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一款家居后APP如何用增長黑客方法實現從0到40萬
2019-06-17 23:02來源:admin

  本文引用增長黑客方,遵循數據驅動運營思維準則,對一款家居后APP做整體復盤分析。筆者旨在利用數據分析工具對一款互聯網+產品進行解剖,通過數據層的表現,找出背后內核層、表現層及業務層的驅動邏輯。讓這款具備了從0到1特質的產品以一種理性、科學、嚴謹的案例拆解形式來幫我們尋找創業產品的爆發式增長共性,強化和提醒數據驅動運營的思維準則。

  產品形態:師傅端(安卓版、IOS版)、商戶/個人端(安卓版、IOS版,以下均簡稱商戶端),其他產品形態不在本次分析范圍內。

  由此判斷,家居后市場從業的師傅大部分使用安卓手機,收入不高。針對師傅端在產品迭代版本順序選擇和Push推送、渠道分發及推廣、運營活動設計上,都要優先選擇安卓。

  在此產品一次運營裂變活動中就遇到過ios下h5的長圖片二維碼可直接長按識別完成分享裂變,而安卓系統則必須重新做匹配的圖才能直接識別。商戶端則相反。

  (2)地域分布:作為一款O2O的家居后產品,了解用戶的地域分布無論是對于整體運營決策還是精細化運營,都非常重要。

  這次做復盤比較意外的無論是師傅端還是商戶端,湖北都沒有進入到前五,也從側面說明了目前平臺的北極星指標(后文講解)主要還是依靠線. 用戶行為

  商戶端則平均單次使用時長較穩定,對常規運營活動敏感度較低(后續會介紹商戶端運營的爽點在哪里),整體呈下滑趨勢,說明商戶使用產品目的性很強,產品UE在逐步優化,發單流程更簡化,縮短了用戶操作時間。日啟動次數也呈箱體波動,下一步如何提升商戶日啟動次數,提升品牌忠誠度是下一步需要階段的問題。

  對于這段不正常的數據,我做了重點分析,后來對照累計用戶數的變化和詢問當時的運營情況,終于揭開了謎底:

  從累計用戶數上告訴了我們線月期間,當時APP產品剛上線形態切換過來,初期師傅用戶很少,只有幾十個,來源于運營人員的地推。同時,為了吸引種子用戶的參與,對師傅報價采用了補貼活動刺激。所以,就導致了當時僅有的幾十個師傅為了爭搶報價補貼,產生了大量使用時長和打開數。

  所以,我們在平時做數據分析時,應該對異常點做專項細致分析和處理,不然就會導致整體數據分析偏差。

  首先說明下,此篇只是沿用增長黑客方的思維模型做系統復盤,之所以選用增長黑客,是因為這款非大廠非豪門的創業產品一路走來都是力求低成本實現爆發式增長;并且增長黑客主要方法是基于數據收集和分析,快速設計實驗和驗證結論的過程;用超強的技術實現能力,高效的把運營想法落地到實踐,快速試錯和迭代,這也是此篇強化和提醒數據驅動運營思維準則的目的。

  我認為,客戶端的爽點在2個不同時刻都有,而主要的爽點是:在開始階段,發單3分鐘內,有多個師傅報價且費用比線下找更低(算上平臺給的補貼)。

  活躍商戶數 X 平均發單量 X 活躍師傅數 X 平均接單量 X 平均單價 X 訂單完成率 =訂單完成量增長

  這個也是增長黑客中主要工作流模型,其實就是我們常說的“拉新(Acquisition)”、“促活(Activation)”、“留存(Retention)”、“傳播(Referral)”、“轉(Revenue)”。

  首先看師傅端的拉新,如上圖所示:拉新除去春節、淡季放假幾個低點外,一共有幾個值得注意的拉新高點。

  次高點是在2018年的11月-12月底期間,這段時間也是周年慶和雙11活動促使日均訂單大幅提升和產品領劵中心和金幣商城上線活動開展的期間,亦是北極星指標,完成訂單數的歷史峰值,所以這個次高點的拉新原因就不用展開了,各種線上活動的開展,流量來源的疊加和產品功能的更新導致了這個次高點的發生。

  原來5月和6月陸續推出了“金牌師傅”、“邀請有禮”、“任務系統”以及每日抽獎重磅功能,這些對于運營的重要性,之前我的文章有寫。

  我除了對周期內的三大高點的細化分析外,還結合增長黑客方、產品生命周期理論和圖形上幾個大的增長區間做分析。

  這條也是增長黑客關于能擴大獲客規模,首先要實現的兩種匹配之一,也就是能對產品優勢的描述打動目標客戶的程度。

  這個最有代表性的就是喬幫主的那句“將1000首歌放在你的口袋里”。異曲同工的是,在18年4月之前的增長區間里,本案例對商戶端提出了“3分鐘5個報價”、“找師傅,就上***”;對師傅端提出了“平臺獎勵多,師傅賺錢多”、“收入翻倍計劃”等等,直觀明了,獲得了導入期寶貴的種子用戶增長。

  即你所選擇的營銷渠道在向目標用戶推廣產品時的有效程度,要分析用戶的行為類型進行對應的獲客渠道選擇并監控渠道來源結果做篩選。在本案例進入發展期后,也是對各渠道的有效監控,從而發現了例如SEO/SEM,第三方電商等后期成為完成北極星指標的核心渠道。

  首先圈定了在某個階段的活躍種子用戶,用戶屬性通過不同維度的篩選后,對于不同時期的潛在“超級用戶”,放到了用戶運營最優先級,使用了包括:首單減免、充值優惠券、誘導分享、積分兌獎、邀請朋友得紅包、定向活動推送、活動邀請、游戲裂變等。

  通過營銷方式結合,當k1時,用戶群就會象滾雪球一樣增大。想象Dropbox當時怎么實現幾十倍增長的?就是因為用了邀請好友享受更大容量這招,包括hotmial的尾部簽名邀請使用、paypal的注冊就送10美金的案例皆如此。

  正如上文中提到的4.18高點的主要原因,是對集采數據進行了批量短信激活一樣,在本案例過程中,有無數個類似的看上去不起眼甚至覺得很low的運營動作,也包括類似Airbnb的發家之路,在不斷優化試驗中,發揮到了極致。

  不要覺得有些手段過時了,airbnb的案例已充分將為了低成本實現高增長而無所不用其極展現的淋漓盡致。

  和拉新分析類似就不再重復,有意思的是上文提到的5月11日這個爆發峰值點,在活躍處等到了強化驗證。

  因為5月和6月陸續推出的“金牌師傅”、“邀請有禮”、“任務系統”以及每日抽獎重磅功能,讓師傅端的IOS活躍用戶到達了階段最高峰值上。而整個師傅端的活躍也是經歷了從導入期的小平臺A,到過渡期的小平臺B,再到現在的發展期小平臺C和D。

  這次要把前文中用戶行為處提到的做定向分析,上文提到商戶端的平均單次使用時長較穩定,對常規運營活動敏感度較低,那么從日活上看商戶端運營的爽點在哪里呢?

  原來商戶端的日活圖形和師傅端差異很大,峰值在11月底-12月出現了爆發式增長,究其原因是因為推出了領券中心、雙11 、雙12活動等。

  所以,從這里的數據分析,可以再次印證了開頭提到的商戶爽點:發單3分鐘內有多個師傅報價且費用比線下找更低(算上平臺給的補貼)。到這個階段,師傅活躍度已經足夠多,加上產品發單流程的簡化,剩下的就是利用一年一度的雙11,雙12作為引爆點,對商家進行優惠券、促銷等降低發單費用即可造成活躍的爆發式增長。

  這里我專門從最源頭,渠道的下載量統計開始到最后活躍做了一個轉化和流失漏斗,里面很值得運營和推廣人員研究:

  目前整體產品還是偏向工具型,雖然一致在通過社區、積分商城、學院、答題等功能來提升粘性,慢慢過渡到平臺型,但是目前的沉默用戶和流失用戶比例較高。

  對師傅端來說,拉新是把雙刃劍,既可以從新手轉化為高成長潛力用戶,也有一半比例可能成為高流失風險用戶。且即使到了成長階段,也例會視情況轉為沉默用戶,同時一旦流失,具備高召回潛力用戶比例很少,甚至會直接卸載產品。

  可以理解是師傅對此類產品比較隨性,沒什么忠誠度,主要看平臺是否能滿足其爽點,一旦沒滿足,再次回流的可能性很小。

  拉新比較穩定的可以轉化為成長階段用戶,且用戶質量較高,只要用習慣了本產品,都具備高價值潛力用戶特性。另外,在流失階段,如果應用得當,高召回潛力用戶也比例很高。

  可以理解是商戶對此類產品比較理性,目的性很強,主要看平臺前期是否能滿足其爽點,對其有價值,要么好好用,要么暫時不用等時機成熟再回來,流失再次回流的運營召回動作很重要。

  對商戶端沉默和流失用戶做分群推送,采用能滿足商戶爽點的文案;而師傅端,分群推送效果不好,應該重點在前期拉新渠道和方式的建設和產品用戶體驗上做好功夫。

  利用漏斗模型分析每一步的流失與轉化,用來分析不同用戶群從事件開始到結束過程中用戶數量的變化趨勢和比例,從而尋找到優化方案。漏斗顯示最終轉化率與每步之間轉化率,同時通過趨勢、對比、下鉆分析進行分析,這個方法被普遍用于產品各個關鍵流程得分析中。

  同時,還可以對頁面的關鍵事件做漏斗分析,例如:如果從首頁到訂單中心的轉化率有80%,但是從訂單中心到最終下單竟然只有5%。那么就應該通過給訂單中心做分步驟埋點,從而發現問題——例如進入訂單中心后,缺乏當前步驟的提醒,落地頁的UI設計和在線傳圖的UE也有問題,對比競品和做A/B測試后,最終轉化率提升幾倍。

  另外,轉化沒有神丹妙藥,只能根據各自項目的特性,多進行用研工作,調查用戶的需求,優化服務定價。同時,逐步提升ARUP值,還要分用戶群體采取不同的策略。在了解用戶需求的基礎上,進行轉化產品和服務的創新和升級。

  通過此次對這款家居后APP的復盤,也讓我本人重新溫習了增長黑客方的精髓以及讓我對數據驅動運營有了敬畏之心。

  所有優秀的產品表現層的內部一定有著精心設計的內核層、業務層的驅動邏輯,同時一款優秀的數據分析工具給了我們這雙發現的眼睛,讓我們能夠以一種理性、科學、嚴謹的方式來一窺,洞察奧秘。

  在流量紅利消失的互聯網下半場,我們需要增長黑客方的指導,和遵循數據驅動運營思維準則,來實現從0到1的低成本爆發式增長。獨學而無友,則孤陋而寡聞。

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