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增長黑客:做增長不是一定要一夜暴富

你是否有發現,獲客變得越來越難了,客戶從產品功能層面越來越多關注精神滿足,數據增長和用戶運營達到同樣效果都需要付出更多的精力,只有產品做得更優秀才能奪得用戶。

《增長黑客:做增長不是一定要一夜暴富》

我是怎樣理解的增長?

我發現很多人對growth hacker理解有誤,黑客在我們常規理解里指的是通過一些網絡安全技術進行互聯網攻防實戰的那群人,而增長駭客指的是利用技術手段來驅動增長,這跟數字營銷有異曲同工之妙。

一聽到增長,我們就會想起很多關于增長裂變的成功案例,那些案例告訴我們,仿佛找到了增長團隊就可以“一夜暴富”,先別說每天把精力放在創造神話上有沒有效,這是對增長真正的解讀么?增長是需要很多專業的知識和技能的同時要結合很多精細化的努力和付出。

要做增長,首先要了解營銷技巧和運營底層知識,舉例:

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在很多人心里期待的增長曲線是平穩的直線下,突然幾百倍的數據暴增,但是這樣的增長曲線真的是好事么?對于一個交易型產品,這樣的訂單增長曲線可能會造成庫房癱瘓,引發大量的用戶不滿,引起品牌崩盤。

正常的增長曲線應該是隨著小步快跑的增長試驗緩慢增長。對于一個網站來說,增長是什么?除卻理想主義下的純用戶增量,其實真正的增長一線的人知道,在做增長的時候,我們會考慮一切手段,讓自己的目標數據提高。在做運營最早的時候,我們會以轉化結果等于流量乘轉化率為第一黃金公式,但是后來我們才知道這只是浮在水面上的冰山一角。流量有流量的增長空間,而轉化率也有自己的增長空間。

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一、通過流量管理進行增長

流量很重要,每個運營的人心里都清楚,曾經江湖流傳,得流量者得天下,無論什么時候我們都會置身于獲取流量的過程中。

按照流量來源劃分,我會將流量渠道劃分為幾種,分別為:自有渠道、垂直渠道、C端渠道、知識付費渠道。

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(以常見平臺舉例)

每個產品在推廣期都應該有這樣一個渠道列表,而且需要不斷的完善它。有了這樣的渠道,我們在做冷啟動的時候就有了方向,我們不光要核心獲客平臺,例如網站和APP,做內容運營的時候需要同時做很多平臺來吸引用戶關注,比如頭條號的推薦引擎,熊掌號的高權重,都是不錯的選擇。

渠道按照獲得流量方式劃分可以分為免費渠道和付費渠道,免費渠道的運營應該在有限的精力下挑選精準而且活躍的平臺,比如B端產品相對而言就應該慎重考慮抖音等偏C端的平臺。免費的渠道量力而行,付費的渠道就要考慮ROI了。

增長的一個很重要的方法,就是從流量源頭開始治理,做營銷特別希望廣告投放的可以精準而且有效,所以我們一直都在尋找更優質的渠道。

假設:如果你有10個渠道,你只有50萬年預算,你如果讓投放效果最大化?可能有的人會說,我要優化產品,優化落地頁,但是當你真正在想方設法做增長的時候,你會發現最先被考慮的一定是渠道的優勝劣汰,將資金放在最容易產出的渠道。

有個比較簡單的方法衡量渠道效果,那就是渠道潛力和渠道效果的象限算法,根據這兩個維度,可以將渠道劃分為4個象限,之后把不同的渠道根據效果放在不同的象限里,這樣就可以進行相應的策略調整來使資金利用最大化。

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改變渠道進行增長策略的前提是,要明確每個渠道的ROI,ROI可以根據單次轉化計算,也可以根據用戶生命周期總價值計算。(關于生命周期總價值的內容可以翻易觀的往期文章),我們可以用表格計算,也可用工具直接計算出渠道效能(如易觀方舟的渠道分析,官網有Demo)

二、轉化率優化是效果很明顯的增長方向

通過優化流量質量來增長,付出的精力可能相對更多一些,而轉化率優化就是一個空間更大的增長方向,比如日流水100萬的平臺,轉化率提高5%,可能就提高幾十萬的收入,轉化率是以率作為衡量的指標,所以對結果的促進性價比更高。

如何開展轉化率優化?我們會結合智能路徑和漏斗分析。

我很認同的一個觀點就是業務先于數據分析,在進行轉化率優化之前我們會先自己清晰我們要知道的數據,也就是指標體系。每個行業,甚至每個產品都要有自己的指標體系,比如,對于以注冊流為核心獲客流程來說,指標應該圍繞表單轉化率展開,關注用戶從所有頁面到表單頁的轉化率,表單頁到開始提交的轉化率,以及表單從開始到完成的轉化率,表單內各流程的轉化率。只有知道這些轉化率之后,才能知道自己目前所處的水準以及優化的空間在哪。

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有了這樣的指標體系,我們最先想到的是,要把這些數據做出來,開始優化它,也許在一段時間的努力下,你的轉化率確實上升的很快,也許會遇到瓶頸,這時候你會遇到一個問題,我設置的這些轉化路徑對么?是否會有漏網之魚不從這樣的路徑上轉化?畢竟漏斗是一個有序漏斗。嘗試一下智能路徑,也許你會發現不一樣的事情。

智能路徑,是站在客觀的角度將用戶的路徑刻畫出來,形成了很多分叉的桑吉圖,這樣你就會知道,用戶都是通過如何的方式到達你的希望他去的目的地的。通過智能路徑找到最核心的幾條,然后再去漏斗分析里,將漏斗數據展示出來,你就會發現更大的優化空間。

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三、增長試驗要怎么做?

圍繞核心目標制定增長計劃,要先給自己和團隊設定一個增長目標,然后按照目標進行任務拆解,可以通過流量和轉化率的方向去進行試驗。

在轉化率優化上有很多方向,比如兼容性優化,清晰的價值主張,良好的交互體驗,可以根據lift模型來去進行自己的增長試驗思考,但是大多數情況下,我們是通過用戶行為數據來產生增長試驗的,比如我們發現用戶流失了,通過行為分析去看用戶為什么會流失,是被吸引走了,還是內容不夠抓住他。

在進行增長試驗的設定的時候,我們會從兩方面去考慮,一方面是影響用戶前進的絆腳石,另外一方面是促進用戶前進的加油站。用戶從來到網站或APP上來,到用戶成為粉絲,到離開產品,會經歷一個生命周期,生命周期的每一個環節,都有很多增長試驗可以驅動數據變化。比如在廣告端,要通過試驗來精準用戶,在漏斗上要通過試驗來提高漏斗轉化率,而對于要流失的用戶的召回行為也需要很多試驗來測試哪種召回效果更好。

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有了這些試驗后,在增長試驗里最重要的兩個要素,就是小范圍測試和快速的敏捷迭代。所以增長試驗一定要得到研發的支持,通常一個增長試驗小隊要由增長負責人,內容負責人,項目經理,數據分析師等角色組成。

聽過太多的成功案例后,我們會回歸冷靜,思考究竟什么才是增長,如果每天都把精力放在病毒營銷、裂變等方式上,這需要很大的魄力和資金支持,而大多數企業更愿意穩扎穩打的平穩數據提升,所以我認為最健康的增長方式應該是80%的精力放在數據驅動的精益成長上,而20%的精力放在創造一些裂變的機會上。

分享一下我做增長常用的10大分析方法,以及要掌握的數據維度:

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總結:增長不是一蹴而就的,也許很多個小的細節增長點看上去增長很少,但是在一段時間積累下來,就會凝聚成可觀的數據變化。

文:趙巖@Analysys易觀(enfodesk)

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