互联网用户增长框架分享
2022-10-13 15:39:42 0 举报AI智能生成
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互联网用户增长框架分享
作者其他创作
大纲/内容
明确增长指标，区分虚荣指标与可执行指标
指标与产品核心价值相关联
指标要反映用户活跃程度
指标变好，要能反映产品是在向好的方向发展
指标需要容易被团队理解和沟通
明确指标是先导指标还是滞后指标
指标要具备可操作性
制定北极星指标
计划
根据增长指标，确定增长方向及增长方法
投入
用户基础信息数据
who
where
when
what
how
用户行为数据
结果类数据，体现用户完成某一任务的效果，无法体现用户行为
交易、日志数据
数据类型
增长是一个量化概念，以增长为目标即对所有用户行为进行量化
数据获取
数据处理
衡量
通过直观的数字或趋势曲线图，了解市场及产品状态;lt;br;gt;
数字与趋势
将数据进行多维度拆分，发现问题来源
维度分解
通过用户行为、属性标签，对用户进行精细化分类
用户分群
将用户完成某一任务行为分阶段展现，分析不同阶段间转化率
转化漏斗
行为轨迹
留存分析
AB测试
数据分析
分析
通过MVP验证增长效果
优化
业务执行流程
从用户接触产品到离开产品的全生命周期旅程
用户旅途
获取用户的路径最长，产生流失的环节也很多
获客成本
渠道规模
拉新能力
访客时长、每次会话浏览页数、跳出率
新客到达注册页面转化率、新客注册成功转化率
订单填写转化率、支付成功转化率
渠道质量
渠道评估
根据渠道评估维度，有针对性的制定渠道优化案例
渠道监测，UTM机制
渠道优化
获客渠道分析
落地页优化
ABTest
获客行为优化
获取用户
触发
行动
用户激励体系搭建
激励反馈
激发活跃
用户留存才是真的用户增长
改变产品或技术
app唤醒
短信唤醒
邮件唤醒
人工干预
基于用户的留存
纵轴：使用用户占比
横轴：功能留存率
产品功能留存矩阵
分析不同功能模块留存趋势，增加产品粘性;;
分析不同功能模块的访问人数和活跃度
分析用户使用功能路径，找出流失原因，降低流失率
基于功能的留存
留存分析框架
提升留存
以转化为核心
用户付费
用户留存
用户活跃
精准推荐
用户匹配
以粘性为核心
广告收入
增长收入
用户感受到产品价值，自发分享给他人
给分享者带来好处或利益
深入到用户与他人社交互动中
用户推荐场景
喜爱
优惠券、积分
逐利（占小便宜）
老用户推荐新用户，新老用户均有好处
互惠
消消乐
智行抢火车票
求助
排行榜
炫耀
邀请制注册
稀缺
推荐场景与用户心理相结合
K = 发起邀请用户数 * 转化率
K因子
NPS分值
衡量推荐指标
用户推荐
用户增长模型
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