如何在預算不夠的情況下完成“本土化”的增長呢？今天就給大家帶來一個精益激活模型。
“增長黑客”對於互聯網圈的小伙伴來說一定不陌生，尤其是前幾年，很多人也看了來自國外經典案列，比如網飛（Netflix）通過分析客戶觀看的電影和節目，發現凱文史派西參演的電影和政治題材的電視劇都非常受用戶歡迎，所以才有的網飛製作的電視劇《紙牌屋》；Facebook做灰度測試的時候，發現新版本會使變現率下降25%，所以緊急終止新版上線等等，其核心理念是依靠技術和數據驅動，從而達到增長的目的。
但近幾年大家發現 “增長”不香了，所謂的“增長”都是別人家的“增長”，要不就是來自外國的案例，到了國內會變得水土不服，畢竟國外連運營或渠道崗位都沒有是吧，再看看APP store和國內的華米OV（華為、小米、vivo、oppo） 等安卓應用商店的商業化程度對比就可以知道了吧，國內的增長可以說是hard難度的增長，有的時候連老硅谷也會望塵莫及。
再者就是因為公司沒有那麼“壕”，在人力物力上不能支持你試錯的成本，所以老闆就乾脆讓你別整些花里胡哨的，別人怎麼做咱跟著做就完事了，出其不意必自閉！
那麼，如何在預算不夠的情況下完成“本土化”的增長呢？
今天就給大家帶來一個精益激活模型。
首先來講一下為什麼叫精益激活模型，“精益”二字來自《精益創業》中的MVP（Minimum Viable Product）模型，即最小可行化產品模型，指的是在啟動資金或預算少的情況下，通過實驗的方式，將產品調整至最優化，從而實現增長；“激活”二字來自 AARRR海盜模型，模型用5個英文縮寫分別代表用戶的5個生命周期節點，它們是獲取用戶、激活用戶、提高留存、獲取收入、傳播推薦，而我們的模型正是在用戶激活的階段建立。最後，“精益”和“激活”二者相結合，就是我們今天要介紹的精益激活模型。
精益激活模型
一、什麼是激活
德魯克說過：“如果不能量化，就無法管理。”所以在講模型之前，我們要先瞭解什麼是激活，以及激活的量化標準。激活來自AARRR的第二個字母A （Activation），國內也翻譯成提高活躍率，但是我更喜歡原汁原味的“激活”這個翻譯，因為激活指的不是片面的提升新用戶留存或者是提升註冊率等某一個單獨的指標。
這裡就涉及到激活階段的兩個誤區：
- 第一個是認為註冊就等於激活，一旦註冊留了手機號就認為該用戶真實有效。
- 第二個誤區是只看新增用戶的留存情況，認為這個指標能夠反饋用戶的激活情況。
然而大家往往忽視了一個重要的指標，那就是核心功能的使用率。
激活2大誤區
核心功能就是在《增長黑客》中經常提及到的aha moment（驚喜時刻），如何讓用戶在最短時間內使用產品的核心功能，從而使用戶眼前一亮並記住你的產品。有的時候正是因為在“初次見面”的時候沒有給對方留下深刻的印象，導致激活失敗，從而造成用戶流失。
不同類型的產品核心功能不同，以游戲類的王者榮耀為例子，每個游戲都有其獨特的規則，理解成本會很高，如何利用新手引導讓新玩家瞭解基本操作就顯得尤為重要，所以新手引導完成率、首次游戲時長與局數等便成為激活的重要指標。
以得物（毒）APP為例，核心功能就是收藏愛鞋，然後可以看到價格波動和市場行情，那麼新用戶的收藏率和工具使用率（穿搭、鞋VR等）便是激活的重要指標。
以易車APP為例，核心功能是汽車工具，通過工具可以查詢愛車的最低價格及相關資訊內容，那麼新增用戶使用工具後的詢價率便成為激活的北極星指標。
北極星指標
判斷用戶激活情況不僅限於註冊率與留存率，還要根據自身的產品類型，找到核心功能的使用率作為監控指標。綜上所述，註冊率、新用戶留存和核心功能使用率便成為產品激活階段的北極星指標。
二、激活失敗的原因
聊完了什麼是激活，我們再來說說激活失敗的原因有哪些。很多用戶通過推廣渠道來到APP，也就啟動一次之後再也不會使用，這種就屬於激活失敗，造成這種情況的原因主要有以下兩點：
- 渠道問題：推廣渠道帶來的用戶存在質量問題。
- 產品問題： 沒有讓用戶接觸到核心功能（aha moment），中途流失。
渠道問題可以參考之前寫過的文章《渠道評估模型：用更少的錢帶來更優質的量》，裡面會給大家講解如何評價渠道帶來用戶質量的好壞，提高用戶質量從而提升激活質量，在這裡就不多贅述了。那今天我們來聊一聊如何通過精益激活模型，從產品角度解決問題，實現用戶增長。
三、模型概述
精益激活模型的基本原理是在成本可控的情況下快節奏的進行實驗測試，不斷的發現問題、提出想法、實驗測試和復盤分析。
模型概述圖
通過不斷的循環這四步，從每一輪的實驗中吸取失敗的教訓、總結成功的經驗，最終量變引起質變，達到用戶增長。沒有太多花里胡哨的東西，就是周而複始的做實驗，就是這麼的朴實無華且枯燥。
四、模型流程
本章我們會根據上一章提到的4部曲，以易車APP為例子，給大家講解我們是如何運用此模型達到用戶增長。
4.1 發現問題
吉德林法則有曰：把問題清清楚楚地寫出來，便已經解決一半了。所以在開始建模前，試圖讓自己的團隊多提出一下問題， 經過一系列的問題腦暴後，我們可以把問題寫出來，總結出如下圖的問題看板：
問題看板
既然要做激活階段的用戶增長，那麼激活的定義是什麼？目前激活失敗的原因是什麼？選取什麼樣的增長模型？增長的公式又是什麼？
問題已經清楚的寫出來，那麼第一步發現問題也就圓滿結束了，接下來的3步便是解決問題。
4.2 提出想法
在上面里我們提出了4個問題，分別是激活的定義、激活失敗的原因、增長模型如何選取和增長公式如何確定，在本章節我們會將這4個問題逐一擊破。
激活的定義：用戶激活不僅僅是註冊，還要考慮用戶的留存和核心功能使用情況，以易車APP為例子，我們選擇強制要求用戶註冊，為什麼強制註冊呢？經過AB測試，發現實驗組（強制註冊）的用戶質量明顯高於對照組（非強制註冊）。所以觀測監控指標就選擇為新用戶次日留存率和詢價率。
激活失敗的原因：渠道問題和產品問題，渠道無法改變的情況下，考慮如何調整產品邏輯，提升用戶體驗，改善激活情況。
增長模型：精益激活模型，即通過實驗測試的方式實現增長。
增長公式：在實驗冷啟動狀的初期，我們先對已有功能的用戶情況進行分析，註意這裡的用戶是所有用戶，包括新老用戶，而不是新用戶的行為。
為什麼使用全量用戶呢？原因有兩個：
- 第一個是因為只選取新用戶的話，量級比較小，不足以說明問題；
- 第二是新用戶對APP不熟悉，有些入口較深的功能無法觸及到，也會影響到判斷。
綜上所述，通過已有全量用戶的使用功能後的留存和詢價行為進行分析，確定增長公式。
全量用戶行為分析如下表：
增長公式表
留存增長公式：增長公式=留存率差值x滲透率=（觸達留存-未觸達留存） x （觸達人數/DAU）
詢價增長公式：增長公式=詢價率差值x滲透率=（觸達詢價-未觸達詢價） x （觸達人數/DAU）
留存率差值為用戶使用（觸達）過該功能的留存率減去未使用的留存率，用這個指標判斷這個功能是否就是aha moment，即用戶用過眼前一亮，從而記住產品，提高留存。滲透率是觸達該功能的用戶占DAU的比，比如看過文章的用戶為200萬，當天DAU為500萬，那麼滲透率就是40%。通過滲透率來判斷當前功能的入口深度是否合理，是否存在埋藏過深的情況。
從公式不難看出，想要達到增長，要從3個方向進行嘗試，留存率差值、詢價率差值和滲透率。
- 留存率差值提升：如果差值是負值，說明使用過該功能的用戶體驗很差，會造成用戶流失，那麼我們要想辦法調整或者去掉該頁面；除此之外，對於差值為正的功能，是否可以通過調整產品形態來擴大差值，比如提高文章質量，減少低質量的機器寫作和標題黨文章，從而提高閱讀者的體驗達到留存率提升。
- 詢價率差值提升：與留存提升差值邏輯一樣，不多贅述。
- 滲透率提升：當發現留存差值很高，但是滲透率較低的功能，我們就要意識到這個功能雖好，但可能由於入口太深沒有被用戶察覺到，此時我們應該調整入口深度，讓更多的用戶使用到該功能。
增長公式和增長方法介紹完成，我們來具體情況具體分析，通過增長公式表的數據，做出增長矩陣（波士頓矩陣）圖，如下所示：
增長矩陣圖
波士頓不光有龍蝦，矩陣圖也是非常nice的！矩陣橫坐標代表留存差值，縱坐標代表詢價率差值，氣泡的直徑代表滲透率，通過紅色交叉十字將功能分成四象限，便於我們瞭解情況，做出決定。
本小節我們定義了用戶激活，分析了激活失敗的原因，通過現有用戶行為確定了增長模型和公式，這一系列操作都是為（4-3）的實驗測試做準備，萬事俱備，只差test！
4.3 實驗測試
本節我們要做兩件事，第一件事是將想法排列優先級，我們有很多想法，但不代表有能力將這些想法都進行測試，所以我們要挑選出增長可能性比較大的想法來進行測試。
增長矩陣圖（冷啟動組挑選）
如何挑選增長可能性較高的想法呢，我們可以把增長矩陣第一象限的功能挑選出來，有銷量榜、快捷選車和降價榜，通過分桶的形式進行測試，那麼有以下測試想法：
測試想法圖
首先要挑選渠道，註意不是對所有渠道進行粗狂式測試，而是在成本可控下測試，比如選擇華為渠道，而不是全部安卓應用市場，這裡就體現出“精益”的核心理念。然後，我們會將用戶分桶，在用戶首次啟動後展示不同落地頁，分別是銷量榜、快捷選車、降價榜和原頁面（對照組），4個頁面各分配25%的新增用戶。
至於如何分桶，可以參考市面上的AB測試平臺，這方面已經做得非常完善，可以做到N種方案同時交互進行。綜上所述，便有如下實驗流程圖：
實驗流程圖
上圖是簡單流程概念圖，我們只做了4個頁面的實驗給大家示例，實際業務中會有N個不同渠道，N個落地頁，還會有N個細節改動方案，那麼就會有N*N*N種不同的方案。
總而言之，在實驗的初期先要放慢腳步，在成本可控的情況下選擇投放的渠道，少組數的進行實驗，待實驗模型的流程跑通後，逐漸加快速度，將模型高速運轉起來。
4.4 復盤分析
在復盤的階段，我們會得到4種信息，如下圖：
我們知道我們知道的：我們在第二章提出想法的時候，知道我們需要監控的指標，分別是留存率差值和詢價率差值。
我們知道我們不知道的：在第二章，通過對全量（包含新老）用戶的行為分析，來推測新用戶激活階段可能增長的頁面（功能點），但是我們不知道老用戶是否能代表新用戶的表現，需要測試去驗證。
我們不知道我們知道的：是直覺，直覺告訴我們波士頓矩陣這種可視化展現形式利於我們瞭解業務做出決定。當然你可以選擇柱狀圖、餅狀圖等等，但我們的經驗和直覺，能夠讓我在第一時間想到波士頓矩陣，這就是數據敏感度。
我們不知道我們不知道的：探索分析區域，我們不知道哪個頁面或者功能點是最好的，哪個頁面什麼入口深度，能夠保證用戶的留存率和詢價率達到最優解。我們需要復盤分析，從每一次的復盤分析中收集信息，保留正向結果，替換負面結果，快速迭代實驗，達到用戶增長。
這一章我們著重的講一下我們不知道我們不知道的信息，也就是探索區域的復盤分析。通過上一章的實驗測試，我們得到的反饋數據如下：
數據復盤圖
新增用戶激活的分組表現來看，銷量榜的次日留存率和詢價率相比對照組分別高出5.0%和7.6%；快捷選車次留率比對照組低1%，詢價率高出4.7%；降價榜次留率降低0.4%，詢價率提高6.3%。
與冷啟動時用全量用戶的波士頓矩陣（增長矩陣）相比較，銷量榜、快捷選車和降價榜的表現符合我們的猜想，原假設選車工具是我們的核心功能，所以用戶接觸後的詢價率會比對照組的高。然而快捷選車和降價榜的次留率比對照度的要低，這個結果出乎我們的意料，為什麼出現這種結果呢，我們看一下頁面細節圖，大家來找茬。
頁面細節圖
這3個頁面都是核心功能頁面，只有一些細節不一樣，我分別在圖裡標註出不一樣的點，試圖來解釋數據差異的原因：
- 猜想一，選車鍵：我們看到銷量榜和降價榜都有這個按鈕，通過小汽車icon的形式，既降低用戶理解成本，又將汽車快速分類便於使用，可能是詢價率提升的原因之一。
- 猜想二，銷量榜：大家對於銷量TOP榜感興趣，是影響次留和詢價率的原因之一。
- 猜想三，銷量數字：實際銷量數字能夠獲得用戶信賴，是影響次留和詢價率的原因之一。
- 猜想四，詢底價按鈕：是影響詢價率的原因之一。
- 猜想五，降價金額：大家對降價金額不感興趣，降價多的車型並不是用戶想要的，可能是造成留存下降的原因之一。
- 猜想六，降價榜：大家對於降價TOP榜不感興趣，同猜想五，可能是造成留存下降的原因之一。
除了以上這些猜想外，我們還有很多其他的猜想，比如華為渠道是這種情況，那麼vivo和oppo也是如此麽？如果詢底價的按鈕變成藍色會是什麼樣？我們的對照組是不是因為推薦算法有問題導致轉化率低等等……
雖然只是猜想，可能對也可能錯，但這些猜想都是寶貴的信息，都可以轉化為我們下一輪實驗的問題，開啟一個新的實驗輪迴，以終為始。
綜上所述，復盤階段我們得到的結論是，這三個頁面符合我們最初的猜想，屬於核心功能，其中銷量榜的效果為最佳，能夠保證留存率和詢價率2個指標同時正向增長，建議保留此路徑作為華為渠道的全量用戶的激活路徑。同時，針對我們提出的猜想，將作為下一輪試驗的種子組進行測試。
實驗總結：
以上就是我們的實驗整個流程，通過發現問題、提出想法、實驗測試和復盤分析這四步來構建實驗模型，在成本可控範圍內不斷測試，領悟增長真諦，這便是精益激活模型的精髓。
我們將整個模型流程捋一捋，便有下圖：
模型流程圖
五、模型的拓展
此模型同樣可以套用於用戶全生命周期節點，包括獲取、激活、留存、變現和傳播階段；還可以在活動、文章內容等業務方面使用，只要抱著實驗增長的心態，任何事物都可以通過發現問題、提出想法、實驗測試和復盤分析這四部曲實現增長。
今天給大家介紹的精益增長模型就到這裡了，希望大家學會後，能將模型飛速運轉起來，引爆用戶增長。
希望這篇文章可以幫助廣大的互聯網從業人士，讓您方法全知道，增長不吃灰，同時歡迎同行與愛好者一起交流學習，提出您寶貴的意見。
作者：薑頔。碩士畢業於日本早稻田大學，前人人貸高級數據分析師，現易車網數據分析專家。主要負責數據運營和用戶增長。
本文由 @薑頔 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
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