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深入认识用户增长产品经理 用户增长产品经理( 三 )

小知识


增长模型， 将商业提炼和总结成一个数学公式， 用全面、简单和结构化的方式去思考增长， 增长模型包括三部分：输出变量（一般是北极星指标）、输入变量（影响北极星指标的那些主要变量）、方程（变量之间的关系） 。 搭建增长模型主要有三步：定义北极星指标；绘制用户旅程；组建增长模型 。
用户心理学， 根据用户在增长AARRR不同阶段时对应的决策心理， 考虑决策速度快慢、注意力高低和决策所需的心理资源等因素后决定采用对应的增长策略 。
增长实验， 设置增长目标， 产生一个实验假设， 设计实验， 分析结果， 看看假设是对还是错 。 如果对了， 把假设投入应用；如果错了， 修正假设， 继续下一个实验 。 增长方法论的精髓之一就是按照科学实验的原则， “尽量”准确地设计实验和测量结果， 从而建立起一个“开发-测量-学习”的反馈闭环 。
增长流程， 设置增长目标→聚焦领域→产生想法→排列顺序→开发实验→分析数据→应用结果， 根据实验结果洞察新的增长想法， 以此类推 。
第二， 掌握数据分析能力 。
增长产品经理天然对数据的依赖性很高， 因为定北极星指标、构建增长模型、分析用户数据、寻找增长机会， 这一系列增长黑客每天都要进行的任务里几乎每一条都离不开数据 。 它的独特之处就是创造了“开发—测量—学习”的反馈闭环， 从数据开始产生洞察， 形成假设， 上线测试， 分析结果， 再把经验直接反馈到下一轮的数据分析和测试中 。

深入认识用户增长产品经理 用户增长产品经理

文章插图
这里先简单列出几个增长入门的数据分析方法， 供大家参考 。
漏斗分析（funnel）：简单地说， 告诉你用户完成一个多步流程时， 有多少人能够“陪你到最后”， 大家都是在哪一站下车的 。 每一步有多少用户能够前进到下一步就叫作那个步骤的转化率 。 对于分析用户注册、激活、留存来说， 漏斗是一个非常好的思维工具 。
用户分群（cohort）：最常见的应用是把同一时间段内注册的用户叫作用户同期群， 追踪他们在注册一个月后、三个月后、半年后的活跃程度；同时纵向比较， 今年某月注册的用户群， 其留存率有没有比去年同月注册的用户群有所改善 。
用户分组（segmentation）：用户可以根据不同特性分组， 比如按性别、年龄、地理位置这些人口学信息；按注册来源如自然注册、付费推广用户、老用户推荐的用户等；按注册时间如新用户、老用户、流失后召回用户等 。 分组可以帮助你不仅看到平均值， 还能看到分布图， 从比较不同中发现机会和漏洞 。
趋势分析（trend）：追踪关键指标的发展趋势是上升了还是下降了？一般来说， 我非常建议做一个数据面板， 把AARRR各个海盗指标以及一些重点流程的转化率指标都列出来， 实时监测， 观察趋势 。
定性数据分析（Qualitative research）：很多人刚入门做数据分析时， 会容易什么问题都想从数据里找答案 。 其实如果用户调研和定性数据分析运用得当的话， 是性价比非常高的研究手段 。 很多时候， 数据只能告诉你是什么， 不能告诉你为什么， 这时候通过调查问卷、访谈、用户调查等模式， 收集定性数据， 往往能起到意想不到的结果 。
另外， 还有比较常见的分析维度是：事件分析、留存分析、分布分析、用户路径分析、间隔分析、归因分析、网页热力分析 。
（2）专业层
这一层特指每个人的专业所长， 比如编程、用户体验和设计、高级数据分析、文案写作、渠道运营等 。 这一层是安身立命的根本， 也是做增长时区别于别人的“特长” 。
增长本身是一个跨部门的职能， 不同背景的人， 无论是产品经理， 还是市场营销/运营、程序员、分析师、设计师， 都能从自己身上找到“可转移的能力”， 有效地应用到增长中去 。
比如， 以前是做内容运营的， 锻炼出强大的文案写作、产品定位和讲故事的能力， 这个能力在你做社交媒体广告、着陆页、产品A/B测试、邮件等的时候全都用得上 。
再比如， 以前是数据分析出身， 在分析用户行为数据和实验结果时， 你的天然优势就发挥了用处， 你就可能比一般的增长黑客对问题理解得更深、更透 。
在找增长职位时也应该结合自己的专长， 找到合适的产品和公司 。 比如， 如果有程序员或大数据的背景， 找增长职位时就应该衡量是否能够用上这些能力， 比如用户数据量大的产品、平台类产品， 有机会通过API（应用编程接口）/整合等工程驱动的方式增长的， 就应该是优先考虑的对象 。

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