用戶(hù)增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)筆記

本書(shū)主要介紹了用戶(hù)增長(zhǎng)的本質(zhì)、如何搭建增長(zhǎng)模型、如何找到增長(zhǎng)點(diǎn)、如何做實(shí)驗(yàn)、如何驗(yàn)證效果、怎么搭建系統(tǒng)、團(tuán)隊(duì)。把如何做增長(zhǎng)這個(gè)事情，從開(kāi)始到結(jié)束講了一遍，有概念、有底層、有案例、有注意事項(xiàng)。在增長(zhǎng)系列書(shū)籍中算一本好書(shū)，之所以不是5星，只是因?yàn)槭菍?zhuān)業(yè)書(shū)籍，不是通用書(shū)籍，所以給了4星。

推薦4星，可讀。

1）用戶(hù)增長(zhǎng)的本質(zhì)

用戶(hù)增長(zhǎng)主要站在用戶(hù)角度思考，強(qiáng)調(diào)基于用戶(hù)價(jià)值提升的增長(zhǎng)，關(guān)注的指標(biāo)除了用戶(hù)規(guī)模和商業(yè)收入，還有用戶(hù)時(shí)長(zhǎng)、用戶(hù)滿(mǎn)意度等體驗(yàn)指標(biāo)。與增長(zhǎng)黑客一樣，用戶(hù)增長(zhǎng)也強(qiáng)調(diào)以實(shí)驗(yàn)方法為核心，支撐科學(xué)高效的產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)決策。相對(duì)于增長(zhǎng)黑客的偏技術(shù)范兒，用戶(hù)增長(zhǎng)更像產(chǎn)品策劃和產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)工作的一次迭代，更注重目標(biāo)導(dǎo)向和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，是一系列的思考方式和工作方法。

用戶(hù)持續(xù)使用某一款產(chǎn)品的原因可能有很多，但本質(zhì)上都是由于產(chǎn)品為用戶(hù)提供了某種其他產(chǎn)品無(wú)法提供的價(jià)值。用戶(hù)使用產(chǎn)品獲得了價(jià)值提升，包括但不限于獲得好友、愉悅、知識(shí)、實(shí)惠、收入等，才會(huì)繼續(xù)使用，甚至呼朋喚友一起使用。

2）如何定義用戶(hù)價(jià)值提升

互聯(lián)網(wǎng)商用至今，用戶(hù)增長(zhǎng)的底層邏輯沒(méi)有改變，即用戶(hù)價(jià)值的提升帶來(lái)持久、健康的用戶(hù)規(guī)模和收入增長(zhǎng)。那么，如何定義用戶(hù)價(jià)值的提升呢？俞軍老師在多年前就提出了以下用戶(hù)價(jià)值公式：

用戶(hù)價(jià)值=新體驗(yàn)-舊體驗(yàn)-替換成本[2]

借助這個(gè)公式可以定性地描述價(jià)值提升的兩個(gè)途徑：其一，提升新舊體驗(yàn)差；其二，降低替換成本。

新舊體驗(yàn)差最終需要用戶(hù)的切身感知，除了保證新體驗(yàn)足夠優(yōu)秀外，產(chǎn)品或廠商需要用營(yíng)銷(xiāo)手段說(shuō)服用戶(hù)愿意嘗試新體驗(yàn)。例如，“充電5分鐘通話兩小時(shí)”的快充體驗(yàn)，用戶(hù)一旦嘗試過(guò)就很難再用回普通充電器。

替換成本可以理解成用戶(hù)從一個(gè)產(chǎn)品遷移到另一個(gè)同類(lèi)產(chǎn)品時(shí)，所需要花費(fèi)的各種成本之和，包含如下載App、注冊(cè)、綁定支付方式等。以電商為例，除了直觀的降價(jià)，還有各種優(yōu)惠券補(bǔ)貼或紅包。正如前文提到的深入人心的拼多多百億補(bǔ)貼，使其不知不覺(jué)成為數(shù)碼愛(ài)好者夠買(mǎi)電子產(chǎn)品的重要平臺(tái)。

降低替換成本，除了狹義的降低支付成本，還可以推廣至降低信息獲取成本和完成消費(fèi)成本。例如，劃一下屏幕就能沉浸式觀看的抖音和快手，省去貨比三家的直播電商，都因不需要搜索和對(duì)比而極大地降低了用戶(hù)的信息獲取成本；短視頻和直播的消費(fèi)門(mén)檻幾乎為零，相比圖文信息，極大地降低了消費(fèi)成本。

俞軍老師的用戶(hù)價(jià)值公式直觀地呈現(xiàn)了提升用戶(hù)價(jià)值的兩條路徑。此外，還有一個(gè)略顯抽象的價(jià)值提升視角，便是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。硅谷著名投資人里德·霍夫曼在《閃電式擴(kuò)張》一書(shū)中給網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)做了如此定義：“當(dāng)增加任何一個(gè)用戶(hù)都會(huì)增加產(chǎn)品或服務(wù)對(duì)于其他用戶(hù)的價(jià)值時(shí)，這種產(chǎn)品或服務(wù)就會(huì)產(chǎn)生積極的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)?！边@種效應(yīng)也被經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱(chēng)為“需求方規(guī)模經(jīng)濟(jì)”，通過(guò)用戶(hù)間產(chǎn)生連接增加彼此的價(jià)值。網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)最具代表性的案例就是社交網(wǎng)絡(luò)，如微信和微博，隨著用戶(hù)增多，網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系鏈越來(lái)越復(fù)雜。用戶(hù)擁有更多好友，用戶(hù)之間有更多互動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度也會(huì)越大。如今的抖音和快手同樣形成了巨大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，使內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容消費(fèi)建立了連接。隨著用戶(hù)增多，內(nèi)容生產(chǎn)者發(fā)布的視頻能夠有更多消費(fèi)，也能獲得更多激勵(lì)；內(nèi)容消費(fèi)者能夠獲得免費(fèi)優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，也能夠發(fā)表評(píng)論、參與互動(dòng)，得到來(lái)自其他用戶(hù)的反饋。因此，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)提升用戶(hù)價(jià)值，也是獲得增長(zhǎng)動(dòng)力的有效途徑。它并不局限在具象化地提升某個(gè)用戶(hù)的個(gè)人價(jià)值，而是從一個(gè)更高的維度產(chǎn)生系統(tǒng)化提升。

用戶(hù)增長(zhǎng)離不開(kāi)用戶(hù)價(jià)值的提升，并且需要將其理解為大部分用戶(hù)的價(jià)值提升。無(wú)視用戶(hù)價(jià)值的增長(zhǎng)，或者無(wú)法保證持續(xù)的價(jià)值提升，更多也只是自嗨式的短暫狂歡。

明確了用戶(hù)增長(zhǎng)的動(dòng)力，我們還需要考慮如何將“價(jià)值提升”這個(gè)信息傳遞給目標(biāo)用戶(hù)。尤其是在一些紅海密布的細(xì)分市場(chǎng)，已經(jīng)有很多對(duì)手在搶奪用戶(hù)，只有脫穎而出才能繼續(xù)生存。所以，價(jià)值傳遞這部分工作在用戶(hù)增長(zhǎng)中同樣關(guān)鍵，需要通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)策略來(lái)完成。營(yíng)銷(xiāo)策略需要建立在正確的商業(yè)模式之上，需要符合全社會(huì)的宏觀發(fā)展趨勢(shì)?？傊脩?hù)增長(zhǎng)不是一個(gè)一個(gè)的單點(diǎn)工作，它需要我們具備全局視野。

3）搭建增長(zhǎng)模型

企業(yè)在做用戶(hù)增長(zhǎng)工作規(guī)劃時(shí)需要關(guān)注全局，看整個(gè)用戶(hù)鏈路和生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)。最常見(jiàn)的AARRR模型及強(qiáng)調(diào)留存的RARRA模型都能夠很好地幫助我們做初步梳理，然而切入具體的工作時(shí)，這些“大模型”過(guò)于粗略，往往無(wú)法指導(dǎo)工作的展開(kāi)。此時(shí)就需要我們對(duì)增長(zhǎng)目標(biāo)進(jìn)行拆解，細(xì)化出具體的增長(zhǎng)模型。

假設(shè)經(jīng)過(guò)深思熟慮后確定要提升的指標(biāo)是DAU（日活躍用戶(hù)），但只有一個(gè)DAU目標(biāo)還不能指導(dǎo)任何工作，這就需要對(duì)DAU拆解到可執(zhí)行的程度。例如，可以把DAU看成一個(gè)容器，來(lái)思考“流入流出模型”?！傲魅搿钡氖敲刻斓男略鲇脩?hù)及回流用戶(hù)，“流出”的則是流失用戶(hù)。以日為觀察周期，舉例如下：

新增用戶(hù)指當(dāng)日獲得的新用戶(hù)；

回流用戶(hù)指昨天不活躍，但今天活躍的用戶(hù)；

流失用戶(hù)指昨天活躍，但今天不活躍的用戶(hù)；

留存用戶(hù)指昨天活躍，且今天活躍的用戶(hù)。

可以推知：

今日DAU=今日流入+昨日留存-今日流出

=（新增用戶(hù)數(shù)+回流用戶(hù)數(shù)）+昨日DAU-流失用戶(hù)數(shù)

那么，要想獲得DAU增長(zhǎng)，可以從兩側(cè)切入：

提升新增，增加回流，就是開(kāi)源；

提升留存或減少流失，就是節(jié)流。

由于資源有限，我們通常需要決策是優(yōu)先把預(yù)算投入開(kāi)源還是節(jié)流，這就需要具體分析DAU中上述幾個(gè)因子的構(gòu)成和趨勢(shì)。原則上優(yōu)先看“缺口在哪里”或“怎么做最能起量”，此外還需要結(jié)合產(chǎn)品現(xiàn)狀、所處階段來(lái)做具體的資源分配（例如，是否有足夠預(yù)算做付費(fèi)拉新）。這只是一個(gè)典型案例，工作中目標(biāo)的拆解還會(huì)有其他視角，筆者將在后續(xù)章節(jié)中繼續(xù)介紹。

4）找到策略切入點(diǎn)

知道了如何發(fā)力，用戶(hù)增長(zhǎng)工作最終還需要落到具體的策略上。策略人員通?？梢越柚蚬院拖嚓P(guān)性分析來(lái)尋找策略切入點(diǎn)。

首先考慮的是因果性。想知道某個(gè)指標(biāo)為什么不漲，策略人員可以從產(chǎn)品邏輯推演和用戶(hù)反饋中直接找到原因。定性的方法就是找典型用戶(hù)去詢(xún)問(wèn)驗(yàn)證，定量的方法則可以通過(guò)最直觀的漏斗分析來(lái)定位用戶(hù)路徑的“斷點(diǎn)”。理解用戶(hù)需求，提升用戶(hù)價(jià)值，是產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的必備技能。

其次考慮的是相關(guān)性分析。策略人員通?？梢苑治鲈鲩L(zhǎng)指標(biāo)和用戶(hù)行為之間的相關(guān)性；找到高相關(guān)行為后，把具體策略定位到提升該行為頻次或深度的指標(biāo)，以驗(yàn)證是否能夠增長(zhǎng)目標(biāo)。例如，活躍用戶(hù)的次日留存與用戶(hù)活躍當(dāng)日的使用深度高度相關(guān)，包括信息流App的時(shí)長(zhǎng)、圖文閱讀（Page View,PV）、視頻播放（Video View,VV）等，我們可以?xún)?yōu)先提升這些指標(biāo)。通過(guò)相關(guān)性分析找到策略切入點(diǎn)，是非常重要的用戶(hù)增長(zhǎng)手段。

通過(guò)分析形成增長(zhǎng)假設(shè)后，我們需要實(shí)驗(yàn)方法來(lái)驗(yàn)證假設(shè)是否成立，以及量化策略的效果。例如，需要驗(yàn)證施加與不施加策略、發(fā)布與不發(fā)布功能，前者究竟提升了多少增長(zhǎng)指標(biāo)等。綜上所述，當(dāng)確定了增長(zhǎng)方向后，用戶(hù)增長(zhǎng)主要的工作內(nèi)容包括分析數(shù)據(jù)、形成假設(shè)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證三部分，三者循環(huán)就是用戶(hù)增長(zhǎng)的核心工作流。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和實(shí)驗(yàn)方法的廣泛應(yīng)用，也是用戶(hù)增長(zhǎng)和傳統(tǒng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品經(jīng)理工作事項(xiàng)的最大不同。

5）不同角色從不同維度思考增長(zhǎng)

如果你是企業(yè)的中高層決策者，首先建議你關(guān)注產(chǎn)品所處領(lǐng)域的宏觀機(jī)會(huì)，產(chǎn)品當(dāng)前的目標(biāo)是否可以借助趨勢(shì)的勢(shì)能。其次，建議你審視以下一些問(wèn)題：目前的商業(yè)模式是否存在可優(yōu)化點(diǎn)；目前產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)是否圍繞關(guān)鍵目標(biāo)在進(jìn)行，是否使用了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法；目前的營(yíng)銷(xiāo)策略是否能用實(shí)驗(yàn)方法來(lái)量化效果。

如果你是一名產(chǎn)品經(jīng)理，負(fù)責(zé)某App核心功能的策劃，建議你關(guān)注用戶(hù)價(jià)值的來(lái)源，思考如何持續(xù)提升用戶(hù)價(jià)值。除此之外，你還需要關(guān)注產(chǎn)品中是否有充分的數(shù)據(jù)采集，因?yàn)檫@是全面的數(shù)據(jù)分析，尤其是用戶(hù)行為分析不可或缺的一環(huán)。整個(gè)App的用戶(hù)增長(zhǎng)依賴(lài)其各個(gè)核心功能的用戶(hù)規(guī)模、時(shí)長(zhǎng)和留存，建議產(chǎn)品經(jīng)理去探索自己負(fù)責(zé)的功能與整體App的活躍、留存有何關(guān)系。這個(gè)功能是拉動(dòng)大盤(pán)活躍，還是被大盤(pán)供養(yǎng)，它的價(jià)值在哪里？

如果你是一名產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，負(fù)責(zé)提升活躍用戶(hù)的次日留存，那么建議你關(guān)注最近一段時(shí)間同類(lèi)App的留存數(shù)據(jù)。你可以研究留存較高的產(chǎn)品，主要用什么樣的營(yíng)銷(xiāo)策略在提升或保持高留存；找到可以借鑒的手段后，在App中進(jìn)行一些低成本的實(shí)驗(yàn)，不斷摸索出哪種策略能夠有效觸達(dá)并留住用戶(hù)。此外，你還可以從已有數(shù)據(jù)中尋找哪些用戶(hù)行為與用戶(hù)后續(xù)留存率高度相關(guān)，這些都存在增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。

6）制作增長(zhǎng)策略關(guān)鍵步驟

通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)找到策略的切入點(diǎn)，是用戶(hù)增長(zhǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的重要特點(diǎn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)主要涵蓋三個(gè)階段。第一，明確增長(zhǎng)目標(biāo)，后續(xù)策略圍繞提升這個(gè)目標(biāo)展開(kāi)。第二，找到策略切入點(diǎn)，或基于對(duì)因果關(guān)系的剖析，尋找用戶(hù)核心路徑的斷點(diǎn)，嘗試修補(bǔ)；或基于相關(guān)性找到與增長(zhǎng)目標(biāo)高度相關(guān)的用戶(hù)行為，嘗試干預(yù)。第三，形成增長(zhǎng)假設(shè)，設(shè)計(jì)和展開(kāi)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證假設(shè)。

7）形成增長(zhǎng)假設(shè)

基于因果性、相關(guān)性的分析結(jié)果，就可以得到具體的增長(zhǎng)假設(shè)。為了保證假設(shè)的目的性，可以由增長(zhǎng)目標(biāo)反推來(lái)描述。我們繼續(xù)以提升DAU為例，介紹如何形成增長(zhǎng)假設(shè)，以下樣式可供參考。

增長(zhǎng)目標(biāo)：提升DAU。

子目標(biāo)：提升活躍用戶(hù)次日留存。

關(guān)鍵結(jié)果：通過(guò)提升活躍用戶(hù)消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)和PV，拉動(dòng)用戶(hù)次日留存提升。

主要假設(shè)：

（1）提升活躍用戶(hù)消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)，能夠強(qiáng)化其使用App消費(fèi)的習(xí)慣，并因此提升次日留存；

（2）提升活躍用戶(hù)消費(fèi)PV，能夠提升用戶(hù)的消費(fèi)深度，并因此提升消費(fèi)頻次，最終提升次日留存。

實(shí)驗(yàn)要點(diǎn)：

（1）驗(yàn)證推薦熱門(mén)視頻和長(zhǎng)圖文，引導(dǎo)用戶(hù)完成5分鐘消費(fèi)后，是否能提升次日留存；

（2）驗(yàn)證增大相關(guān)推薦的曝光區(qū)域，是否利于提升PV及次日留存。

完成上述增長(zhǎng)假設(shè)的制定后，大家就可以分頭推進(jìn)了。為了更科學(xué)、高效地完成假設(shè)驗(yàn)證，這些事項(xiàng)需要團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)，也就是需要一個(gè)具備產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、分析師、開(kāi)發(fā)資源閉環(huán)的增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)。只有這樣才能夠保證目標(biāo)的高度統(tǒng)一，保證上述策略得以高效地被執(zhí)行。

8）營(yíng)銷(xiāo)策略圍繞核心服務(wù)的幾個(gè)案例

從用戶(hù)增長(zhǎng)的全局來(lái)看，所有營(yíng)銷(xiāo)策略都在圍繞一個(gè)核心服務(wù)，即如何將“用戶(hù)價(jià)值提升”這個(gè)信息傳遞到位。讓用戶(hù)知道使用某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)能夠在某一方面得到提升，這是拉新和拉活的關(guān)鍵。讓用戶(hù)知道反復(fù)使用某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)能夠持續(xù)獲得價(jià)值提升，就傳遞了一個(gè)持續(xù)、高頻使用的理由，自然能夠帶來(lái)用戶(hù)活躍度的提升。同理，只要能真誠(chéng)地讓用戶(hù)知道必要的廣告收入是企業(yè)提供高質(zhì)量服務(wù)的保障，并盡可能讓廣告服務(wù)于目標(biāo)受眾，用戶(hù)自然也會(huì)更易于接受廣告。而說(shuō)清楚付費(fèi)之后能夠得到的特權(quán)和更高品質(zhì)的服務(wù)，增值服務(wù)的收入也就水到渠成。

9）科斯定律

在交易費(fèi)用為零或足夠低的情況下，不管資源的最初主人是誰(shuí)，資源都會(huì)流轉(zhuǎn)到價(jià)值最高的用途上去”。

資源會(huì)流動(dòng)到最善于利用它及能最大化其價(jià)值的人手里，我們要做的可以是提供必要的便利、加速流動(dòng)過(guò)程、做好資源傾斜。

首先是提供必要的便利，我們來(lái)看二手資源交易這個(gè)領(lǐng)域。二手交易相關(guān)的服務(wù)商已經(jīng)著力在做好通道搭建，例如，線上C2C形式的閑魚(yú)、線下B2C形式的愛(ài)回收，以及京東上門(mén)二手回收等，我們可以在很多電商平臺(tái)、線下商超看到回收點(diǎn)。此外，京東App的用戶(hù)訂單列表中可以直接一鍵轉(zhuǎn)手，這也為加速二手資源的流動(dòng)提供了便利。

其次是加速流動(dòng)過(guò)程。大方向上，資源必然會(huì)流向價(jià)值最高的用途，我們能做的就是縮短消耗在中途的等待時(shí)間。最深入人心的是支付寶花唄和借唄，將小額資金借貸的完成時(shí)間縮短到分鐘甚至秒級(jí)。還有大家已經(jīng)習(xí)以為常的共享經(jīng)濟(jì)代表——租車(chē)和共享單車(chē)，為信用較好的用戶(hù)提供免押金，也是在縮短等待時(shí)間。再有在京東或淘寶上賣(mài)出二手商品或申請(qǐng)退貨，如果用戶(hù)的信用良好，都可以立即獲得平臺(tái)的預(yù)先墊付款項(xiàng)。這種超出預(yù)期的體驗(yàn)不僅讓資源加速流向更善于利用它的優(yōu)質(zhì)用戶(hù)，還獲得了口碑傳播。

最后是做好資源傾斜，我們可以回到短視頻平臺(tái)的案例。最善于把握用戶(hù)消費(fèi)口味的草根創(chuàng)作者、MCN，他們最能充分利用好內(nèi)容消費(fèi)者這個(gè)巨大流量。因此，平臺(tái)的資源會(huì)向其認(rèn)為更善于利用流量的生產(chǎn)者傾斜。推薦算法也在不斷地幫助其獲取各自的粉絲和觀眾，平臺(tái)也因此獲得了源源不斷的原創(chuàng)內(nèi)容和用戶(hù)流量。

10）信息不對(duì)稱(chēng)

信息不對(duì)稱(chēng)的概念來(lái)自經(jīng)濟(jì)學(xué)家阿克羅夫，它表述的是這樣一種場(chǎng)景：在交易中，賣(mài)方可以控制產(chǎn)品的質(zhì)量，要么提供高品質(zhì)產(chǎn)品以求高價(jià)，要么提供低質(zhì)產(chǎn)品以求低價(jià)，而買(mǎi)方無(wú)法確定賣(mài)方究竟提供的是哪種產(chǎn)品，所以只愿意出一個(gè)中間價(jià)。賣(mài)方見(jiàn)買(mǎi)方只能出中間價(jià)，便只能提交低質(zhì)產(chǎn)品。因此，買(mǎi)方會(huì)進(jìn)一步壓價(jià)。買(mǎi)賣(mài)雙方經(jīng)過(guò)多次博弈，最終無(wú)法成交。這個(gè)場(chǎng)景也被稱(chēng)為“阿克羅夫困境”。

信息不對(duì)稱(chēng)普遍存在，我們?cè)谟脩?hù)增長(zhǎng)工作中也會(huì)經(jīng)常碰到。誰(shuí)先填補(bǔ)好信息差，誰(shuí)就更有機(jī)會(huì)。最常見(jiàn)的方式是給用戶(hù)提供一些克服信息不對(duì)稱(chēng)的辦法，有助于提升轉(zhuǎn)化率。例如，在電商中我們可以看到保價(jià)、延保、7天無(wú)理由退貨。

滴滴在做司機(jī)招募時(shí)宣傳的最大利益點(diǎn)就是可以輕松掙錢(qián)，但是從潛在司機(jī)的視角看，并不清楚是否真能獲得滿(mǎn)意的收入。為了消除這種信息不對(duì)稱(chēng)，提升司機(jī)接單的轉(zhuǎn)化率，滴滴平臺(tái)給司機(jī)提供了保底收入：只要司機(jī)接滿(mǎn)規(guī)定的單數(shù)，平臺(tái)在月底就會(huì)至少發(fā)放一定的保底收入。

在外賣(mài)領(lǐng)域，飯點(diǎn)高峰期往往會(huì)出現(xiàn)訂單延遲。顧客下單前無(wú)法知道準(zhǔn)確的等待時(shí)間，這里也存在信息不對(duì)稱(chēng)。餓了么為會(huì)員提供了延誤險(xiǎn)，只需花幾毛錢(qián)購(gòu)買(mǎi)延誤險(xiǎn)，一旦發(fā)生訂單延遲，就可以獲得可觀的賠償。

消除信息不對(duì)稱(chēng)，預(yù)期會(huì)顯著提升用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化，是非常值得嘗試的辦法。

11）邊際成本小，策略放大

如果策略有效，且邊際成本不大，就可以嘗試做策略的放大。例如，常見(jiàn)的付費(fèi)閱讀類(lèi)App為新用戶(hù)準(zhǔn)備了前3日免費(fèi)體驗(yàn)的機(jī)會(huì)。對(duì)于策略，如果平臺(tái)能夠看到一定的效果，大可將免費(fèi)體驗(yàn)延長(zhǎng)到7天。對(duì)于平臺(tái)來(lái)說(shuō)，將3天免費(fèi)提升到7天免費(fèi)，邊際成本并不高，但是能夠讓潛在付費(fèi)用戶(hù)更充分地體驗(yàn)到優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，對(duì)于付費(fèi)轉(zhuǎn)化的提升應(yīng)該更有幫助。

12）做增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)應(yīng)該看那些指標(biāo)

接下來(lái)確定每一組需要下發(fā)什么策略，這要嚴(yán)格遵守“單一變量”原則，確保能夠評(píng)估需要驗(yàn)證的策略效果。最后，確定觀測(cè)什么的實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，通常包括正向、負(fù)向指標(biāo)，以及過(guò)程、結(jié)果指標(biāo)。

正向指標(biāo)是策略預(yù)期能夠提升的指標(biāo)。例如，某電商App以提升用戶(hù)消費(fèi)金額為目標(biāo)的策略（以下討論均使用這個(gè)案例），需要關(guān)注用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率、消費(fèi)金額等。而負(fù)向指標(biāo)是指策略下發(fā)可能會(huì)造成下滑的指標(biāo)，例如，該App選擇在首頁(yè)下發(fā)廣告彈窗，就需要關(guān)注用戶(hù)跳出率，甚至App的卸載率。

過(guò)程指標(biāo)主要是指用戶(hù)路徑中各個(gè)環(huán)節(jié)的用戶(hù)行為表現(xiàn)。例如，某電商App首頁(yè)的廣告彈窗（以提升用戶(hù)消費(fèi)金額為目標(biāo)）能夠監(jiān)控到彈窗曝光率、彈窗點(diǎn)擊率、用戶(hù)落地頁(yè)停留時(shí)長(zhǎng)、落地頁(yè)購(gòu)買(mǎi)點(diǎn)擊等，這些都是過(guò)程指標(biāo)；而結(jié)果指標(biāo)則是用戶(hù)在策略期間甚至后續(xù)一段時(shí)間的消費(fèi)金額。在這個(gè)案例中，因?yàn)椴呗缘淖罱K目標(biāo)是提升消費(fèi)金額，所以要首先關(guān)注結(jié)果指標(biāo)以判斷策略是否有效，再進(jìn)一步分析是哪些環(huán)節(jié)存在問(wèn)題，可能影響了策略的最終效果。這時(shí)就需要關(guān)注一系列的過(guò)程指標(biāo)，最常見(jiàn)的就是通過(guò)漏斗模型尋找問(wèn)題點(diǎn)。

13）斷點(diǎn)回歸實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法

斷點(diǎn)回歸是一種直觀的自然實(shí)驗(yàn)方法，下面結(jié)合案例來(lái)介紹。假設(shè)我們上線的是一個(gè)簽到得現(xiàn)金紅包的功能，簽到滿(mǎn)7天才能獲得一個(gè)現(xiàn)金紅包，需要判斷簽到紅包對(duì)用戶(hù)的留存是否有正向幫助。這個(gè)案例不能用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)的原因，是因?yàn)樾枰o急上線，無(wú)法留一部分用戶(hù)（無(wú)簽到功能）作為對(duì)照組。顧名思義，斷點(diǎn)回歸是找到“6次簽到無(wú)紅包與7次簽到有紅包”之間的這個(gè)斷點(diǎn)，觀察簽到6次與7次兩個(gè)用戶(hù)群體之間的留存率差異。如果差異顯著，說(shuō)明簽到紅包對(duì)于用戶(hù)留存有幫助；如果沒(méi)有顯著差異，則說(shuō)明簽到紅包對(duì)于提升留存大概率是無(wú)效的。如圖3-7所示，我們可以看到本周簽到6次和7次之間存在一個(gè)下周留存率的斷點(diǎn)，說(shuō)明簽到得紅包對(duì)于用戶(hù)留存的幫助是明顯的。

14）傾向性得分匹配

傾向性得分匹配（Propensity Score Matching,PSM）是另一種常用的自然實(shí)驗(yàn)方法，其核心在于構(gòu)造一個(gè)與策略組可比的對(duì)照組。我們可以類(lèi)比隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)，通過(guò)PSM構(gòu)造一個(gè)對(duì)照組。圖3-8中的虛框?yàn)闃?gòu)造出來(lái)的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，實(shí)驗(yàn)組使用的是被策略命中的用戶(hù)群，而對(duì)照組是通過(guò)計(jì)算傾向性得分，從命中策略的用戶(hù)以外匹配出與實(shí)驗(yàn)組傾向性得分接近的用戶(hù)群。

進(jìn)行傾向性得分的計(jì)算和匹配，需要得到盡可能多的用戶(hù)特征，如用戶(hù)屬性、用戶(hù)行為等詳細(xì)數(shù)據(jù)；每種特征被賦予權(quán)重，最終為每一位用戶(hù)計(jì)算出一個(gè)0 ～1的數(shù)值。匹配時(shí)，如果我們的策略命中人群得分為0.68，那就可以在備選人群中選擇得分在0.68附近，如0.67～0.69的用戶(hù)群，作為對(duì)照組。PSM正是通過(guò)這種方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)照組的“無(wú)中生有”，其準(zhǔn)確定性依賴(lài)用戶(hù)特征的豐富程度，理論上需要盡可能多的特征種類(lèi)。而且，在匹配前除了看匹配分?jǐn)?shù)以外，還需要檢驗(yàn)分?jǐn)?shù)的分布，以確保實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的可比性。

15）活動(dòng)數(shù)據(jù)分析陷阱

首先，分析需要正確選擇關(guān)注哪些指標(biāo)，即哪些指標(biāo)的提升能夠真正代表業(yè)務(wù)本身的增長(zhǎng)。準(zhǔn)確分析需要更多關(guān)注到結(jié)果指標(biāo)，而不是過(guò)程指標(biāo)，尤其需要警惕過(guò)程中一些無(wú)意義的虛榮指標(biāo)。例如，某些以拉新為目標(biāo)的社區(qū)電商地推為了追求拉新量，地推人員可能會(huì)過(guò)多地強(qiáng)調(diào)首次下單的獎(jiǎng)勵(lì)并現(xiàn)場(chǎng)手把手幫助用戶(hù)完單，而忽略人群的精準(zhǔn)性和購(gòu)物的持續(xù)性（例如，讓散步的一家三口全部注冊(cè)下單），導(dǎo)致獲得的用戶(hù)留存極差。這里的拉新量實(shí)際只是一個(gè)過(guò)程指標(biāo)，結(jié)果指標(biāo)應(yīng)該是看用戶(hù)的主動(dòng)復(fù)購(gòu)率及一段時(shí)間后的購(gòu)買(mǎi)留存。實(shí)驗(yàn)方法能提供科學(xué)的評(píng)估手段，但是無(wú)法替代對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的理解。如果用得不好，反而會(huì)帶來(lái)一些虛假繁榮，讓后續(xù)的資源配置誤入歧途。再如，線上策略中一些H5落地頁(yè)的曝光量、某些活動(dòng)的參與量、紅包的領(lǐng)取量等都僅僅是過(guò)程指標(biāo)。我們更需要回歸策略的目的，關(guān)注策略對(duì)用戶(hù)留存、消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)、消費(fèi)金額等和業(yè)務(wù)價(jià)值高度契合的結(jié)果指標(biāo)。

16）用戶(hù)策略效果好，如何乘勝追擊

當(dāng)“排除萬(wàn)難”得到非常不錯(cuò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果時(shí)，就可以考慮如何擴(kuò)大這個(gè)策略的影響了。放量的節(jié)奏沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，可以根據(jù)策略的緊迫程度、成本預(yù)算甚至服務(wù)器的抗壓能力等權(quán)衡判斷。例如，通?？梢赃x擇分三步進(jìn)行：2%→20%→100%,2%作為小流量測(cè)試，20%作為初步的測(cè)試，效果穩(wěn)定后放到100%全量。

放量的節(jié)奏因策略而異，而發(fā)掘策略的通用價(jià)值應(yīng)用到相似場(chǎng)景、相同問(wèn)題中去，是實(shí)驗(yàn)的重要價(jià)值之一，下面給出兩個(gè)案例。

案例1

假設(shè)通過(guò)素材優(yōu)化，某個(gè)入口的點(diǎn)擊率提升了2pp，接下來(lái)可以怎么做？有一些思路可以參考：首先，分析素材的優(yōu)化，為什么提升了點(diǎn)擊率，是利益點(diǎn)的吸引力更大了，還是文案更加吸引點(diǎn)擊；其次，究竟?jié)M足了用戶(hù)的何種利益點(diǎn)，是淺層的價(jià)值，還是觸動(dòng)了深層次的動(dòng)機(jī)；最后，基于對(duì)前兩個(gè)問(wèn)題的認(rèn)知，判斷是否存在一些相關(guān)的場(chǎng)景、功能、頁(yè)面，也可以使用類(lèi)似的優(yōu)化思路。

案例2

假設(shè)某內(nèi)容消費(fèi)App，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在注冊(cè)當(dāng)日引導(dǎo)新用戶(hù)完成收藏后，該用戶(hù)群的7日留存率相比未做引導(dǎo)的對(duì)照組提升了4.5pp。這個(gè)提升非?？捎^，值得深挖其中的因果關(guān)系：為什么用戶(hù)完成收藏后更愿意留下來(lái)。猜想應(yīng)該是收藏后新用戶(hù)在App內(nèi)擁有一些“資產(chǎn)”，產(chǎn)生了黏性。但這只是猜測(cè)，還需要進(jìn)一步設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證，例如，可以用更好的交互設(shè)計(jì)來(lái)強(qiáng)化收藏的感知，引入更多“資產(chǎn)”（如收藏得金幣），進(jìn)一步驗(yàn)證是不是因?yàn)楫a(chǎn)生了資產(chǎn)而提升了留存（可以參考3.4.3節(jié)提到的邊際效果歸因）。假設(shè)驗(yàn)證了用戶(hù)完成收藏后，因?yàn)橛匈Y產(chǎn)而增強(qiáng)了黏性，就可以再放開(kāi)思路：除了收藏以外，還有哪些優(yōu)化可以讓用戶(hù)產(chǎn)生更強(qiáng)的黏性。例如，用戶(hù)互動(dòng)、有行為激勵(lì)和成就系統(tǒng)等是不是會(huì)更好。這樣，一個(gè)實(shí)驗(yàn)的效果就可以引導(dǎo)我們逐步展開(kāi)策略的深挖和延伸，這是更高層次的“乘勝追擊”。

17）策略效果不好，如何提煉價(jià)值

上面說(shuō)到的是策略效果不錯(cuò)的情況，事實(shí)上，更多的時(shí)候需要面對(duì)策略的無(wú)效和失敗。當(dāng)策略無(wú)效時(shí)，除了失落和疑惑，也還有事情值得去做。

首先需要明確，策略無(wú)效可能是因?yàn)椴呗杂|達(dá)了用戶(hù)，但沒(méi)有改變用戶(hù)的任何行為；也有很大的可能是策略并沒(méi)有觸達(dá)足夠多的用戶(hù)，自然也就沒(méi)有明顯的效果。通過(guò)漏斗分析可以找到策略無(wú)效的根源，即從策略下發(fā)到生效過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化率都是怎樣的，是否存在某個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生巨大流失。按照目前的轉(zhuǎn)化率，如果做了優(yōu)化，效果是否會(huì)變得明顯。過(guò)往的經(jīng)歷中，我們還發(fā)現(xiàn)過(guò)因?yàn)槁┒磳?dǎo)致策略未能如預(yù)期下發(fā)，導(dǎo)致最終看不到顯著效果的情況。我們可以先用這個(gè)思路嘗試重新喚回希望。

另一種情況是策略下發(fā)無(wú)誤，但整體沒(méi)有效果，此時(shí)可以通過(guò)下鉆分析去看各個(gè)用戶(hù)分群的效果。通常可以通過(guò)用戶(hù)的屬性（性別、年齡段、地域、手機(jī)品牌等）及用戶(hù)行為（是否登錄賬號(hào)、是否使用過(guò)某功能、是否有過(guò)支付行為等），將用戶(hù)分為若干小塊。需要注意，這個(gè)分塊是同時(shí)發(fā)生在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中的，這樣就可以“構(gòu)造出”若干的細(xì)分實(shí)驗(yàn)了。例如，可以看到不同年齡段用戶(hù)的實(shí)驗(yàn)效果，發(fā)現(xiàn)其中一些年齡段的效果是很不錯(cuò)的，而另一些年齡段的效果是負(fù)向的，很有可能正是這種情況抵消掉了效果，整體顯示出策略無(wú)效?；诓呗孕Ч姆秩悍治?，可以幫助我們找到新的假設(shè)，單獨(dú)挑出策略有效的人群，嚴(yán)謹(jǐn)起見(jiàn)再做一次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。而無(wú)效和負(fù)向的人群可以結(jié)合人群特點(diǎn)再分析無(wú)效的原因。

18）增量思維

之所以將增量思維放在第一位講，是因?yàn)樽鲇脩?hù)增長(zhǎng)最終需要關(guān)注的就是增量。作為一名從業(yè)者，首先需要判斷產(chǎn)品方向是否具有增長(zhǎng)可能、增長(zhǎng)空間有多大，這依賴(lài)對(duì)宏觀趨勢(shì)、細(xì)分領(lǐng)域的清晰認(rèn)知。公開(kāi)的宏觀數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)可以作為參考，必要時(shí)需要關(guān)注一些細(xì)分領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)報(bào)告、重點(diǎn)公司財(cái)報(bào)。增量思維還要求從業(yè)者具備理性的大腦，前文反復(fù)講過(guò)，指標(biāo)增長(zhǎng)和策略有效并不是等同的，我們需要盡力做好歸因。準(zhǔn)確量化出策略對(duì)增長(zhǎng)指標(biāo)的增量貢獻(xiàn)，才有可能對(duì)策略的效果進(jìn)行放大和復(fù)制。增量的獲得需要借助很多數(shù)據(jù)分析的方法，最常見(jiàn)的是隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)方法。對(duì)基本實(shí)驗(yàn)方法的理解和實(shí)驗(yàn)結(jié)論的辨別，是判斷從業(yè)者是否具備增量思維的關(guān)鍵。