增長(zhǎng)黑客：利用高效率的補(bǔ)貼策略驅(qū)動(dòng)用戶增長(zhǎng)

本次分享的內(nèi)容有：

• 什么是用戶增長(zhǎng)
• 增長(zhǎng)的必殺技是補(bǔ)貼
• 智能化補(bǔ)貼的框架

關(guān)鍵詞：增長(zhǎng)、補(bǔ)貼、效率

增長(zhǎng)是目標(biāo)，補(bǔ)貼是手段，效率是評(píng)價(jià)。

▌?dòng)脩粼鲩L(zhǎng)

定義：用戶增長(zhǎng)是用戶的新增量大于用戶的流失量，就像一個(gè)游泳池一樣，在動(dòng)態(tài)維持用戶的增長(zhǎng)。增長(zhǎng)包括兩個(gè)方面：人數(shù)（用戶的絕對(duì)數(shù)量）和質(zhì)量（每個(gè)用戶貢獻(xiàn)的價(jià)值）。

整體上可以用一個(gè)公式來表達(dá)：

規(guī)模=(DAU + growing – dying) * 質(zhì)量

當(dāng) growing > dying 時(shí)，表明用戶量是增長(zhǎng)的。若平均質(zhì)量也在增長(zhǎng)，說明整體盤子的用戶質(zhì)量很高，也是屬于增長(zhǎng)。所以做增長(zhǎng)，需從人數(shù)和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)角度著手。

1.增長(zhǎng)模型的演變

隨著時(shí)間的變化，增長(zhǎng)模型發(fā)生了如下變化：

共同點(diǎn)：增長(zhǎng)模型依然是5件事情，只是順序發(fā)生了改變。

不同點(diǎn)：在互聯(lián)網(wǎng)的早期，各個(gè)垂直領(lǐng)域都是缺少競(jìng)品的空白區(qū)域，平臺(tái)屬于野蠻生長(zhǎng)時(shí)期，最需要做好獲客，適合 AARRR 模型。而在當(dāng)下各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的供需雙邊都飽和的情況下，獲客成本越來越高，且留存的成本遠(yuǎn)比獲取新用戶成本低，所以做好留存的重要度明顯比獲客高。

2.用戶生命周期曲線

將用戶從了解某 app 到離開 app 的過程劃分為6個(gè)階段，分別為潛在期，新手期，成長(zhǎng)期，成熟期，衰退期，沉默期。按照用戶價(jià)值與時(shí)間的關(guān)系如下所示：

很明顯，用戶在成熟期價(jià)值最大，其次是成長(zhǎng)期和衰退期。那么，不同生命周期，我們能做什么呢？

從圖3 來看，圖形類似于一個(gè)煙斗，這里稱呼為煙斗模型，煙斗模型解釋了每個(gè)時(shí)期，我們能對(duì)用戶做哪些操作，使用用戶給平臺(tái)帶來更大價(jià)值。

• 獲客：發(fā)生在潛在期，對(duì)潛在用戶進(jìn)入引導(dǎo)，讓其進(jìn)入平臺(tái)
• 激活：發(fā)生在新手期，用戶進(jìn)入到平臺(tái)，引導(dǎo)用戶熟悉 app
• 留存：從用戶進(jìn)入到 app 到離開 app 都要做留存，以最大程度的延長(zhǎng)用戶生命周期。
• 收益：即讓用戶向平臺(tái)付費(fèi)，主要發(fā)生在用戶使用 app 一段時(shí)間后，即成熟期和衰退期。
• 推薦：品牌認(rèn)可，用戶將 app 向好友推薦，獲取優(yōu)質(zhì)的用戶。發(fā)生在新手期、成長(zhǎng)期、成熟期。

▌增長(zhǎng)的必殺技是補(bǔ)貼

定義：通過補(bǔ)貼，讓用戶嘗試使用產(chǎn)品，給予用戶好的體驗(yàn)，并讓其在未來留下來繼續(xù)使用 app。

1.補(bǔ)貼案例

案例1：加班補(bǔ)貼：用補(bǔ)貼換時(shí)長(zhǎng)增加

實(shí)施打車策略后，原本8-9點(diǎn)下班的員工會(huì)工作到9-10點(diǎn)，對(duì)公司而言，付出了打車費(fèi)用，總的工作時(shí)長(zhǎng)增加了，但 ROI 是否會(huì)增加具有不確定性。

方案2：補(bǔ)貼增強(qiáng)用戶體驗(yàn)

對(duì)有打車需求的用戶，給予補(bǔ)貼。通過平臺(tái)讓利的策略，提高用戶發(fā)單的概率，以提高平臺(tái)營(yíng)收。

小結(jié)：用補(bǔ)貼的方式使更多用戶來體驗(yàn)產(chǎn)品，讓用戶更加頻繁的使用 app 并留下來。常見的補(bǔ)貼有現(xiàn)金紅包、現(xiàn)金券、折扣券、積分、實(shí)物獎(jiǎng)勵(lì)等。

2.該如何補(bǔ)貼

發(fā)小錢辦大事，提高補(bǔ)貼效率，補(bǔ)貼效率公式：

分子為補(bǔ)貼后的效果減去補(bǔ)貼前的效果，即補(bǔ)貼收益 ；補(bǔ)貼金額等于活動(dòng)投入的金額，即補(bǔ)貼成本；ROI 等于補(bǔ)貼前后的收益處以補(bǔ)貼金額。若想使 ROI 呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，在補(bǔ)貼成本不變的時(shí)候，使補(bǔ)貼前后收益增加，或補(bǔ)貼收益不變的時(shí)候，減少補(bǔ)貼成本。

3.如何提升補(bǔ)貼效率

提升補(bǔ)貼效率的關(guān)鍵因素：市場(chǎng)供需

投放補(bǔ)貼，應(yīng)該圍繞市場(chǎng)供需來做，滿足用戶的需要，驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。對(duì)于增長(zhǎng)來說，提高 ROI，有兩種方式，保持分子不變，分母變小，即補(bǔ)貼前與補(bǔ)貼后的收益效果不變，認(rèn)為市場(chǎng)需求達(dá)到了天花板，通過減少補(bǔ)貼，驅(qū)動(dòng) ROI 增長(zhǎng)；保持分子變大，分母不變，認(rèn)為市場(chǎng)有供給需求，即市場(chǎng)供需不足，在補(bǔ)貼成本不變的情況下，帶來了收益增加，就需要提高補(bǔ)貼效率。

▌智能化補(bǔ)貼

1.必備條件

多部門合作，需具備人工智能、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)。

2.優(yōu)化思路

如何對(duì)上文案例1中的打車補(bǔ)貼與工作時(shí)長(zhǎng)關(guān)系優(yōu)化，最大化 ROI 呢？下面從兩個(gè)角度來優(yōu)化策略：補(bǔ)貼敏感度和市場(chǎng)供需環(huán)境。

角度一：補(bǔ)貼敏感度

問題：無效補(bǔ)貼

明確哪些因素會(huì)影響收益和成本，找到對(duì)收益沒有影響但增加了成本的因素。在打車補(bǔ)貼案例，實(shí)施補(bǔ)貼策略后，會(huì)有部分原先不屬于補(bǔ)貼范圍的員工向補(bǔ)貼區(qū)域轉(zhuǎn)移，使得享受補(bǔ)貼的人數(shù)增加，補(bǔ)貼成本也會(huì)增加，收益是轉(zhuǎn)移進(jìn)入補(bǔ)貼范圍用戶的工時(shí)增長(zhǎng)。對(duì)于原先工作到9點(diǎn)后下班的員工，工作時(shí)長(zhǎng)沒有增加，補(bǔ)貼成本增加了，這部分人的補(bǔ)貼就是無效補(bǔ)貼。

對(duì)于無效補(bǔ)貼的用戶，是需要待優(yōu)化的。

3.優(yōu)化策略

① 引導(dǎo)用戶增加工時(shí)

實(shí)施打車方案后，工作時(shí)長(zhǎng)沒有得到有效增加，但支出增加了。結(jié)合員工歷史下班時(shí)間，如果員工工作時(shí)長(zhǎng)增加60分鐘，就給予打車費(fèi)報(bào)銷。采用策略引導(dǎo)員工增長(zhǎng)工作時(shí)長(zhǎng)，達(dá)到了預(yù)期的工作時(shí)長(zhǎng)，對(duì)其給予補(bǔ)貼。對(duì)公司而言，獲得了更多的工作時(shí)長(zhǎng)，同時(shí)剔除了無效的補(bǔ)貼，ROI 的分子變大，同時(shí)分母變小。

② 彈性補(bǔ)貼

在策略1的基礎(chǔ)上，繼續(xù)優(yōu)化補(bǔ)貼成本，對(duì)不同的員工給予彈性的補(bǔ)貼，從整體角度來看，收獲的工時(shí)不變，公司投放的成本減少，ROI 增加。

③ 價(jià)值轉(zhuǎn)化

在策略2的基礎(chǔ)上，考慮每個(gè)員工的邊際效用與邊際成本，若是邊際效用大于邊際成本，給予補(bǔ)貼，否則不給與補(bǔ)貼。同時(shí)，給予補(bǔ)貼的員工給予彈性補(bǔ)貼。整體上來看，工時(shí)增長(zhǎng)了，投入的成本減少，ROI 減少。

角度二：市場(chǎng)供需環(huán)境

這時(shí)，結(jié)合市場(chǎng)的供需環(huán)境，給予員工福利待遇：

④ 增加補(bǔ)貼，換留存

⑤ 減少補(bǔ)貼

4.復(fù)盤

前面3版本，從員工畫像角度考慮，利用大數(shù)據(jù)千人千面的能力，對(duì)員工的勞動(dòng)能力、勞動(dòng)價(jià)值、對(duì)錢的敏感度做出運(yùn)營(yíng)策略；第4和第5個(gè)版本，結(jié)合市場(chǎng)的供需環(huán)境、企業(yè)提供的崗位數(shù)量之間的供需關(guān)系做出的策略。整體上，就是補(bǔ)貼與收益的動(dòng)態(tài)平衡。

▌精細(xì)化營(yíng)銷框架

每個(gè)框中包含了相應(yīng)的數(shù)據(jù)和技術(shù)要求。底層搭建系統(tǒng)和提供數(shù)據(jù)支持，模型層將數(shù)據(jù)加工成用戶畫像以及做預(yù)測(cè)問題，機(jī)制層結(jié)合用戶畫像、預(yù)測(cè)結(jié)果等設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)收益模型，保持平臺(tái)盈利和生態(tài)平衡，最上層是產(chǎn)品，直達(dá)用戶。

1.算法工程師工作規(guī)范

明確目標(biāo)，知道到底在做什么事情；有合理的指標(biāo)體系來分解目標(biāo)；從指標(biāo)中提煉出行之有效的方法，也就是機(jī)制；機(jī)制抽象為模型，做成系統(tǒng)化的需求；最后是評(píng)估，對(duì)策略做數(shù)據(jù)評(píng)估，以便于迭代優(yōu)化。不同職業(yè)發(fā)展階段，不同方面的能力的重視程度不同，在剛步入職業(yè)階段，模型尤為重要，越是職業(yè)發(fā)展后期，指標(biāo)和評(píng)估更為重要。

2.模型

• 用戶模型：刻畫用戶能力和勞動(dòng)意愿。
• 供需模型：預(yù)測(cè)類型，包含時(shí)序模型、指數(shù)因子模型、特殊修正模型，其特征體系包括指標(biāo)序列、線下特征，還具有一定的周期性、趨勢(shì)性、隨機(jī)性等特征。

3.補(bǔ)貼機(jī)制

第一個(gè)：在業(yè)務(wù)早期，驗(yàn)證市場(chǎng)有效，目標(biāo)是最大化收益，同時(shí)保證投入就可以帶來收益；

第二個(gè)：在業(yè)務(wù)快速成長(zhǎng)階段，加大投入，提高業(yè)務(wù)覆蓋面，最大化 ROI，保持投入效率最大化；

第三個(gè)：在業(yè)務(wù)成熟階段，保持收益不減少，減少補(bǔ)貼，提高 ROI。

4.產(chǎn)品思維

• 信息不對(duì)稱，供給不足：在信息不對(duì)稱或壟斷的情況下，采取漲價(jià)措施，提高收益。
• 損失厭惡的心理：利用損失厭惡的心里，換取未來一段時(shí)間的活躍度，適用于競(jìng)爭(zhēng)態(tài)，提高用戶忠誠(chéng)度和留存度的場(chǎng)景。
• 通過不確定性的獎(jiǎng)勵(lì)來增加趣味性。

5.風(fēng)險(xiǎn)

可能的風(fēng)險(xiǎn)：用戶感知?dú)⑹?，認(rèn)為不公平的情況。

如何規(guī)避：

• 規(guī)則透明：明確告知用戶規(guī)則機(jī)制。
• 提高定價(jià)，反向補(bǔ)貼，完成差異化定價(jià)，先提高定價(jià)，再給用戶實(shí)惠折扣來吸引用戶下單。

▌總結(jié)

智能化用戶增長(zhǎng)，需要具備多項(xiàng)技能，技術(shù)使得我們具備接觸數(shù)據(jù)、熟悉數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)的能力，人工智能幫助我們準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)用戶，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)幫助我們理解收益平衡機(jī)制、明確 ROI 增長(zhǎng)思路，黑客增長(zhǎng)和心理學(xué)拓寬我們的思維和了解用戶，擁有更多的途徑來實(shí)現(xiàn)策略的落地成為產(chǎn)品，更加好用的產(chǎn)品直達(dá)用戶。

文：白朔天@DataFunTalk（datafuntalk）

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