增長黑客,讓你零成本獲得巨大的用戶!

今天和大家分享的主題是“增長黑客”。

一個公司,一個行業(yè)或者開一家店,非常重要的一件事情就是,

如何能夠讓你的企業(yè)業(yè)績實現可持續(xù)增長。

但是關于如何增長,其實一直沒有一個清晰的路徑和脈絡。

今天和大家一起來剖析的“增長黑客”就給了你一套相對比較明確的路徑。

“增長黑客”是介于技術和市場之間的新型團隊角色,

主要依靠技術和數據的力量來達成各種營銷目標,

而非傳統(tǒng)意義上靠砸錢來獲取用戶的市場推廣角色。

他們能從單線思維者時常忽略的角度和難以企及的高度通盤考慮影響產品發(fā)展的因素,

提出基于產品本身的改造和開發(fā)策略,

以切實的依據、低廉的成本、可控的風險來達成用戶增長、活躍度上升、收入額增加等商業(yè)目的。

簡單來說,就是低成本甚至零成本地用“技術”來讓產品獲得有效增長。

第一步,搭建增長團隊。

任何一個公司都需要有一個專門研究如何增長的團隊,才能夠推廣整個增長的模式。

第一個就是總的負責人。

他要帶領團隊來解決每個人之間溝通的障礙,達到共同的目標。

第二個就是產品經理。

客戶到底買不買產品,以及關于產品設計的細節(jié),他要不斷的能提供各種新的改進建議。

第三個就是產品的工程師。

因為發(fā)現需求之后,要有人來進行落地,把需求變成產品送到客戶面前,

第四個就是營銷專員.

在整個客戶獲取、留存、變現各個環(huán)節(jié)都會起到一個非常重要的關鍵。

第五個是數據分析師。

找出到底是哪一個環(huán)節(jié)耽誤了最后的營銷成果,指出給到相應的部門做出相對應的調整。

第六個就是產品設計師。

把產品的優(yōu)勢通過廣告文案、圖片、音頻、視頻進行傳播出去。

可能有人一聽就嚇壞了,說那一個團隊要這么多人,可能我們公司加在一起都沒這么多人。

所以如果公司足夠大,就需要一個團隊專門研究增長;

如果公司小,那么就可能專門有一個人,就是要在這個層面研究。

那有人說,我的公司總共就只有十個人、八個人,那怎么辦?

毫無疑問,一般來講就是有一個人,他專門負責內部管理穩(wěn)定

而另一個人——就是老板,充當了增長黑客這個角色。

第二步,好的產品才是增長的根本。

在一個產品正式推出之前,整個增長團隊要注意,

如果你沒有增長團隊,那么就是一個人,一定要幫這個產品找到一個叫做“啊哈時刻”。

什么叫“啊哈時刻”?

就是一看到以后覺得“哇,不得了!”就是我們平常講的“哇!哇!哇!”

在增長黑客里,我們把它稱之為叫“啊哈時刻”。

那么首先就是要做市場調查,怎么調查呢?

就是問客戶:“如果我們的產品不給你使用,你會不會很難過”

如果用戶的回答他說“非常難過”,那么說明你這個產品已經不可替代;

如果他說“無所謂”,那么相對你的這個產品就需要調整,或者你的精準用戶定位需要調整,

第二步就是要進一步的進行調查

如果這個產品不能使用了,你會用什么產品進行替代呢?

我們的產品能給你什么樣的價值?

你有沒有向別人推薦過我們的產品?

做出改動之后,后臺的數據有沒有變化?

往好的方向還是往壞的方向去變化?

所以活躍的用戶是你需要進行長期跟蹤,并且找到它為什么活躍的原因,活躍背后產品價值的本質又是什么?

重新對自己的產品進行定位,從而實現自己產品的“啊哈時刻”。

所以,如果你的產品沒有這個“啊哈時刻”,那么用戶有替代品,

即使你的這個黑客增長模型用的再好,結果也不會好。

所有當你擁有了“啊哈時刻”的產品,就是完成了產品和市場之間的匹配過程。

那么在運營的過程中,你已經成功了一半。

第三個步驟就是要確定好增長的模型以及增長的杠桿。

在某一個時間段之內,唯一最重要的指標到底是什么?

比如說在產品試運行期間,指標就是增長自己的用戶數量;

當產品上線之后,指數就會變成用戶的活躍度

當產品運營的后期,你的整個指標指數就會變成是產品的成交率。

所以你發(fā)現隨著時間的變化,運營的流程會發(fā)生逐漸的改變。

那么需要對數據進行一個大量的分析,

到底是哪一個環(huán)節(jié)的數據轉化比較差,就是我們這個階段的關鍵指標。

那么跟蹤活躍用戶的行為,

了解哪一個環(huán)節(jié)出現過問題,

哪一步的操作有不滿意的地方,

匯總出來一個報告,確定這個階段的關鍵指標應該是什么。

第四個步驟就是要快節(jié)奏的試驗。

那么快節(jié)奏試驗怎么試驗呢?

首先,第一階段先分析,增長負責人跟數據分析師一起分析客戶的數據,

有哪些行為,什么屬性,什么特征?

放棄產品的原因是什么?

在哪一個環(huán)節(jié)放棄的?

提出想法,大家都不需要限制自己的想法。

大膽給它設定好一個標題,大膽的去進行假設。

最后呢,提出一個需要跟蹤的指標。

然后,排定優(yōu)先級,把所有的想法進行綜合評分,最后評定一個優(yōu)先級,

從影響力、信心、操作的容易程度三個角度來評分。

接著就需要測試了,當想法測試成功,我們需要會后總結,

如果測試失敗,我們就需要重新進行數據分析,總結每一個階段的進展。

第五個步驟就是要獲客,優(yōu)化成本,擴大規(guī)模。

對產品優(yōu)勢進行打動目標用戶的描述,

營銷渠道能夠有效的觸達目標客戶,

設置好一句廣告語,產品能夠為用戶帶來什么樣的好處。

從一個小的地方著手,用戶小的困惑、小的痛點、小的需求。

找渠道的過程,也是渠道和產品匹配的過程。

你需要考量成本,考量時間的付出,以及考量產出效率等等數據。

推廣能夠設置裂變傳播的環(huán)節(jié)那就更好了。

因為根本就是你的內容好,或者是你給了他好處,

反復測試出適合你的投入產出比最好的渠道,

然后才能進行大量的投入,這個才是能夠獲客的根本核心關鍵。

第六個步驟,同時激活讓你潛在用戶使用你的產品。

首先要繪制好一個帶領用戶的地圖,通往你產品“啊哈時刻”的路線圖,

這個中間的路線圖要簡單,不要給用戶制造過多的障礙,

在哪一個步驟當中,用戶的流失率最多?

根據這個數據去優(yōu)化你的用戶觸達“啊哈時刻”的步驟和形式,

當用戶被你抓獲之后,他對你的產品一定是有欲望的,

必須要人為的消除用戶的摩擦,不然他的轉化率就會非常的低。

一邊提高欲望,一邊降低摩擦。

優(yōu)化用戶觸達“啊哈時刻”的步驟,優(yōu)化用戶的各種體驗,

降低用戶的阻力,降低用戶的摩擦。

第七個步驟,就是留存、喚醒并留住用戶。

這個是關鍵時刻,想盡一切辦法留住用戶。

所有的互聯(lián)網公司,留住用戶的時間越長,

那么獲得更多利益的機會就會越大。

用戶留存的過程分為三個階段:

第一個階段呢,因為他有新鮮感,也就是說有人為制造出來的欲望。

第二個階段,新鮮感沒有了,他慢慢就會流失,

那么,整個增長團隊就要幫助用戶形成使用產品的習慣。

第三個階段,用戶留存的后期要加大新產品的研發(fā),

持續(xù)輸出價值的一種能力,因為產品的升級才是長期能夠留住用戶最好的方法。

三個階段當中比較難的就是讓用戶形成習慣。

所以像互聯(lián)網公司為什么要燒那么多的錢,其實主要燒在這幾個地方:

第一就是如何能夠爭取更多APP下載,也就是用戶數量;

第二個部分,就讓你能夠使用我這個APP點開率;

第三個部分叫時長,就是你用這個用多長時間,以及變現轉化率。

所以,可以通過一些獎勵的機制,一些活動來激活他們的活躍性,

每一次的活動以及與用戶的互動,都是持續(xù)對用戶進行引導教育的過程。

所以提高留存率的另一個方向,就是用新的價值去重新激活那些流失的用戶。

當你優(yōu)化好之后通知他們,新產品更加符合你。

第八個步驟,變現,變現,還是變現。

就提高每一個用戶給你帶來的收益。

在整個成交的過程當中,首要考慮的就是優(yōu)化你的定價,

這是一個心理上的過程,很多時候其實跟產品價值本身關系并不大,

它反而和你的競爭對手關系很大,

以及跟用戶對你的認知程度的關系很大。

特別是那些非實物、非標品的產品,定價更要講究策略。

你需要調查用戶的心理,整個行業(yè)定價的范圍,

找到一個貴到用戶受不了、低到他都懷疑品質的這兩種價格的之間的一個區(qū)間,

這是一個最合適的定價區(qū)間,人們呢,也不太喜歡價格變動。

所以要關注和監(jiān)測你的數據,

并且分批的推送不同價格的成交頁面給到不同的用戶。

這是一個精耕細作的細活。

在整個成交的過程,就是對整個轉化率有沒有深刻認識的過程,

轉化率也是整個營銷漏斗的靈魂關鍵。

第九個步驟,良性循環(huán),維持并且加速增長。

優(yōu)化聽取意見,細節(jié)上升級、監(jiān)控數據,以及哪一個環(huán)節(jié)可能會出現問題。

你的數據就是一個金礦,從里面能找到必須解決問題,

通過分析別人的數據,市場的數據,自己的數據,

你可以反復的去測試新的渠道,

引入新的視角,

測試你新的獲客方法,

獲得新用戶的需求,

提升用戶的體驗,

這些都是不斷提升你的轉化率的過程。

所以當你成交了用戶之后,你還需要在成交用戶當中激發(fā)他們幫你分享。

因為一個產品在用戶當中,

如果能形成裂變的話,就能大大的降低你留客以及獲客的成本。

我希望今天的“增長黑客”的分享能夠帶給您有所啟發(fā),

也非常感謝您分享給更多的朋友。

本文經授權發(fā)布,不代表增長黑客立場,如若轉載,請注明出處:http://m.allfloridahomeinspectors.com/cgo/56440.html

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