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读《硅谷增长黑客实战笔记》感想

读《硅谷增长黑客实战笔记》感想

作者: 小蛮艾 | 来源:发表于2020-03-22 16:02 被阅读0次

     本文对于增长也讲解得十分详细,很多来源于国外的实例,并在文章的最后专访了很多专家对于增长的看法和建议。跟之前读的《用户增长方法论》有些相似概念之处的地方,但仍然有很多新的启发,记录并分享给大家。

前言

     增长不是一些些零散的技巧,而是一整套体系,真正可持续的增长是以用户留存为基础,涵盖生命周期的各个阶段。

增长模型公式

1、简单来说,就是一个数学公式。就是影响北极星指标的各个变量之间 与  北极星指标 的关系。

2、模型可以解释变量之间如何作用,以及当你要做出假设或者提升某个变量时,通过增长模型公式,可以知道最终对北极星指标影响的大小,实现效益最大化。

用户获取

1、用户获取的CAC可以分为三种算法:

     混合CAC:把付费渠道和天然渠道混合在一起计算

     付费CAC:付费渠道平均的用户获客成本

     满载CAC:加上所有相关人员的薪酬、设备等其他费用算出的用户获客成本

2、LTV:用户使用产生的月数*平均每个月可以在用户身上赚到的钱

3、用户获取渠道--用户推荐

     K因子:平均每个老用户可以带来几个新用户。如果K>1,则可以持续有机增长

用户激活

1、找到AHa时刻

     -即用户接触到产品之后,首次获取到产品的价值。(啊哈,原来这个产品可以帮我做到这个啊!)

2、找到关键行为

     -用户采取某个特定的行为迅速了解到了产品的价值所在,达到AHa时刻;

3、用户是有“激动指数“的,需要在用户的激动指数降为0之前,引导用户完成关键行为

     -如果多有个关键行为,需引导用户完成最重要的关键行为,在最短的时间内让用户迅速感受到产品的价值,不然用户可能会失去耐性直接走掉。

用户留存

1、好的留存可以使用户付费周期变长,可持续使得生命周期价值LTV不断升高。

     -强大之处在于其复利效应,刚开始微小的留存率差别可能意味着一段时间后巨大的用户数差别。

2、留存周期

     -需要根据每个产品的天然使用频率来衡量

3、留存观察和分析

     -横向观察同一群人在不同时期的留存曲线:应该是到某个点后趋近平缓

     -纵向对比不同时期人群的留存曲线:产品改善后,后加入的用户应该比之前加入的用户留存率平缓

     -针对不同画像的用户分组观察留存:每组用户来到产品中使用的目的和场景各有差别,分别针对不同的用户行为改善对应的留存。

4、“上瘾“和“参与”

     -用户留存之后想要可持续的发展,要将用户从每次回到产品中简单参与的层次一步步提升到参与层次不断提高的层次,即为达到用户对产品的上瘾。

插图来自《硅谷增长黑客实战笔记》

打造好产品的关键

1、习惯养成和行为可持续:

     -好的产品对用户的行为产生影响,带来价值;反过来用户的行为也成为产品体验的一部分,帮助公司成长。

插图来自《硅谷增长黑客实战笔记》

2、习惯养成的要点

     -用户完成行为给与奖励,这种奖励还可能是不确定性的,给与用户期待。比如拆礼包、抽奖赢免单等

     -用户投入努力,并可以积攒价值。比如积分、等级体系、个人信息记录等

     -外在触发和内在触发结合。提醒用户完成行为

     -打造用户的参与闭环和良性循环,让用户的一个行为可以带来另一个行为。从用户角度来说就是要给与用户反馈和奖励,引导用户下一次行动 或者是带动更多人的参与。

专访带来的启发

1、聚焦,一定要聚焦:

     -要做的事情有很多,要平衡短期和长期的利益,找到当下最应该做的事情。

2、培养使用习惯:

     -如果产品本身是高频引用,比如打车送餐,可以把奖励拆成很多份,每次只允许使用一份,帮助新用户养成使用习惯。

     -偏工具类的产品,用户想到你才会打开来用,使用频次会受到限制。需要让用户建立起更多生活场景和产品的链接,即挖掘在产品外部能链接产品的场景,提高用户的使用频次。比如keep,出门天气好,提醒用户打开keep跑步,并不断培养用户习惯。

3、全景漏斗与无限解构:

     -把很多路径的漏斗横向串联起来,成为一个体系。比如功能A的用户提升了,是功能B的用户往功能转移,还是说用户自发完成了转移。全景漏斗可以帮助我们体系地了解到产品中的动向。

     -讲漏斗的步骤和用户群体拆分得足够细,我们才能看出其中的问题点,才能对症下药。

4、给做增长人的建议:

     -理解并精通所做这一块的业务

     -不要着迷于小的增长套路,一切的出发点应从核心价值和核心用户的角度去思考,聚焦于真正的问题上

     -用数据但不能过分迷信数据,定量和定性要相结合分析:数据表象之下,是每个独立的个体。每个人产品的行为基于个人的心理与所处的情境。需要设身处地投入进去以同理心来定性地做出分析和判断

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