用戶增長有哪些方法論
1.1 HVA模型
HVA是high value action的首字母縮寫，即高價值行為。任何產(chǎn)品肯定都希望提升自己用戶的LTV。那如何才能提升用戶的LTV呢?方法之一就是引導(dǎo)用戶產(chǎn)生HVA。
用戶LTV的提升和個人的成長有很多類似之處，一般在經(jīng)歷過一些關(guān)鍵事件或者重大項目之后，人的認知、經(jīng)驗、能力都會有所提升，用戶LTV也是這樣的。如果用戶在我們的產(chǎn)品上產(chǎn)生了一些關(guān)鍵行為，那他的整個LTV曲線就會發(fā)生躍遷。
常見的HVA還包括用戶注冊、用戶首單、用戶關(guān)注其他用戶或內(nèi)容等。通過我們的經(jīng)驗、直覺或所謂的手感等，是能夠找到很多HVA的。其實，找到用戶的HVA并不難，真正有難度的是如何量化評估每個HVA的價值。
1.2 如何衡量HVA的價值
我們之所以有底氣不惜通過補貼來引導(dǎo)用戶產(chǎn)生HVA，就是因為每個HVA都會產(chǎn)生一個Delta LTV，即增量LTV。我在前面提到，在做用戶增長的過程中，數(shù)據(jù)驅(qū)動是一個底層思維，如果我們不能分析出每個HVA產(chǎn)生的增量LTV是多少，那在引導(dǎo)用戶產(chǎn)生HVA的過程中，就不能決定針對不同的HVA，應(yīng)該補貼多少錢去激勵用戶。
一般來說，針對某個HVA，總是會有部分用戶在某個時間點已經(jīng)產(chǎn)生了這個HVA，我們就可以用已經(jīng)產(chǎn)生了這個HVA的用戶的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練一個模型。通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，我們就能得到一個價值預(yù)測模型。這個價值預(yù)測模型可以預(yù)測出用戶如果產(chǎn)生特定的HVA，他們對平臺的價值貢獻會變成多少。
把在過去同一時間段內(nèi)沒有產(chǎn)生這個HVA的用戶的數(shù)據(jù)代入這個模型，用模型來預(yù)測，我們就會得到一組價值預(yù)測值。把根據(jù)這一組沒有產(chǎn)生HVA的用戶的數(shù)據(jù)預(yù)測出來的平均用戶價值和他們實際的平均用戶價值比較，就得到一個差值。這個差值就是這個時間段內(nèi)用戶產(chǎn)生HVA帶來的價值差異。
做這個模型是一個非常復(fù)雜的工程，一般需要公司的資深數(shù)據(jù)科學(xué)家來主導(dǎo)，需要從專業(yè)角度考慮非常多的因素，例如怎樣篩選用戶、如何訓(xùn)練模型、預(yù)測時間段取多長、是否需要其他限定條件等。
對用戶HVA的引導(dǎo)，其實質(zhì)就是對用戶生命周期的管理。既然是對用戶整個生命周期進行管理，那從新用戶進入的第一天開始，就要對他們進行正向引導(dǎo)，直到他們離開我們的產(chǎn)品。在用戶激活以后，我們是否有合適的新手護航策略來引導(dǎo)他們一步步沿著HVA鏈條往下走。
總的來說，中國式用戶增長的核心之一就是要對用戶生命周期進行積極管理。引導(dǎo)用戶產(chǎn)生HVA的目的是提升LTV，這是戰(zhàn)術(shù)動作。在戰(zhàn)略上提升LTV，就是要對用戶生命周期進行全方位的積極管理。
1.3 提升LTV總量
LTV總量就是ALTV(Aggregation LTV)，對于任何產(chǎn)品，都要不斷提升其ALTV。如果用一個公式來衡量一個用戶增長團隊的主要工作的話，那就是Max(ALTV)。要提升ALTV，有兩個途徑：一是吸引更多的用戶，二是提升每個用戶的LTV。而大家關(guān)注得比較多的是如何拉新。
通常來說，只要ROI合適，用戶的CAC小于ELTV，我們就可以通過渠道投放或激勵用戶去邀請用戶等手段來大量獲取新用戶。尤其是處于早期的產(chǎn)品，用戶量基數(shù)比較小，更應(yīng)該大力獲取新用戶，而且在獲取新用戶的時候，預(yù)算策略可以適度激進一點。
要提升ALTV，一般先要有一個能滿足用戶基礎(chǔ)體驗的產(chǎn)品，在體驗達到一定門檻后，在后面持續(xù)優(yōu)化體驗的同時，可以嘗試用各種方式拉新。只要用戶的獲取成本不高于ELTV，在預(yù)算允許的前提下應(yīng)該大量拉新。
在用戶量積累到一定程度后，在持續(xù)拉新的同時要有增長項目提升用戶的LTV。當產(chǎn)品有了一定的用戶量，用戶的LTV也在不斷提升，處在上升期的時候，用戶增長團隊就要開始對新增長曲線的探索。
1.4 分享笑臉模型
我在做增長型分享裂變時，強調(diào)先引導(dǎo)新用戶體驗核心產(chǎn)品功能，然后再引導(dǎo)新用戶分享。
分享笑臉模型的核心是引導(dǎo)用戶體驗核心產(chǎn)品功能。對于復(fù)雜的產(chǎn)品，其核心功能有很多，可以只引導(dǎo)用戶體驗部分核心功能，甚至針對不同的分享場景，引導(dǎo)在該場景下拉新來的用戶體驗不同的核心功能。
分享笑臉模型很簡單，只要我們的整個分享邏輯設(shè)計包含體驗核心產(chǎn)品功能這一環(huán)，就能夠把未來有潛力成為核心用戶的群體沉淀下來。其實，這個模型也是從我對用戶增長的定義衍生出來的。小象數(shù)據(jù)再重復(fù)一下：以終為始，利用一切資源讓更多用戶更高頻地使用核心產(chǎn)品功能。
1.5 低頻與高頻產(chǎn)品增長方法的差異
高頻產(chǎn)品的激勵模型。在用戶增長項目中，很多激勵手段都符合這一模型。如果針對的是高頻產(chǎn)品中的非交易型產(chǎn)品，一般給用戶實際的物質(zhì)激勵效果會比較好，例如發(fā)紅包等;如果針對的是高頻產(chǎn)品中的交易型產(chǎn)品，使用主業(yè)優(yōu)惠激勵會更合適，例如發(fā)放打車優(yōu)惠券、電商平臺打折券、免費體驗券等，因為這樣的激勵更精準，帶來的ROI也更高，即使激勵到了沒有需求的用戶，如果他們不去交易，我們也不用兌現(xiàn)激勵。而且后者還有一個好處，就是天然引導(dǎo)用戶產(chǎn)生一個非常重要的HVA——首單。所以對于交易型產(chǎn)品，如果能用主業(yè)優(yōu)惠激勵，盡量不要使用其他物質(zhì)激勵。
對于高頻產(chǎn)品，用戶的決策過程往往都是比較快的，決策鏈條比較短。所以通過激勵很容易就能擴大需求，切掉一部分競品用戶。另外，更吸引人的是，這類產(chǎn)品的蛋糕很容易做大，也很容易通過激勵產(chǎn)生新的需求。
對于很多高頻產(chǎn)品，尤其是短決策鏈、低門檻的產(chǎn)品，通過補貼來刺激用戶并不是惡性競爭，而是一個激勵新需求產(chǎn)生、培養(yǎng)用戶習(xí)慣的過程。只要控制好預(yù)算，盡量測算好補貼與ELTV的關(guān)系，這會是一個非常良性的過程，縮短了產(chǎn)品被用戶接受并習(xí)慣的時間。
低頻產(chǎn)品針對強需求用戶的處理過程和高頻產(chǎn)品一樣，都是引導(dǎo)用戶產(chǎn)生交易/體驗閉環(huán)。而針對弱需求用戶，就要分成兩種情況：(1)如果客單價相對較低，我們就要通過價格的改變來改變用戶的需求頻次，例如高價餐廳、豪華車等;(2)如果客單價非常高，那我們對于價格的改變幅度就很有限，基本不能影響用戶的消費決策，例如買車、買房等。
低頻高客單價產(chǎn)品的用戶價值變化。對于低頻高客單價產(chǎn)品，在一定時間內(nèi)，就是一個零和游戲。用戶如果在其他產(chǎn)品上成交，就不會再在我們產(chǎn)品上產(chǎn)生交易。在用戶產(chǎn)生交易決策前，有一個關(guān)鍵窗口期。在這期間，用戶會綜合各方面因素做出最終的交易決策。而我們肯定是希望自己能夠在關(guān)鍵窗口期介入，去影響用戶的決策，從而讓用戶選擇我們的產(chǎn)品來做交易。但是這有一個前提條件，就是我們能夠識別出哪些用戶是強需求用戶，畢竟這些用戶沒有自帶強需求標簽。
這需要我們有一個用戶成交意愿識別模型，能盡量在用戶成交前的關(guān)鍵窗口期把這部分強需求用戶識別出來。通過用戶的各種行為，我們?nèi)绻芙⒁粋�預(yù)測模型，是能夠?qū)τ脩舻某蓡我庠缸鲆欢ǜ怕暑A(yù)測的。一旦我們開始做這項工作，預(yù)測模型就能通過逐步迭代提高預(yù)測的準確率。
總結(jié)一下，高頻產(chǎn)品相對比較容易產(chǎn)生增量需求，所以在增長策略上的騰挪空間比較大。低頻低客單價的產(chǎn)品，通過價格的調(diào)整，還是能產(chǎn)生一定增量需求的，但核心是要教育引導(dǎo)新用戶，讓他們知道使用產(chǎn)品的新場景，同時還要充分利用空閑的供給。
1.6 增長功能的用戶體驗
對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，我們所說的用戶體驗是指在特定的場景下，用戶能在與產(chǎn)品交互的過程中比較爽地滿足自己的需求。這里面的三個關(guān)鍵要素是場景指向性、過程完整性、交互爽感度。
增長功能是不能獨立存在的，必須依附于主產(chǎn)品功能，而且增長功能一般都是引導(dǎo)用戶去體驗主產(chǎn)品功能過程中比較關(guān)鍵的一部分，也就是HVA。所以，增長功能用戶體驗的設(shè)計是不能和主產(chǎn)品功能一樣的。增長功能是一個通往HVA的通道，在這個通道中，不能讓用戶思考自己應(yīng)該往哪里走，要讓用戶像在腦中裝了一個GPS(全球定位系統(tǒng))一樣，對于往哪里走心知肚明。對用戶來說，整個過程要像開車一樣，擁有高度掌控感，不會因為在中途迷路或缺乏耐心而退出。
來源：網(wǎng)絡(luò)
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