用户增长的工作逻辑：从宏观到微观发现增长

一、用户增长的工作逻辑

宏观层面上：分析商业环境，和梳理用户路径，搭建起增长模型，并解决单点问题；

微观层面上：通过数据分析来发现问题和明确现状，找到增长线索，提出增长实验，解决AARRR各环节上的单点增长问题。

二、做增长的两大能力模块

1个是从0开始构建增长模型，形成清晰的有逻辑的增长依据，

1个是从宏观到微观发现增长问题

1.从宏观上发现增长问题

（1）评估增长是否成立

• 价值假设：是不是成立？用户是不是需要？-用MVP验证是否达到了PMF，主要看用户留存情况和自增长情况
• 增长假设：市场需求是不是足够大？如果真的放到市场上，会不会收到同样的效果果

（2）评估增长重点

• 你的市场处于哪个阶段？
  • 增量市场-获客
  • 存量市场-留存复购精细化运营、增值服务提升客单价、增加新的使用和付费场景、寻找新的增量市场
• 你的产品处于生命周期的哪个阶段？
  • 探索/成长/成熟/衰退：根据净增长和留存情况判断；或者根据市场渗透度曲线判断
• 你的产品属于哪个品类？
  • 社交属性强的可以依赖社交获客或留存
  • 付费意愿强的可以做变现
  • 免费高频的可以做留存后变现
  • 杂交模式，可以将付费、社交、留存结合起来
• 你的商业模式里有哪些独特的重要因素？
  • 这个主要考虑的是哪些特定因素能极大地制约增长或驱动增长，比如内容产品的核心是内容

一张图总结：

（3）借鉴其他产品的增长思路

2.从微观上发现增长问题

（1）找到北极星指标

作用：平衡企业盈利和用户体验；提升团队凝聚力；提升团队对业务价值的认识，不只是为了完成业绩数量

这个指标的提升能正向促进用户体验的提升和商家利益的提升，两者不成对立，而是具有协同性，本质上来说，就是我提供给你价值用户认为这份价值足够自己掏这笔钱，用户觉得不值就会产生问题，比如爱奇艺的尴尬点就在这里，平台花了大成本，但用户觉得不值，这种增长，从底层逻辑上就出现了问题，涨价拉新等只会引起更大的问题。

（2）构建增长模型

步骤：定义北极星指标-绘制用户核心转化路径-组装增长模型

增长模型的应用：找到最有价值的增长杠杆点；分配任务目标

刚负责一个业务，该如何入手：理解公司目标、确认细分指标、制定增长模型、梳理策略资源、制定团队目标和策略

三、通过数据驱动和增长实验找解决增长问题

1.通过数据驱动增长

（1）数据驱动的底层工作方法

• 梳理用户路径：理解业务、产品和用户
• 制定数据采集方案：追踪用户行为路径
• 搭建指标仪表盘：监测用户行为和关键指标
• 多维度数据分析：通过数据分析找到增长线索
• 制定增长策略：根据增长线索制定策略

重要程度为：数据分析方法-用户路径拆解-收集数据-搭建仪表盘

（2）数据分析方法

2.1 新入职，发现数据系统不完善时可以做的基础分析方法

数据分析思路的起点：

增长其实是多个不同类型的用户从不同的渠道走了产品设计好的不同用户路径（全链漏斗路径或AARRR路径），达到最终的北极星指标，且每个时间段表现不一样

对不同用户属性

• 了解用户属性，甚至根据用户属性查看数据

对不同渠道：

• 按获客渠道分解看数据区别

对用户路径：

• 梳理全链漏斗，看每个环节的数据和转化率，查异常点

对AARRR:

• 了解用户的基本活跃情况、留存情况、变现情况

对时间段：

• 将全链漏斗数据增加时间维度，查历史趋势，看拐点异常

1.2 应用增长线索的两个方向

• 火上浇油：在显示成功信号的方向上继续加强
• 修补漏洞：在流失严重的地方想办法降低流失，视情况停用某些低效的方法，增加高效的办法

2.2 抽丝剥茧：用户分群和行为数据分析方法

不同用户类型会大体上表现出差距很大的行为，但是同一群人不一定会表现出完全相似的行为，有意向度的差别或者别的方面的差别。

可以用用户分群或行为分群以及组合分群，最极致的分群是千人千面，根据属性的分群是大概分类，根据行为的分群是最实际的分群。

细分数据分两个方向走横向用分群，纵向用行为分析，行为分析包括用户路径分析和留存活跃分析，这样就能全方位将数据打细，识别原因。

2.2.1用户分群

方便精细化运营，能识别出高质量用户的来源，有利于提升拉新精准度，不管是渠道还是运营策略上都会偏向高质量用户的需求，极致情况下可以做个性化推荐，做精细化运营。

这里特别提到RFM分群。

2.2.2行为分析

描绘出用户使用产品的情况，发现问题，产生假设，提出改善策略。

行为分两种，单次行为和周期行为

单次行为解决转化问题，适用分析方法：漏斗分析；路径分析；轨迹细查

周期行为解决留存问题，适用分析方法：留存分析和频次分析

注意AARRR和用户路径的区别，AARRR是从定性上认为用户喜欢留在这个平台，就代表有更高的转化可能性，但是也可能存在用户不留存不活跃也会转化，所以这只是定性上这样肯定的，没有实际数据支持，正常梳理转化思路时可以用，但不能只依赖它。

用户路径是定量上认为环节的转化率越高，最终转化越好，这是比较科学的，但是有的问题并不能单靠数据来查，还是需要定性的意识来辅助判断。

2.通过增长实验驱动增长

• 实验依据是业务数据和用户定性想法，不能是出自于“我”
• 实验要有明确的判断指标
• 要通过ab测试计算器确定达到可靠效果的测试样本量和测试时间
• 实验版本之间分流要均匀

四、寻找具体增长动作

1.激活

（1）激活行为的确定

• 假设：用户因为一个具体行为而对产品感兴趣
• 寻找这个行为：
  • 根据产品特点和目标用户需求锁定备选行为
  • 用户调研锁定行为
  • 对几个行为的留存数据和留存时长观察，锁定行为、频次、时间
  • 实验验证锁定的行为是正确的

（2）寻找激活线索

• 定性分析：激动指数
• 定量分析：激活漏斗（路径分析、用户分群）

（3）激活动作引导思路

行为=（动力-阻力）x助推+奖励

（4）激活动作选择要根据产品特点来看

越是人工激活成本越大，但用户ltv提升越多，越适合客单价高、个性化需求强的产品

2.留存和活跃

（1）留存和活跃的底层内核

• 促进用户首次使用
• 吸引用户多次使用
• 养成用户使用习惯
• 延长用户使用生命周期

（2）留存的前提：达到PMF

（3）宏观角度留存难点评估：

• 用户留存公式

留存：感知价值+转换成本〉使用难度

流失：感知价值+转换成本〈使用难度

• 根据产品特性评估留存难度
  • 用户需求强弱
  • 产品功能复杂程度
  • 产品天然生命周期
  • 产品天然使用频次
  • 可替代性
  • 切换成本
  • 变现能力

（4）留存效果评估

• 和确定aha时刻一样先锁定几个行为，再实验验证是否这个行为代表留存
• 绘制留存曲线

（5）如何寻找留存线索

• 纵向思维：评估留存曲线基本形态、对比行业均值、观察变化趋势
• 横向对比：用户分群、功能留存矩阵（适用于多功能产品）

（6）提升留存的思路/工具箱

• 改善留存前后的指标（单点）
  • 提升起点：精准拉新+持续上手
  • 预防流失：定义流失用户-分析流失征兆-设立预警机制-完成用户引导
• 改善留存指标：增加使用频次、使用强度、使用场景（单点）
  • 高频产品提升核心功能频次
  • 低频产品开发相关高频功能
  • 使用场景：让用户在多个场景下使用产品/让用户使用多个平台
• 按照用户转化路径做系统激励体系（线性）

• 用户分群/精细化运营（横向）

（7）提升留存的行为理论

1.Hooked模型

适用情况

应用方式

（8）根据产品情况选择留存工具

总结：

• 微观增长：落到具体增长行为，需要先找到行为，找到评估数据依据，再根据产品特性等内外部因素圈定策略范围，策略选择有：单点行为激励、线性路径体系激励、横向分群精细化运营激励、频次激励、强度激励、场景激励、精准拉新，再做习惯激励，根据产品特点和所处阶段选择激励方式
• 宏观增长：先从产品内外部判断增长的侧重点、是否适合增长，借鉴其他产品的思路，然后从0到1确定目标，构建增长模型，再落到微观的增长上
• 做微观增长的重要驱动方式是数据分析和增长实验，数据分析主要是从横向、纵向两个维度发现问题，从AARRR和用户路径两种增长模型中发现机会，更具体的查找原因的方式可以是用数据说话，也可以是让用户调研说话。

作者：岛主，4年经验的互联网增长运营，擅长运营、职业规划。