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增长黑客
增长黑客本质上是一种精准的、低成本、高效率的营销方式。 核心内容 1、如何搭建一个完整的增长黑客体系，这个体系里包括哪些要素。 2、增长黑客的方法是怎么把一个陌生人变成忠实用户的。
编辑于2022-05-31 14:39:34- 增长
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- 用户
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增长黑客
第一章 增长黑客的崛起
基础知识
定义：增长黑客是以增长为最终目标的一整套方法技巧、协作模式-和思维方式，遵循以用户为中心、快速试验、数据为王的核心理念
是什么
增长黑客不是利益关系的重新分配
增长黑客不是以牺牲用户体验为代价的短视行为
成功案例背后蕴含着丰富专业的技能积淀
兴起的原因
人力成本不断增加
竞争激烈
营销渠道复杂多变
运营方法论进化
产品技术的飞跃
消费者易被比特化
商品的营销转化流程
曝光
获客渠道
转化
提供价值
口碑传播认知
认知
好奇
信任
说服
期望
满足
激情
传统营销
海量曝光:全渠道广告轰炸
商业利益为驱动力:KPI至上
市场情报滞后:洞察能力缺失
用户增长
深入洞察用户行为和心理
快速选代
不断学习认知持续优化
不断探寻新的渠道、技术、策略
跨组织跨职能
贯穿价值流程全环节
不同阶段的Growth
产业周期
增量市场
存量市场
企业阶段
广积粮
高筑墙
缓称王
怎么做
个人心理素质
热情、聪明、好奇、资源、影响力
心态开放、内心强大、一点点强迫症
三大实践原则
以用户为中心
对用户的同理心
亲身体验用户所经历的使用流程
洞察你的用户的真实做法
理解你的用户这样做的动机
单个用户
少量用户
部分用户
所有用户
深入洞察用户行为和心理
快速试验
培养快速创建、上线、测试的能力
及时验证各种新的产品、营销、策略
假设验证
如果我们做X，那么Y%的用户将会发生Z
假设你是对的一执行
假设你是错的一试验
X=商业活动 Y=关注指标 Z=用户行为
数据为王
针对不同利益方的不同观点
确定以何种指标及达成程度作为采纳/杏决标准
最佳证据-数据+原因 通过数据反映出的用户行为验证或推翻你的假设
具体步骤
市场团队提出构想
设计团队形成方案
研发团队开发上线
数据分析师跟踪表现
流量漏斗模型
经典营销漏斗|AIDMA法则
引起注意│Atuention
产生兴趣│Interest
激发欲望|Desire
强化记忆|Memory
促使行动│Action
经典营销漏斗│AISAS法则
引起注意|Attention
产生兴趣|lnterest
进行搜索|Search
购买行动|Actionlo
体验分享| Share
经典营销漏斗』SICAS法则
品牌感知』Sense
兴超互动1interactive
链接沟通』Connect
购买行动|ActionL
体验分享|Share
AARRR流量漏斗模型
Acquisition :获取用户
优化成本，扩大规模
Activation :激发活跃
让潜在用户真正使用你的产品
Retention :提高留存
唤醒并留住用户
Revenue :增加收入
提高每位用户带来的利益
Referral :传痿推荐
维持并加速增长
并非所有线上产品都适用于AARRR 并非所有产品均经历全部环节 并非所有环节都依次精序走完 环节之向并非完全独立 AARRR并非唯一可遵循的漏斗模型
提亭转化率的做法
扩大顶部漏斗口径
聚焦最活跃的免费试用者
警惕付费用户流失
搭建增长团队
人员构成
增长负责人
确定实验的流程和节奏
监测团队是否完成目标
选定核心关注点以及团队的工作目标和时间表
确保团队采用适合既定的增长目标的指标来衡量并改进结果
产品经理
负责监督产品及其功能的实现过程
软件工程师
为增长团队提供必要的技术支持
营销专员
通过不同的营销方法来帮助团队完成用户获取、留存和变现
数据分析师
懂得如何确保试验的设计严密并且在统计上有效
懂得如何获取不同来源的客户和业务数据并将这些数据结合起来分析用户行为
产品设计师
专业的产品设计人员，能够在用户心理、界面设计和用户调研技巧方面提供重要见解
增长团队分类：用户获取、病毒式增长、用户参与、新用户激活
增长黑客过程步骤（循环往复）
数据分析与洞察收集（分析）
想法产生（构想）
排定试验优先级
试验执行（测试）
必要的高层支持
一半时间在关注公司日常运营，一半时间在关注未来发展
增⻓不应作为⼀个边缘项⽬存在
汇报结构
按职能汇报
独立团队，关注所有产品
如何缓解阻力
产生原因
⼤多数的摩擦由企业⽂化导致
增⻓试验及其所需动⽤的资源可 能会⼲扰或者牺牲开展既有项⽬ 和⼯作所需要的时间或资源
解决方法
减少摩擦，为整个团队实现共同的增长目标提供充分的激励和奖励措施
用数据、结果说话
团地的演进
外部引进擅长用户增长某一领域的专家
迭代迭代再迭代
万事开头难
先专注于某一个产品，甚至是产品的某一个方面，某一个获客渠道。
先专注于某一个指标，如提高进店率、提高转化率、提高留存率等
客户漏斗
用户获取
用户激活
用户留存
收入
最有可能成功的增⻓策略 不是只关注⽤户群的扩 ⼤，也要最⼤限度地发挥 现有⽤户的价值
团队的核心职责
数据分析
指标提升
工具研发
文化建设
人才招募
增长团队协作的七大关键步骤
设立增长目标
收集分析数据
做出假设
试验优先级排序
设计并执行试验
分析结果
ICE原则
l-lmpact:影响力
c-Confidence :自信度
E-Ease :实现难易程度
第二章 创造正确的产品
找到产品P/MF状态
什么是PMF
失败的创业公司
42%没有分析需求就贸然开发产品
29%融资烧完,无法获得新的融资
23%团队不行,缺乏指挥大局的人
19%竞争力不足,无法立足市场
18%定价/成本出现问题
17%产品糟糕,缺乏商业模式
P/MF定义
Product/Market Fit-产品与市场相匹配
在一个好的市场里,能够用一个产品去满足这个市场
三种不同类型的PMF
用更好的产品体验来满足-个已有的市场
用一个产品来满足一 个已有但部分需求未被满足的市场
用一个产品来创造出一个新的市场
P/MF与增长黑客
PIMF是一切增长的基础
只有达到P/MF ,增长黑客才有施展的空间
做产品之前的必要前提：市场愿意接纳这款产品
常见的错误思路
产品混乱不堪盲目推出
产品操作高门槛，产品唯利是图
如何达成P/MF
1、确定你的目标用户
主要方法━理论假设/生活经验/数据分析
调研渠道一电话调研/面对面深访/r实境观察
重要价值━专注核心/感同身受/统一意见/明智决策
没有产品适合所有人
用户画像
基本信息（姓名、性别、照片)
心理性格（内向、外向、热情)
工作背景（学历、职业、性质)
互联网使用习惯
目标产品使用场景
目标产品的态度、观点、习惯等
用户调研
用户永远是对的
保持耐心和和善，即使你不喜欢他
别直接照搬用户的反馈
别只看自己的用户，更要看不是自己的用户
别被用户带走
捕捉关键点:吐槽、竞品对比等
不要直接问用户是否需要XXX功能
看到异常数据马上打电话询问
用户说了什么很重要，但是更重要的是分析他们做了什么，对于需求要判断是否为真需求
2、发现用户未被满足的需求
发现渠道
官方渠道:留言、反馈、论坛等
调查问卷(线上和线下)
粉丝爱好者集散地
竞争对手的阵地
社交网络的挖掘
用户搜索的关键词/趋势
需求是催生产品的第一原动力
判断需求是否真实存在：需求应该源自客观实际而非主观判断
判断需求是否是刚需
研究需求量是否够大，市场是否大
方法一：估计目标用户的基数、消费能力、意愿预算，把这些数字相乘得出数字与该行业的公开报告对比验证
方法二：评估打算进入的市场，原本具有多少产值，而你的产品能够通过提供更低的价格、更长的使用周期等；能提升多少效率、节省多少成本。
方法三：借助百度搜索风云榜和百度指数等工具了解网民需求
衡量需求的变现能力
3、定义你的价值主张
不做第二个谁,只做第一个我
定义
我们的产品是一款XXX，它专门为面临XXX烦恼现状的XXX（消费着人群)研发，不同于xX×(现有的产品替代方案）能够XXX(提供怎样的关键问题解决能力)
定义待解决问题是否有价值
这个问题是不是让人很苦恼?
这个问题是不是必须要解决?
这个问题是不是很紧急?
市面上是否有人能很好地解决问题?
评估价值主张
是否是非连续性创新
是否能构成壁垒
是否是颠覆性商业模式
衡量收益/付出比
4、设计最小化可行产品
最小化可行产品验证需求：MVP MVP=Minimal Viable Product
MVP的流程
快速推出市场
获取用户反馈
快速迭代调整
MVP必备的模块
反馈渠道
官方公告
自动升级
用最小的成本开发出可表达项目创意、可用且能用于表达核心理念的原型产品，使其功能极简而且能用于快速验证想法
目的─尽快接触消费者，验证需求，往P/MF的方向前进
特点
只提供一个功能
只解决一个问题
优势
节约开发成本
测试商业模式
获得第一批付费用户
获得反馈
吸引投资人
构建
定义产品的首要目标
定义产品的用户流
根据用户流的每个阶段罗列产品功能
对功能进行优先级排序
最终功能集合
用最高的效率，最低的成本探索P/MF
5、开发MVP
第三方工具搭建网站
用公众号搭建【输入/输出】类服务
低成本开发途径
用自动化APP生成工具
用公众号自动生成小程序工具
和程序员搞好关系
6、验证MVP
关键指标的观测
常见量化标准
30%次日留存
新增DAU超过100
达到10万用户量
每周使用天数超过3天
SaaS产品标准
5%付费转化率
LTV/CAC>3
月流失低于2%
月毛利达到10万
用户获取成本的回本时间<12个月
追求指标 【三连胜】
有显著意义的新用户增长
有用户留存
有意义的产品使用行为
Sean Ellis测试
定义
告知用户，你们今后无法再使用这个产品
如果40%的人对此表示非常失望，那么你的产品就达到了P/MF
方法
对用户进行问卷调查
至少需要40-50个回复来判断
用户选择
体验过产品核心功能的
至少使用过两次的
L过去两周内使用过的
第三章 获取用户
获取第一批种子用户
增长的四大战略要点
从创业公司过渡到大公司
从种子用户扩大到大众用户
能够支撑大规模运作的管理、组织和文化
让公司部门加快学习和探索，紧跟公司发展的节奏
创业公司并不是一个缩小版的大公司
增长阶段的四个战略要点
优秀人才储备
寻求战略合作伙伴（抱大腿)
专注在一个特定市场(不盲目扩张)
更专业的公司运营（建立管理和业务SOP)
何时开始扩大公司规模
初步达到P/MF状态N
是否通过了Sean Ellis测试
数据指标是否乐观
盈利模式得到验证
用户是否愿意为你的产品买单
找到能够规模化的获客渠道
是否有合适的渠道获取流量，大规模推广
用户增长的七大驱动因素
7大因素
技术驱动
新的技术带动全新的商业模式和潜在市场创生
供给驱动
找到价值洼地，通过创造有效供给填补市场空白
产品驱动
通过产品创新降低使用门槛，满足用户需求，扩大目标群体，提升转化率
渠道驱动
寻找目标用户聚集地，选择高转化率低成本的手段获客
运营驱动
短期打折促销，配合大力度渠道推广，产生极大曝光
品牌驱动
精准的品牌形象定位占据用户心智，降低用户决策成本
数据驱动
通过数据分析识别增长机会，诊断增长瓶颈，有针对性的解决问题
用两大维度区分四种类别的公司
维度
产品是否可扩张
分销是否可扩张
类别
固定产品，固定分销
可扩张产品，固定分销
固定产品，可扩张分销
可扩张产品，可扩张分销
筛选优质获客渠道
渠道类型
优质潜力渠道
愉快的投放
优质非潜力渠道
视精力投放，同时寻找类似渠道
低质小渠道
视具体情况是否弃用
低质大渠道
密切观察，视成本是否适当投放
恶意流量
低阶版∶机器模拟
高阶版︰机器模拟+人工操作
从流量规模和目标转化率衡量渠道，制定策略 将多种转化纳入渠道流量质量评估 通过维度组合+方便高阶的分析工具准确定位恶意流量
构建获客增长计划
第一步:制定一个增长计划
从公司营收的角度制定用户增长目标
第二步:设定一个时间框架
在计划的时间内完成目标,增长才有意义
第三步:做一张潜在渠道列表
渠道名称
流量预估
点击率
转化率
用户数量
渠道状态
是否执行
实际用户
记录所想到的各个获客渠道
第四步:初评渠道可行性，进行优先级打分
可行性判断
从众多获客方式中，找出最匹配的潜在渠道
列出10-15种基本的获客方式
思考用户行为:他们最可能从哪里来
优先级打分
潜在影响力
执行难易度
第五步:预测效果
数据为王
第六步:制定推广任务时间线
拆解目标
第七步:追踪渠道效果
按照策略表和时间表执行各项方案
记录执行效果的数据，并修正预测数据
淘汰效果不佳的渠道，换用新渠道，循环测试
确保能够在每个时间点完成用户的增长目标
拉新获客手段
付费购买增长
花钱买用户
渠道投放.SEM、购买销售线索等
关键点:CPC< LTV
打造流量爆款
价格便宣（免费）、高频强需
大众化需求,高爆光品类
用流量爆款带动其他主营业务
搜索引擎优化
站内
内容质量、关键词. meta标签、内链、导航、URL结构等
站外
锚文本、外链数量质量
SEO=Search Engine Optimization
引申概念
应用韦场优化
ASO : App Store Optimization
影响因素
应用名称,关键字标签
应用描述．应用icon、应用截图
用户评价、下载激活、活跃量
用户留存量、社会化分享
用户传播推荐
口碑营销
充分挖掘熟人关系用户
主动邀请
基于产品优良体验带来的口碑
被动邀请
提供激励手段
异业跨界合作
具有相同目标用户群体的非同类型业务企业的合作
地面推广
常见方式
口头告知、派发传单、路演．线下话动
关键点
找到目标人群聚集的精准场所
宣传材料卖点明确，用户利签点明确
线上线下联动
适合公众号、APP，不适合纯Web
补贴奖励
通过补贴让用户体赔产品或服务。留存并持续使用
现金,红包、返现、折扣,积分兑换等
培养使用习惯、召回流失用户、调节用户行为
识别并谨防【羊毛党】薅羊毛
内容营销
以图文、音频、视频、直播等形式在各种媒介猱道持续输出与产品及用户核心需求相关的内容，通过内容转化
内容本身已经筛选过滤掉非精准用户
低成本、高转化、强认同感
可长期、持续、深挖商业变现价值
目的
吸引流量
培养潜在用户
引起注意
引起兴趣
唤起欲望
留下记忆
购买行为
劝诱转化
事件营销
通过第划、组织和利用具有新闻价值、社会影响以及名人效应的人物或事件，吸引消费者的兴趣与关注
最终目的是促成产品或服务销售，而不是博人眼球
低成本，手段多样，但风险性大，且不易复制
宣传文案的撰写
熟悉产品
头脑风暴
谋篇布局
简要概述
话题事件
核心特色
主要功能
团队访谈
未来计划
推广活动
转化引导
宣传软文、pr稿件
第四&五章 激发活跃+提高留存
HooK模型
Trigger |触发
诱发用户采取行动，进入系统的契机
机制
外部
邮件、链接或图标
由诱饵本身主导
内部
使用产品的过程
由用户自己主导
游戏机制的设置
四大决定性特征
目标
规则
反馈系统
自愿参与
常用的策略
积分排名
徽章挑战
抢夺地主
机器人脚本自动化运营
游戏化的价值：游戏化不是雪中送炭而只能是锦上添花，不可本末倒置高估其作用
Action|行动
指有预期的操作行为，驱使用户采取行动
行动=出现诱饵+动机很强+做起来很容易
动机:趋利避害
执行难度:时间、金钱、社交阻碍、思考等
Reward|奖励
提供多样的潜在奖励去保持用户的兴趣，使用户上瘾
类型
社会奖励
资源奖励
自我情绪奖励
lnvestment|投资
用户对产品的投入
形式：时间、精力、数据、社会关系或金钱
增加投资并提升进入下一个Hook的可能性
存储价值
同时载入下一个诱饵
为用户创建偏好
惊喜时刻Aha Moment
用户流失原因
30%因为【没有感受到产品价值】
30%因为【不知道怎么操作】
30%因为【兼容性差、投奔竞品】
10%因为【使用中有失败体验】
关键激活目标Aha Moment
思考过程中一种特殊的、愉悦的体验，期间会突然对之前并不明朗的某个局面产生深入的认识
从产品体验的角度一用户使用产品中的爽点
从产品优化的方向一有价值的用户行为
如何找到Aha Moment
产品的核心功能是什么?
用户的什么行为促使他留下来?
哪些功能能让用户低成本的感受到产品价值?
用试验和数据验证你的猜测
围绕激活目标，坚持迭代
提升产品功能留存
留存与流失：真正的用户增长就是增长与流失的差值
留存率低的原因
程序漏洞、性能瓶颈
用户被频繁骚扰
话题产品的热度衰退
有更好的替代产品
其他因素：如游戏通关、设备遗失、需求不再存在、产品生命周期终结等
留存率的衡量
次日留存率：第一时间发现产品新版本的品质变动和渠道优劣
7日留存率：用户完成一个完整体验周期的去留情况
30日留存率：反映出一次版本迭代后的稳定性，辅助判断产品的演进方向
第一天新增的用户中，在往后的第N天依然使用的用户 表示当前功能的用户黏性
使用用户占比
某周期内使用当前功能的用户量/该周期的活跃用户量
内容运营
内容促进活跃留存
内容促进转化
内容能被重复消费
通过内容运营提升用户的留存
常用手段
弹窗/推送
内容标签气泡图
内容留存率
留存标准差
活跃用户占比
内容标签
转化目标
有损服务，放下不必要的坚持
有损服务顾名思义是指刻意输出在品质上存在某些损失的服务，目的是以此牺牲换取其他方面（速度、稳定性、成功执行的几率）的优化
用户流失预警
用户分层
介于粗放运营和个体概率预测模型之间的折中过渡模型
兼顾了精细化的需要，又不需要投入太多的资源
通过用户分层模型，制定和执行相应的运营方案
RFM分层
R=Recency 近期消费行为
F=Frequency 消费频率
M=Monetary 消费金额
客户分类
重要价值客户
重要保持客户
重要发展客户
重要挽留客户
设计唤醒机制
edm电子邮件唤醒
提供奖励
告知进展
个性化推荐
用户社交互动提示
消息推送通知
推送授权
徽章通知
本地通知
地理围栏通知
图片推送通知
表情文字
移动网页唤醒
第六章 增加收入
免费的世界
免费模式如何赚钱
基础功能免费，高级功能收费
交叉补贴
例如游戏免费，道具收费
流量变现
开源代码盈利
公司上市或被收购
变惩为奖，堵不如疏
绝不责备用户
给予合理补偿
提供转化便利
第七章 病毒传播
病毒及其分类
病毒
让产品如病毒扩散般指数级增长
传统营销漏斗
病毒营销漏斗
让产品增长如病毒般指数级扩散
成功的刷屏事件
依靠内容上的共鸣、情绪、创意策划等实现刷屏
依靠一些玩法、机制上的设计等实现刷屏
分类
口碑传播 Word-of-mouth virality
激励式口碑传播 lncentivized world-of-mouth
示范效应传播 Demonstration virality
传染式传播 lnfectious virality
爆发式传播 Outbreak virality
传播效果K因子
病毒系数K
K=Invites*Conversion%
平均邀请人数:Invites
Conversion%:邀请人数转化为注册人数比率
举例: 200个用户，平均每人发送5个邀请 发出1000个邀请，最终30%即300人转化 病毒系数=5x30%=1.5 意味着:每1个老用户平均带来1.5个新增用户
获取用户总数
Custo + Custo * K+ Custo* K2+... Custo* Kn-1
种子用户数:Cust0
传播层数:n
种子用户带来的第一轮新用户视作第2层
举例: 假设种子用户数为100，病毒系数K为1.5 传播两轮之后（即共3层，n=3)的获取用户总数=475人
打造病毒循环
病毒循环步骤
制定策略
你的病毒策略如何与核心产品结合
呈现给用户的基本价值主张是什么
应用
通过技术手段建立一个真正的病毒传播系统
秉承MVP的敏捷开发的思路，最快而不是最好
系统一定要与核心产品有关联性
利用成熟的工具、代码，不重复发明轮子
发布
最简单的方式就是买流量
PR、付费广告、社交媒体等见效快的渠道
优化
拆解Viral loop为多个子环节，优化每个环节的转化率
最耗费精力的环节，需要大量A/B测试
缩短注册流程，在UI设计上更强调【下一步】
增加被邀请的人数，测试不同的价值主张
精炼
当优化取得成效，对整个体系进一步打磨
把MVP转为正式体系，将整个系统融合到产品中
优化细节
增强用户体验
去除多余的页面或元素
优化代码
使用产品→推荐给好友→好友使用产品→推荐给另一个好友→如此循环往复
病毒传播产品化模型
普通邀请模型
直接邀请好友成为产品用户，部分产品在邀请动作验证成功即有一定赠礼
代理佣金模型
与被邀对象的后续动作持续挂钩，邀请者可反复获取收益
抽奖赠礼模型
参与者有概率嬴取较大数额的礼品，参与越深获奖概率越高
进度提醒模型
通过邀请特定数额的好友来达成某一目标，解锁特定奖励
发布预热模型
产品上线前的预热阶段征集潜在参与者为积极分享者提供特权等奖励
排行榜模型
将邀请成果以榜单的形式公开展示给所有人.并在此基础上提供其他物质奖励
注入疯传基因
被忽略的事实
人们对于社交网络的传播作用过于乐观
口头传播比广告更精准，转化率极高
重要的是传播的内容，而非传播者
传播的素材不是与生俱来的，是刻意创造的
疯传六原则STEEPS
人际关系信任为纽带传播
社交货币 Social Currency
如何创造
新奇的事物
彰显自己的特权
游戏化(竞赛、排行榜等)
设置门槛限制
不要轻易付钱
六个维度
归属感 Affiliation
交流讨论 Conversation
实用价值 Utility
拥护性 Advocacy
信息知识 lnformationl
身份识别 ldentity
诱因 Triggers
如何创造
传播与趣味程度之间没有直接关系
临时性口碑vs持续性口碑
高使用频率的环境暗示
直接的指导性标语
考虑话题流传时的情境
常用诱因
时间诱因、空间诱因、声音诱因、需求诱因
抓准用户的无聊时间也是一种诱因
情绪 Emotion
积极+高唤醒=敬畏、兴奋
积极+低唤醒=满足
消极+高唤醒=生气、担忧
消极+低唤醒=悲伤
公共性 Public
让某些事物更具公共可视性，更容易被模仿
如何创造
从众心理即【社会证明】
强化差异性
行为剩余
不要用否定的方式宣传
借势营销，蹭热点
实用价值 Practical Value
利用心理参照点,人为制造稀缺性
强化获得的价值,善用行为经济学
故事 Stories
人们不仅会分享信息，更可能会讲述其中的相关故事
信息会经过闲散的聊天包装后逐渐传播
用户心理的把握
喜爱
逐利
互惠
求助
炫耀
稀缺
害怕失去或错过
懒惰
附件：数据分析
大数据【5V】特征
Volume :数据量一绝对总量大
Velocity :速度一产生、获取、更新
Variety :广度一数据种类繁多
Value:价值一应用在特定领域
Veracity:真实一数据可信度高
搭建业务指标体系
指标的不同分类方法
基础指标
新增用户、活跃用户、启动次数
流量指标
Pv、UV、跳出率
使用数据
使用时长、频率、二次访问间隔
业务指标
订单量、客单价、复购率、扫码率
细化指标
女性用户双十一的客单价
成本指标
CAC、LTV、PBP
可比一好的指标具有可比较性 简单一好的指标是简单易懂的 比率一好的指标通常是一个比率
指标的分层
北极星指标（核心指标)
True North Metrics
企业为用户带来的核心价值的体现
是指引公司提升长期价值的方法
明确公司长期优先级，凝聚团队
衡量北极星指标的6个标准
能否体现产品的核心价值
能否反映用户的活跃程度
指标变好能否说明公司正向发展
是否能被团队理解和交流
是先导指标还是滞后指标
是不是一个可操作的指标
一级指标
衡量公司战略和目标
二级指标
—级指标的路径
三级指标
二级指标的路径
搭建指标体系(OSM模型】
业务目标( Objective )
公司/业务/产品/功能存在的目标
业务策略( Strategy )
为了达成业务目标所采取的
策略度量方法(Measurement)
合理的度量方法
搭建用户体验指标体系【HEART模型】
Happiness 愉悦度-NPS
NPS(净推荐率)是一个流行的满意度指标
通常认为，30不错50很好70优异
净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)x100%-(贬损者数/总样本数)x100%
衡量用户愉悦度/满意度
Engagement 参与度
每天/每周每个用户的平均访问量
每天发生的分享次数等
衡量用户参与度/活跃度
Adoption 接受度
升级速率
新功能的使用比率
新用户购买转化率
衡量新用户的接受度
Retention 留存率
衡量用户回访的比例，良好体验能够让用户持续回访
拆分到不同用户分群的留存率，产品功能留存率
衡量既有用户的回访/留存
Task success 任务成功/失败率
用户能否通过你的产品解决问题/完成任务
衡量关键任务的完成情况
数据分析
流程
画像分群
聚合符合某种特定行为/画像的用户，聚类分析
趋势维度
实时快速了解多维度趋势，便于讲行产品、市场迅速迭代
漏斗洞察
按照已知转化路径，分析每一步骤转化情况
行为轨迹
探索性了解某组用户的行为轨迹
留存分析
了解行为/行为组与回访之间的关联
A/B测试
对比不同产品设计对结果的影响
优化建模
建立预测模型优化商业结果
价值
不靠感觉、有据可依
量化标准，驱动产品改进
挖掘隐藏需求
提升精细化能力，降低运营成本