初創(chuàng)產(chǎn)品會經(jīng)過哪些增長階段?
這張參考了前迅雷看看CEO郝志中先生一次分享里的素材,橫軸是時間,縱軸是用戶量,表達了一款產(chǎn)品從上線到退市期間用戶量的變化。
- 下方曲線對應的90%的產(chǎn)品,這里的數(shù)字是虛指,意味著絕大多數(shù)產(chǎn)品從來沒紅過,用戶量始終沒起來。
- 中間曲線對應的9%的產(chǎn)品。這類產(chǎn)品有它的過人之處,比如臉萌、足記等,但過把癮就死,只能成為現(xiàn)象級產(chǎn)品。它們的硬傷在于是好奇心驅(qū)動的,無法提供持續(xù)的用戶價值,用戶新鮮勁一過就難以為繼。
- 上方曲線對應的1%的產(chǎn)品,作為極少數(shù),它們可以拉出一根真正漂亮的S型曲線,成為大家眼中成功的產(chǎn)品,比如微信。
這張圖對前一張圖做了進一步地拆解,劃分出了1.0版本、2.0版本經(jīng)歷的階段。這里,我們聚焦于1.0版本,也就是初創(chuàng)產(chǎn)品的生命階段。
在解釋這些階段前,首先要引入一個概念:PMF(Product Market Fit)。
PMF指的是產(chǎn)品與市場的完美契合。這個概念對于初創(chuàng)產(chǎn)品來說尤為重要,因為它聚焦的不是 “正確地做事” 而是 “做正確的事” 。
Insights通過分析101家科技創(chuàng)業(yè)公司的失敗案例,總結(jié)出了創(chuàng)業(yè)失敗的20大主要原因,其中 “沒有市場需求” 以42%的絕對占比成為首要因素。所以,找到產(chǎn)品與市場的契合點是創(chuàng)業(yè)團隊早期的首要任務(wù)。盲目地大干快上,只能是曇花一現(xiàn),最后一地雞毛。
這也解釋了,產(chǎn)品發(fā)展曲線中為什么要出現(xiàn)一個”驗證—留存“的階段。
這個階段的核心任務(wù)就是不斷修正主打功能,找到產(chǎn)品與市場的適配點,使其最終能夠匹配市場的需求。相應地,這階段的核心指標并不是日活多少、注冊量多少,而是用戶的留存表現(xiàn)以及產(chǎn)品自增長的能力。
經(jīng)歷過痛苦的驗證階段后,產(chǎn)品已經(jīng)能夠達到PMF,順利從”驗證—留存“階段過渡到“爆發(fā)—拉新”階段,這時我們便能順理成章地將產(chǎn)品推上市場的舞臺,通過廣告、地推等等運營手段使用戶量大規(guī)模爆發(fā),而不用擔心因為產(chǎn)品的問題使得推廣受阻。此時我們核心關(guān)注點便是運營手段的有效性以及各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。
拉新一段時間后,產(chǎn)品會進入平臺期。一旦容易搞定的用戶都搞定了,單用戶的獲取成本就開始越來越高,這時候要想繼續(xù)放大產(chǎn)品的整體價值,就只能依托于提升單用戶的價值。于是,產(chǎn)品功能開始擴展,升級2.0版逐漸提上日程,運營工作的主要目標是激活用戶,也常常說成“促活”,讓用戶使用產(chǎn)品的時間盡可能增加。此外,產(chǎn)品到了這個階段也要適時、適當?shù)?strong>變現(xiàn),當然,有爸爸的產(chǎn)品請隨意。
聊到這里,就要祭出我總結(jié)出來的指標模型了,黃底的是對應階段的關(guān)注重點,白底的是次關(guān)注點,其他指標需要監(jiān)控,但不是重點,所以我這也就不列了。
PMF的數(shù)據(jù)驗證方法
前面介紹了產(chǎn)品1.0版本的生命曲線,但那不是重點,因為介紹這種曲線的文章多了去了,卻很少有人告訴我,怎么驗證這些階段,我怎么知道我現(xiàn)在到達哪個階段了呢?憑感覺?拍腦袋?顯然不是。數(shù)據(jù)為王的時代,當然要用數(shù)據(jù)裝個X作為依據(jù)。由于篇幅限制,我這里只分享一下PMF的數(shù)據(jù)驗證方法啦。
自增長驗證方法
1. Sean Ellis測試
這個測試方法由肖恩·埃利斯(Sean Ellis,增長黑客之父)創(chuàng)建,他說PMF可歸結(jié)為一個簡單的調(diào)查問題:“如果你不能繼續(xù)使用某種產(chǎn)品了,你會有什么感覺?”選擇“非常失望”的用戶代表了你的目標市場(選項有:非常失望、有點失望、不失望和不會再使用該產(chǎn)品)。
在調(diào)查了近100家初創(chuàng)公司的客戶發(fā)展調(diào)查后,Sean Ellis發(fā)現(xiàn)了一個40%這一比例:增長緩慢的企業(yè)總是會有不到40%的用戶在這一問題上表示“非常失望”,而發(fā)展勁頭強勢的企業(yè)在這一方面的比例總是會超過40%。
2. 病毒系數(shù)
病毒系數(shù)是運營指標的??土?,這里采用病毒系數(shù)的最簡單的模型。假設(shè)我們一開始有5000的用戶,其中有五分之一的用戶會在這個月帶來新用戶,那么這里的病毒系數(shù)是1/5=0.2。
通常來說,對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,0.15至0.25的可持續(xù)病毒系數(shù)是不錯的,0.4是優(yōu)秀的,大于0.7是卓越的。
病毒系數(shù)為0.2時的表現(xiàn)
病毒系數(shù)為0.4時的表現(xiàn)
病毒系數(shù)為1.2時的表現(xiàn)
留存驗證方法
- 每周使用天數(shù)超過3天
- 新增日活躍用戶DAU超過100
- 30%新用戶次日留存
- 達到10萬用戶量
對于SaaS產(chǎn)品,還需要驗證以下數(shù)據(jù)
- 5%付費轉(zhuǎn)化率
- LTV/CAC>3,即用戶終生價值/用戶獲取成本>3
- 月流失率<2%
- 月銷售流水達到10萬
- 用戶獲取成本的回本時間<12月
有了數(shù)據(jù)驗證方法后,這個邏輯圖又可以細化了:
除了上述的分析模型,AARRR也是運營分析的經(jīng)典模型,結(jié)合AARRR分析,會給你不一樣的理解。當然,這里就不展開論述啦,附贈一張AARRR模型的指標體系,
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