时间: 2021-07-30 09:19:58 人气: 6 评论: 0
上一篇我们介绍了Growth hacking的来源、定义和发展(如果你还没看,可以点这里:《关于Growth hacking,你所不知道的4件事》),我相信很多人**认同Growth hacking的理念和工作方式,却仍然不知道和自己眼前的工作如何结合,自己该如何着手。
范冰在他的《增长黑客》一书中总结到:增长黑客是一群以数据驱动营销、以市场指导产品、通过技术化手段贯彻增长目标的人。那么换句话说,如果想找到自己的着手点,首先要找到自己的增长目标。而这个目标,必须与你手上的项目所在的阶段相匹配,那么你就必须要了解Growth hacking的几个常用数据分析框架,以了解自己所处的位置,进而确定最适合自己的增长目标。
下面这张流程图就是帮你把手上的项目与growth hacking接轨的行动步骤,而本文希望通过梳理常用的数据分析框架和对应的关键指标,解决“明确项目所处阶段”和“找到该阶段的增长目标”这两个步骤。
帮你把手上的项目与growth hacking接轨的行动步骤
第一个介绍的数据分析框架就是国内最为熟知的海盗指标,又叫AARRR。500Startups投资人Dave McClure提出了一套分析不同阶段用户获取的“海盗指标”,他根据不同阶段用户参与行为的深度和类型,将公司需关注的指标分为5大类:获取用户(Acquisition)、激发活跃(Activation)、提高留存(Retention)、获取收入(Revenue)、传播推荐(Referral),简称AARRR。在这个漏斗中,用户**一层层被转化至下一个层级,每一层的流失和转化都将成为增长黑客关注的目标。
海盗模型(AARRR)
其中,漏斗的每个层级所关注的关键指标是不同的:
海盗指标适用于大部分的转化场景,然而考虑到国内的情况,仍然有很多商业模式无法生搬硬套这个漏斗。福布斯杂志评出的十位杰出营销家之一、纽约时报畅销书作家Neil Patel对海盗指标进行了简化,提出了他的增长黑客三级漏斗,即:获取新客(Get visitors)——激活注册(Activate members)——留存用户(Retain users)。
Neil Patel的增长黑客三级漏斗
Neil Patel对海盗指标进行简化的理由是:
增长黑客三级漏斗提供了一套更简单的数据分析模型,让你更便捷找到自己所处的位置和增长目标。
硅谷创业家、《精益创业》的作者Eric Ries提出了驱动创业增长的三大引擎:黏着式增长引擎,病毒式增长引擎,付费式增长引擎。这三大增长引擎对应着产品所在的三个阶段,且它们都有各自对应的关键指标。
黏着式增长引擎:
重点是让用户成为回头客,持续使用你的产品。黏着式增长引擎与海盗指标中的提高留存(Retention)类似,该阶段最直接的关键指标是留存率,此外,还需要关注流失率、用户使用频次、用户使用时长等;
病毒式增长引擎:
该引擎指的是让产品不断传播而获取源源不断的新用户。该引擎的关键指标是病毒式传播系数,即每个用户带来的新用户。除此之外,该阶段还需要关注哪些行为形成了一个病毒传播周期,以及这个周期所需要的时长等;
付费式增长引擎:
通常来说,当一个产品有了黏着式增长引擎(产品具有价值)、病毒式增长引擎(用户量),之后才**启动付费式增长引擎,即商业变现。然而需要明确的是,变现这件事本身虽然是可以印证商业模式是否可持续,但变现并不是一种驱动增长的引擎——在工作中我们很容易遇到这种场景:一旦对用户收费,一定**有用户流失。所以针对付费式增长引擎,需要关注的核心指标是客户终身价值(CLV)和获客成本(CAC),以及客户盈亏平衡时间,即你收回一个用户的成本所需的时间。
硅谷创业家、哈佛访问学者、《精益数据分析》的作者Alistair Croll基于他对数据增长的研究,提出了一套关隘模型。该模型描述了一个产品需要经历的几个不同阶段,并确定表明你是否应该进入下一个阶段的“关隘”指标。这个模型包括如下5个阶段:移情、粘性、病毒性、营收和扩展。
移情指的是收集定性反馈,旨在找到一个值得解决的问题,以及足以获取早期用户的解决方案;
粘性阶段需要解决的主要问题是:开发出来的产品用户是否买单。这个阶段需要关注用户参与度和粘性,通过最小可行化产品(MVP)不断提升你的产品粘性;
病毒性则是在产品得到打磨和印证后,重点关注用户获取与增长,但同时也要留意产品的粘性;
经历过粘性和病毒性的阶段后,在某一时刻,你必须要进入营收阶段,开始赚钱了。营收阶段需要关注的指标包括平均客单价、平均客单利润等指标,而为了跟进核心指标,也需要关注点击率、转化率、购物车使用情况、客户终身价值等一系列的关联性指标;
最后到了规模化的阶段,说明项目已经较为成功了,这时候需要向新市场进发,融入一个更大的生态系统之中。这个阶段就需要把关注点集中到更高阶的指标上去,比如薪酬、API流量、渠道关系或者竞争者等;同时,随着公司的发展,你可能需要关注更多的指标,要为指标建立层级体系了。
以上介绍的4个数据分析框架其实各有侧重:
我们仍然回到本文开始时那张流程图,接下来你要做的就是:
到这里,这篇文章的作用就算达到了。下一篇我们继续探讨如何在工作中推动关键指标的增长。
莔莔有神,公众号:破壳(Pokeclub),人人都是产品经理专栏作家,帝都产品经理,有从0到1和亿级用户产品经验,专注数据增长、商业分析、互联网金融领域。
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