在产物迭代中,怎么用数据驱动用户增长?
本文摘要:在以用户增加为意图产品迭代中,“怎么通过数据驱动产品增加”是大大都产品/项意图瓶颈。“怎么在产品迭代过程当中让每个成员都具稀有据意识,从数据的视角客观的提出“有助于用户增加”的策略,并且中庸之道的做效果评价,严谨的分析效果体现中带来的潜在时

在以用户增加为意图产品迭代中,“怎么通过数据驱动产品增加”是大大都产品/项意图瓶颈。


“怎么在产品迭代过程当中让每个成员都具稀有据意识,从数据的视角客观的提出“有助于用户增加”的策略,并且中庸之道的做效果评价,严谨的分析效果体现中带来的潜在时机”,这也是数据驱动产品迭代完成用户增加在完成层面的解读,那么实践过程当中一定要让你的数据支撑底层工作人员优化工作(让他们可以基于数据推进自己的事务线优化),这样才干培育整个项目组都通过数据驱动产品迭代。
OSM(Objective, Strategy, Measurement)是一种贯穿在产品迭代中的数据驱动方法,可以完成将层层下放高层方针,让每个事务同学明确自己的事务方针,制定出有用的事务策略,完成客观 有价值的策略评价。

一、OSM

OSM(Objective, Strategy, Measurement)是一种贯穿产品迭代的数据驱动方法,详细是指:在产品开发前,制定好方针(Objective)——产品这次迭代的意图是什么?事务线转型的意图是什么?这个方针一定是上层方针的传承部分、一定是可以衡量的。

在拆分上级方针的时分,可以使用MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive, 即彼此独立,完全穷尽),将上层方针分,拆分到“不堆叠、不遗失”每个小方针上,并有用掌握小方针完成的核心,提出完成的策略。

为了达到拆分后小方针所采纳的策略(Strategy)。
策略完成后,假如有用的话,可以反映在哪些可衡量的指标(Measurement)上,选择适宜的指标:

这个指标用来衡量“什么”? 为了有用的衡量“什么”,还可以用什么指标? 怎么判断指标体现的好与坏? 怎么改善指标的体现。 二、以滴滴打车为例

滴滴在用户增加存在瓶颈时(滴滴打车市场饱和),期望可以完成用户增加(Objective),增加30%的活跃用户。
30%的活跃用户用户增加的全体方针,将这个方针结合AARRR模型拆分到各环节。

新增:其时情形下,市场挨近于饱和状态,新增用户以及质量坚持安稳就算不错了,增加就不现实了; 活跃:其时情形下,添加用户的使用频率,提高用户使用天数,但通过数据分析用户使用频率相对安稳,通过促活来拓展用户数也存在瓶颈; 留存:在新增基数、使用频率相对安稳的状况下,新增留存也不会呈现大幅度的上涨; 收入:发生收入的用户占比既定且相对安稳,但对用户增加没有贡献; 传达:其时情形下,打车市场现已几近饱和,通过传达添加新用户/老用户的使用频率来添加用户数,事务增加方针贡献微不足道。

那么,现用用户群体中AARRR各环节的提高潜力不大,故添加新的用户群体。
滴滴应该拓展什么样的用户群体,来完成用户增加呢?

用户视角:为了拓展用户群体,滴滴需要协助更多的用户解决出行问题; 司机视角:让更多的人成为司机; 事务视角:打车用户、司机添加,订单量添加。

为了达到这个方针采纳的策略:

拓展“不肯意打车”的用户群体,他们的顾虑根本为打车本钱——下降用户打车的本钱; 拓展“低本钱运送乘客”的司机群体,他们对错专职司机,只是为了分担自己的本钱; 综上,将“私家车”,以“顺风车”的形式开释到打车市场。

假如这个策略有用,可以发生怎样的效果呢?

打车用户数添加; 司机添加; 订单量添加。

“顺风车”产品策略(S)上线后,效果指标(M)均发生了积极体现,完成了用户增加(O)。以上是以“滴滴顺风车”作为一次产品迭代的OSM过程,我们可以将OSM贯彻在每一次的小优化点中。
在指定指标的时分,除了断果型的指标,这种指标往往是后验的,无法直接干涉(比如:转化率,留存等),在选择指标的时分也要选择部分“过程指标”(比如:用户行为数),这将有助于我们通过火析来改善指标的体现。

三、结合AARRR构建用户增加产品迭代阶梯

AARRR模型(Acquestion、Activation、Retention、Revenue、Referral)。基于AARRR模型各阶段进行迭代优化(如:产品策略调整、公司战略调整、渠道优化ASO、商业广告/会员转化、发起病毒式传达的运营活动),可以参考如下方针:

获客(Acquestion):渠道规模(拜访量、拜访用户量)、新增渠道能力(新增拜访量、拜访新用户量)、渠道质量(拜访时长、要害行为转化、留存率)、新用户转化过程; 激活(Activation):活跃规模(日活、周活、月活)、产品转化率(核心行为转化率、流失率)、用户留存、功用留存; 留存(Retention):用户留存(日、周、月)、用户生命周期(生命周期长度)、用户健康度(流失用户、低频拜访用户、中频拜访用户、高频拜访用户 占比); 收入(Revenue):订单转化率、客单量、客单价、 收入、用户生命周期价值; 传达(Revenue):传达指数、传达影响的新增用户数、活跃用户数。

在每一次以产品增加为意图的产品迭代中都需要使用OSM,通过数据评价效果,在团队内达到数据赋能的意识。

 

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题图来自Unsplash,基于CC0协议


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