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在增長官研究院舉辦的的首席增長官年會上，小紅書增長技術(shù)負責(zé)人占雪亮為我們分享了「精細化運營在小紅書的實踐」。

這家上線不到五年的公司，已經(jīng)成為全球最大的社區(qū)電商平臺。截止 2018 年 6 月 6 日，全球有 1 億年輕用戶在小紅書 APP 上分享吃穿玩樂買的生活方式。

占雪亮現(xiàn)場的分享干貨頻頻，數(shù)據(jù)詳實。本文經(jīng)過官方審編，公開發(fā)布有所刪節(jié)。以下，Enjoy~

《精細化運營在小紅書》

小紅書增長技術(shù)負責(zé)人占雪亮

大家下午好，很榮幸今天有機會和大家交流分享小紅書內(nèi)部的增長實踐。

我的演講 PPT 給的比較晚，大概是昨天早上 5 點鐘才給到。因為我花了很長的時間在想分享什么好。

這次大會的主題是增長，我想如果講理論知識，我肯定講的不如張溪夢老師和范冰老師；如果講產(chǎn)品知識，我也不是專業(yè)做產(chǎn)品的，沒什么優(yōu)勢；如果講數(shù)據(jù)，我也沒有王曄王總理解的透徹。

所以我想了很久，最終決定講一個小紅書內(nèi)部的例子。我想這個你們肯定都不清楚，也只能我來講了。

今天我給大家分享的是「精細化運營在小紅書的實踐」，這里面最重要的兩個字就是實踐。而精細化運營和一些理論，我想你們肯定也聽過。就像前面張溪夢老師講的 AARRR ，估計今天 80% 的參會人員都知道這個模型。畢竟這是一個收費不低的大會，會過濾掉一部分門外漢。

前面幾位老師的理論知識在現(xiàn)場的反響都很不錯，我想今天這個會開完，不僅韓冰韓總的銷量會長，范老師的書也會多一批購買者（笑）。

關(guān)于小紅書增長之路

在開始分享之前，想先給大家介紹一下小紅書。

截止到今年 6 月 6 日，我們的用戶數(shù)過億了，昨天我又拉了一下數(shù)據(jù)，現(xiàn)在是 1 億 8 千萬了，這個增長相對而言還是比較快的了。回想 2014 年年底、 2015年年初我剛加入小紅書的時候，當時小紅書只有 20 人左右的規(guī)模，而現(xiàn)在我們用 1644 天完成了用戶數(shù)過億。

不過這些都不重要，重要的是我接下來分享的案例，這是兩周前我們公司內(nèi)部做的一次關(guān)于低齡用戶留存差的數(shù)據(jù)分析。

為什么低齡用戶的留存比較差？

剛剛很多嘉賓都講到現(xiàn)在獲客成本在不斷的提高，在 AARRR 的模型里，當 A 越來越貴的時候，我們該如何保證最后的利潤 R ？如何在利潤 R 和越來越貴的A之間尋找一個平衡點呢？

就比如說以前 1000 元可以拉來100 個用戶，留存率 10 %，結(jié)果有 10 個人留下來了；現(xiàn)在 1000 元只能拉來 50 個人了，那這個怎么辦，我們只能增加留存率到 20 %，這樣最終還是 10 個人留下來了。在流量越來越貴的今天，我們要更加重視留存問題。所以我們就做了一個低齡用戶留存差的分析。

我們發(fā)現(xiàn)來自信息流等渠道的用戶留存率很低，他們有一個特性，就是低齡，大多是看一篇或者點過一篇筆記就走了，留存很差。

我們當時做了一個假設(shè)：覺得低齡用戶可能還在上初中或者高中，而很多學(xué)校上課是不能帶手機的，只能周末玩手機，所以可能低齡用戶留存比較差。當然，這個假設(shè)也需要數(shù)據(jù)的驗證。

然后我們提出來了三個分析的維度：

第一、不同的低齡用戶表現(xiàn)是否有差異，因為低齡是一個很籠統(tǒng)的概念；
第二、他們來小紅書想要看到什么內(nèi)容？能看到他們喜歡的內(nèi)容嗎？如果沒有看到，那留存差是自然的；
第三、他們的 Feed 流推得是他們想看的內(nèi)容嗎？ Feed 流是小紅書 APP 內(nèi)部的內(nèi)容分發(fā)機制。
- 小紅書首頁的內(nèi)容是我們做的一個自動分發(fā)的推薦系統(tǒng)，這個內(nèi)容推薦機制是否符合他們的偏好？
- 新用戶注冊后會選擇自己的標簽，然后我們根據(jù)他選擇的標簽給他推送內(nèi)容，這個標簽和內(nèi)容的匹配是否正確？
- 我們推送的內(nèi)容是根據(jù)用戶的行為而選定的，那這個內(nèi)容是不是他想看的？

我覺得一定是這三個問題里的一個導(dǎo)致留存差。如果用戶來了能看到他想看到的的內(nèi)容，就算是無聊的時候刷到有用的信息，留存率也不會這么差。接下來我們分別來看看這三個維度。

不同低齡用戶表現(xiàn)是否有差異？

第一個維度是不同低齡用戶表現(xiàn)是否有所差異，我們拉了一張表「不同年齡段用戶的留存分布」，因為小于 18 歲是一個太籠統(tǒng)的概念，所以我們將縱軸上 18 歲以下的用戶分為三類： 12 歲的小學(xué)生、 13 – 15 歲的初中生、 16 – 18 歲的高中生，橫軸上的留存差分為：次日留存率、周末留存率等等。

從這個表里我們得出了兩點結(jié)論：

前面有講過關(guān)于低齡用戶留存差我們的假設(shè)，學(xué)生周內(nèi)上課不能玩手機，周末才能玩。但從數(shù)據(jù)上來看并不是這樣的。
低齡用戶不能單純按照年齡來劃分，要按照學(xué)齡要劃分。所以之后的用戶分析年齡維度，我們都會考慮這一點。

第二個表格是「不同年齡段拉新渠道分布」，這個問題很現(xiàn)實，我們花了很多錢把用戶買進來，如果留不住那就是在浪費錢。

投放部門是不是可以做一些優(yōu)化呢？我們通過數(shù)據(jù)查看小于 12 歲以及 13 – 15 歲的用戶在百度 SEM 和信息流中的表現(xiàn)，得出結(jié)論：在百度 SEM 和信息流的投放上要設(shè)定更嚴格的年齡定向。

不要再給小學(xué)生初中生推廣告了，因為他們來了也留不下來了，純屬浪費錢。

他們來小紅書想看什么？

第二個問題是這些低齡用戶看到廣告后過來了，他們過來是想看什么？想干什么？

解決這個問題有兩種方法：

一個是用戶訪談，可以抓一百個或者一千個用戶問一問，了解他們來到小紅書的目的，但是我覺得這個樣本量是有限的，可能得出的結(jié)果也不能代表所有用戶的想法；
另外一個比較好的方式就是看用戶的搜索，搜索是一個主動并且強有力行為，他搜什么意味著他想看什么。所以我們做了一個不同年齡用戶的搜索畫像，分別是 15 歲以下、 16 – 18 歲、 19 – 23 歲以及 29 – 33 歲。

這個表格一出來，我們基本就能知道每個階段的人關(guān)心的是什么了。我們發(fā)現(xiàn) 15 歲以下的用戶主要搜索畫畫、動漫、頭像、還有很多明星；16 歲就開始關(guān)注穿搭護膚減肥了；19 歲就增加了彩妝。這也是一個慢慢遞進的過程。

你們想想，這個數(shù)據(jù)也是有一定道理的。小學(xué)生初中生在學(xué)校里也不能化妝，大多也都是穿校服，所以會搜索動漫這類。

而且我們還發(fā)現(xiàn)，很多這種低齡的用戶來小紅書會選一些好看的頭像，就這個需求我這種老年人如果不看數(shù)據(jù)的話，可能永遠都不會知道。

而初中生長到 16 歲上了高中了，開始注意穿衣打扮搭也畫一些淡妝。等再大一點，結(jié)婚了就關(guān)心菜譜裝修等等內(nèi)容。

他們在小紅書能看到他們想看的內(nèi)容嗎？

分析到這一步，我們已經(jīng)了解低齡用戶想看什么，接下來我們要知道「我們有沒有提供他想看的內(nèi)容」。分析到這里我又拉了兩個表：「無點擊 40 %以上的高頻搜索詞」和「無點擊 20 %以下的高頻搜索詞」。

這里的「無點擊」很好理解，就是用戶搜索了但沒有點擊，這說明用戶對搜索結(jié)果不滿意。高頻搜索詞也就是用戶來小紅書的普遍需求，這些詞在小紅書上的內(nèi)容相對還是很好的。

從這兩張表里可以看出：

搜索無點擊的詞主要集中在明星、時尚類的詞，而且都是年輕用戶搜索了沒點擊；
搜索之后的高點擊詞，主要集中在減肥、護膚、美甲上。

年輕人來搜明星，搜出來了但是沒有點擊，肯定有很多原因。我們就大膽猜想一下可能是因為，小紅書這方面的內(nèi)容不是年輕用戶真正想看的內(nèi)容。

我舉個例子吧，比如說追星，年輕人去微博上面搜，可能會搜出來明星八卦、傳聞、工作信息、還有些粉絲一起追星、到哪接機等等的內(nèi)容。但小紅書沒有這些內(nèi)容，小紅書提供給用戶的是明星工作之外的一些信息，這些東西未必是現(xiàn)在年輕小朋友想看的。

他們的 Feed 流推的是他們想看的內(nèi)容嗎？

好，我們再來看第三個問題。

前面的兩個問題讓我們了解了低齡用戶對什么感興趣、搜索什么以及小紅書在哪些內(nèi)容上不能滿足他們。第三個問題想了解的是，當他們在 Feed 流上被動接受信息時，這些內(nèi)容是不是他們想看的？

我又拉了三個表。

第一個是「用戶興趣特征」，玩過小紅書的同學(xué)都知道，新注冊的用戶剛進 APP 時，系統(tǒng)會讓你選擇一些感興趣的標簽作為你的啟動數(shù)據(jù)。剛開始我們給你推送的內(nèi)容，都是基于這些你選的興趣標簽。

那我們來看一下， 13 – 15 歲的用戶選擇是什么？ 34 歲的用戶選的是什么？從這張表中很明顯可以看出：

頭部不集中： 13 – 15 歲用戶前四名標簽占比只有 20 %，而 33 歲以上用戶達到 30 % ；
后面不長尾：相對排在后面的綜藝、讀書、搞笑、舞蹈也只有 2 % 以上，但年長用戶的攝影、美甲、汽車已經(jīng)降低到 1.6 %；
而年輕用戶和年長用戶的區(qū)別則表明用戶的興趣多種多樣，在年輕人的表現(xiàn)上是更明顯的，這更符合小紅書標記我的生活這個思路。

當年輕人頭部不集中時，我們該如何衡量推薦給年輕用戶這些內(nèi)容是不是他們關(guān)心的。

我們通過第二張表中的兩個維度來衡量：內(nèi)容豐滿度和曝光占比。圖中灰色部分是用戶選的標簽占比，橙色部分是用戶在首頁可以看到的內(nèi)容曝光占比，當這些內(nèi)容和標簽對比時，他們對應(yīng)的占比大概是多少呢？

我舉個簡單的例子，比如說最多人選的「時尚穿搭」曝光也最多，這就是合理的；而音樂，選的人很多，但曝光卻很少，這說明在音樂這個品類上用戶看不到他喜歡的內(nèi)容。當然也包括電影、餐廳、游戲。

在音樂、情感、電影、餐廳、游戲、動漫、萌寵、搞笑這些標簽上， 13 – 15 歲用戶和 29 – 23 歲的用戶標簽選擇相差不大，但曝光方面 13 – 15 歲用戶比 29 – 23 歲的用戶多很多。

所以我們接下來需要關(guān)注那些年輕人更偏好但曝光少的類目，這些類目很大概率是優(yōu)質(zhì)筆記不足，就像音樂，游戲，動漫，搞笑。

第三個表我們叫分發(fā)匹配度，我選了我們平臺上一些內(nèi)容比較多的品類，用熱力圖的方式展示出來，接下來我會從曝光分布和喜好分布兩個維度來對分析。

所謂的曝光發(fā)布，就比如說穿搭這個品類，平臺分發(fā)曝光的內(nèi)容，在 13 – 15 歲、 19 – 23 歲、 34 歲以上用戶的曝光是差不多的。

而喜好分布，就是用戶對平臺分發(fā)曝光出去內(nèi)容的喜好程度。衡量用戶喜歡程度的標準就是，用戶有沒有點贊、有沒有評論、有沒有收藏。這個數(shù)字就很明顯，同樣是穿搭品類，在分發(fā)曝光上是沒有太大區(qū)別的，但用戶喜好程度分別很大。如果熱力圖中每一塊的顏色對比很明顯，那就說明分發(fā)機制有問題。

這個數(shù)據(jù)給我們一些啟發(fā)：

頭部筆記的曝光幾乎是一樣的，但是喜好度卻差別非常大；
在分發(fā)的時候，即使同一品類，在不同的年齡維度上，也需要有不同的分發(fā)策略；
這其實也論證了我們在流量分配的時候就需要做精細化運營。

好，我們來總結(jié)一下，看一下前面提出的三個問題。

Q：第一個是不同的低齡用戶表現(xiàn)是否有差異？

A：真正留存低的是 15 歲以下的初中生和小學(xué)生，且這些用戶大多數(shù)是通過 SEM 和信息流購買來的用戶，市場部門在投放側(cè)需要更精準的定位年齡信息。

Q：他們來小紅書想要看到什么內(nèi)容？能看到他們喜歡看的內(nèi)容嗎？

A：

很大部分的年輕人想來小紅書看動漫，頭像，明星或?qū)W習(xí)相關(guān)的內(nèi)容。
從搜索表現(xiàn)來看，我們的明星內(nèi)容并不能很好滿足他們的需求，需要調(diào)研團隊針對這個問題做用戶調(diào)研，搞清楚他們想看的關(guān)于明星的內(nèi)容是什么？
市場部門投放（特別 SEM ）還是可以多嘗試減肥、祛痘、護膚、粉底液這種題材。我想到很久之前我們的投放素材上有一行字是「測測適合你自己的發(fā)型」，然后用戶就下載來測試發(fā)型了，這之后就一群用戶反饋找不到測發(fā)型的功能，這完全是增加了其他部門的負擔(dān)。所以說你的廣告投放和戰(zhàn)略要一脈相承。

Q：他們的 Feed 流推的是他們想看的內(nèi)容嗎？

A：

在音樂、情感、電影、餐廳、游戲、動漫、萌寵、搞笑這些年輕人更偏好的類目上，內(nèi)容曝光過少，他們并沒有很好的被滿足，未來運營團隊需要重點補充這些類目的內(nèi)容。當然，內(nèi)容不足的品類也可以暫時拿走，避免新用戶注冊選擇后期望過高。
在分發(fā)側(cè)， global popular （全面大眾）的內(nèi)容對不同的年齡段需要有所區(qū)分，算法團隊需要調(diào)整當前的分發(fā)策略。

這是一個很簡單的案例，我們每周都會做幾次這種從各種維度的數(shù)據(jù)分析。

今天因為時間有限，分享的也不是很完整。其實我們還可以從用戶的角度去分析，比如說用戶用的是 iOS 還是安卓？如果是安卓，那是 OPPO 、 VIVO 、華為、小米？如果是這些，可以看是高端機還是低端機？我們可以切換不同角度來做數(shù)據(jù)分析。而這些數(shù)據(jù)分析，就可以用來指導(dǎo)企業(yè)的下一步的行為，具體到是調(diào)整還是落地。

下面我簡單介紹下在小紅書，我們常用的數(shù)據(jù)分析維度。

性別（男，女）
新老用戶（新注冊， 7 天內(nèi)注冊， 28 天內(nèi)注冊，一個月后還會來的存量用戶 existing ）
年齡段（<= 15 ， 16 ~ 18 ， 18 ~ 23 ， 23 ~ 28 ， 28 +）
平臺（ iOS ， Android ）
機型（ iPhone ， OPPO ， VIVO ，華為，小米，其他，各 Android 設(shè)備再 break down 到中高低端）
地域（一二線城市，三到五線城市，其他）
獲客來源（ Organic ， SEO ， SEM ，信息流，小程序， Branding ，應(yīng)用市場等等，SEM，信息流等渠道還可以 break down 到具體是什么投放詞拉進來的用戶）

我們在小紅書里面會用到兩個工具，第一個叫數(shù)據(jù)平臺。