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增长黑客实战推理:他们是如何发现30和1/3这两个数字支点的?

如何找到运营指点,撬动增长

身为运营,任何时候都需要心存「三点」:支点、力点、重点。尤其是运营型增长黑客负责人,身负撬动业绩增长的大任,丝毫不能马虎。

支点:数据监控与分析,给团队试错和优化奉上一个合理的依据;

力点:有了支点,运营增长团队才会将资源配置效益最大化,全力攻克难题;

重点:就是我们试错优化的对象,比如一个页面、一套标准化流程、一个功能点、甚至于一个按钮、一句营销语言。

本文主要聊一下支点,即:我们如何去通过数据分析发现问题,找到规律,进而说服增长团队或兄弟部门向一个方向开火,撬动增长,让运营效果最大化的。

在「韩利深夜聊运营」小密圈拆解增长知识的过程中,如何寻找一款产品的「啊哈时刻」是一个难题,于是,我做了一次推理演练。增长黑客领域提的最多的案例是推特,所以拿它练手,数据都是模拟,现实情况会极度复杂,主要是为了理解方法,另外,也建议大家工作之外多按此方法演习,进步会很快。

啊哈时刻:产品使用户眼前一亮的时刻,是用户真正发现产品核心价值,即产品为何存在、他们为何需要它以及他们能从中得到什么的时刻。

 

用户体验了这一时刻,留存概率就高;反之,用户之所以流失,一是产品本身就没有价值,二是产品有价值点,但是掩藏过深,用户不易发现。所以,找到了这个价值点(啊哈时刻),我们只需要优化产品或运营策略,引导用户以最快速度触达这个啊哈时刻,便会提升留存。

背景

推特创业初期,用户留存问题严重,很多人注册后又离开了,但留下来的小部分成了活跃用户

然后,推特增长负责人就开始做数据分析,力图找到是什么原因让小部分用户留下的。

通过分析,得到一个结论(支点):至少关注了30人的用户会成为长期活跃用户

这个是如何分析出来的,我们拿虚拟数据推演一遍这个流程。

推理过程1:群组分析

推特按每月访问推特的天数对用户进行分组,如下表,将某月份用户按访问天数维度进行分组, 并追踪第二个月各组留存率(注,如数据量小,可将天数分组)

表格看起来繁琐,,我们做成图表,一目了然:

看到了吗?7次是一个拐点,留存率趋稳。于是得出结论:一个月访问至少7次的人中有90%-100%会留存到下一个月,留存率很高。

那么,至少访问7次的用户量级有多大呢?是否有分析价值?看第二步。

推理过程2:确定是否有分析价值

用户重新划分为“核心用户”、“一般用户”、“沉默用户”三个群组,看占比:

核心用户:每个月至少访问7次的人;

沉默用户:第一次访问后便弃用的人;

一般用户:访问不频繁的人(上述之外的人)

结论:约20%的访客为核心用户,有研究价值。那么,我们就从核心用户入手,看他们有哪些共性行为是有别于其他群组的。

推理过程3:相关性分析

通过对核心用户的关注行为分析,发现:

1、他们大多关注数在30左右,如下图(为了说理方便,我们假定为30,且用户数量超大),30似乎是个拐点。

2、用户活跃程度(一般分为高活、中活、低活)与他们关注的30人回关有关,出人意料的是,仅仅被自己关注的1/3的用户“回关”留存最高,如下图演示:

那么,这是为什么呢?

做数据分析的朋友都知道,数据只能告诉我们发生了什么,而不能告诉我们为什么发生,所以背后的原因需要调研或采访。这也是我为什么特别和用户聊天的原因。

推理过程4:寻找因果关系

推特通过电话采访(采访话术就不发了,大家可以自行脑补)发现了原因:

为何关注30人的用户会留下?

关注了30人,信息流里才会持续有内容可看。

为何回关数为1/3的用户会留下?

如果超过1/3回关,那么推特就是社交网络了(类似朋友圈)

如果不到1/3回关,那么推特就是新闻网站了(类似网易、搜狐新闻客户端)

只有达到1/3这个比例,推特才具有独特价值→让人们及时了解圈子新鲜事。

于是,推特就发现了30这个数字支点和三分之一这个定位数字,把「关注别人的用户数」和「被关注的用户数」做为两大增长杠杆,明确了增长测试方向,直接进入增长黑客领域最让人惊心动魄的试错优化工作中。具体如何工作的,请参考我实战的第一篇增长黑客文章:增长黑客实战,一个完整案例详解运营核心方法

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