Sean Ellis 是在 DropBox 负责增长的,他在 DropBox 工作时间很短,不到 2 年,但是这期间每年 DropBox 的增长率在 500% 到 700% 之间(一年 5 倍到 7 倍),这是非常疯狂的一个增长速度,他根据自己的经验总结出来了一套 AARRR 的框架:
这套框架中所有的步骤都是围绕人展开的,也就是用户。
以往的产品设计或者业务设计,都是根据功能来推的,市场功能、产品功能、销售功能、客户功能。但是今天,无论是产品运营、用户运营、市场营销、客户服务还是销售,所有的东西都应该是以用户为核心的,这套AARRR?框架就是以用户为核心的。
如何用数据分析的方法获取新用户
怎样在数据驱动下做拉新?数据驱动的拉新很简单,首先一定要对你现在的运营渠道进行拆解,一般来说美国把市场营销渠道分成两块:
第一部分:对外营销
广告投放(在各种不同的媒体和平台上做广告投放),线下活动,销售直接找到潜在客户给人家打电话等等。一般来说对外营销都是需要花钱的。
第二部分:入站营销
入站营销是用户有主动的意愿,比如说自然搜索(百度、谷歌搜索引擎),内容的运营,社交网络的传播,这些基本上可以理解为入站营销。
无论是入站还是对外营销,第一步都要让每个渠道有衡量的指标,如果你想增长一个东西,你必须要能衡量它。如何衡量它,就需要在你整个不同的资源里面,进行数据的标记,这个过程是很重要的。
这是谷歌的一套标准的代码,无论是线下的活动,还是线上的营销(包括电子邮件营销/短信/ Push推送),尽量把它统一在这套框架下进行收集数据,然后才能对比是否有效果。我们并不关心来的是三个转化还是两个转化,我们关心的是他的转化效率。比如两次活动的效果评估时,看哪个转化率好,哪个转化率差,大致是差多少。所以说分析的核心就是可比性,所以要用统一的方法来持续衡量不同的渠道。
发现有差异以后,就要问为什么这两者之间有差异,当你明白了为什么这两者之间有差异以后,往往就找到了真正的核心的原因。
有一个软件叫Sline,那个软件有点像今天的钉钉,是到现在为止增长最快的一个企业服务的软件,它的填写信息的注册流,大约有7步到11步之间的程度,每一个注册页面都要你填一个信息才能进入到下一个页面,但是长的流好还是短的人没人知道,唯一能证明这一点的话就是数据,所以说这里面还有很多可以改变的空间。数据分析的基本思维,就是找到数据的点,然后切分、对比、思考原因、去改进,改进后看数据是不是提高了。你的产品里面也有很多可以改进的空间,这里面就需要小范围迭代、小幅度的测试,把它做得越来越精、越来越好。
当然不一定每次都出来这么好的效果,有可能上完以后会很差,但是因为你有数据来证明了,就可以做持续的优化和改进。
为什么都在说留存很重要?
AARRR 模型的每一个模块都非常重要,但是在一个产品的早中期,真正最重要的一点,还是留存度。
产品的留存度,反映了整体产品的健康度。如果一个产品或者服务,没有把留存做好,没有把用户流失控制得很好,就不要去做大规模的推广和增长。因为当你的留存度很低的时候,就像水桶不断地在漏水,每次往里灌水都要成本。但是当你把留存做得很好之后,就可以迅速去扩张做增长了,所以说增长的第一个核心是用户的存留度,而不是大量的拉新。
留存度是一个很泛的概念,昨天100个用户来,今天有60个继续用,就是将近60%的留存。只有把留存用户拆解了,才能通过产品运营以及其他的手段来把它抬升。
Facebook 的一个研究报告表明,互联网产品一般隔日留存需要在 50% 以上,一周的留存率应该在 20% 以上,一个月的留存率必须是要在 10% 以上,这样的话才是相对 OK 的互联网产品。
但是这一个指标并不表示所有的企业完全适合,电商的品类、新闻的品类、O2O的品类,他们的自然使用周期是不一样的,所以说用户留存基础是不一样的,大家对自己要有一个细致的判断。
高留存用户用的产品功能和低留存用户是非常不一样的,通过留存度和产品的功能点,拆分了以后你会很快找到你产品核心的用户是怎么用的。
在linkedin我们发现用户在第一周之内增加的5个社交关系,后面留存下来的概率很大,这样你就找到了这个魔法数字:
linkedIn 发现在第一周增加 5 个社交关系的用户留存度很高;
Facebook 发现在第一周增加 10 个好友的用户留存度很高;
Twitter 发现在第一周有 30 个 followers?的用户留存度很高;
Dropbox 发现在第一周安装两个以上操作系统的用户留存度很高。
大家看每家公司都不太一样,但是核心来说每家公司都有这个数字,我相信百度、阿里、淘宝他们都有,你的产品也有这个数字,但是一定要花时间去寻找,把这个点做上去,就有很高的用户黏度。
一般来说高留存的用户,都是高价值的用户,高价值的用户需要有共同的营销和变现或者转化的方法。我在易趣工作3年多,易趣把它的买家分成了 4 个区:
A区的买家,是超级的买家,这部分买家占用户数量 5%,但是贡献整个的营业额超过 30%;
B区的买家,占用户量的20%左右,贡献的营业额是大约占 40%;
C区的买家,这类用户占到整个用户体系 30%,贡献的营业额是大约 25%;
D区的买家,超过 40% 左右的,却只贡献整个的 10% ,甚至是 5% 。
有了这个模式,就有了运营的方法,我们需要把低留存变成中留存,中留存变成高留存的,同时用运营、市场、产品销售各种手段,减低上面这个区隔往下边流失里面过渡。
领英的战略上有一个很大的胜出的地方,就是它一直在关注用户的增长和体验,而不是超级关注盈利,他把用户的基数和黏度做稳了,盈利是未来的事儿,这也是为什么他现在估值很高的原因。
如何使营收增长?
我们的资源是有限的,时间是有限的,不可能每个人都得到同样的待遇,你只能把最重要的资源放在最重要的地方,来解决最紧急的问题,一个销售管 500 个公司,他不可能给所有人打电话,他只能去管最重要的前面的几个,蓝色的部分。
数据分析的核心有三点:
标准化,要知道发生什么事儿了。
需要明白为什么,我们需要不断地持续思考为什么,因为只有你知道了为什么,才能解决它找到原因,在产品运营或者销售各种策略里面进行实际操作。
基本上我们能够预测用户未来的行为。
因此如果我预测到这些用户会买单,我们就把销售的资源调到这里面来增加销售额。当时 linkedin 一周的销售额增长了 270% ,以前的话销售打一个电话来,500 个人的名单,随机给人打电话非常没有效率,后来用了这个体系以后,他就给最重要的几个打电话,这样提高了效率,得到了更好的效果。
创业者应该如何分析商机
“七步分析法”是麦肯锡公司根据他们做过的大量案例,总结出的一套对商业机遇的分析方法。它是一种在实际运用中,对新创公司及成熟公司都很重要的思维、工作方法。
第一步:确定新创公司的市场在哪里?
这里一是要搞清楚市场是什么?再一个是在市场中的价值链的哪一端?确定自己的市场在哪里,才能比较谁和你竞争,你的机遇在哪里。
第二步:分析影响市场的每一种因素
知道自己的市场定位后,就要分析该市场的抑制、驱动因素。要意识到影响这个市场的环境因素是什么?哪些因素是抑制的,哪些因素是驱动的。此外还要找出哪些因素是长期的?哪些因素是短期的?如果这个抑制因素是长期的,那就要考虑这个市场是否还要不要做?还要考虑这个抑制因素是强还是弱?
第三步:找出市场的需求点
在对市场各种因素进行分析之后,就很容易找出该市场的需求点在哪里,这就要对市场进行分析,要对市场客户进行分类,了解每一类客户的增长趋势。如中国的房屋消费市场增长很快,但有些房屋消费市场却增长很慢。这就要对哪段价位的房屋市场增长快,哪段价位的房屋市场增长慢做出分析,哪个阶层的人是在买这一价位的,它的驱动因素在哪里?要在需求分析中把它弄清楚,要了解客户的关键购买因素,即客户来买这件东西时,最关心的头三件事情、头五件事情是什么?
第四步:做市场供应分析
即多少人在为这一市场提供服务,在这一整个的价值链中,所有的人都在为企业提供服务,因位置不同,很多人是你的合作伙伴而不是竞争对手。如奶制品市场中,有养奶牛的,有做奶产品的,有做奶制品分销的。如公司要做奶制品分销,那前两个上游企业都是合作伙伴。不仅如此,还要结合对市场需求的分析,找出供应伙伴在供应市场中的优劣势。
第五步:找出新创空间机遇
供应商如何去复盖市场中的每一块?从这里能找出一个商机,这就是新创公司必需要做的这一块。这样分析后最大的好处是,在关键购买因素增长极快的情况下,供应商却不能满足它。而新的创业模式正好能补充它,填补这一空白,这也就是创业机会。这一点对创业公司和大公司是同样适用的,对一些大公司的成功的退出也是适用的。对新创公司来讲,这一点就是要集中火力攻克的一点,这也是能吸引风险投资商的一点。
第六步;创业模式的细分
知道了市场中需要什么,关键购买因素是什么,以及市场竞争中的`优劣势,就能找出新创公司竞争需要具备的优势是什么,可以根据要做成这一优势所需条件来设计商业模式。对于新创公司来讲,第一步是先把市场占住,需要大量的合作伙伴,但随着公司的发展,自有的知识产权会越来越多,价值链会越来越长。
分析自然就需要各种各样的信息,当然也需要正确的观念与思维模式,因此,创业商机的分析既不能缺少足够的信息收集,创业者自身也要具备够用的头脑。从难易程度上来看,信息收集可能更简单一些,毕竟如今是一个信息日益开放化的网络时代,而对于创业者自身的思维模式而言,平时的培养才是问题的关键。
第七步:风险投资决策
以上七点做为商业机会的分析,大小公司都可以运用,这第七点就是针对VC(风险投资商)的。VC主要看投资的增值能力,什么时候投,投多少?这要结合VC自身的财务能力、公司的背景、经历。VC投的不光是钱,他是需要考虑各方面的因素的。
;免责声明:本平台仅供信息发布交流之途,请谨慎判断信息真伪。如遇虚假诈骗信息,请立即举报
举报