用户规模测算：为用户增长设立目标

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编辑导语：结合用户规模测算，企业可以适当制定产品的用户增长目标，实现相对精准的测算。那么，用户规模测算一般应用于什么场景？用户规模测算的流程是什么？本篇文章里，作者总结了用户规模测算的定义和测算的相应流程，一起来看一下吧。

一、前言

虽然通常看起来不知如何下手，实际上有相对比较成熟的方法去解决：通过问题定义、拆分成计算公式、公式中的每个指标可被量化赋值：

1. 自上而下法，也被称之为「从供应端出发」，从产能方数字化营销如何打面，比较适合供给端存在广东深圳哪里有网络营销培瓶颈，供<求，例如下雨天不好打车，用户需求远远高于司机供给，只能通过司机能提供多少供给去测算单量。
2. 自下而上法，也被称之为「从需求端出发」，从用户需求方面，比较适合供给端能满足用户需求的情况，供>求。

按照这类方法的特点是：

1. 偏于宏观方面的估计；
2. 测算方法相对成熟；
3. 测算速度比较快，测算精度上有待不足。

测算精度的问题主要是基于每一步计算过程都是数量级的估算，导致颗粒度比较粗，但企业中一般存在相对精确的数据，因此可以使用市场规模测算的方法做出相对精确的测算，本文着重介绍市场规模测算中的自下而上法在企业中的应用。

二、用户规模测算的使用场景？

对于公司来讲，产品上线之后，通常需要设立用户增长目标，设置过高的目标往往难以达成，过低的目标通常过于容易达成，进行用户规模测算可以为用户增长提供适当的参考范围。

1. 对于不同的产品阶段都可以使用，比较推荐新产品上线阶段，这时候往往还没有那么快去设立增长目标，这时候业务方对于业务增长的信息较为模糊，通过用户规模测算可以设置一个电商运营到底是做什么的较为清晰的目标和数量级。
2. 在制定年度规划阶段，对于未来的增长目标不确定，可以通过此确定量级。

三、为什么不直接用数据库里面的数据去预测？

这个问题确实值得被考虑，而且在大数据分析领域中，也有各种模型预测，为什么不用数据分析模型去进行，而使用调研去获得相应的数据，如果数据层面有相应的行为数据可以进行相对准确地预测，则也可以数据模型预测，比如电商、快销品等。

实际上，除了行为数据之外，还有用户态度数据，比如需求情况、购买意愿、购买偏好等，这些很有可能无法通过数据库数据得到，因此可以通过问卷进行推算。

四、测算的流程是怎样的呢？

先来划分一下市场：

• 潜在市场：这个潜在的需求有多大。
• 可服务市场：有多少需求已经被满足了，满足需求的形式不限。
• 可获得市场：有多少需求被我们满足了。
• 独占市场：有多少需求是别人无法满足的，只使用我们去满足的。

如何去获得相应数据呢？

我们通过问卷抽样，来确定每个切分市场所代表的部分，然后按照问卷抽样推算总体的情况。

这个总体可以分成：域内总体和域外总体，总体由用户导流来决定，比如如果是一个新产品的孵化，一般会从域内先去导流，通过域内的流量能做前期的产品价值点验证，再逐步拓展。如果是领域有明显差别，需要从域外导流，那么后续的用户增长目标大概率由域外向域内的流量或者是线索。

1. 第一步：通过问卷得到需求和使用数据

根据目标设计问卷问题，在总体用户中进行问卷投放，投放问卷得到相应占比。

2. 第二步：获得总体大盘的相应数据

如果是域内导流的产品，则总体数据既是大盘数据（特别地：抽样期间的大盘数据）；如果是域外导流的产品，则总体数量可以选择市场占有率计算。市场占有率的计算方式，可以去第三方平台投递问卷，经过计算得到相应的数据。

3. 第三步：计算产品数据

根据总体大盘数据和问卷相关比例，计算产品日活（highcase～lowcase）：

• highcase，属于最大需求量。
• basecase，属于某产品满足需求的情况，可以作为基准线，basecase可以。
• lowcase，属于某产品优先满足需求的情况，独占市场的份额。

4. 第四步：计算细分需求量、使用情况等

除了日活、月活、销量等数据，还可以计算细分数据，比如行业、职业、会员等，可以采取同样的思路进行计算，为细分领域的拓展提供思路。

在这里需要注意的是也需要考虑大盘中的量，最终的需求量、使用量是有总体大盘的数量、针对该产品的需求量来决定的。

需求占比=所在总体中的细分领域用户规模比例*细分领域有需求的用户占比

五、案例

我们通过问卷获得了以下的数据：

看到最后，大家会不会好奇？

作者：鱼日；公众号：酷家乐用户体验设计

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议