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本文來自創(chuàng)新工場創(chuàng)業(yè)公開課。用戶增長始終是困擾 APP 開發(fā)者的一大難題，其中一個很重要的問題就是沒有對你的應用進行分析。沒有意識到為什么用戶留存率偏低。從用戶獲取到收入這個步驟入手，對整個過程進行監(jiān)控，用數(shù)據(jù)化的工具進行分析，是問題的良好解決途徑之一。諸葛 IO 創(chuàng)始人孔淼就會基于 AARRR 模型和一些具體案例，來為我們解析為什么要用數(shù)據(jù)去鋪墊產(chǎn)品運營。

精細化的數(shù)據(jù)運營

第 一個，為什么要用精細化運營數(shù)據(jù)？這張圖是年初的時候 TalkingData 的一個報告，大家可以看到，整個年齡分布從 90 后到 80 后到 70 后以下，其實整個分布已經(jīng)越來越均勻了。大家想一下，差不多在 1999年 第一波互聯(lián)網(wǎng)浪潮到 2004年web2.0 到 2009年 左右的移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮的時候，當時主要人群主要是 80 后，并沒有現(xiàn)在分化得這么明顯。

第 二個人群城市差異化，大家可以看到一二三線城市的增長速度，意味著人群包括像城市整個沉降越來越快，如果有來自小城市的朋友都知道，現(xiàn)在回家看，大家使用 智能設備已經(jīng)越來越多了。大家再想一下，這三個浪潮的時候，最開始使用互聯(lián)網(wǎng)的人主要是一二線城市的人，而現(xiàn)在這個圖是一個金字塔，三四線人才是一個更有 價值的部分。

第三個網(wǎng)絡環(huán)境，從最開始，早期用塞班的人都知道，大家可能就用 opera 瀏覽器，用 S60 手機各種省流量，UC 瀏覽器講究的是內(nèi)容。大家看到隨著網(wǎng)絡環(huán)境的改善和優(yōu)化整個體驗變得很重要，用戶交互體驗變得很重要。

最后一個是根據(jù)每個人裝的應用列表來看，北京打車偏多，上海理財，廣州是游戲，深圳是視頻。從表面上來看是幾個類型的差異，背后剛好反映的是各個城市人群的 生活節(jié)奏，包括個人作息時間，個人消費能力等等。這意味著什么呢，這意味著現(xiàn)在包括使用你的應用人群已經(jīng)越來越差異化了。

舉個簡單的例子，即使你是做母嬰類的，使用者是媽媽，一二線城市的媽媽和三四線城市的媽媽她們消費能力是有差異的，她們平時生活作息時間也是有差異的。意味著她們在使用你 APP 的時候，整個使用行為肯定是有差異的。

所以回到最開始講到的三波浪潮時期，大部分公司只關注三件事，從 Traffic 到 users 到 revenue，從流量到用戶到收入。大家想一下最開始互聯(lián)網(wǎng)廣告賺錢方式并沒有現(xiàn)在垂直電商這么多的方式，最開始簡單的就是投廣告，廣告帶來流量。包括 去 PC 上做 SU 優(yōu)化，做很多事都是為了擴大人群，擴大流量，帶來更多的用戶，通過用戶產(chǎn)生收入。這在用戶群單一的且技術有限的情況下，是有用的。

但是現(xiàn)在很多 APP 的開發(fā)者會發(fā)現(xiàn)一個很頭疼的問題，就是為什么我們的量增不上去，覺得自己做了很多努力還是沒有太多的用戶，這里面有一個很重要的問題，就是你沒有分析你的 應用，沒有意識到為什么用戶留存率偏低。包括現(xiàn)在很多產(chǎn)品會去換量，A 產(chǎn)品跟你換 5000 量，B 產(chǎn)品換到 3000 量，你簡單認為 5000 大于 3000 對不對，有些公司稍微再精明一點會去看留存率，即使是留存，大家想一想，每個應用的核心事件不同，知乎就是看帖子，京東是是加入購物車，搜狐視頻是看視 頻。

原來的留存是什么，是打開一個應用，但簡單的打開一個應用也不能成為衡量你留存的一個標準。這個時候也就意味著衡量留存時要把用戶區(qū)分 價值來看，真正給你帶來產(chǎn)生收入是互動比較強烈的用戶，其實你最后衡量這個渠道帶來的用戶，5000 大于 3000 也許你衡量有哪些人看了視頻，有哪些人做了核心事件?比例有多少?通過這個衡量也許是 3000 的比較大。換過來說，這時候是不是意味著 3000 就是好的，也不一定。最后產(chǎn)生收入要看 UP 值，也許是 5000 的價值比較高。這一件事到底有什么結論，要通過用戶的行為往下深入細分，再得到結論。

流量時代何時走向終結

這個是前一段時間 的一篇文章《流量是在何時走向終結》，它的觀點就是以前流量經(jīng)濟在于洗，我不停的去找，有當量的渠道去換流量，現(xiàn)在已經(jīng)是講究粉絲經(jīng)濟了，要養(yǎng)，要找到你的用戶人群特點。

舉個簡單例子，跟一線競爭對手扛不贏的時候，你會發(fā)現(xiàn)的收入來源大多數(shù)來自于三四線小城市，這個時候你沒有必要去刷網(wǎng)上的第一位，因為你的核心人群是你的三 四線小城市，這個時候你的目標要定向為他們的活動區(qū)域比較大的地方就可以了。養(yǎng)粉絲這一塊很典型的比如唯品會，唯品會最開始做得比較好的時候就是用二線的 品牌去吸引了二三四線城市的人。

AARRR 模型

回到剛剛那個模型流量到用戶到收入，我們應該關心的是流量來的是什么樣的用戶，流量怎么來的用戶。用戶到收入這個過程到底做了什么，用戶是如何產(chǎn)生收入的。

這個時候我要講到一個經(jīng)濟話語的基礎，不得不提到的就是 AARRR 模型。第一個是 Acquisition，即用戶的獲取。Acquisition 是用戶的激活，Retention 是大家很熟悉的，留存，留存的人 referral 會幫你制造傳播，再下一步就是收入。

關于用戶獲取大家應該很熟悉。比如掃碼關注，或者你去搜一個關鍵詞，做一個 SEO 優(yōu)化，或者你找別人換量，或者是別人在某科技博客上寫一篇軟文帶來一些量。再就是社會化分享，通過分享把用戶吸引過來，這些都是用戶獲取的過程。

用戶激活，激活就是注冊成為你的用戶，有一些人到你這來了以后，核心是要他注冊賬號，如果沒有賬號體系，你可以認為他來到你的應用就跳過這一步了。像知乎，在首頁有一個注冊，讀文章讀到一半的時候也會彈出一個注冊。

用戶留存就很簡單了，持續(xù)去使用你的應用。我們建議把這個留存再往下深入，你要把你的人群分層，比如你是一個電商應用，留存就要分四層來看。第一層是瀏覽商 品的留存的人，第二是加入購物車的人，第三是是產(chǎn)生了訂單的，第四是完成支付的。分不同層面的意義來講留存，這就是細化留存。

Referral 就很熟了，用戶覺得應用不錯，愿意把它分享到社交網(wǎng)絡，到社交網(wǎng)絡以后帶來更多的用戶，這就是一個傳播的過程，傳統(tǒng)意義就是你的東西很有價值。比如賣一個 很好的軟件，你告訴他用的很不錯，就是口碑營銷，是最傳統(tǒng)的傳播方式。前不久我在微博上看到一個知乎的分享，這就是典型的傳播方式。

最后就是收入了，大家看一下整個過程，這是我摘自于國外很有名的 PPT 的圖，是一個典型的漏斗，用戶獲取來的人是最多的，用戶激活是一部分，用戶留存到用戶傳播最后到用戶收入這是一個漏洞，在分析問題時候是要找到這個漏洞的瓶頸在哪兒。

當你發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品有問題的時候，這個時候要做的一件事就是分析從用戶獲取到收入這個步驟中，到底哪一步是最大的問題?，F(xiàn)在很多人有問題的時候會做很多操作，其實 是不利的。因為這會同時改變很多因素，最好的方式是首先要監(jiān)控起用戶獲取到收入的整個過程，用數(shù)據(jù)化的工具來監(jiān)測這個過程。

先找到 OMTM，這個概念是來自于《精益數(shù)據(jù)分析》這本書，里面講到一個很重要的分析方法論叫做 OMTM（one Metric That matters）。在找瓶頸的時候往往有一個非常重要的因素，只要解決了這個問題，就會帶來快速的提高。本身你的產(chǎn)品在迭代，不可能一下子解決所有的問 題，你做很多操作的時候，到底是哪個產(chǎn)生因素還是不知道，從分析上來講是不合理的。

常用分析方法

有哪些常用的分析方法呢？第一個，其實就是用戶獲取和用戶激活。比如像知乎，知乎注冊有多種方式，有一種是來自于你的首頁注冊，還有一種是你讀到一半彈出一 個注冊框，這是多種注冊方式。大家想一下，如果用現(xiàn)有的一些工具是做不到的，因為他最多是給你做渠道和版本上的區(qū)分，這時候你去衡量這一部分用戶轉化率和 行為的時候，需要結合業(yè)務邏輯條件。比如注冊來自讀文章的頁面或者是注冊來自于首頁，這些都是結合業(yè)務的商業(yè)條件，這是需要精益化的數(shù)據(jù)工具才可以做到的。

分析的過程就是一個典型的漏斗，第一步兩個漏斗，第一個漏斗是從首頁訪問注冊的人，第二個漏斗是看文章的，他讀文章讀到一半彈出一個注冊窗口，第二步就是他去讀文章，比較這個漏斗看哪一步更有價值，這就是典型的漏斗。漏斗就是很多過程，你要分析這個過程缺口在那里。

拆分用戶使用應用這個過程的時候，用戶不會完全按照你的邏輯來走，很多地方就會卡住了，跳出了，這個時候要找到這些點來優(yōu)化它。有一句話大多數(shù)做產(chǎn)品的人是靠猜測和直覺，大家想一下自己的產(chǎn)品是不是靠產(chǎn)品經(jīng)理拍腦袋決定的功能，有沒有考慮這個功能的持續(xù)使用性。

第二個是更多的轉化趨勢。剛剛解釋過了用戶留存，留存不像以前了，第一天是新增用戶，某一個條件背后來的用戶，第二天第三天有沒有持續(xù)用這個應用，變成了每 一個應用都有你的核心價值體現(xiàn)。比如說你是一個游戲類的，那就是有沒有玩游戲，如果你是一個像圖片類的，就是有沒有看圖片，京東的有沒有產(chǎn)生訂單有沒有支 付成功，要把原來的應用再細化一下，這也是要結合你的業(yè)務，這也是精細化分析工具能做到的。

這就是自定義留存，下面通過例子來講如何更深入的分析。在做產(chǎn)品分析的時候，并不是把多少數(shù)據(jù)庫拿來，這樣是盲目的。核心是要回到剛剛的邏輯，即從用戶獲取 到用戶收入，并可以細化拆分。比如分享的流程，微信某個行為的觸發(fā)人群，你有一個細的目標去分析，這個時候的分析往往是有效的。

更深入地分析從何下手

使用工具的時候，不要盲目的為了布點而布點，加入太多的數(shù)據(jù)量，最后分析量太多是不行的。

比 如某一個版本我要去布點的時候，就去跟蹤幾個關鍵的過程，步入這一步，我的用戶獲取很少，鋪的流量有限，但是我這里面是有一些社交分享的功能，這個時候我 應該想到怎么樣提高社交分享率，才能夠在 referral 有一個更多的用戶獲取。這個時候就分析為什么他不會分享。

之前有人講了一個例子很有意思，他們當時發(fā)現(xiàn)最后點贊的人分享頻率是最高的，后來提了一個方案，聽說點贊和分享搭在一起更配，這也是一個漏斗這一步提高了，分享率就上去了。一些硅谷的典型例子，往往就是在小的過程去優(yōu)化一點能帶來一個大的效益改變。

更深的分析從何下手呢，這就是一個案例，這個案例應該會有很多產(chǎn)品中槍，為什么我拿這個案例，因為暴走漫畫是我們一個很好的客戶，當時我問他第一句是，你的 分類排序是按照什么排的，他說數(shù)據(jù)庫取出來的數(shù)據(jù)就是這樣排的。大家可以看到，當你的功能模塊，這樣一些分類，從上往下排的時候，這個時候用戶訪問點擊率 從上到下不是對等的，點上面的肯定是高于點下面的人，因為這個是用數(shù)據(jù)支撐看到的問題。

這個時候大家想一下，大家可以看到上面有很多分類，每一個分類點進去以后這個用戶有沒有持續(xù)看這個分類里面的漫畫，這個比例一定是不等于從上到下的數(shù)據(jù)，正常做優(yōu)化的時候，你先要掌控。

因 為 APP 展示頁面有限，每一個關鍵部位都是有它的價值，這個時候要明確橫向從上到下的點擊比例。第二個，每一個點進去的用戶有沒有持續(xù)使用這個分類，在這個分類里 面看這個分類的漫畫，顯然這個比例肯定是不一樣的。這個時候下面有一些是高于上面的，持續(xù)用這個分類的比例是高于上面的，這個時候要根據(jù)數(shù)據(jù)把下面提多上 面去。

舉個簡單例子，科幻根本沒有人看，放在這么好的位置，我發(fā)現(xiàn)每次點進去都是新用戶，老用戶根本不點，下面有一個比如叫什么恐怖，訪問 率非常高，用戶持續(xù)使用率非常高，這個時候應該提到用戶在第一層找到的地方，把差的內(nèi)容如果數(shù)據(jù)可以了再提上去，這就是典型的數(shù)據(jù)去運營產(chǎn)品的思路。

硅谷產(chǎn)品經(jīng)典案例

最后講一下硅谷產(chǎn)品的經(jīng)典案例 Quora，Quora 是典型的從用戶獲取 AARRR 模型，Quora 和知乎的問題是一樣的——分享的很多，注冊的很少。用戶激活的比例偏低，怎么辦呢。這時候想到一個辦法，他發(fā)現(xiàn)很多人讀文章會讀完的，大家做了一個措施， 讀文章一半的時候彈出一個窗口，也就是后來知乎的做法。

第二個推薦相關的文章和用戶。這也是一樣的，你發(fā)現(xiàn)留存率比較低的時候，用 戶在應用里互動比較少的時候，你應該想一些別的辦法。Quora 就想到了，怎么增加用戶的留存，用戶讀到這篇文章的時候我給他推薦一些相關的文章，很多人覺得這件事靠后，其實它能夠提高一些轉化率的，這個時候推薦相關 文章比如說最近股市哪個股票好下面有一個相關的文章，點進去的人會很多。點進去的連續(xù)進去，就增加了下一步的可能，就越有可能成為你的新用戶了。

LinkedIn 很有意思，LinkedIn 從 200 萬到 2 億的增長是非常快的，這源于 growth  hacking 的策略。他當時發(fā)現(xiàn)很多人在搜索引擎里面搜自己的名字，搜不到結果，這個時候他想到一個辦法，你在 LinkedIn 里面可以創(chuàng)建公開個人資料，這個個人資料可以被搜索引擎做 SU 優(yōu)化被檢索到，這個時候很多人會發(fā)現(xiàn)了這個功能，整個 LinkedIn 的用戶增長就上去了，因為大家都想提高自己在搜索引擎的曝光，這個點被大家把握住了。他在研究整個用戶獲取到收入這個漏斗的時候，發(fā)現(xiàn)第一步是一個瓶頸， 他源于這一步提高了第一步的留存。邀請聯(lián)系人和動態(tài)通知，現(xiàn)在大家來看我也做了，我想問你做社交分享做這些事的人，你為什么這么做，你是抄別人的，第一個 想到的這個人是分享過的。

我再講一個非常差的案例，前不久我在臉譜網(wǎng)出來的一家公司幫他分析產(chǎn)品，他也是用別人的分享，他的產(chǎn)品送 你 50 元紅包，我說朋友圈看到你這個東西的時候，人家第一步對你的產(chǎn)品名字是有認知障礙的，不知道你是什么，送他紅包的時候當然不會點了，點擊率會偏低很多的， 他是賣零食的。我告訴他，改成我送你 50 元可以免費買零食之類的，轉化率是不是會上去。

Facebook 和推特這里面有兩個概念，AHA 時刻，大家可以去 TD 上搜一個東西叫做 Facebook 的 growth 團隊做的一個分享，AHA 時刻在國外叫 AHA moment，F(xiàn)acebook 和推特也遇到了這個問題，好多人注冊了不留下來，其實就是用戶獲取到用戶激活到用戶留存這部分，后來經(jīng)過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)當一個新用戶十天能達到 7 個好友的時候，這個留存率是最高的，這一件事很多產(chǎn)品團隊沒有數(shù)據(jù)分析意識是不會想到的，這一件事其實是可以分析出來的，這些人的整個行為分布和使用是有 規(guī)律在里面的。推特用戶關注達到 30 個人，這也是符合邏輯的，刷的量太少了就不會有人使用了。

從用戶獲取到激活，剛剛 Quora 想的辦法是增加了一些途徑，推特的辦法是優(yōu)化了體驗，優(yōu)化了注冊流程。

Dropbox，growth  hacking 的發(fā)明者就是當時的 Dropbox，Dropbox 是我認為做 growth  hacking 當中做得特別好的一家，大家看現(xiàn)在很多的網(wǎng)盤學它的邀請注冊送空間。剛剛我提到了優(yōu)化的一個方法是增加途徑，或者優(yōu)化體驗，這一種就是屬于誘導。給用戶更 多的誘導性去提高這一個轉化率。

Dropbox 當時送 500 兆空間，后來國內(nèi)網(wǎng)盤都請他來做。但是他這 500 兆空間也不是那么簡單的，我看了 Dropbox 的一篇分析文章，因為 Dropbox 是有付費用戶比的，他算過這個付費用戶比，算出來一個新用戶能帶來多少回流比，算出來是 500 兆空間，從這個成本中能達到多少的營收。

第 二點，Dropbox 很聰明的，也可以激發(fā)大家的一些想法。他當時發(fā)送郵件給注冊沒有下載客戶端的人還是回到那個模型，他發(fā)現(xiàn)用戶激活到用戶留存比較低，這個時候怎么提高，他 想了一下，他發(fā)現(xiàn)有一部分人激活以后準備下客戶端沒有下走了，大家想一下這是很正常的情況，有的人可能網(wǎng)絡有問題，或者是有什么事，就把瀏覽器窗口關掉 了，走了。

這個時候他發(fā)了一個文件，把那些注冊了沒有下載客戶端的人，并不是 Dropbox 的客戶，他就通過發(fā)送郵件去挽回，發(fā)現(xiàn)這個回流比還不錯的，最后通過這樣一個方式讓這個比例提高了。有人會覺得可能提高的不多，但是大家想一下百分比乘以 你的用戶基數(shù)，任何一點點，因為每一個新用戶還可能帶來更多的用戶，這些小的細節(jié)點將來都可能成為你產(chǎn)品改進的空間。

今天講的這些就是分享 一些關于，首先為什么做這一件事，其實也是從當初的流量到用戶到收入的模型，不要再去想有沒有辦法，應該往下走，應該把步驟拆細，流量來了，是什么樣的用 戶，用戶做的什么事，哪些事需要往細了看，去分析這些事情，他做這些事的時候每一個核心步驟到底完成了沒有，或者說根本就是你做的不好，這個東西是偽需 求，這些全部要分析透徹了，這些都是可以用數(shù)據(jù)分析出來的。

最后去分析這些問題我不建議大家自己去構建團隊，因為你要有 ETO 工程師，算法工程師，運維工程師，需要有服務端工程師，要有一堆成本，這個我建議大家用一些像 Mixpanel,恩特麥崔科斯（音譯），這是國外的。國內(nèi)的諸葛 IO 還是挺不錯的，每一個產(chǎn)品都有使用的人群找出哪一個更合適你。