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极彩娱乐-一款家居后APP,如何用增加黑客办法实现从0到40万增加?

admin 2019-05-31 197人围观 ,发现0个评论

本文引证增加黑客办法论,遵从数据驱动运营思想原则,对一款家居后APP做全体复盘剖析。笔者旨在运用数据剖析东西对一款互联网+产品进行解剖,经过数据层的体现,找出背面内核层、体现层及事务层的驱动逻辑。让这款具有了从0到1特质的产品以一种理性、科学、谨慎的事例拆解办法来帮咱们寻觅创业产品的迸发式增加共性,强化和提示数据驱动运营的思想原则。

要害词:极彩娱乐-一款家居后APP,如何用增加黑客办法实现从0到40万增加?AARRR模型、爽点、北极星方针、转化漏斗

东西:友盟+移动计算(U-App 极彩娱乐-一款家居后APP,如何用增加黑客办法实现从0到40万增加?AI版)、PPT、Excel

产品形状:师傅端(安卓版、IOS版)、商户/个人端(安卓版、IOS版,以下均简称商户端),其他产品形状不在本次剖析范围内。

时刻周期:2017年7月1日-2019年4月1日

周期内数据趋势:累计用户0-420,000,活泼用户0-15,000

产品流程图:

33朵玫瑰代表什么

2. 用户画像

了解你的用户特点,包含根本特点和设备特点,便于咱们依据用户数据,拟定产品和运营的战略。

体系自带的用户画像特点不谈,我只提自己从数据层看到的一些有价值的信息:

(1)师傅端APP安卓和IOS的累计用户份额是7:3,而商户端则是3:5定论。

由此判别,家居后商场从业的师傅大部分运用安卓手机,收入不高。针对师傅端在产品迭代版别次序挑选和Push推送、途径分发及推行、运营活动规划上,都要优先挑选安卓。

在此产品一次运营裂变活动中就遇到过ios下h5的长图片二维码可直接长按辨认完结共享裂变,而安卓体系则有必要从头做匹配的图才干直接辨认。商户端则相反。

(2)地域散布:作为一款O2O的家居后产品,了解用户的地域散布不管是关于全体运营决议计划仍是精细化运营,都非常重要。

这次做复盘比较意外的不管是师傅端仍是商户端,湖北都没有进入到前五,也从旁边面阐明晰现在途径的北极星方针(后文解说)首要仍是依托线上完结。

3. 用户行为

运用频率、页面拜访、页面途径及来历等,这些都是最根本了解用户行为的维度。

由于这儿是概略,所以只对均匀单次运用时长和日发动次数结合一同做了剖析:

师傅端均匀单次运用时长

商户端均匀单次运用时长

师傅端均匀日发动次数

商户端均匀日发动次数

定论:师傅端均匀单次运用时长两级分解严峻,到职业旺季单量大或有运营活动时暴升,全体呈缓慢下降趋势,但日发动次数显着上升。这和产品迭代加入了师傅报到打卡、每日抽奖、积分商城等运营办法有关,但怎样经过师傅社区及其他内容运营提高总运用时长完结从东西转向途径产品是下一步需求阶段的问题。

商户端则均匀单次运用时长较安稳,对惯例运营活动敏感度较低(后续会介绍商户端运营的爽点在哪里),全体呈下滑趋势,阐明商户运用产品意图性很强,产品UE在逐渐优化,发单流程更简化,缩短了用户操作时刻。日发动次数也呈箱体动摇,下一步怎样提高商户日发动次数,提高品牌忠诚度是下一步需求阶段的问题。

需求留意的:在拉均匀日运用时长的时分,师傅端并没有依照原定周期从2017年7月1日开端拉取,是由于开端我依照这个时刻周期拉数据的时分,发现全周期的前史峰值是在2017年的9月19到9月30之间,远远高于其他时刻段。并且,不管从均匀日运用时长仍是日发动次数都很反常。

关于这段不正常的数据,我做了要点剖析,后来对照累计用户数的改变和问询其时的运营状况,总算揭开了谜底:

从累计用户数上通知了咱们本相:本来在2017年9月期间,其时APP产品刚上线不久,从之前的H5形状切换过来,初期师傅用户很少,只要几十个,来历于运营人员的地推。一起,为了招引种子用户的参加,对师傅报价选用了补助活动影响。所以极彩娱乐-一款家居后APP,如何用增加黑客办法实现从0到40万增加?,就导致了其时仅有的几十个师傅为了争抢报价补助,产生了许多运用时长和翻开数。

而9月30日的回归均值,则是由于首要从累计用户数上看,师傅总数的大幅提高,后边几天都是几倍乃至十倍的日增,所以就拉低了运用时长及各项方针的均值。一起,途径中止了报价补助活动。

所以,咱们在平常做数据剖析时,应该对反常点做专项详尽剖析和处理,否则就会导致全体数据剖析误差。

二、 增加黑客办法之爽点、北极星方针与增加等式

首要阐明下,此篇仅仅沿袭增加黑客办法论的思想模型做体系复盘,之所以选用增加黑客,是由于这款非大厂非豪门的创业产品一路走来都是力求低成本完结迸发式增加;并且增加黑客首要办法是依据数据收集和剖析,快速规划实验和验证定论的进程;用超强的技能完结才能,高效的把运营主意落地到实践,快速试错和迭代,这也是此篇强化和提示数据驱动运营思想原则的意图。

我以为,增加黑客不仅仅是一种办法论,更多在于辅导产品运营的思想形式、行为原则、管理形式及人员装备。在流量盈利期已完毕的今日,增加黑客思想应该是产品运营人必备的中心思想之一。

作为适用增加黑客办法论的条件是产品满意好——即P/MF产品与商场匹配度满意,用户集体满意大且能快速获取用户。在这一块,这款家居后产品是能满意根本条件的。

下面,我就用增加黑客办法论结合数据驱动运营思想来对这款产品做复盘:

1. 用户爽点(啊哈时刻)

(1)商户端

我以为,客户端的爽点在2个不一起刻都有,而首要的爽点是:在开端阶段,发单3分钟内,有多个师傅报价且费用比线下找更低(算上途径给的补助)。

另一个小的爽点是:经过途径雇佣师傅后,安心无忧不必操心售后问题——即在装置阶段呈现问题时,途径会介入帮忙处理售后问题。

(2)师傅端

我以为就一个爽点:用上这个APP后,每天都能接到新单子或许多挣钱的那一刻。

这样的体会,就跟打车软件相似,天寒地冻里叫车的咱们,爽点便是发单出去立刻有安全价格合理的司机过来接。而司机师傅的那一句提示音——“您有新的订单啦~”就满意让他到爽点。

2. 北极星方针

数据层:活泼用户,即活泼。

事务层:订单完结量,即转化。当然,在不同产品周期,北极星方针比重有改变。在2017年-2018年4月导入期,北极星方针首要为活泼用户量,进入发展期后,则首要为发单量及完结状况。每个阶段的团队KPI方针及人员查核也是环绕这个中心北极星方针进行辅导拆分的。

3. 增加等式

活泼商户数 X 均匀发单量 X 活泼师傅数 X 均匀接单量 X 均匀单价 X 订单完结率 =订单完结量增加

4. AARRR模型

这个也是增加黑客中首要作业流模型,其实便是咱们常说的“拉新(Acquisition)”、“促活(Activation)”、“留存(Retention)”、“传达(Referral)”、“转(Revenue)”。

这些曾经我的文章写了许多,这儿不打开,整个过程如图所示:

三、 AARRR模型之极彩娱乐-一款家居后APP,如何用增加黑客办法实现从0到40万增加?拉新

周期内拉新状况

1. 最高点

首要看师傅端的拉新,如上图所示:拉新除掉新年、冷季放假几个低点外,一共有几个值得留意的拉新高点。

其时最引起我留意,也是花了许多时刻去做问研的便是2018年的4月18日,在这天,安卓和ios都到达了前史最高。经过检查途径来历和时段概况,可得知安卓简直都是来自默许途径,并且时刻会集在12点左右的一个小时内(苹果只要AppStore)。

由此可见,让我对那天的“暴升”简直排除了是由于投进或某个线上途径流量爆棚导致的或许。

一起,我也专门问询了产品司理,让她给我调出了当天的后台订单状况,即全途径终究的转化方针,当天也无反常:

由此可见,当天的或许更多是进行了某种将默许产品包直递到用户的运营操作。

开端我本以为是会集的一次大规划地推,其时问询到某位运营人员时也这么提过。后来想想,地推的用户场景下,时刻不太或许这么会集增加。

比较惋惜的是其时没有注册各途径包,悉数来自默许途径,所以就无法对APP的流量途径做区别。

从收集到的4月及当天发作了一切或许性中,我判别是由于对会集收集到的一批大数据进行了群发短信激活(SMS)这一动作,导致了这个拉新的特别时刻。(商户端的图形和原因也共同,这一就不赘述。)

2. 次高点

次高点是在2018年的11月-12月底期间,这段时刻也是周年庆和双11活动促进日均订单大幅提高和产品领劵中心和金币商城上线。

双12活动展开的期间,亦是北极星方针,完结订单数的前史峰值,所以这个次高点的拉新原因就不必打开了,各种线上活动的展开,流量来历的叠加和产品功用的更新导致了这个次高点的发作。

3. 第三高点

第三高点是从2018年的5月-6月期间,这个阶段很有意思,由于按前史数据来看,这应该是个冷季,不过咱们看看产品版别更新记载就大约了解是怎样回事了:

本来5月和6月连续推出了“金牌师傅”、“约请有礼”、“使命体系”以及每日抽奖重磅功用,这些关于运营的重要性,之前我的文章有写。

所以,可以判别的是:第三拉新次高点和产品的更新有着强联系。

并且,在后边的促活部分我也会说到,在师傅端的IOS活泼用户最高峰值上,居然不是方才说到的最高和次高点,而是5月11日。所以也验证了“用户是否活泼,首要得看产品”这句话。

4. 拉新办法剖析

我除了对周期内的三大高点的细化剖析外,还结合增加黑客办法论、产品生命周期理论和图形上几个大的增加区间做剖析。

本事例能全体坚持向上较高增加趋势,我以为如下几个拉新办法是值得学习的:

(1) 全体案牍的商场匹配度

这条也是增加黑客关于能扩展获客规划,首要要完结的两种匹配之一,也便是能对产品优势的描绘感动方针客户的程度。

这个最有代表性的便是乔帮主的那句“将1000首歌放在你的口袋里”。殊途同归的是,在18年4月之前的增加区间里,本事例对商户端提出了“3分钟5个报价”、“找师傅,就上***”;对师傅端提出了“途径奖赏多,师傅挣钱多”、“收入翻倍计划”等等,直观明晰,获得了导入期名贵的种子用户增加。

(2)途径和产品的匹配度

即你所挑选的营销途径在向方针用户推行产品时的有用程度,要剖析用户的行为类型进行对应的获客途径挑选并监控途径来历成果做挑选。在本事例进入发展期后,也是对各途径的有用监控,然后发现了例如SEO/SEM,第三方电商等后期成为完结北极星方针的中心途径。

在这个进程中,也是不断进行新的测验,并做优化实验。

(3)规划用户约请及病毒循环

首要圈定了在某个阶段的活泼种子用户,用户特点经过不同维度的挑选后,关于不一起期的潜在“超级用户”,放到了用户运营最优先级,运用了包含:首单减免、充值优惠券、诱导共享、积分兑奖、约请朋友得红包、定向活动推送、活动约请、游戏裂变等。

传达学中,K=每个用户向他的朋友们宣布的约请的数量*接收到约请的人转化为新用户的转化率。

经过营销办法结合,当k>1时,用户群就会象滚雪球相同增大。幻想Dropbox其时怎样完结几十倍增加的?便是由于用了约请老友享用更大容量这招,包含hotmial的尾部签名约请运用、paypal的注册就送10美金的事例皆如此。

(4)实验实验再实验,找到一招用到极致

正如上文中说到的4.18高点的首要原因,是对集采数据进行了批量短信激活相同,在本事例进程中,有无数个相似的看上去不起眼乃至觉得很low的运营动作,也包含相似Airbnb的发家之路,在不断优化实验中,发挥到了极致。

不要觉得有些手法过期了,airbnb的事例已充沛将为了低成本完结高增加而无所不必其极展现的酣畅淋漓。

四、 AARRR模型之促活

周期内师傅端活泼状况

周期内商户端活泼状况

1. 师傅端

和拉新剖析相似就不再重复,有意思的是上文说到的5月11日这个迸发峰值点,在活泼处等到了强化验证。

由于5月和6月连续推出的“金牌师傅”、“约请有礼”、“使命体系”以及每日抽奖重磅功用,让师傅端的IOS活泼用户抵达了阶段最高峰值上。而整个师傅端的活泼也是阅历了从导入期的小途径A,到过渡期的小途径B,再到现在的发展期小途径C和D。

2. 商户端

这次要把前文中用户行为处说到的做定向剖析,上文说到商户端的均匀单次运用时长较安稳,对惯例运营活动敏感度较低,那么从日活上看商户端运营的爽点在哪里呢?

本来商户端的日活图形和师傅端差异很大,峰值在11月底-12月呈现了迸发式增加,究其原因是由于推出了领券中心、双11 、双12活动等。

所以,从这儿的数据剖析,可以再次印证了最初说到的商户爽点:发单3分钟内有多个师傅报价且费用比线下找更低(算上途径给的补助)。

到这个阶段,师傅活泼度现已满意多,加上产品发单流程的简化,剩余的便是运用一年一度的双11,双12作为引爆点,对商家进行优惠券、促销等下降发单费用即可形成活泼的迸发式增加。

3. 促活转化和丢失漏斗

这儿我专门从最源头,途径的下载量计算开端到终究活泼做了一个转化和丢失漏斗,里边很值得运营和推行人员研讨:

各版别产品途径下载数据与友盟累计激活用户份额示意图:

促活转化和丢失漏斗,(友盟计算2017年07月01日~2019年04月01日)

五、 AARRR模型之留存

师傅安卓端用户生命周期表

商户IOS端用户生命周期表

这儿用友盟+的用户增加功用中的用户生命周期图表更直观一些,一起我也用7/14/30日留存率做了同步比照,根本上和这个图形展现出的定论共同。

现在全体产品仍是倾向东西型,尽管共同在经过社区、积分商城、学院、答题等功用来提高粘性,渐渐过渡到途径型,可是现在的缄默沉静用户和丢失用户份额较高。

(1)师傅端

对师傅端来说,拉新是把双刃剑,既可以从头手转化为高生长潜力用户,也有一半份额或许成为高丢失危险用户。且即便到了生长阶段,也大份额会视状况转为缄默沉静用户,一起一旦丢失,具有高召回潜力用户份额很少,乃至会直接卸载产品。

可以了解是师傅对此类产品比较随性,没什么忠诚度,首要看途径是否能满意其爽点,一旦没满意,再次回流的或许性很小。

(2)商户端

拉新比较安稳的可以转化为生长阶段用户,且用户质量较高,只要用习惯了本产品,都具有高价值潜力用户特性。别的,在丢失阶段,假如使用妥当,高召回潜力用户也份额很高。

可以了解是商户对此类产品比较理性,意图性很强,首要看途径前期是否能满意其爽点,对其有价值,要么好好用,要么暂时不必等时机成熟再回来,丢失再次回流的运营召回动作很重要。

(3)主张

对商户端缄默沉静和丢失用户做分群推送,选用能满意商户爽点的案牍;而师傅端,分群推送作用欠好,应该要点在前期拉新途径和办法的建造和产品用户体会上做好功夫。

友盟+的用户生命周期表结合分群推送完结定向召回

六、 AARRR模型之转化

本事例2018年订单增加曲线及对应事情

运营终究意图便是为了转化(Revenue),一般用的比较多的便是漏斗剖析法。

运用漏斗模型剖析每一步的丢失与转化,用来剖析不同用户群从事情开端到完毕进程中用户数量的改变趋势和份额,然后寻觅到优化计划。漏斗显现终究转化率与每步之间转化极彩娱乐-一款家居后APP,如何用增加黑客办法实现从0到40万增加?率,一起经过趋势、比照、下钻剖析进行剖析,这个办法被遍及用于产品各个要害流程得剖析中。

如图所示:

师傅端服务事情漏斗Demo剖析演示

从第一次报价→开工→上传竣工图和终究完结服务的转化率,咱们经过这样的漏斗模型就可以找出哪个环节的转化率最低。一起,和行内规范值进行比照,没有到达的,要去剖析详细原因在哪里,再去针对性的优化和改进。

一起,还可以对页面的要害事情做漏斗剖析,例如:假如从主页到订单中心的转化率有80%,可是从订单中心到终究下单居然只要5%。那么就应该经过给订单中心做分过程埋点,然后发现问题——例如进入订单中心后,缺少当时过程的提示,落地页的UI规划和在线传图的UE也有问题,比照竞品和做A/B测验后,终究转化率提高几倍。

别的,转化没有神丹妙药,只能依据各自项意图特性,多进行用研作业,查询用户的需求,优化服务定价。一起,逐渐提高ARUP值,还要分用户集体采纳不同的战略。在了解用户需求的基础上,进行转化产品和服务的创新和晋级。

除首要转化办法外的其他转化办法

总结

经过此次对这款家居后APP的复盘,也让我自己从头温习了增加黑客办法论的精华以及让我对数据驱动运营有了敬畏之心。

一切优异的产品体现层的内部必定有着精心规划的内核层、事务层的驱动逻辑,一起一款优异的数据剖析东西给了咱们这双发现的眼睛,让咱们可以以一种理性、科学、谨慎的办法来一窥本相,洞悉奥妙。

在流量盈利消失的互联网下半场,咱们需求增加黑客办法论的辅导,和遵从数据驱动运营思想原则,来完结从0到1的低成本迸发式增加。

独学而无友,则孤陋而寡闻。

作者:付如涛,大众号:老付说运营,人人都是产品司理专栏作家,14年互联网运营专家。

本文为「人人都是产品司理」社区和友盟+联合举行的“2019「友盟杯」数据剖析大赛”中获奖作品,未经作者及途径答应,制止转载

本文部分数据有脱敏处理,非悉数实在数据

题图来自Unsplash,依据CC0协议

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