小红书在斩获2亿用户之后还想的事，可由于粉丝的要求，目前决定把这篇文章延后一天，昨天那篇文章发布以后，有些朋友问了微视红一些问题，笔者把问题大致归类后，发现比较集中的提问有三点：
图片来源微视红：小红书比较常用的数据分析维度
第一个问题：微视红，请问小红书是如何发现问题的？
第二个问题：微视红，请问小红书是如何分析问题的？
第三个问题：微视红，请问小红书是如何解决问题的？
关于这三个问题，微视红本身也在努力学习中，原本是没有资格妄自评价的，不过既然有人愿意问，那就本着求真务实的态度探讨交流一下，既然是讨论那么就请恕笔者，畅所欲言，如有不妥当的地方，还希望各位朋友多多指正，指教，笔者一定谦恭自省。
关于这三个问题的统一答案：小红书都是以增长技术为衡量依据的
微视红认为问题需要分两种：一种是主动跳出来找你的麻烦，一种是踩下去才知道的坑。
微视红认为主要是基于4点：
1. 基于商业目标去分析市场，权衡利弊，判断当下需要达成的目标是什么？（麻烦）
2. 基于产品周期性的需求，确定产品需要调整的方向以及重点工作是什么？（麻烦）
3. 基于用户需求的角度，确定AARRR模型更加完善以符合商业目标及产品周期性需求（坑）
4. 基于数据分析去发现、分析、解决以上三个问题（用于分析及解决，麻烦坑的工具）
因为篇幅有限，微视红仅用一个小红书为例去分析，希望听完这个故事，能想清楚以上的四个问题。
红书目前存在的问题在微视红来看其实并不少，2亿用户来了，能留下来多少？运营该做哪方面的调整？推广该做哪方面的调整？产品又该做哪方面的调整？技术如何优化算法进一步去筛选用户？UGC的社区生态中的不利于产品迭代的因素又该如何避免及解决？等等问题，以上问题想解决任何一个都是牵一发而动全身的，这些麻烦坑小红书是如何应对的？
例：小红书是如何解决低龄用户留存比较差的？
微视红将小红书思维判断方式及行为模式梳理出了全面的流程，22个步骤方法论，送给大家：
1. 增长技术团队，每天分析不同用户群的留存率
2. 基于数据反馈，发现来自信息流等渠道的用户留存率低
3. 获客成本逐渐增高的情况下，只有提高留存，才能平衡AARRR
4. 分析留存率低的用户使用习惯得知，用户共性为：低龄
5. 作出假设，低龄用户是因为学业繁忙，没有时间用手机，周末可能会好一些
6. 基于假设细化：将低龄用户拆分为3个学龄，12岁及以下，13-15岁初中生，16-18岁高中生
7. 观测不同年龄段用户的数据：次日留存及周末留存
8. 观测不同年龄段用户使用APP的操作流程发现两个现象：
现象1：真正次日留存差的是12岁及以下的小学生，初中生及高中生群体的留存率与大盘用户留存率并没有太大区别。
现象2：次日留存差的用户，在周末的留存同样很差，并不会出现周末反弹的情况。
9. 得出两个结论：
结论1：低龄用户留存差是因为工作日上学不能使用手机的假设，不成立，因为周末可以使用手机的时间段，他们也没有回来。
结论2：低龄用户不能按照年龄划分，要按照学龄划分。
10. 在推广工作中，要注意百度SEM和信息流的投放上需要设定更严格的年龄定向。
11. 分析出现的问题，低龄用户看到广告以后，想过来看什么？
12. 会议讨论提出两种办法：
方法1：用户访谈，抓100个或者1000个用户问一问，了解一下具体情况，缺点：样本量有限，结果不精准，执行很麻烦，人力成本高。
方法2：观看用户的搜索，原因：搜索是一个主动且强有力的行为，搜什么就意味着想看什么。
13. 得出结论：15岁以下的用户主要搜索简笔画、动漫、头像、明星；16岁关注穿搭、护肤、减肥；19岁增加了彩妆
14. 分析产品有没有看到像看的内容，基于搜索点击率，这一项指标去分析不同年龄的用户群想要了解的内容及搜索结果满意度
15. 发现无点击超过40%的高频搜索词和无点击低于20%的高频搜索词
16. 已知低龄用户感兴趣及不感兴趣去的内容，分析feed流被动接受信息时的内容满意度
17. 基于用户兴趣特征，排查内容丰满度及分发匹配度
18. 排查内容得出结论：音乐、游戏等品类，选的人虽多，但曝光却很少，说明这方面内容供应不够好。
19. 排查分发匹配度：通过曝光分布及喜好分布，两个维度去分析
20. 曝光分布通过观测数据得出结果，喜好分布基于内容的点赞、评论、收藏衡量用户喜欢程度的标准
21. 通过数据分析发现：分发机制有问题，不同学龄的用户，喜欢看同一标签下的内容也是不同的
22. 得出结论：流量分配需要做精细化运营。
文：Tino / 红书优质KOL推荐
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