转化用户的行为轨迹，定位优化点
以下图为例，我们发现用户将商品收藏并点击购物车后，没有了后续动作。技术排查之后，才发现用户下单按钮有 bug，无法进入交易页面。
通过对不转化用户的分群，推送相应信息唤回用户
比如，对加入购物车但没有下单的用户推送优惠券，对浏览商品但没有添加购物车的用户推送类似商品等。
目前，很多企业已经通过数据分析获得了快速增长：
连咖啡零成本，线上开店 100 万家，借助小程序实现社交裂变。
实习僧 4 个月内用户新增 300 万，平均获客成本不到 4 元，APP 导流转化率高达 23%，用小程序完成极速增长。
未来，我们希望携手更多企业，以数据驱动更高效的小程序增长。
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关于 GrowingIO
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依托于快速部署的无埋点技术，GrowingIO 独创双模型采集体系，帮助客户实时采集全量用户行为数据，搭建完整的数据监控体系，帮助产品、运营、增长负责人，实时优化产品和运营策略；
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