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干巴巴的读书笔记 |《首席增长官》:如何用数据驱动增长

2022-8-4 14:07| 发布者: boyi1898| 查看: 83| 评论: 0



关键词:AARRR
摘 要:搭建一个完整的增长知识体系
作 者:张溪梦


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以下是正文

各大快消品公司如可口可乐等纷纷裁撤首席营销官(CMO),转而设立首席增长官(CGO),这种由CMO向CGO的转变是对未来驱动业务增长的核心动力的全新认知。
首席增长官是以不断变化的顾客需求为核心,将市场、产品、运营、客户服务通过一体化战略的方式来推动公司增长的核心管理职位。
企业增长周期的5个阶段

企业的增长周期分为5个阶段:



阶段一:问题和解决方案的匹配期,这一阶段主要是发现用户需求,进而探索解决方案;
阶段二:开发最小可行性产品,并且持续收集用户的行为数据作为下一阶段产品迭代的依据;
阶段三:产品和市场的匹配期,通过两个指标来衡量产品是否让用户满意,1)用户是否有足够的粘度和留存度,2)如果停止使用你的产品用户是否感到“很不舒服”,如果是的比例超过40%就意味着产品达到了PMF状态,这个时候就非常适合做增长了,如果没有达到40%的比例可以了解戏份群体的意见然后不断优化;
阶段四:产品和渠道的匹配期,对高优先级的渠道进行大规模的投入;
阶段五:成熟期,并购、国际化、本地化;
首席增长官需要对5个阶段都有非常深刻的领悟。
增长的框架

首席增长官方法论包括两个部分:

  • 学习引擎模型:对应团队的业务执行,即如何将一个想法快速落地上线并且做大做强;
  • 用户增长模型:对应用户生命周期内的体验,即如何获取客户并提升他们的忠诚度和付费意愿。



两个模型通过具体的产品形态和数据表现相连接形成一个完整的商业闭环,促进产品不断优化、用户持续增长。
学习引擎模型

学习引擎包括计划、投入、衡量、分析、优化。
计划
主要是指设定目标,即确定北极星指标,它代表了管理层对用户价值和公司成功之间关系的理解,北极星指标一旦确定就像北极星高挂在天空一样指导全公司向着同一个方向迈进。
制定北极星指标的6个标准:
1)你的产品的核心价值是什么?这个指标可以让你知道你的用户体验实现了这种价值吗?
2)这个指标能够反映用户的活跃程度吗?
3)如果这个指标变好了是不是能够说明你的整个公司是在向好的方向发展?
4)这个指标是不是很容易被你的团队理解和交流呢?
5)这个指标是一个先导指标还是一个滞后指标?
6)这个指标是不是一个可操作的指标呢?
投入
定好目标后,确定增长渠道并进行相应的投入。
衡量
这一步的目的是建立起客观的衡量体系来对增长进行定量考量,这是一个数据准备、收集、整理的过程。
概览性的指标比如PV、UV没办法知道我们做得更好,我们需要实时、全量的用户行为数据,通过对用户行为流程的分析,找到转化的关键节点以及用户流失的核心原因,以此帮我们对症下药,找到可执行的指标落实为优化行动。
一个完善的闭环数据源主要分为3类:

  • 用户信息和CRM数据:通过标签或CRM来表示;
  • 用户行为数据:过程型数据,行为数据基本能覆盖日志数据,而且包含日志数据所缺乏的信息;
  • 交易数据和服务端日志数据:结果型数据
行为数据的定义
是指用户在你的产品内进行各种操作产生的数据。用户行为由5个元素构成:who/when/where/how/what,即用户在什么时间、什么地点、用什么交互方式、进行了什么操作。
用户行为数据记录用户在产品上的每一次访问、每一次浏览、每一次点击,这些过程型数据可以告诉我们用户做了什么、为什么流失、如何优化等。
数据采集方法:

  • 埋点数据采集
  • 无埋点数据采集
  • 埋点和无埋点相结合的方式
分析
数据分析就是真正了解数据背后发生的事情,以此来进行识别、验证、并作出合理可执行的方案。
商业数据分析的4个阶段



阶段1:观察数据当前发生了什么?
阶段2:理解为什么发生?
阶段3:什么将会发生?
阶段4:怎样达到最好的商业决策?
数据分析的8个方法

  • 数字和趋势:通过数据看板(Dashboard)来直观的看数字、看趋势;
  • 维度分析:当单一的数字或趋势过于宏观时,通过不同的维度对数据进行分解可以获取更加精细的数据洞察,比如当流量异常时可以拆分成不同地区、访问来源、设备、浏览器等维度发现问题所在;
  • 用户分群:针对符合某种特定行为或背景信息的用户进行归类处理这就是用户分群(Segmentation),针对某一群体的用户进行有针对性的用户运营和产品优化效果会更好,比如针对支付失败的用户推送优惠券可以大幅提高用户支付的意愿;
  • 转化漏斗:通过漏斗分析可以从前到后还原用户转化的路径,分析每一个转化节点的效率,我们往往关注3个要点:

    • 整体转化率是多少
    • 每一步的转化率是多少
    • 哪一步流失的最多,原因是什么?

  • 行为轨迹:通过行为轨迹为决策提供依据;
  • 留存分析:通过数据分析了解留存情况,也可以通过分析用户行为与回访之间的关联找到提升留存的方法;除了关注整体用户的留存,还要关注各个渠道、各类内容、新功能等对用户的留存影响;
  • A/B测试:用来对比不同产品设计/算法对结果的影响;
  • 数学建模:当一个商业目标与用户行为、画像等信息有关联时,我们通常会使用数学建模、数据挖掘等手段进行建模、预测商业结果的产生;
优化
通过综合上面各个步骤获取的信息来不断找出进一步提高团队效率和业务指标的过程,测试是检验效果的关键。
用户增长模型

获取用户
定位受众,计算获客成本,区分渠道的获客成本;
用户旅程6大核心触点:

  • 站外渠道:影响站外渠道曝光量的有两个因素——产品用户和渠道的匹配度和广告出价,这个环节用“广告展示量”指标来衡量效果;
  • 展示创意:影响展示创意的转化率的因素有用户匹配度和创意吸引力,这个环节用CTR(点击通过率,点击量/展示量)来衡量创意的好坏;
  • 抓取或投放的URL:这个环节需要做好URL的追踪和衡量;
  • 落地页:落地页好与不好非常重要,会影响后期的转化率,落地页的质量有两个因素——落地页和前面创意的匹配度和落地页的内容质量,这个环节用进站用户量和跳出率来衡量;
  • 辅助转化内容及CTA:营销效果的有两个因素——内容的相关性和CTA,这个环节用停留时长、访问深度、激活用户比等来衡量;
  • 产品转化流:产品内每一步的转化率;
激活用户
激活是引导用户发现产品价值、并产生重复使用产品的动力的过程,激活往往发生在用户获取之后、留存之前,没有激活就没有留存,做好激活用户的留存和变现才会有更大的增长空间。
激活包含4个部分:

  • 目标:找到Aha Moment(惊喜时刻)——即用户体验产品时发现了产品核心价值感到惊喜的时刻;
  • 设计:通过内因、外因、引导帮助用户发现产品的价值,通过引导帮助用户完成“首次体验”和“重复触发体验”两个步骤,达到激活甚至留存的目标;
  • 衡量:常见的衡量指标包含每天、每周被激活的活跃用户数,以及激活比例(被激活的用户数/活跃用户数);
  • 迭代:优化薄弱环节;
激活包括产品激活机制和运营激活机制。
用户留存
留存就是用户在你的产品中留下来并持续使用,只有留存提升才能实现真正的增长(不能只看DAU)。
留存分为两个阶段:

  • 新用户留存分析:引导发现价值、魔法数字;
  • 产品功能留存分析:将功能模块、每个模块的用户路径进行拆分,优化,将处于平稳期的留存曲线上移;
用户营收
营收有两种方式:

  • 用户付费:增加各个环节的转化率,影响因素包括

    • 视觉与交互:是用户对产品产生的直观感受,在转化的各个环节视觉和交互都会对转化产生影响;
    • 内容和形式:构成我们提供给用户的所有东西;
    • 可用性:比如搜索的效率、支付流程的顺畅性等;
    • 用户运营:用户召回、给加入购物车但未支付的用户发优惠券等;
    • 客单价与多次转化:用户生命周期价值;

  • 广告收入:以粘性为核心,

    • 用户留存:用户持续使用我们的产品的时间越长,广告展示的机会就越多;
    • 用户活跃:更加活跃、更多内容的浏览,意味着更多广告曝光,分为增加用户打开产品的频率和增加用户对产品的使用量两方面;
    • 用户匹配:广告与用户的匹配度;

用户推荐
是利用现有用户的社交影响力进行新用户获取的一种方式。
推荐一般有3种场景:

  • 用户感受到产品价值,并且体验愉悦自发的分享给他人;
  • 给分享者带来好处和利益;
  • 深入到用户和他人的社交互动中;
衡量推荐的2个指标:

  • K因子:病毒系数,即一个发起邀请推荐的用户平均可以带来多少个新用户,数值越大比表示推荐的效率越高,K因子=邀请的用户数*转化率;
  • NPS:净推荐值=推荐用户比例-比推荐用户比例;


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