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数据驱动增长付费课程笔记

2021-06-24 16:26:14   2  举报

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AI智能生成

这个脑图告诉你，如何利用数据驱动增长，数据驱动增长的具体方法，还包括keep的案例详解

数据驱动增长

增长黑客

三节课

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

洞察增长机会

用户分群

用户行为

用户如何使用产品

明确分析对象

一次性行为

下载

上传头像

会员

低频行为

输入银行卡信息

充值

允许推送

密码重置

周期行为（核心关键行为）

举例

电商：下单

社交：点赞

资讯：阅读

通信：发消息

视频：观看

教育：上课

SAAS：视频会议等

如何解决

如何找到

1.如何定义

关键转化路径上的行为

发生频次高的周期性行为

案例

访问到注册

课程注册

充值行为

观看课程

2.在数据中验证

在实际数据中，确认哪些路径是关键路径， 哪些行为是高频行为，并发现任何遗漏的行为

关键转化路径：通过路径分析

高频行为：比较行为计数

解决什么问题

转化问题：用户行为路径

目标

让用户做某事，走上正确的路径

漏斗分析

流失严重的环节

注意：分析同一群用户的转化

常见用法

获课

新用户注册漏斗

激活

新用户激活漏斗

留存

某个关键周期性行为漏斗

推荐

老带新用户转化漏斗

变现

下单漏斗，互金投资存款漏斗

电商案例

明确目标

选择分析方法

详情-支付成功

分析数据

提交-支付流失严重

发现线索

拆分终端渠道 发现IOS和windows转化差距大

选择分析方法

分析数据 发现线索

提出方案

IOS支付页加上IOS支付页面订单商品描述

结果：转化提升

路径分析

大多用户的路径

方法：汇总所有路径

问题：路径同预设相差多少

常见用法

实际与期望的不同

1.进入首页后的实际路径？最喜欢去哪些页面

2.如何引导回主流路径，迅速到达核心模块

以某个行为为终点的路径：到达某个功能的路径里，哪条最主流

1.有哪些路径到达产品详情页

2.如果想提升详情的访问数，从哪条路径入手

以某个行为为起点的路径：用户离开预想的路径后，实际走向是什么？

1.用户到达商品详情页后，为什么没有点击支付

2.跑去了什么地方？

3.如何避免用户离开预想路径？

在线教育产品案例

明确目标

选择分析方法

分析数据，发现线索

75%搜索，100%二次搜索，68%查看课程详情

提出方案

高频搜索词做成可点击元素

重新排序搜索结果

根据搜索词补充新的课程

轨迹细查

单个用户的实际行为路径

留存问题：周期性行为

目标

让用户更多更久的某事，养成正确的习惯

留存分析

某个功能隔多少时间用

常见方法

1.首次登录用户，有多少会再登录

2.哪个时间内流失最严重，1天，1个月，3个月，12个月后

3.和行业平均值相比如何？

4.某功能是否比别的功能留存高？能够让用户更多的使用这个功能？

5.是否来自于某个渠道的用户留存率低？降低这个渠道的预算还是取消还是优化？

6.不同类型的用户留存率是否不同

7.产品改版后是否提升留存率

频次分析

一段时间内，用户会使用的频次

问：

1.整体是否偏低或者偏高？如何提升

2.是否某一个群体使用频次高或者低？

常见用法

1.洞察使用频次分布规律

电商每月下单次数是多少

视频平均每天观看的视频数多少

针对没有到达平均值的用户，寻求原因，指定策略，提升使用频次

2.甄别高价值用户

哪些是

如何提升满意度，提升忠诚度

如何引导向高价值用户迁移

3.对比不同渠道，地区等维度的使用频次

选择分析方法

改变用户行为轨迹和模式，让用户更好的从产品中获得价值

增长实验大局

增长实验大局观

底层逻辑

找杠杆

做实验

发现问题

检索相关研究

分析现有研究结果

发现问题

提出假说

试验

制定实验方案

定义实验步骤

实验

数据汇总

数据分析

数据可视化

数据验证

调整试验

重新验证假说

发现

写作研究论文

发表研究论文

找到聚焦领域

指定北极星指标-构建增长模型-找到聚焦领域

产生想法

优先级

实验设计

开发上线

分析结果

增长实验流程图

产生实验想法

明确实验目标

从数据中寻找洞察

形成实验假设

优先级排序

实验设计

指定实验指标

确定实验受众

设计实验版本

开发上线

开发实验

QA实验

上线实验

分析和应用结果

评估结果可信性

分析实验结果

决定实验下一步

增长实验报告

实验目标

假设

打分

指标

核心指标

辅助指标

反向指标

实验受众

实验设计

实验结果

实验洞察

后续计划

高质量假设

明确实验目标

例

提高单点转化率

文案测试

设计测试

单页面测试

定量分析

转化率计算

用户分群

点击热图

路径分析

场景细查

定性分析

用户可用性研究

用户问卷或访谈

录屏和点击录像

实时聊天和产品内弹窗

最佳实践

Lift模型

用户心理学

文案写作最佳实践

UX和设计最佳实践

提升漏斗转化率

路径测试

定量分析

同上

漏斗分析

路径分析

最佳实践

路径设计最佳实践

对比新旧版本指标

新版本或版本上线

新功能探索，提升留存率，个人化

MVP、功能、算法

从数据中寻找洞察：3类数据

表现

实验成功率高

实验指标提升幅度大

原因

实验假设没有数据支持

方法

定量数据

问题是什么

定性数据

为什么发生

最佳实践

怎么改好

N轮数据分析提高假设质量

例子1

提升新用户激活率

定量分析发现问题

从“海报功能”找到canva的新用户最多，站所有用户的30%

但很多新用户开始使用这个功能后，没有完成制作海报，就流失

定性分析揭示原因

可用性测试

观察用户困惑的地方

流失用户问卷

了解用户为什么流失

成功用户问卷

了解成功用户的特征和产品使用动机

最佳实践

很多saas类和社交类产品会根据用户目标提供不同的新用户上手流程

形成实验假设

如果开发不同的海报模板给用户个人化的引导流程，就可以提升海报功能的激活率

例3：在行

明确实验目标

提升精英课程的点击购买率

从数据中寻找洞察

用户调研：认识到较长的课时容易降低用户对课程的了解欲望

形成实验假设

如果隐去价格标签里的“总课时”，可以提升点击率20%，因为长课时会降低用户兴趣

例3:Blue Apron

分析新用户注册前路径

发现超过50%新用户注册前访问“未来菜单”

改善未来菜单页面，将注册更突出

lift

价值主张

明确有力的营销口号