淺析小紅書是怎么做精細化增長運營的

在獲客難度日益增加的環(huán)境下，如何留下用戶是每個企業(yè)都要考慮的問題。面對用戶流失，企業(yè)如何找到原因并且針對問題獲得正確的解決方法？小紅書作為一個生活方式分享平臺 4 4 年半時間實現(xiàn)了從 0 20 人成長為用戶量過億的規(guī)模，他們是如何留下用戶的？本文作者占雪亮是小紅書的技術(shù)負責(zé)人，他把增長理念分為 6 6 個部分分享給大家。

1.小紅書的增長之路

小紅書是一個泛品類的生活方式分享平臺。截止到 2018 年 12 月，用戶數(shù)已經(jīng)突破 1 億 8 千萬，這個增長相對而言還是比較快的了?；叵?2014 年底、2015年初我剛加入小紅書的時候，當(dāng)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。

今天我想分享的主題是：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。

2.問題：為什么低齡用戶的留存比較差？

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(dāng)獲客Acquisition 越來越貴的時候，我們該如何保證最后的利潤 Revenue ？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，如果還想留下 10 個人，那怎么辦？我們只能把我們的留存增加到 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。

我們的分析團隊在研究不同用戶群留存率的時候，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。

3.提出假設(shè)和數(shù)據(jù)問題

我們當(dāng)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。這個假設(shè)聽起來很合理，也符合邏輯，但真實情況是不是這樣呢？我們看看數(shù)據(jù)是怎么顯示的。

我們提出來了三個分析的維度和問題：

第一，不同的低齡用戶表現(xiàn)是否有差異？

在此之前，我們內(nèi)部對年齡段的劃分是 18 歲以下算低齡，但我們覺得這個劃分有點太籠統(tǒng)，因為 18 歲以下包含了小學(xué)生，初中生和高中生 3 個學(xué)齡。不同的學(xué)生階段其實差異比較大，所以年齡維度本身需要更加細分。

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？

每個用戶對一個新產(chǎn)品，新平臺都是有所期待的。 當(dāng)他們?nèi)ハ螺d了 P APP 激活并注冊的時候，總會希望在這個平臺能找到對自己有價值的東西。如果沒找到，那用戶流失的概率就很高了。

第三，他們的 d Feed 流推得是他們想看的內(nèi)容嗎？

小紅書產(chǎn)品的首頁是我們的推薦系統(tǒng)生成的雙列筆記 Feed 流，新用戶注冊的時候會選擇一些自己的興趣點，然后我們根據(jù)用戶選擇的興趣點，給用戶推薦相關(guān)主題的筆記。

推薦是否準確，直接影響用戶的體驗。舉個最簡單的例子，我挑選興趣的時候選了健身，結(jié)果你給我推薦了個旅行，那跟我的預(yù)期就會差很遠，用戶會覺得這個平臺沒有我想看的信息，自然就會離開。

4.對比真實數(shù)據(jù)和假設(shè)

我覺得一定是這三個問題里的一個導(dǎo)致留存差。接下來我們分別來看看針對這三個維度的具體分析。

a. 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”，我們將 18 歲以下的用戶按學(xué)齡重新劃分為三類： 12 歲及以下的小學(xué)生、 13 – 15 歲的初中生、 16 – 18 歲的高中生，同時，我
們看了下這三類用戶的次日留存和周末留存。

我們很驚訝的發(fā)現(xiàn)了兩個現(xiàn)象：

真正次日留存差的其實是 12 歲及以下的小學(xué)生和 13 – 15 歲的初中生，高中生群體的留存率和我們大盤用戶留存率其實并沒有太大的區(qū)別；

次日留存差的用戶，在周末的留存同樣很差，并不會出現(xiàn)周末反彈的情況。因此我們得出了兩點結(jié)論：

前面我們關(guān)于低齡用戶留存差是因為工作日上學(xué)不能使用手機的假設(shè)并不成立，即使到了周末能使用手機的時間段，他們也沒有回來。

低齡用戶不能單純按照年齡來劃分，要按照學(xué)齡來劃分。所以之后所有的數(shù)據(jù)分析，當(dāng)需要按年齡 breakdown 的時候，我們都會考慮這一點。

我們又拉了第二個表格，是“不同年齡段拉新渠道分布”，做這個分析的原因很簡單， 很多低齡用戶都是我們花了很多錢買進來的，如果留不住那就是在浪費錢，投放部門可以針對低齡用戶特別多的渠道做一些優(yōu)化，比如增加針對年齡的定向。

從數(shù)據(jù)中我們發(fā)現(xiàn)，百度 SEM 和廣點通的信息流是低齡用戶拉新特別多的渠道，占比甚至超過了 6 成，因此在百度 SEM 和信息流的投放上要設(shè)定更嚴格的年齡定向。暫時不要再給小學(xué)生初中生推廣告了，因為目前他們來了也留不下來了。

b. 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？

解決這個問題有兩種方法：

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，而且執(zhí)行起來很麻煩，要花費很多的人力成本；

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簡筆畫、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。

這個數(shù)據(jù)其實也是很符合用戶使用場景的。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，壁紙這類東西。

我們甚至發(fā)現(xiàn)，很多低齡的用戶來小紅書就是為了下載壁紙和精美的圖片當(dāng)頭像的， 就這種需求，作為我這種中年人，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，就會慢慢開始注意穿衣打扮，也會畫一些淡妝。等再年長一點，結(jié)婚了就會關(guān)心結(jié)婚，食譜，裝修等等。

我們現(xiàn)在已經(jīng)知道我們的低齡用戶來小紅書是想看什么的了，那他們有沒有在這里看到他們想看的內(nèi)容呢？用什么指標(biāo)來衡量這個信息呢？

做過搜索的同學(xué)都知道， 搜索點擊率是最直白的方式，用戶有沒有點擊搜索結(jié)果，當(dāng)然最大程度上代表了對搜索出來的內(nèi)容的滿意度。

因此，我們又拉了兩個表：“無點擊超過 40 %的高頻搜索詞”和“無點擊低于20 %的高頻搜索詞”。

從這兩張表里我們發(fā)現(xiàn)：

迪麗熱巴等這樣的明星名字、搜索的點擊率不高，而且年輕用戶沒點擊的比例相對比較高

搜索之后的高點擊詞，主要集中在減肥、護膚、美甲上。

我們對這個結(jié)果還蠻意外的，低齡的用戶來小紅書想看關(guān)于明星的什么內(nèi)容呢？難道是想看八卦傳聞？還是尋找粉絲團？

這些的確是我們沒有的內(nèi)容，小紅書提供給用戶的是明星工作之外的一些更關(guān)于明星自身真實的信息，比如在工作外他們用什么化妝品，喜歡吃什么零食等等，但看起來這些東西未必是現(xiàn)在年輕小朋友想看的。

c. 他們Feed 流是他們想看的嗎？

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(dāng)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”分布表，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(biāo)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(biāo)簽。

那我們想看一下，13 – 15 歲的用戶選擇是什么？30 歲的用戶選的是什么？從這表中很明顯發(fā)現(xiàn)：不同年齡段的用戶，在標(biāo)簽選擇上有這么幾個不同：

頭部不集中：13 – 15 歲用戶前四名標(biāo)簽占比只有 20 %，而 30 歲以上用戶達到 30 %；

尾部不長尾：相對排在后面的 4-5 個標(biāo)簽，總量加起來也只有 2 % 以上，但年長用戶最少需按照的 4-5 個標(biāo)簽，總量加起來低于 1.5 %；

年輕用戶的興趣選擇相對多種多樣，這更符合小紅書標(biāo)記我的生活這個思路。

我們知道了我們的年輕用戶選了什么標(biāo)簽，那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)心的呢？

我們通過兩個維度來衡量：內(nèi)容豐滿度和分發(fā)匹配度。

內(nèi)容豐滿度是指當(dāng)用戶選了感興趣的標(biāo)簽，那能不能看到足夠多的這個品類的筆記。我們發(fā)現(xiàn)最多人選的“時尚穿搭”，筆記曝光也最多，這就是合理的；但音樂，游戲等品類，選的人也挺多，但曝光卻很少，這說明在音樂這個品類上用戶看不到足夠他喜歡的內(nèi)容。

針對分發(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。

1. 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。
2. 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(biāo)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)：

1. 頭部筆記的曝光幾乎是一樣的，但是喜好度卻差別非常大；
2. 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。

5.實驗結(jié)論

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。因為這些題材的內(nèi)容在小紅書搜索點擊率還比較高。廣告投放要和產(chǎn)品屬性要一脈相承。

Q：他們的 Feed 流推的是他們想看的內(nèi)容嗎？

A：在多個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(dāng)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，進而流失。

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(dāng)前的分發(fā)策略。

這是一個很簡單的案例，這樣從各種維度做數(shù)據(jù)分析的案例我們每周都會發(fā)生幾次。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。

6.小紅書的增長實驗理念

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。

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。數(shù)據(jù)驅(qū)動增長，這句話已經(jīng)說過很多次了， 那怎么樣才能真正的驅(qū)動增長？那就是從數(shù)據(jù)中看到問題找到方向。

小紅書對所有的產(chǎn)品經(jīng)理都一視同仁，入職就送一本教你怎么寫 SQL 的書，跑數(shù)據(jù)的平臺也給你，大家自己動手豐衣足食。

第二個是實驗平臺。這是小紅書內(nèi)部的實驗平臺。做實驗是一種意識。

我給大家講個很久之前的事，關(guān)于手機 APP 引導(dǎo)用戶上傳頭像的那個頭像框的事情。

當(dāng)時做這個功能的工程師把自己的微信頭像貼上去，后面大家在分析上傳頭像的用戶比例不高時，開玩笑說是不是那個工程師的頭像太難看了，然后大家為了證明是不是這樣，就做了個實驗。

我們把所有參與這個功能開發(fā)的所有工程師、 PM 、數(shù)據(jù)分析師的頭像分別上傳上去測試了一遍，看看誰的頭像做用戶引導(dǎo)會提升上傳頭像的比例。

這個故事也是個小事情。但其實在小紅書內(nèi)部是有這樣一種文化的，所有的問題在沒拿到數(shù)據(jù)之前沒有人知道對錯，那就做個實驗唄。

今天我的分享就到這里，謝謝大家。(本文完)

來自于微信群分享

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