时间: 2021-08-03 09:26:45 人气: 20 评论: 0
本文分享了“定义-圈人-铺路-加油-防溜”五步法，帮助大家解决如何实现用户增长的问题。
2018年是互联网下半场，更是运营人的寒冬，爆发式红利枯竭了、流量思维过时了，拉新与增长举步维艰。
本文从“定义-圈人-铺路-加油-防溜”五步法分享了**级用户至简法则，让小白用户也能快速上手，在寒冬中实现AI驱动的用户增值。
以前，街头卖艺怎么获客？选择比较好的场地，有钱捧钱场、没钱捧人场。但他们不知道谁是捧钱场、谁是捧人场的。
实际效果只能是“听天由命”。现在，用户拉新的方式可以归结为两种：外力（广告投放）和内力（用户传播）。
第一是外力。花钱做媒体投放，其精准性严重依赖媒体质量和预算。
传统的投放是广告主和媒体平台的单向交互，媒体提供标签体系，点击优化，精准度依赖媒体数据能力。如果可以通过定制化算法模式在全网用户中找到潜在用户并输送给媒体，让媒体根据精准人群进行人群包投放。比如，根据友盟+全域数据显示，电商、教育培训、旅游等App更适合在搜索、社交类媒体投放广告；功能性产品，如工具、图书文学等更适合投放信息流广告。在投放完后，还有比较完备的投放体系AppTrack，监测用户质量和后续行为到底如何。
第二是内力。靠产品吸引用户，让用户做传播获得更多用户，内力分三种：
如何让**级用户更多秀？首先是将“分享”相关的数据分析拉出来，找特质；第二就是大胆猜测哪些点**促进用户临门一脚；第三是和业务、产品去匹配用户需求欲望点。
如果用最简单的方式去表达，**级用户的成长通道分为五步：定义、圈人、铺路、加油、防溜。
在定义阶段，不能只看**级用户的最终特征，还要看**级用户在不同阶段的特征。比如，互联网金融类App，在生命周期的每一个阶段去匹配行为数据和业务数据，判断和筛选这部分人群。
你可以通过标准+自定义指标，对用户生命周期进行划分。定义用户价值区间的标准有高有低，后台也支持用户分层的自定义，就是把用户自动分为**级用户、高价值用户、低价值用户，制定针对性的运营策略。
圈人听起来很简单，其实是操作最复杂的一步。圈人的目的是未来深入分析或监测不同阶段用户的流转情况。通过数据分析模型，把具有不同特征、属性的用户找出来。
AI模型是提取用户特征的关键，比如细分可以实现流量切割，今天参**的300人区分新用户、老用户；漏斗分析可以定位漏斗的那部分用户，然后再分群。
定义好、找到人就要铺路。这里有两种方式，显性和隐性。
第一显性，要去解构你的**级用户的显形路径。
产品一定要有主路径，引导用户实现付费、观看等核心操作。我服务过一个互联网金融的App，用户在进行注册、登陆、实名、绑卡、充值之前，有如经验推荐、页面推荐、朋友推荐等非常多的入口，页面入口分散率特别高，以至于没有一条路径的用户占比**过30%。分散是一个致命弱点，分散之后建10个路径是没有价值的。显性要抽象**级用户路径特征，最后在产品端非常显性，这是显性手段铺路。
第二是隐性路径分析，找出让**级用户习惯养成的触发点。绝大部分客户喜欢看指标、新用户、DAU、MAU、留存等“大”数，**习惯性的忽略很多隐性数据。
一个只有5%使用率的功能，有价值吗？我服务过一个促进睡眠的音乐类App，当把**级用户提取出来做事件分析时，发现80%的用户都**使用每日提醒功能，但这个功能在全部用户的使用率仅有5%。而这个功能在个人设置中，要操作四五步才能看到，我们将其放在App首页推荐位，使用该功能的用户，7日留存率提升近100%，成为培养**级用户的必要触发条件。
这个功能从全局来看一点不重要，但对用户习惯养成起着决定性作用。所以，用户分析是没有直接定论的，而是需要大胆猜测、提出假设、验证结果。
分析与分群是可以互逆的。分析重点在哪？首先把某一个用户群提出来，再分析群体用户，看其核心功能的使用情况。对于视频类App，订阅、每日提醒关注、评论很重要；阅读视听类的每日提醒、成长计划、书单建立；工具类的打卡签到，都是核心环节。
活跃在下半场的产品都是复杂平台，业务繁多，有一些二次元内容上市后就是综合平台，培养**级用户的路径也**更加复杂，**有很多过渡阶段，要在每一个阶段做分析，慢慢把它从一级变成二级，从新手变成老手，这里需要精细分析而不是笼统分析。
例如对于银行类APP来讲，绝大部分新用户只是使用你的“查账、转账”功能，但是你不能一下子找到那个可以让他提升到基金、股票投资的用户，这里面的安全感、利益评估、信任感都不是短时间内，或者一两个功能可以解决的。
需要做的是按阶段去分析，把用户从“查账转账”升阶到做“活期理财”，再到“定期投资”小额固定理财产品，最后到风险度较大的理财用户。
加油就是在每个阶段设置节点诱饵，持续引导他向高阶段跨越。比如：新手特权加息、新手代金**。双十一很多App都是**续费满一年送一年，对老用户有吸引力。当然，每一个阶段的诱饵都是不同的，所以设置诱饵一定是分阶段特征来匹配的。这个做到后面就是自动化营销、智能营销。
很多头部App都将前端数据与后端CRM系统打通，设置好加油节点，当用户满足条件，就**自动触发加油机制。比如，你**自动收到饿了吗红包，满减权益等。
用户换机的周期大概是1.5-2年，设备1.5年的数据的价值就很小了。所以在做防止流失这件事之前要做好判断，我要做哪些事情？每件事的性价比如何？像3-5年前的设备导出再去做重定向营销这件事就是典型的费力不讨好，花了很大代价最后不**有什么实际效果的做法。
所以，提前预警更重要，在流失前、沉默前去预警风险。我们根据将用户行特征等数据融入到AI算法模型中，实现预警的能力。
除了预警，大家可以对沉默用户做详细分析，把数据导出来，通过用户分群再细分的方式，把群体导回去看历史上发生什么行为，然后再分析沉默用户，制定召回策略。
最后总结一下，金庸先生武侠**里有一个集武功于大成者，就是郭靖。郭靖学了三套武功，第一个是越女剑法，其实就是“套路”；后来跟洪七公学降龙十八掌，就是“内力”，最后得到了武穆遗书，可以称为“兵法”。这其实就是**级用户运营或数据驱动的“术”到“法”到“道”的过程。
大家每天都听到Growth Hacker（增长黑客），如果你只是关注Hacker，学到的只能是花拳绣腿，一旦市场的玩法发生改变，就**失灵。所以要去关注Growth，依据实际业务经验建立自己的驱动方法论，这样才能站在战略的层面以不变应万变。
作者：王晓荣，友盟+互联网数据业务专家
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