一款家居后APP如何用增长黑客方法实现从0到40万

一款家居后APP如何用增长黑客方法实现从0到40万增长?

  本文引用增长黑客方法论,遵循数据驱动运营思维准则,对一款家居后APP做整体复盘分析。笔者旨在利用数据分析工具对一款互联网+产品进行解剖,通过数据层的表现,找出背后内核层、表现层及业务层的驱动逻辑。让这款具备了从0到1特质的产品以一种理性、科学、严谨的案例拆解形式来帮我们寻找创业产品的爆发式增长共性,强化和提醒数据驱动运营的思维准则。

  产品形态:师傅端(安卓版、IOS版)、商户/个人端(安卓版、IOS版,以下均简称商户端),其他产品形态不在本次分析范围内。

  了解你的用户属性,包括基本属性和设备属性,便于我们基于用户数据,制定产品和运营的策略。

  (1)师傅端APP安卓和IOS的累计用户比例是7:3,而商户端则是3:5结论。

  由此判断,家居后市场从业的师傅大部分使用安卓手机,收入不高。针对师傅端在产品迭代版本顺序选择和Push推送、渠道分发及推广、运营活动设计上,都要优先选择安卓。

  在此产品一次运营裂变活动中就遇到过ios下h5的长图片二维码可直接长按识别完成分享裂变,而安卓系统则必须重新做匹配的图才能直接识别。商户端则相反。

  (2)地域分布:作为一款O2O的家居后产品,了解用户的地域分布无论是对于整体运营决策还是精细化运营,都非常重要。

  这次做复盘比较意外的无论是师傅端还是商户端,湖北都没有进入到前五,也从侧面说明了目前平台的北极星指标(后文讲解)主要还是依靠线. 用户行为

  使用频率、页面访问、页面路径及来源等,这些都是最基本了解用户行为的维度。

  商户端则平均单次使用时长较稳定,对常规运营活动敏感度较低(后续会介绍商户端运营的爽点在哪里),整体呈下滑趋势,说明商户使用产品目的性很强,产品UE在逐步优化,发单流程更简化,缩短了用户操作时间。日启动次数也呈箱体波动,下一步如何提升商户日启动次数,提升品牌忠诚度是下一步需要阶段的问题。

  对于这段不正常的数据,我做了重点分析,后来对照累计用户数的变化和询问当时的运营情况,终于揭开了谜底:

  从累计用户数上告诉了我们线月期间,当时APP产品刚上线形态切换过来,初期师傅用户很少,只有几十个,来源于运营人员的地推。同时,为了吸引种子用户的参与,对师傅报价采用了补贴活动刺激。所以,就导致了当时仅有的几十个师傅为了争抢报价补贴,产生了大量使用时长和打开数。

  所以,我们在平时做数据分析时,应该对异常点做专项细致分析和处理,不然就会导致整体数据分析偏差。

  首先说明下,此篇只是沿用增长黑客方法论的思维模型做系统复盘,之所以选用增长黑客,是因为这款非大厂非豪门的创业产品一路走来都是力求低成本实现爆发式增长;并且增长黑客主要方法是基于数据收集和分析,快速设计实验和验证结论的过程;用超强的技术实现能力,高效的把运营想法落地到实践,快速试错和迭代,这也是此篇强化和提醒数据驱动运营思维准则的目的。

  我认为,客户端的爽点在2个不同时刻都有,而主要的爽点是:在开始阶段,发单3分钟内,有多个师傅报价且费用比线下找更低(算上平台给的补贴)。

  我认为就一个爽点:用上这个APP后,每天都能接到新单子或者多赚钱的那一刻。

  活跃商户数 X 平均发单量 X 活跃师傅数 X 平均接单量 X 平均单价 X 订单完成率 =订单完成量增长

  这个也是增长黑客中主要工作流模型,其实就是我们常说的“拉新(Acquisition)”、“促活(Activation)”、“留存(Retention)”、“传播(Referral)”、“转(Revenue)”。

  首先看师傅端的拉新,如上图所示:拉新除去春节、淡季放假几个低点外,一共有几个值得注意的拉新高点。

  由此可见,让我对那天的“暴涨”几乎排除了是由于投放或某个线上平台流量爆棚导致的可能。

  次高点是在2018年的11月-12月底期间,这段时间也是周年庆和双11活动促使日均订单大幅提升和产品领劵中心和金币商城上线活动开展的期间,亦是北极星指标,完成订单数的历史峰值,所以这个次高点的拉新原因就不用展开了,各种线上活动的开展,流量来源的叠加和产品功能的更新导致了这个次高点的发生。

  我除了对周期内的三大高点的细化分析外,还结合增长黑客方法论、产品生命周期理论和图形上几个大的增长区间做分析。

  这条也是增长黑客关于能扩大获客规模,首先要实现的两种匹配之一,也就是能对产品优势的描述打动目标客户的程度。

  这个最有代表性的就是乔帮主的那句“将1000首歌放在你的口袋里”。异曲同工的是,在18年4月之前的增长区间里,本案例对商户端提出了“3分钟5个报价”、“找师傅,就上***”;对师傅端提出了“平台奖励多,师傅赚钱多”、“收入翻倍计划”等等,直观明了,正规兼职平台获得了导入期宝贵的种子用户增长。

  即你所选择的营销渠道在向目标用户推广产品时的有效程度,要分析用户的行为类型进行对应的获客渠道选择并监控渠道来源结果做筛选。在本案例进入发展期后,也是对各渠道的有效监控,从而发现了例如SEO/SEM,第三方电商等后期成为完成北极星指标的核心渠道。

  首先圈定了在某个阶段的活跃种子用户,用户属性通过不同维度的筛选后,对于不同时期的潜在“超级用户”,放到了用户运营最优先级,使用了包括:首单减免、充值优惠券、诱导分享、积分兑奖、邀请朋友得红包、定向活动推送、活动邀请、游戏裂变等。

  传播学中,K=每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量*接收到邀请的人转化为新用户的转化率。

  通过营销方式结合,当k1时,用户群就会象滚雪球一样增大。想象Dropbox当时怎么实现几十倍增长的?就是因为用了邀请好友享受更大容量这招,包括hotmial的尾部签名邀请使用、paypal的注册就送10美金的案例皆如此。

  正如上文中提到的4.18高点的主要原因,是对集采数据进行了批量短信激活一样,在本案例过程中,有无数个类似的看上去不起眼甚至觉得很low的运营动作,也包括类似Airbnb的发家之路,在不断优化试验中,发挥到了极致。

  不要觉得有些手段过时了,airbnb的案例已充分将为了低成本实现高增长而无所不用其极展现的淋漓尽致。

  和拉新分析类似就不再重复,有意思的是上文提到的5月11日这个爆发峰值点,在活跃处等到了强化验证。

  因为5月和6月陆续推出的“金牌师傅”、“邀请有礼”、“任务系统”以及每日抽奖重磅功能,让师傅端的IOS活跃用户到达了阶段最高峰值上。而整个师傅端的活跃也是经历了从导入期的小平台A,到过渡期的小平台B,再到现在的发展期小平台C和D。

  这次要把前文中用户行为处提到的做定向分析,上文提到商户端的平均单次使用时长较稳定,对常规运营活动敏感度较低,那么从日活上看商户端运营的爽点在哪里呢?

  原来商户端的日活图形和师傅端差异很大,峰值在11月底-12月出现了爆发式增长,究其原因是因为推出了领券中心、双11 、双12活动等。

  所以,从这里的数据分析,可以再次印证了开头提到的商户爽点:发单3分钟内有多个师傅报价且费用比线下找更低(算上平台给的补贴)。到这个阶段,师傅活跃度已经足够多,加上产品发单流程的简化,剩下的就是利用一年一度的双11,双12作为引爆点,对商家进行优惠券、促销等降低发单费用即可造成活跃的爆发式增长。

  这里我专门从最源头,渠道的下载量统计开始到最后活跃做了一个转化和流失漏斗,里面很值得运营和推广人员研究:

  促活转化和流失漏斗,(友盟统计2017年07月01日~2019年04月01日)

  这里用友盟+的用户增长功能中的用户生命周期图表更直观一些,同时我也用7/14/30日留存率做了同步对比,基本上和这个图形展现出的结论一致。

  目前整体产品还是偏向工具型,虽然一致在通过社区、积分商城、学院、答题等功能来提升粘性,慢慢过渡到平台型,但是目前的沉默用户和流失用户比例较高。

  对师傅端来说,拉新是把双刃剑,既可以从新手转化为高成长潜力用户,也有一半比例可能成为高流失风险用户。且即使到了成长阶段,也大比例会视情况转为沉默用户,同时一旦流失,具备高召回潜力用户比例很少,甚至会直接卸载产品。

  可以理解是师傅对此类产品比较随性,没什么忠诚度,主要看平台是否能满足其爽点,一旦没满足,再次回流的可能性很小。

  拉新比较稳定的可以转化为成长阶段用户,且用户质量较高,只要用习惯了本产品,都具备高价值潜力用户特性。另外,在流失阶段,如果应用得当,高召回潜力用户也比例很高。

  可以理解是商户对此类产品比较理性,目的性很强,主要看平台前期是否能满足其爽点,对其有价值,要么好好用,要么暂时不用等时机成熟再回来,流失再次回流的运营召回动作很重要。

  对商户端沉默和流失用户做分群推送,采用能满足商户爽点的文案;而师傅端,分群推送效果不好,应该重点在前期拉新渠道和方式的建设和产品用户体验上做好功夫。

  本案例2018年订单增长曲线及对应事件运营最终目的就是为了转化(Revenue),一般用的比较多的就是漏斗分析法。

  利用漏斗模型分析每一步的流失与转化,用来分析不同用户群从事件开始到结束过程中用户数量的变化趋势和比例,从而寻找到优化方案。漏斗显示最终转化率与每步之间转化率,同时通过趋势、对比、下钻分析进行分析,这个方法被普遍用于产品各个关键流程得分析中。

  从第一次报价→开工→上传完工图和最终完成服务的转化率,我们通过这样的漏斗模型就可以找出哪个环节的转化率最低。同时,和行内标准值进行对比,没有达到的,要去分析具体原因在哪里,再去针对性的优化和改善。

  同时,还可以对页面的关键事件做漏斗分析,例如:如果从首页到订单中心的转化率有80%,但是从订单中心到最终下单竟然只有5%。那么就应该通过给订单中心做分步骤埋点,从而发现问题——例如进入订单中心后,缺乏当前步骤的提醒,落地页的UI设计和在线传图的UE也有问题,对比竞品和做A/B测试后,最终转化率提升几倍。

  另外,转化没有神丹妙药,只能根据各自项目的特性,多进行用研工作,调查用户的需求,优化服务定价。同时,逐步提升ARUP值,还要分用户群体采取不同的策略。在了解用户需求的基础上,进行转化产品和服务的创新和升级。

  通过此次对这款家居后APP的复盘,也让我本人重新温习了增长黑客方法论的精髓以及让我对数据驱动运营有了敬畏之心。

  所有优秀的产品表现层的内部一定有着精心设计的内核层、业务层的驱动逻辑,同时一款优秀的数据分析工具给了我们这双发现的眼睛,让我们能够以一种理性、科学、严谨的方式来一窥真相,洞察奥秘。

  在流量红利消失的互联网下半场,我们需要增长黑客方法论的指导,和遵循数据驱动运营思维准则,来实现从0到1的低成本爆发式增长。独学而无友,则孤陋而寡闻。