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一文看懂产品运营的分析方法
 
作者: 猴子
  1403  次浏览      14 次
 2022-3-3
 
编辑推荐:
本文主要介绍 面对一个产品的数据如何去分析?要关注哪些指标才能提高运营的效果?希望本文会对您的学习有所帮助。
本文来自于候子数据分析,由火龙果软件Alice编辑,推荐。

说到产品运营,和用户行为分析,必须要提到AARRR模型。今天我从下面几个部分系统来聊聊:

第1部分:产品运营的分析方法:AARRR模型是什么?

第2部分:产品运营各个环节的指标有哪些?有哪些经典的案例?

第3部分:如何用一张图总结产品运营的秘密?

第1部分:产品运营的分析方法:AARRR模型是什么?

AARRR模型是产品运营中经常使用的分析方法,它是肖恩在自己的书《增长黑客—如何低成本实现爆发式成长》中提出的。这个模型不仅适用于互联网行业,它也可以应用到面向大众消费者的各个行业中,帮助业务成长。

AARRR模型对应产品运营的 5 个重要环节,分别是:

第一环节是获取用户(Acquisition ):用户如何找到我们?

第二环节是激活用户(Activation):用户的首次体验如何?

第三个环节是提高留存(Retention):用户会回来吗?

第四个环节是增加收入(Revenue ):如何赚到更多钱?

第五个环节推荐(Refer病毒式营销): 用户会告诉其他人吗?

如果我们把产品看做一个蓄水池的话,这5个环节可以画成下面这样。

在这个漏斗过程中,用户可能会一步一步慢慢流失,剩下的部分用户实现最终转化。我们分别看下每一个环节具体如何做。

第2部分:产品运营各个环节的指标有哪些?有哪些经典的案例?

一、第一环节获取用户:用户如何找到我们?

在互联网行业中,很多创业公司死掉并不是因为他们的业务或产品不行,而是因为他们的获客成本很高,并且没有办法降下来。

肖恩最初是在硅谷的Dropbox公司工作,这是一家做云存储业务的创业公司。这家公司开始时每获得一名用户的成本高达400美元,而它提供的付费服务每年是99美元。

肖恩对低成本获客,提供了两个建议:一是语言,二是渠道。

1、语言

语言,就是你怎么说才能打动用户的心。

实际上考验的是抓住用户注意力的能力。现在人们关注一条网络信息的时间通常是8秒,如果不能在8秒内告诉用户你的产品对他有什么用,你就失去了一次获客的机会。

2001年iPod问世时,乔布斯完全可以在他传达的内容中解释为何他的播放器与众不同,性能更加优越。但他没有这样做。他明智地决定不使用任何形容MP3播放器功能的表述。他只用了一个简单而迷人的句子——“将1000首歌放在你的口袋里”,就彻底重塑了人们对便携式播放器魅力的认知。

2005年从乔布斯口袋里掏出第一代iPod nano

2.渠道

渠道,是说产品投放在什么渠道才能直达用户的视线范围。

渠道可以分为三类,一种是口碑渠道,适合病毒营销;一种是有机渠道,适合搜索引擎优化、内容营销;还有一种是付费渠道,比如电视广告、赞助等。

在将产品投放去哪个渠道的时候,要清楚你的目标用户是谁,目标用户在哪。如果你的产品是一款为企业服务的软件,在娱乐网站打广告就非常不合适。

3.经典案例

下面我们通过几个案例,来看如何获取用户。

案例1:美国的流媒体视频巨头网飞公司(Netflix)

Netflix在2017年实现了一个似乎不可能实现的目标,一个视频网站的用户数量超过了美国全部有线电视用户的总和,成为全球最大的娱乐供应商。

Netflix创始人兼全球CEO里德·哈斯廷斯

创业初期的Netflix主要业务是出租影碟给用户。为了寻找更多的用户,Netflix选择与DVD播放机厂家合作,在DVD包装盒里放入租赁影碟的优惠券。

在购买DVD光盘不太方便的当时,用户打开DVD就能看到Netflix租赁光盘的优惠券,非常方便。不仅给Netflix带来了用户,也促使更多用户购买DVD播放机。如此循环,Netflix的用户越来越多。

案例2:健身app Keep

创立四年的健身软件Keep,2018年用户数已经超过了1.3亿。Keep在从0到1的阶段是如何获取用户的呢?

创始人王宁发现很多社交媒体都是运动爱好者、减肥者的聚集地,于是他和团队进到这些社群里,以优质、原创内容作为种子。

王宁认为“内容即产品、内容即流量、内容即用户,要把内容做得足够扎实、足够好、足够广”,让用户从社交媒体的角度了解Keep。等产品上线后,再告诉用户,这些好内容都在一款app上聚合了,大家可以来看也能跟着这些内容训练。

Keep的第一波用户完全是靠内容沉淀下来的,此后这些用户又去通过口碑传播给更多人。

王宁给这个行为起了一个名字叫“埋雷计划”,就是先要付出一些东西,再慢慢收获一些东西。不过,使用“埋雷计划”时需要搞清楚自己的用户在哪里,再去深耕他们真正的需求,然后让这些用户开始喜欢你,愿意去感受你。

Keep从上线到用户破百万用了105天,在第921天的时候,用户数破亿。王宁说,第一个100万用的可能时间会很长,但是第一个一个亿就会很快的速度,不到三年的时间。

案例3:社交软件WhatsApp(类似国内的微信)

用户拉新一定要降低用户参与的门槛。有的app好不容易把用户吸引过来,但是整个注册过程超级反锁,用户一看太麻烦就跑了。

社交软件WhatsApp被Facebook以190亿美元收购。从创业初期开始,WhatsApp将自己所有的精力都用在了如何让自己的产品更加简单易用,甚至不需要你创建用户名或密码就能使用。正因为它的简单易用,WhatsApp的口碑传播力非常强。

4.第一环节获取用户:需要关注哪些指标?

渠道曝光量 :有多少人看到产品推广的线索

渠道转换率 :有多少用户因为曝光转换成用户

日新增用户数 :每天新增用户是多少

日应用下载量 :每天有多少用户下载了产品

获客成本(CAC) :获取一个客户所花费的成本

二、 第二环节 激活用户:用户的首次体验如何?

很多手机应用,注册用户不少,但是打开率不高。在这一环节你要做的是激活他们,让他们真正地使用产品。

想唤醒休眠用户,就得先摸清楚产品的“啊哈时刻”(Aha moment)。什么叫“啊哈时刻”呢?

说白了就是让用户感受到产品亮点情不自禁地发出赞叹的时刻,它对应的就是打动用户的产品亮点。比如网易云音乐,在众多音乐软件中突围的亮点就是评论,用户打开软件,可能第一件事不是听歌,而是看评论,心里面会有一些赞叹。

要想激活用户,得绘制一幅通往“啊哈时刻”的路线图。比如你负责的产品是个购物软件,在新用户体验到啊哈时刻之前,必须要完成下面这些步骤:下载app,找到所需商品,放入购物车,创建账户,输入姓名,加入信用卡和配送信息,然后点击购买。

在这一系列动作中,到底用户停留在了哪一步?是搜不到要的东西,还是创建账户太麻烦,或者是页面设置不合理?你要计算每个节点用户的损失率,来相应地提高产品性能,改善用户体验。

很多人不知道自己app或者网站因为响应时长,因为不人性化的按钮设计,流失了多少人。

2.经典案例:拼多多如何激活用户?

电商app在反复冗余的跳转之后,用户最终放弃了支付。而拼多多为了减少购物环节和复杂性,从进入首页到支付仅有4个环节。要知道,淘宝搜索式购物流程有6个环节,浏览式购物流程有7个环节。拼多多是如何做到的呢?

拼多多通过四大做法减少网购的复杂性:

1)拼多多首页直接推荐产品,不放无效信息,不需点击多次才到达产品页面;

2)拼多多没有设置购物车,一件产品直接购买支付,减少了消费者犹豫时间;3)所有产品都包邮,减少与客服沟通的需要;

4)先付款后拼团,拼多多把拼团环节放在支付环节之后,让消费者提前用团购价完成支付,随后再找人拼团,拼成功了便发货,不成功便退款,将支付环节提前,尽快锁定消费者。

你还可以通过游戏化的做法,给用户奖励来唤醒用户,比如打卡、积分、发优惠券等。

在看拼多多是如何利用玩法激发活跃之前,先说说一个心理学上的“厌恶损失”现象。大家都应该听过一个故事,你丢了100块钱,后来又捡到100,但是你依旧感觉是痛苦的。失去100块的痛苦要大于得到100块的快乐。损失带来的痛苦远大于收益给你的满足。

拼多多很好的利用了这个心理,为什么大家乐于转发拼团?他们真的很在乎这几块钱吗?他们在乎的是不能亏损,不拼团就意味着损失。这样的心理下,你就能看到各种群里充斥着拼团,砍价的链接。

4.第二环节激活用户:需要关注哪些指标?

日活跃用户数(DAU,简称日活) :一天之内,登录或使用了某个产品的用户数。比如一天内打开我微信公众号的人数。类似的还有周活跃用户数,月活跃用户数。

活跃用户占比 :活跃用户数在总用户数的比例。

下面是 三大电商2018年3月活跃用户数。我们可以看出拼多多基于微信生态的拼团游戏玩法,小程序月活跃数远高于淘宝和京东。

三、第三个环节是留存:用户会回来吗?

在第二个环节用户终于被激活唤醒了,到这时候的第三环节你的任务就变成了如何让用户变成回头客。留存的核心目标是让用户养成使用习惯。

1.经典案例

案例1:亚马逊会员服务

亚马逊的会员服务在刚推出时,许多分析人士都说这个计划必定会失败,因为美国的配送成本是很高的,而99美元的会员服务给会员免费配送一年,亚马逊肯定会亏。但亚马逊的真正目标是改变人们的习惯,让他们在购物中习惯会员优惠价格,习惯免运费,从而不再去其他家买东西,从而提高用户留存。

案例2:蚂蚁森林游戏

蚂蚁森林是阿里巴巴推出的是一款养成类的小游戏,在支付宝里就可以打开看到。截至到2018年5月份,蚂蚁森林已经累计了3.5亿用户,成功拉升了支付宝一直渴望的用户活跃度。

用户激活蚂蚁森林的账号后,她的一部分日常行为,例如“乘地铁”、“走路”、“在线购买电影票”等都会被视为减排行为,然后,这些行为会被换算成一定的能量,显示在个人的主页面上,用户只要点击屏幕上的能量,就可以收取。

用户可以到其他用户的页面上去偷取对方的能量。当能量累计到一定程度,就可以申请种一棵树。蚂蚁金服会为用户发放一个带有特定编号的证书,并且真的在现实中种一棵树。同时,政府还会给你发放一个植树的证书。

蚂蚁森林累计种植真树超过1000万棵。如果我们按照种一棵树,需要用户在线上持续使用蚂蚁森林2个月(事实上实际需要的时间会超过2个月),这很好的增加了用户的粘性,提高了留存。

2.第三环节留存用户:需要关注哪些指标?

次日留存率 :(当天新增的用户中,在第2天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数

第3日留存率 :(第一天新增用户中,在第3天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数

第7日留存率 :(第一天新增的用户中,在第7天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数

第30日留存率 :(第一天新增的用户中,在第30天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数

比如某个app第一天新增用户100个,第二天这100个人里有30个人打开过app,那么次日留存率=30/100=30%。如果第七天这100个人人里还有10个人打开过app,那么称7日留存率=10/100=10%

下面是手机淘宝和拼多多的日活和留存率(数据来自Questmobile)。我们可以看到,手机淘宝和拼多多的次日留存率都在 30% 左右。京东留存相对差些。

四、第四环节是增加收入:如何赚到更多钱?

完成了上面所有的步骤,终于来到最有挑战性的第4环节,那就是如何从用户身上获得真正的收益。比如让用户续订、创造更多的广告位等等。

这个环节有一个概念需要重视,那就是夹点(pinch point),它指的是损失潜在收益的地方。

对于电商企业来说,用户从挑选商品到完成购买之间是一个危险区,很多人中途会放弃购买。要评估这些常见夹点,分析用户在这些点放弃的原因。

1.经典案例:Facebook

有段时间Facebook发现自己用户流失得很厉害,之前注销账号的确认页面有一段提示:你是不是要注销啊,你确认下,你再多确认一下,OK你去意已决那就给你注销。

后来Facebook改变了下确认页面,在注销结束之前增加了一个页面。这个页面它会把跟你互动比较亲密的五个朋友头像列出来,然后配上文字说:你确定你要注销嘛?

你如果要注销的话,这些人再也看不到你了,你也再也关注不了这些朋友的新的情况了,你是不是要再考虑一下?

就是这个东西增加了3%的留存可能,相当于Facebook一年有三百万个流失就这样被避免掉了。

2.第四环节增加收入:需要关注哪些指标?

这里我们要注意“ 用户 ”和“ 付费用户 ”的区分,这也将影响收入的计算。

客单价 :每位 用户 平均购买商品的金额。客单价=销售总额/顾客总数

PUR(Pay User Rate) :付费用户占比

ARPPU (Average Revenue Per Paying User):某段时间内, 付费用户 的平均收入(不包括未付费的用户)。ARPPU=总收入/付费用户数

LTV (Lift Time Value):生命周期价值,即平均一个用户在首次登录游戏到最后一次登录游戏内,为该游戏创造的收入总计。常用于游戏行业。

我们来看一个例子,截止 2018 年 3 月 30 日,拼多多单个买家过去 12 个月的消费额是 673.9 元(客单价),同时期阿里巴巴用户的年消费额是 8696 元,京东用户的年消费额则是 4426 元是拼多多的数倍乃至十几倍。

五、第五个环节推荐: 用户会告诉其他人吗?

前面的4个环节做完,就到了第5个环节推荐,也叫病毒式营销。

美国作家 马尔科姆·格拉德威尔 的书《引爆点》(The Tipping Point)中用流行病类比流行,提出了这样一个观点,引爆一种流行病不只有一种途径,流行病爆发需要三个条件:

1、传染物本身

2、传染物发挥作用所需的环境

3、人们传播传染物的行为

  • 传染物本身

传染物本身是说要对自己的产品有足够的了解。试着问自己一个问题:我的产品是否真正解决了用户的痛点?

如果你是写文章的,就要考虑你的文章能为用户带来哪些真正的价值。如果你是做餐饮的,你的菜品是否真的为用户所喜欢。

  • 传染物发挥作用所需的环境

也就是你的用户在哪里?对应我们前面讲的AARRR模型第一关环节(获取用户)。要去思考使用你产品的刚需用户经常在哪些环境(社区,大学等等渠道)中出现。

  • 人们传播传染物的行为

在对自己的产品有了深刻洞察,同时找到你的目标人群后,还要考虑到人们会因为什么目的去分享你的产品,让更多的人看到你的产品。这个条件对应的就是AARRR模型第五个环节(推荐,病毒式营销)。

1.经典案例

比如滴滴通过红包这样的超级营销工具一样,实现了产品的自传播。

还有民宿平台Airbnb有一个“旅行基金”的"功能,当你每推荐一位好友注册Airbnb,你和好友都可以获得礼金券。

如果没有这种自传播,你的信息流就中断,从而无法实现自增长。好比,你在朋友圈转发了一篇自己写的文章,与此同时,有10个朋友看到这篇文章,但是都没有进一步去转发到他们各自的朋友圈去分享,那么你的这篇文章的信息流到此已经中断,不会进行二次传播了。

需要注意的是,坚持把每一次营销当做一种产品体验的理念,热点不能只是噱头,而是希望同时兼顾一些普惠型的营销活动,真正能够为消费者带来好处。

2.第五环节推荐:需要关注哪些指标?

转发率 :某功能中,转发用户数 / 看到该功能的用户数

比如我的微信公众号(猴子聊人物)推送一篇文章给3万用户,转发这篇文章的用户数是3000,那么转发率=3000(转发这篇文章的用户数) / 3万(看到这篇文章的用户数)=10 %

转化率: 计算方法与具体业务场景有关。我们举几个栗子。

淘宝转化率=某段时间内产生购买行为的客户人数 / 所有到达店铺的访客人数,假如双11当天,有100个用户看到了你店铺的推广信息,被吸引进入店铺,最后有10个人购买了店铺里的东西,那么转化率=10(产生购买行为的客户人数) /100( 所有到达店铺的访客人数)=10%

广告转化率=点击广告进入推广网站的人数 / 看到广告的人数,比如我们经常使用百度,搜索结果里会有广告,如果有100个人看到了广告,其中有10个人点击广告进入推广网站,那么转化率=10(点击广告进入推广网站的人数) / 100(看到广告的人数)=10%

K因子 (K-factor):用来衡量推荐的效果,即一个发起推荐的用户可以带来多少新用户。

K 因子= (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。

假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的转化率为10%的话,K =20*10%=2。这个结果还算是不错的效果——当K>1时,用户群就会象滚雪球一样增大。如果K<1的话,那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。

第3部分:如何用一张图总结产品运营的秘密?

前面我们聊了,1)产品运营的分析方法:AARRR模型是什么?2)产品运营各个环节的指标有哪些?有哪些经典的案例?现在,我们来看第3部分:如何用一张图总结产品运营的秘密?

不增长,是创业公司做产品的魔咒。只要不增长,用户基数就会萎缩,慢慢的就越来越惨淡,例如人人网。AARRR模型可以帮助我们分析产品的用户行为,你可以在不同的阶段制定不同的运营策略。

AARRR模型包括了产品运营的5个环节,分别是:

1)第一环节是获取用户:用户如何找到我们?

这一环节的指标有,

渠道曝光量:有多少人看到产品推广的线索

渠道转换率:有多少用户因为曝光转换成用户

日应用下载量:每天有多少用户下载了产品

日新增用户数(DNU):每天新增用户是多少

获客成本CAC:获取一个客户所花费的成本

2)第二环节是激活用户:用户的首次体验如何?

这一环节的指标有,

日活跃用户数(DAU,简称日活)

日活跃率,周活跃率等

3)第三个环节是提高留存(Retention):用户会回来吗?

这一环节的指标有,

次日留存率:(当天新增的用户中,在第2天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数;

第3日留存率:(第一天新增用户中,在第3天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数;

第7日留存率:(第一天新增的用户中,在第7天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数;

第30日留存率:(第一天新增的用户中,在第30天使用过产品的用户数)/第一天新增总用户数。

4)第四个环节是增加收入(Revenue ):如何赚到更多钱?

这里我们要注意“用户”和“付费用户”的区分,这也将影响收入的计算。这一环节的指标有,

客单价:每位用户平均购买商品的金额。客单价=销售总额/顾客总数

PUR(Pay User Rate):付费用户占比

ARPPU(Average Revenue Per Paying User):付费用户的平均收入(不包括未付费的用户)。ARPPU=总收入/付费用户数

LTV(Lift Time Value):生命周期价值,即平均一个用户在首次登录游戏到最后一次登录游戏内,为该游戏创造的收入总计。常用于游戏行业。

复购率:一定时间内,消费两次以上的用户数 / 总购买用户数。比如有10个用户购买了产品,5个用户产生了重复购买,则重复购买率=5个重复购买用户数 / 10(总购买用户数=50%

5)第五个环节推荐(Refer病毒式营销): 用户会告诉其他人吗?

这一环节的指标有,

转发率,转化率,K因子

用下面一张图就可以总结产品运营的秘密,此图值得收藏起来随时回顾。

   
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