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增長黑客:利用高效率的補貼策略驅動用戶增長

本次分享的內容有:

  • 什么是用戶增長
  • 增長的必殺技是補貼
  • 智能化補貼的框架

關鍵詞:增長、補貼、效率

增長是目標,補貼是手段,效率是評價。

▌用戶增長

定義:用戶增長是用戶的新增量大于用戶的流失量,就像一個游泳池一樣,在動態維持用戶的增長。增長包括兩個方面:人數(用戶的絕對數量)和質量(每個用戶貢獻的價值)。

整體上可以用一個公式來表達:

規模=(DAU + growing – dying) * 質量

當 growing > dying 時,表明用戶量是增長的。若平均質量也在增長,說明整體盤子的用戶質量很高,也是屬于增長。所以做增長,需從人數和質量兩個角度著手。

1.增長模型的演變

隨著時間的變化,增長模型發生了如下變化:

《增長黑客:利用高效率的補貼策略驅動用戶增長》
圖1:用戶增長模型演變

共同點:增長模型依然是5件事情,只是順序發生了改變。

不同點:在互聯網的早期,各個垂直領域都是缺少競品的空白區域,平臺屬于野蠻生長時期,最需要做好獲客,適合 AARRR 模型。而在當下各個細分領域的供需雙邊都飽和的情況下,獲客成本越來越高,且留存的成本遠比獲取新用戶成本低,所以做好留存的重要度明顯比獲客高。

2.用戶生命周期曲線

將用戶從了解某 app 到離開 app 的過程劃分為6個階段,分別為潛在期,新手期,成長期,成熟期,衰退期,沉默期。按照用戶價值與時間的關系如下所示:

《增長黑客:利用高效率的補貼策略驅動用戶增長》
圖2:用戶生命周期曲線

很明顯,用戶在成熟期價值最大,其次是成長期和衰退期。那么,不同生命周期,我們能做什么呢?

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圖3:AARRR 模型應用于用戶生命周期中

從圖3 來看,圖形類似于一個煙斗,這里稱呼為煙斗模型,煙斗模型解釋了每個時期,我們能對用戶做哪些操作,使用用戶給平臺帶來更大價值。

  • 獲客:發生在潛在期,對潛在用戶進入引導,讓其進入平臺
  • 激活:發生在新手期,用戶進入到平臺,引導用戶熟悉 app
  • 留存:從用戶進入到 app 到離開 app 都要做留存,以最大程度的延長用戶生命周期。
  • 收益:即讓用戶向平臺付費,主要發生在用戶使用 app 一段時間后,即成熟期和衰退期。
  • 推薦:品牌認可,用戶將 app 向好友推薦,獲取優質的用戶。發生在新手期、成長期、成熟期。

▌增長的必殺技是補貼

定義:通過補貼,讓用戶嘗試使用產品,給予用戶好的體驗,并讓其在未來留下來繼續使用 app。

1.補貼案例

案例1:加班補貼:用補貼換時長增加

《增長黑客:利用高效率的補貼策略驅動用戶增長》
圖4:調整前后,不同時間段下班的員工數量分布

實施打車策略后,原本8-9點下班的員工會工作到9-10點,對公司而言,付出了打車費用,總的工作時長增加了,但 ROI 是否會增加具有不確定性。

方案2:補貼增強用戶體驗

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圖5:優惠券抵扣,增加體驗

對有打車需求的用戶,給予補貼。通過平臺讓利的策略,提高用戶發單的概率,以提高平臺營收。

小結:用補貼的方式使更多用戶來體驗產品,讓用戶更加頻繁的使用 app 并留下來。常見的補貼有現金紅包、現金券、折扣券、積分、實物獎勵等。

2.該如何補貼

發小錢辦大事,提高補貼效率,補貼效率公式:

《增長黑客:利用高效率的補貼策略驅動用戶增長》

分子為補貼后的效果減去補貼前的效果,即補貼收益 ;補貼金額等于活動投入的金額,即補貼成本;ROI 等于補貼前后的收益處以補貼金額。若想使 ROI 呈現遞增趨勢,在補貼成本不變的時候,使補貼前后收益增加,或補貼收益不變的時候,減少補貼成本。

3.如何提升補貼效率

提升補貼效率的關鍵因素:市場供需

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圖6:供需關系

投放補貼,應該圍繞市場供需來做,滿足用戶的需要,驅動增長。對于增長來說,提高 ROI,有兩種方式,保持分子不變,分母變小,即補貼前與補貼后的收益效果不變,認為市場需求達到了天花板,通過減少補貼,驅動 ROI 增長;保持分子變大,分母不變,認為市場有供給需求,即市場供需不足,在補貼成本不變的情況下,帶來了收益增加,就需要提高補貼效率。

▌智能化補貼

1.必備條件

多部門合作,需具備人工智能、心理學、經濟學知識。

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圖7:智能補貼協作

2.優化思路

如何對上文案例1中的打車補貼與工作時長關系優化,最大化 ROI 呢?下面從兩個角度來優化策略:補貼敏感度和市場供需環境。

角度一:補貼敏感度

問題:無效補貼

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圖8:減少無效補貼

明確哪些因素會影響收益和成本,找到對收益沒有影響但增加了成本的因素。在打車補貼案例,實施補貼策略后,會有部分原先不屬于補貼范圍的員工向補貼區域轉移,使得享受補貼的人數增加,補貼成本也會增加,收益是轉移進入補貼范圍用戶的工時增長。對于原先工作到9點后下班的員工,工作時長沒有增加,補貼成本增加了,這部分人的補貼就是無效補貼。

對于無效補貼的用戶,是需要待優化的。

3.優化策略

① 引導用戶增加工時

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圖9:引導用戶增加工時

實施打車方案后,工作時長沒有得到有效增加,但支出增加了。結合員工歷史下班時間,如果員工工作時長增加60分鐘,就給予打車費報銷。采用策略引導員工增長工作時長,達到了預期的工作時長,對其給予補貼。對公司而言,獲得了更多的工作時長,同時剔除了無效的補貼,ROI 的分子變大,同時分母變小。

② 彈性補貼

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圖10:彈性補貼

在策略1的基礎上,繼續優化補貼成本,對不同的員工給予彈性的補貼,從整體角度來看,收獲的工時不變,公司投放的成本減少,ROI 增加。

③ 價值轉化

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圖11:員工邊際效用與邊際成本

在策略2的基礎上,考慮每個員工的邊際效用與邊際成本,若是邊際效用大于邊際成本,給予補貼,否則不給與補貼。同時,給予補貼的員工給予彈性補貼。整體上來看,工時增長了,投入的成本減少,ROI 減少。

角度二:市場供需環境

這時,結合市場的供需環境,給予員工福利待遇:

④ 增加補貼,換留存

《增長黑客:利用高效率的補貼策略驅動用戶增長》
圖12:增加補貼,提高留存率

⑤ 減少補貼

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圖13:市場環境惡劣,對員工不利

4.復盤

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圖14:復盤

前面3版本,從員工畫像角度考慮,利用大數據千人千面的能力,對員工的勞動能力、勞動價值、對錢的敏感度做出運營策略;第4和第5個版本,結合市場的供需環境、企業提供的崗位數量之間的供需關系做出的策略。整體上,就是補貼與收益的動態平衡。

▌精細化營銷框架

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圖15:精細化營銷引擎系統框圖

每個框中包含了相應的數據和技術要求。底層搭建系統和提供數據支持,模型層將數據加工成用戶畫像以及做預測問題,機制層結合用戶畫像、預測結果等設計動態收益模型,保持平臺盈利和生態平衡,最上層是產品,直達用戶。

1.算法工程師工作規范

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圖16:算法工程師工作規范

明確目標,知道到底在做什么事情;有合理的指標體系來分解目標;從指標中提煉出行之有效的方法,也就是機制;機制抽象為模型,做成系統化的需求;最后是評估,對策略做數據評估,以便于迭代優化。不同職業發展階段,不同方面的能力的重視程度不同,在剛步入職業階段,模型尤為重要,越是職業發展后期,指標和評估更為重要。

2.模型

  • 用戶模型:刻畫用戶能力和勞動意愿。
  • 供需模型:預測類型,包含時序模型、指數因子模型、特殊修正模型,其特征體系包括指標序列、線下特征,還具有一定的周期性、趨勢性、隨機性等特征。

3.補貼機制

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圖17:補貼機制

第一個:在業務早期,驗證市場有效,目標是最大化收益,同時保證投入就可以帶來收益;

第二個:在業務快速成長階段,加大投入,提高業務覆蓋面,最大化 ROI,保持投入效率最大化;

第三個:在業務成熟階段,保持收益不減少,減少補貼,提高 ROI。

4.產品思維

  • 信息不對稱,供給不足:在信息不對稱或壟斷的情況下,采取漲價措施,提高收益。
  • 損失厭惡的心理:利用損失厭惡的心里,換取未來一段時間的活躍度,適用于競爭態,提高用戶忠誠度和留存度的場景。
  • 通過不確定性的獎勵來增加趣味性。

5.風險

可能的風險:用戶感知殺熟,認為不公平的情況。

如何規避:

  • 規則透明:明確告知用戶規則機制。
  • 提高定價,反向補貼,完成差異化定價,先提高定價,再給用戶實惠折扣來吸引用戶下單。

▌總結

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圖18:跨學科能力

智能化用戶增長,需要具備多項技能,技術使得我們具備接觸數據、熟悉數據、加工數據的能力,人工智能幫助我們準確的預測用戶,微觀經濟學幫助我們理解收益平衡機制、明確 ROI 增長思路,黑客增長和心理學拓寬我們的思維和了解用戶,擁有更多的途徑來實現策略的落地成為產品,更加好用的產品直達用戶。

文:白朔天@DataFunTalk(datafuntalk)

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