数据驱动增长付费课程笔记
2021-06-24 16:26:14 2 举报
AI智能生成
这个脑图告诉你,如何利用数据驱动增长,数据驱动增长的具体方法,还包括keep的案例详解
作者其他创作
大纲/内容
洞察增长机会
用户分群
用户行为
用户如何使用产品
明确分析对象
一次性行为
下载
注册
上传头像
会员
低频行为
输入银行卡信息
充值
允许推送
密码重置
周期行为(核心关键行为)
举例
电商:下单
社交:点赞
资讯:阅读
通信:发消息
视频:观看
教育:上课
SAAS:视频会议等
如何解决
如何找到
1.如何定义
关键转化路径上的行为
发生频次高的周期性行为
案例
访问到注册
课程注册
充值行为
观看课程
2.在数据中验证
在实际数据中,确认哪些路径是关键路径,
哪些行为是高频行为,并发现任何遗漏的行为
哪些行为是高频行为,并发现任何遗漏的行为
关键转化路径:通过路径分析
高频行为:比较行为计数
解决什么问题
转化问题:用户行为路径
目标
让用户做某事,走上正确的路径
漏斗分析
流失严重的环节
注意:分析同一群用户的转化
常见用法
获课
新用户注册漏斗
激活
新用户激活漏斗
留存
某个关键周期性行为漏斗
推荐
老带新用户转化漏斗
变现
下单漏斗,互金投资存款漏斗
电商案例
明确目标
选择分析方法
详情-支付成功
分析数据
提交-支付流失严重
发现线索
拆分终端渠道 发现IOS和windows转化差距大
选择分析方法
分析数据
发现线索
发现线索
提出方案
IOS支付页加上IOS支付页面订单商品描述
结果:转化提升
路径分析
大多用户的路径
方法:汇总所有路径
问题:路径同预设相差多少
常见用法
实际与期望的不同
1.进入首页后的实际路径?最喜欢去哪些页面
2.如何引导回主流路径,迅速到达核心模块
以某个行为为终点的路径:到达某个功能的路径里,哪条最主流
1.有哪些路径到达产品详情页
2.如果想提升详情的访问数,从哪条路径入手
以某个行为为起点的路径:用户离开预想的路径后,实际走向是什么?
1.用户到达商品详情页后,为什么没有点击支付
2.跑去了什么地方?
3.如何避免用户离开预想路径?
在线教育产品案例
明确目标
选择分析方法
分析数据,发现线索
75%搜索,100%二次搜索,68%查看课程详情
提出方案
高频搜索词做成可点击元素
重新排序搜索结果
根据搜索词补充新的课程
轨迹细查
单个用户的实际行为路径
留存问题:周期性行为
目标
让用户更多更久的某事,养成正确的习惯
留存分析
某个功能隔多少时间用
常见方法
1.首次登录用户,有多少会再登录
2.哪个时间内流失最严重,1天,1个月,3个月,12个月后
3.和行业平均值相比如何?
4.某功能是否比别的功能留存高?能够让用户更多的使用这个功能?
5.是否来自于某个渠道的用户留存率低?降低这个渠道的预算还是取消还是优化?
6.不同类型的用户留存率是否不同
7.产品改版后是否提升留存率
频次分析
一段时间内,用户会使用的频次
问:
1.整体是否偏低或者偏高?如何提升
2.是否某一个群体使用频次高或者低?
常见用法
1.洞察使用频次分布规律
电商每月下单次数是多少
视频平均每天观看的视频数多少
针对没有到达平均值的用户,寻求原因,指定策略,提升使用频次
2.甄别高价值用户
哪些是
如何提升满意度,提升忠诚度
如何引导向高价值用户迁移
3.对比不同渠道,地区等维度的使用频次
选择分析方法
改变用户行为轨迹和模式,让用户更好的从产品中获得价值
增长实验大局
增长实验大局观
底层逻辑
找杠杆
做实验
发现问题
检索相关研究
分析现有研究结果
发现问题
提出假说
试验
制定实验方案
定义实验步骤
实验
数据汇总
数据分析
数据可视化
数据验证
调整试验
重新验证假说
发现
写作研究论文
发表研究论文
找到聚焦领域
指定北极星指标-构建增长模型-找到聚焦领域
产生想法
优先级
实验设计
开发上线
分析结果
增长实验流程图
产生实验想法
明确实验目标
从数据中寻找洞察
形成实验假设
优先级排序
实验设计
指定实验指标
确定实验受众
设计实验版本
开发上线
开发实验
QA实验
上线实验
分析和应用结果
评估结果可信性
分析实验结果
决定实验下一步
增长实验报告
实验目标
假设
打分
指标
核心指标
辅助指标
反向指标
实验受众
实验设计
实验结果
实验洞察
后续计划
高质量假设
明确实验目标
例
提高单点转化率
文案测试
设计测试
单页面测试
定量分析
转化率计算
用户分群
点击热图
路径分析
场景细查
定性分析
用户可用性研究
用户问卷或访谈
录屏和点击录像
实时聊天和产品内弹窗
最佳实践
Lift模型
用户心理学
文案写作最佳实践
UX和设计最佳实践
提升漏斗转化率
路径测试
定量分析
同上
漏斗分析
路径分析
最佳实践
路径设计最佳实践
对比新旧版本指标
新版本或版本上线
新功能探索,提升留存率,个人化
MVP、功能、算法
从数据中寻找洞察:3类数据
表现
实验成功率高
实验指标提升幅度大
原因
实验假设没有数据支持
方法
定量数据
问题是什么
定性数据
为什么发生
最佳实践
怎么改好
N轮数据分析提高假设质量
例子1
提升新用户激活率
定量分析发现问题
从“海报功能”找到canva的新用户最多,站所有用户的30%
但很多新用户开始使用这个功能后,没有完成制作海报,就流失
定性分析揭示原因
可用性测试
观察用户困惑的地方
流失用户问卷
了解用户为什么流失
成功用户问卷
了解成功用户的特征和产品使用动机
最佳实践
很多saas类和社交类产品会根据用户目标提供不同的新用户上手流程
形成实验假设
如果开发不同的海报模板给用户个人化的引导流程,就可以提升海报功能的激活率
例3:在行
明确实验目标
提升精英课程的点击购买率
从数据中寻找洞察
用户调研:认识到较长的课时容易降低用户对课程的了解欲望
形成实验假设
如果隐去价格标签里的“总课时”,可以提升点击率20%,因为长课时会降低用户兴趣
例3:Blue Apron
分析新用户注册前路径
发现超过50%新用户注册前访问“未来菜单”
改善未来菜单页面,将注册更突出
lift
价值主张
明确有力的营销口号
相关性
落地页、转化页符合用户预期,与你的价值主张紧密关联
清晰度
体验流程清晰流畅。用户清晰的知道下一步该做什么,怎么操作
焦虑感
做减法,不给用户太多选择,不做不符合用户预期和习惯的事
注意力分散
减少视觉干扰,信息噪音。只为一个核心目的服务
紧迫性
饥饿营销促使用户决策,善于利用禀赋效应、损失厌恶等用户心理
转化率最佳实践
吸引注意力
醒目的素材
突出重点元素
提升动力
文案:明确的价值
用户心理学
紧迫性和稀缺感
利用FOMO和从属感
权威推荐,建立信任
互惠
降低阻力
文案:容易理解
设计
缩短路径
减少干扰注意力
减少选项
前后一致和相关性
清晰度
考虑场景
个人化
具体场景
考虑前后一致性
从数据中寻找洞察2
ICE模型给增长实验打分
实验指标
实验想法
预期影响
实验覆盖用户量
方法1
主动扩大覆盖面,关心“非核心用户”
方法2
从高流量的页面和路径开始,并多次实验
实验成功能提升多少指标比例
成功率
能否从数据中找到足够有力的洞察支持
容易程度
需要花多少成本验证实验假设
设计MVP以最低成本验证试验假设
投入最小资源,最快证明实验假设
实验是否可以提供可信有效的结果和洞察
综合打分
(案例分析)keep作业14天燃脂计划
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2.概率中奖事件刺激中奖
完成计划概率获得价值XX元的运动物品
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免费领取价值XX元的14天燃脂计划
4.猎奇竞争
14天计划完成排行榜,每日打卡带上话题14天燃脂计划总动态获,按获取点赞数最多的为排行榜最高
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