时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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数据驱动增长,是很多公司对数据分析师的要求,可具体到操作上,大家就开始纠结了。虽网络口碑营销xyhudo然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字,可真到分析的时候,就总被吐槽:
单纯看AARRR五个指标,很容易给出“转化率跌了,要搞高”这种无脑结论。要怎么分析才能成体系的输出结论?今天系统分享一下。 一、用户增长的本质先忘记模型、数据、方法论。就问一个最简单的问题:“如果让你自己做生意,你会思考啥?”你肯定不会先去听成功学大师讲“心法”“模型”“底层逻辑”(如果真有人兜售这些,要溜快点),而是问几个简单的问题:
这些实打实的问题,才是生意成功的关键。企业也是一样,不管发明多少新名词,做用户增长,就是得解决这六个核心问题:
这里个问题之间,有内在逻辑(如下图): 整个分析模型,就是围绕这六个模块做深入。不但要用AARRR呈现增长结果,更要量化展现增长决策的全过程,从而发现更深层的问题。 1. 赛道选择用户增长本身有两大方式:初创型企业,需要在公共市场上竞争,大海捕鱼。集团企业内部孵化新业务,可以从内部引流,池塘养鱼。 两个方式下,数据看法不同:大海捕鱼式:需要评估市场空间,市场增长速度,竞争对手情况,需要大量二手数据。 池塘养鱼式:内部客户已有数据基础,待转化的范围是有限的,直接做客群分析即可。相比之下,大海捕鱼式更麻烦,因此重点讲一下,此时需要收集三个数据(如下图):
这三个数据,都不太可能直接获取准确数据,因此需要结合第三方数据、行业报告、主要竞争对手的新闻,甚至一些不太光彩的手段获取。此时,不必太纠结数据准确度(一定不100%准),而是要评估来自各个渠道的信息,指向是否一致。比如各渠道都反应:行业是垄断竞争装填,行业在快速扩张期。定性判断是准的即可。 2. 客群选择当赛道具体到一个具体领域后(快消、耐用、零食、服务……),其目标用户群体的画像、消费力、人群数量是可以锁定的。这里有两个要重点关注的东西:用户消费力分层与用户复购行为。这两点,直接决定了增长打法。 (1)用户消费力分层 原则上,头部客户的消费力越强,人数越少。则越应该采取“大浪淘沙”式的增长策略,大量获客之后,通过高门槛+重服务,筛选出大客户,紧紧抓住大客户的需求。如果头部客户消费力与底部差异不大,或者用户普遍有大额消费刚需,则要采取“放水养鱼”策略,做好基础服务,做大客群。 (2)用户成长路径 客户自然复购率高,通过少量投入能引发复购,则可以打造用户成长路径,鼓励用户多消费,鼓励累积消费。如果天然复购率就低,则应采用收割策略:大量获取新人,鼓励老人带新人,从而保持持续增长(如下图所示)。 注意,这里有个典型的分析陷阱:把自己的存量用户,当成了市场上全量用户。当一个企业在市场上没有处于垄断地位的时候,很有可能存量的用户只是整体用户的一部分。市场上的用户全貌和基于存量分析出的用户画像不一样(如下图)。 因此在客群选择阶段做分析,要结合调研/竞品分析开展,及时了解竞争对手的客群结构,避免盲人摸象,越做越瞎。 3. 获取渠道用户获取渠道与转化方式,与用户群体的定位有直接关系。理论上,有四种常见的形式可以选:
这四种方式,对应着特定用户群体需求。因此在评估获客方式的时候,优先看的是每一类方式是否能触达对应的用户,再看转化效果。因此要区分局部影响因素和全局影响因素,优先看投放渠道和触达人数,是否达成目标(如下图)。 之后,才是每一类方式的转化漏斗分析。转化漏斗分析在很多文章已经有讲到,这里不再赘述了,传统的投放分析/获客分析也经常做这一块。 4. 转化方式转化方式的分析,在很多文章也已经讲过,这里不再赘述了。实际上,传统的投放分析/获客分析也会做转化方式的研究,很多ABtest也是围绕“哪种转化方式更有效”进行的。比如测试一个在线课程获客效果,可以用如下图方法,通过多个版本测试,逐步实现。 要注意的是:测试不是无节制的。每一种打法可能有其转化能力的上限。因此在设计方案的时候,可以预设测试的次数、投入费用与期望值。比如一个月测试3次,如果都不能满意,就果断地换方案,避免在细节里陷得太深,只见树木不见森林。 5. 投入产出核算投入产出核算,是评估增长的最重要尺子。这一步,常规的投放分析/获客分析也会做,但经常陷入细节,过分纠结每个渠道的ROI,形成“瘸子里边挑将军”的局面直复营销的优势(如下图)。 做投入产出核算,首先应该将增长策略打包,同类策略下若干具体推广措施/活动,作为一个整体。先评估整体效果,再看细节。作为一个策略包,在其作用下:
对整体评估之后,再看细节。这样既容易在内部树立标杆,又能避免“只见树木,不见森林”。如果发现竞争对手有新的策略推出,还能跟踪观察其效果,即时验证新方法可行性,避免局限于过往经验,错失新增长机会。 二、小结这一套增长模型的做法,主要是为了避免增长分析只盯着眼前的一亩三分地,而导致的短视问题。领导们期望的深度洞察,比如下面三个问题,都得从全局出发,系统观测才能得到:
当然,这样做也有挑战,就是数据分析的范畴,突破了现有数据,需要结合大量的行业数据与测试数据,才能下结论。这样对于数据分析师的工作是有很大挑战的,但是对增长来说非常有帮助。 #专栏作家#接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。 本文于。, 题图来自pexels,基于CC0协议。 |
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关键词:2年, 初级, 用户增长分析模